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非線性系統(tǒng)

(有源代碼)數值分析作業,本文主要包括兩個部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三個實驗題,第二部分是有關的拓展討論,包括高階常微分的求解和邊值問題的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matla

(有源代碼)數值分析作業,本文主要包括兩個部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三個實驗題,第二部分是有關的拓展討論,包括高階常微分的求解和邊值問題的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matlab計算的.ODE問題從剛性(STIFFNESS)來看分為非剛性的問題和剛性的問題,剛性問題(如大系數的VDP方程)用通常的方法如ODE45來求解,效率會很低,用ODE15S等,則效率會高多了.而通常的非剛性問題,用ODE45來求解會有很好的效果.從階次來看可以分為高階微分方程和一階常微分方程,高階的微分方程一般可以化為狀態空間(STATE SPACE)的低階微分方程來求解.從微分方程的性態看來,主要是微分方程式一階導系數大的時候,步長應該選得響應的小些.或者如果問題的性態不是太好估計的話,用較小的步長是比較好的,此外的話Adams多步法在小步長的時候效率比R-K(RUNGE-KUTTA)方法要好些,而精度也高些,但是穩定區間要小些.從初值和邊值來看,也是顯著的不同的.此外對于非線性常微分方程還有打靶法,胞映射方法等.而對于微分方程穩定性的研究,則諸如相平面圖等也是不可缺少的工具.值得提出的是,除了用ode系類函數外,用simulink等等模塊圖來求解微分方程也是一種非常不錯的方法,甚至是更有優勢的方法(在應用的角度來說).

標簽： Matla 分 ODE BVP

上傳時間： 2014-01-05

上傳用戶：caixiaoxu26
Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố

Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố trong ngô n ngữ lậ p trình FORTRAN. Các câ u lệ nh củ a ngô n ngữ FORTRAN. Cơ bả n về chư ơ ng chư ơ ng dị ch và mô i trư ờ ng lậ p trình DIGITAL Visual Fortran. Viế t và chạ y các chư ơ ng trình cho các bài toán đ ơ n giả n bằ ng ngô n ngữ FORTRAN.

標簽： Fortran 7855 7897 7885

上傳時間： 2013-12-25

上傳用戶：songrui
metricmatlab ch ¬ ng 4 Ma trË n - c¸ c phÐ p to¸ n vÒ ma trË n

metricmatlab ch ¬ ng 4 Ma trË n - c¸ c phÐ p to¸ n vÒ ma trË n. 4.1 Kh¸ i niÖ m: - Trong MATLAB d÷ liÖ u ® Ó ® a vµ o xö lý d íi d¹ ng ma trË n. - Ma trË n A cã n hµ ng, m cét ® î c gä i lµ ma trË n cì n  m. § î c ký hiÖ u An  m - PhÇ n tö aij cñ a ma trË n An  m lµ phÇ n tö n» m ë hµ ng thø i, cét j . - Ma trË n ® ¬ n ( sè ® ¬ n lÎ ) lµ ma trË n 1 hµ ng 1 cét. - Ma trË n hµ ng ( 1  m ) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n mét hµ ng. a11 a12 a13 ... a1m - Ma trË n cét ( n  1) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n 1 cét.

標簽： metricmatlab 203 184 tr

上傳時間： 2017-07-29

上傳用戶：來茴
探討了在 Mh T I AB環境中實現遺傳算法仿真的方法

探討了在 Mh T I AB環境中實現遺傳算法仿真的方法，并以一個簡單的求函數最值的問題作為遺傳算法的應用實鍘，說明遺傳算法的全局尋優性及用 M AI I AB實現仿真的可行性。

標簽： Mh 環境仿真算法

上傳時間： 2014-08-19

上傳用戶：牛津鞋
走向數學叢書凸性 [史樹中著] 2011年版

“走向數學”小叢書，每本小冊子盡量用深入淺出的語言來講述數學的某一問題或方面，使工程技術人員、非數學專業的大學生，甚至具有中學數學水平的人，亦能懂得書中全部或部分含義與內容。這對提高我國人民的數學修養與水平，可能會起些作用。史樹中所著的《凸性》主要介紹了凸集定義、凸集承托定理及其解析證明、凸函數的定義、凸性不等式、凸函數的導數性質、凸函數的次微分和共軛函數、凸分析的兩條基本定理及凸規劃等。

