本文首先建立了航天器姿態(tài)動(dòng)力學(xué)及運(yùn)動(dòng)學(xué)方程，該方程具有較強(qiáng)的非線性特性。通過將狀態(tài)耦合部分作系統(tǒng)干擾項(xiàng)的處理，使原來的非線性模型轉(zhuǎn)化為線性模型加非線性干擾的形式，從而得到了更加簡單明了的姿態(tài)控制系統(tǒng)的表達(dá)式。 在應(yīng)用滑模變結(jié)構(gòu)原理對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)時(shí)，首先通過二次型最優(yōu)法求出了最優(yōu)滑動(dòng)面，在此基礎(chǔ)上，利用自適應(yīng)滑?？刂圃?，設(shè)計(jì)出了合適的系統(tǒng)控制律。 最后，運(yùn)用所設(shè)計(jì)的姿態(tài)控制系統(tǒng)對(duì)某航天器進(jìn)行數(shù)值仿真，并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行了分析。仿真結(jié)果很好地體現(xiàn)出所設(shè)計(jì)的變結(jié)構(gòu)控制器的優(yōu)點(diǎn)，并成功地對(duì)該航天器姿態(tài)進(jìn)行了控制。
標(biāo)簽： 航天器 動(dòng)力學(xué) 方程 運(yùn)動(dòng)學(xué)
上傳時(shí)間： 2014-01-06
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用遺傳算法解決背包問題，可以求最優(yōu)解，也可以自己設(shè)定次數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-12-08
上傳用戶：ywqaxiwang
模擬約索夫問題： 有Ｎ個(gè)人圍成一圈從第一個(gè)人報(bào)數(shù)，凡報(bào)到Ｍ的倍數(shù)的人退出圈外，求最后剩下得人的編號(hào)。 yuesuofuDemo是一個(gè)jBuilder2005的項(xiàng)目，JDK是Ｖ1.4
標(biāo)簽： 模擬
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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該算法為基于克隆選擇原理的人工免疫算法。算法有三部分，第一部分為傳統(tǒng)的遺傳算法，第二部分CSA算法，兩方法對(duì)一些函數(shù)求極值，可比較各自的特點(diǎn)。
上傳時(shí)間： 2015-05-11
上傳用戶：youke111
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中關(guān)鍵路徑算法的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用。介紹求關(guān)鍵路經(jīng)的算法，對(duì)于給出的事件結(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，要求求出從起點(diǎn)到終點(diǎn)的所有路徑，經(jīng)分析、比較后找出長讀最大的路徑，從而得出求關(guān)鍵路徑的算法。
標(biāo)簽： 算法 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 關(guān)鍵路徑
上傳時(shí)間： 2015-05-11
上傳用戶：lepoke
具有圖形化界面的一個(gè)路由模擬程序。路由算法為Dijkstra算法。具有求出圖中任意節(jié)點(diǎn)間所有最短路徑以及最短路徑子圖的功能。這是一個(gè)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)(S-T)Dijkstra算法的改進(jìn)。用于求兩點(diǎn)間的所有最短路徑。
標(biāo)簽： Dijkstra S-T 最短路徑 圖形化
上傳時(shí)間： 2014-01-25
上傳用戶：dengzb84
中南大學(xué)C語言程序設(shè)計(jì)實(shí)習(xí) 1 實(shí)驗(yàn)一：C語言圖形模式的設(shè)置 2 實(shí)習(xí)二：一元函數(shù)的圖形繪制 3 實(shí)習(xí)三：二維圖形的幾何變換 4 實(shí)習(xí)四：非線性方程求根的二分法 5 實(shí)習(xí)五：非線性方程求根的牛頓法 6 實(shí)習(xí)六：數(shù)值積分的矩形法和梯形法 7 實(shí)習(xí)八：級(jí)數(shù)求和問題 8 實(shí)習(xí)九：曲線擬合 9 實(shí)習(xí)十一：解線性方程組的Gauss消元法 10 實(shí)習(xí)十四：解線性方程組的Jacobi迭代法 11 實(shí)習(xí)十六：空間曲面和曲線的繪制 12 實(shí)習(xí)十七：Hanoi塔問題 13 實(shí)習(xí)十八：綜合問題
標(biāo)簽： 實(shí)習(xí) C語言 圖形 大學(xué)
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：daguda
求圖的頂點(diǎn)連通度算法。方法就是先對(duì)源和匯做枚舉，之后對(duì)每個(gè)枚舉情況，把除去源匯兩點(diǎn)的其余所有頂點(diǎn)看成是容量限制為1的點(diǎn)，求網(wǎng)絡(luò)的最大流，就是此點(diǎn)對(duì)的頂點(diǎn)連通度，之后對(duì)枚舉的所有點(diǎn)對(duì)找連通度最小的當(dāng)成圖的連通度。 帶有頂點(diǎn)容量限制的最大流方法：將帶容量限制的頂點(diǎn)u拆成兩個(gè)點(diǎn)u 和u*，原頂點(diǎn)u的入邊為u 的入邊，原頂點(diǎn)u的出邊為u*的出邊，之后在u 和u*之間連接雙向邊，邊的容量為頂點(diǎn)的容量限制。
標(biāo)簽： 算法
上傳時(shí)間： 2013-12-21
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提供一個(gè)人工免疫算法源程序，其算法過程包括： 1.設(shè)置各參數(shù) 2.隨機(jī)產(chǎn)生初始群體——pop=initpop(popsize,chromlength) 3.故障類型編碼，每一行為一種！code(1,:)，正常；code(2,:)，50％；code(3,:)，150％。實(shí)際故障測(cè)得數(shù)據(jù)編碼，這里Unnoralcode,188％ 4.開始迭代（M次）： 1）計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值：歐氏距離[objvalue]=calobjvalue(pop,i) 2）計(jì)算群體中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度fitvalue=calfitvalue(objvalue) 3）選擇newpop=selection(pop,fitvalue) objvalue=calobjvalue(newpop,i) ％ 交叉newpop=crossover(newpop,pc,k) objvalue=calobjvalue(newpop,i) ％ 變異newpop=mutation(newpop,pm) objvalue=calobjvalue(newpop,i) ％ 5.求出群體中適應(yīng)值最大的個(gè)體及其適應(yīng)值 6.迭代停止判斷。
上傳時(shí)間： 2014-01-01
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“水仙花數(shù)”是指一個(gè)三位數(shù)，其各位數(shù)字的立方和等于該數(shù)本身。用兩種不同的方法求所有的“水仙花數(shù)”。
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上傳時(shí)間： 2015-05-14
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