標簽： 凸性

上傳時間： 2021-11-03

上傳用戶：nhhrzh
第三代半導體GaN功率開關器件的發展現狀及面臨的挑戰

作者：何亮，劉揚論文摘要：氮化鎵 (G a N )材料具有優異的物理特性，非常適合于制作高溫、高速和大功率電子器件，具有十分廣闊的市場前景。 S i襯底上 G a N 基功率開關器件是目前的主流技術路線，其中結型柵結構（p 型柵）和共源共柵級聯結構 (C asco de)的常關型器件已經逐步實現產業化，并在通用電源及光伏逆變等領域得到應用。但是鑒于以上兩種器件結構存在的缺點，業界更加期待能更充分發揮 G a N 性能的 “ 真 ” 常關 M 0 S F E T 器件。而 GaN M 0 S F E T 器件的全面實用化，仍然面臨著在材料外延方面和器件穩定性方面的挑戰。

標簽： 第三代半導體 GaN 功率開關器件

上傳時間： 2021-12-08

上傳用戶：XuVshu
用三點法實現機器人三維位置測量的研究

用三點法實現機器人三維位置測量的研究摘要：提出了一種微小爬壁機器人三維位置測量的新方法。筆者通過深入分析研究各種位置測控方法與系統，提出采用單目視覺方法中的聚焦法，以 CCD作為傳感器，用三點法實現對機器人的三維位置測量。驗證性實驗結果表明，本研究提出的測量原理和系統是正確可行的。關鍵詞：機器人；位置測量；CCD傳感器；單目視覺；攝像機標定中圖分類號：TP242．6 文獻標識碼：B Abstract：A new 3D position measurementmethod Ofa wall—climbing micro robothas been researched．Researc— hing on the various position measuring and controlling method，theauthorhasputforwardanewprojecttomeas— ure the 3D position of the robot，in which the focusing method with singlecamera and CCD sensorhasbeen used to getthe position information．The elementary experiment has verified the principle and the system． Key words：robot；position detection；CCD sensor；single camera vision；camera caiibration 位置測量技術是智能機器人的關鍵技術，是各種機器人控制系統中極為重要的環節，也是國內外研究的熱點所在。按照測試系統與被測機器人的關系，可以將位置測量技術分為接觸式和非接觸式兩大類。接觸式測量系統由于在測量過程中或多或少地對機器人施加了載荷，因而僅適用于靜態位置測量。而動態位置測量系統主要分 5類：①激光跟蹤系統；@ CCD交互測量收稿日期：2001—07—03 基金項目：國家 863高科技研究資助項目(9804-06)；教育部高等學校骨干教師資助計 3t,j項目作者簡介：張智海 (1973一 )，男，工學碩士，主要研究方向為智能機器人測控技術。系統；③ 超聲波測量系統；④ PSD(positionsensitivede— vice)位置測量系統；⑤ 帶有接近覺傳感器的測量系統。位置測量還可以從另一個分類角度劃分為主動式測量和被動式測量。主動式測量主要可以分為結構光方法和激光自動聚焦法兩類。被動式測量主要可以分為雙目視覺、三目視覺、單目視覺等方法。對比以上各種方法的優缺點，針對筆者研制的微小爬壁機器人的空間三維位置測量的要求，測量系統必須滿足尺寸小、分辨率高、穩定性和可靠性好、時間響應快等特點，提出了采用單目視覺方法中的聚焦法，選用 CCD作為傳感器，用三點法實現對機器人的三維位置測量，并用 Matlab和 V

標簽： 機器人

上傳時間： 2022-02-12

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論文-移動機器人導航與定位技術

移動機器人導航與定位技術隨著計算機技術、微電子技術、網絡技術等的快速發展，特別是通訊技術的進步。機器人技術也得到了飛速發展，移動機器人的關鍵技術得到深入而廣泛的研究。并且部分已經走向成熟，移動機器人應用領域不斷擴展，與制造業相比，移動機器人的工作環境具有非結構化和不確定性。因而對機器人的要求更高。不僅要求機器人完成一定的功能，還需要機器人具有行走功能。對外感知能力以及局部的自主規劃能力等，因此移動機器人的導航與定位技術成為智能機器人領域的一個重要研究方向．也是智能移動機器人的一項關鍵技術。多年來國際國內都有大量的科技工作者致力于這方面的研究開發工作．因而對許多問題的認識與求解都取得了長足的發展。在某些特定的應用領域，移動機器人導航技術已得到了實際應用。本文介紹了移動機器人導航技術研究中的相關關鍵技術。 2移動機器人導航與定位研究的目的移動機器人根據運動行為方式分為自主和半自主式．根據應用的環境有室內和室外機器人之分。無論哪種移動機器人。在它的運動過程中始終要求解決自身的導航與定位問題．也就是 Dm．~ntWhyte提出的三個問題：(1)”我現在何處 ?”，(2)”我要往何處去 ?”，(3)”要如何到該處去?”。其中問題 (1)是移動機器人導航系統中的定位及跟蹤問題，(2)(3)是移動機器人導航系統中的路徑規劃問題。移動機器人導航與定位技術研究的目的就是解決上面的 3個問題．給出已知和未知環境下移動機器人實時導航與定為控制的理論、方法與關鍵技術，并驗證該理論與方法的的實用性：提出適應多種環境的實時導航策略和具有良好可擴展性的移動機器導航體系結構：未知環境中移動機器人的快速環境建模與定位方法：未知環境中基于傳感器的移動機器人局部運動規劃理論與方法：與未知環境中移動機器人導航控制相關的機器學習的基礎理論與方法；移動機器人的故障自診

標簽： 機器人導航

上傳時間： 2022-02-12

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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究

神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應用對環境的感知，環境模型妁表示是非常重要的。未知環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足精度要求的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數據壓縮。基于網絡的這些特性，可采用K0h0n曲神經元的權向量來表示自由空間，其方法是在自由空間中隨機地選取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的分布形式學習過程如下：開始時網絡的權值隨機地賦值，其后接下式進行學習：，、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其中M(f1：神經元 1在t時刻對應的權值；a(∽ 謂整系數； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最大限度地表示一定的自由空間。神經元權向量的最小生成樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可以動態地定義成矩形、多邊形。神經元數量的選取取決于環境的復雜度，如果神經元的數量太少．它們就不能覆蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域如果節點妁數量太大．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個自由空間的學習，而不是學習最小框架空間。節點的數量可以動態地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物，就意味著沒有足夠的節點來覆蓋整十自由窯間，需要增加網絡節點來重新學習所 138一以為了收斂于最小框架表示，應該采用較少的網絡節點升始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問較大，就需要由二維結構表示。采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等通過學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路徑可利用樹的遍歷技術報容易地被找到在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲絡技術對多傳感器的信息進行融臺。由于單個傳感器僅能提供部分不完全的環境信息，因此只有秉甩多種傳感器才能提高機器凡的感知能力。 2 神經網絡在局部路徑規射中的應用局部路徑規刪足稱動吝避碰規劃，足以全局規荊為指導利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內

標簽： 神經網絡智能機器人導航

上傳時間： 2022-02-12

上傳用戶：qingfengchizhu
電力系統無功補償器的研究

摘要：隨薦電力電子設備、交直流電弧爐和電氣化鐵道等非線性、沖擊性負荷的大量接入電網，引起了電網無功功率不足、電壓波動與閃變、三相供電不平衡以及電壓電流波形畸變等其它一系列電能質景問題，并嚴重威脅著電力系繞的安全穩定運行。首先，本文介紹了無功功率的基本概念，介紹了無功功率對電力系統的影響以及無功補償的作用，并詳盡的閘述了國內外無功補償裝置的歷史以及現狀。其次，本文詳細分析了靜止無功補償器（SVC）和靜止無功發生器（SVC）的基本結構，控制方法和工作原理，以及各自優特點。并且闡述了它們的工作特性。再次，本文著重進行了對SVG型靜止無功補償器提高系統電壓的理論研究。利用MATLAB/SIMLINK仿真軟件對SVG工作方式及利用SVG動態提高系統電壓的原理進行仿真研究。并對仿真結果進行了全面外析VRe，本完成了（利t功補t控制器的設計，該控a器a系統硬件上采用了由STC生產的STCIOFO8X單片機作為主控制器。采用ATT7022作為電能檢測芯片，實現電網參數的精確深樣與計算，在系統軟件上采用品剛管控制投切電容器，實現了電容器的快速，無弧的投切。采用全中文液品顯示界面實時顯示系統運行狀況.關；無，SVG，svc，STC10FO8X隨著現代電力電子技術的飛速發展，大量大功率、非線性負荷的接入電網中，使得電網供電質量受到了嚴重的威脅。特別是一些像電弧爐、軋機、整流橋等非線性和沖擊性負荷的大量使用是導致電能質量惡化的最主要來源，造成了一系列嚴重的影響理想狀態的電力供應要求頻率為50Hz，電壓幅值穩定在額定值的標準正弦波形。在三相電網供電系統中，A，B.C三相電壓電流的幅值大小相等、相位差依次落后120度。但當電力用戶的各種用電裝置接入電力系統后，電力供應由理想的電力供應變成了電壓電流偏離這種狀態的非理想狀態。電網中的許多用電負荷都具有低功率因數、非線性、不平衡性和沖擊性的特征，這些特征嚴重地危害著電網的電力供應，可表現在：電壓值跌落或浪涌、各次諧波含量大、電壓波形發生閃變、電壓電流波形失真等，這樣便出現了電能質量問題。實際電網中的電能質量問題主要表現如下：

標簽： 電力系統無功補償器

上傳時間： 2022-06-17

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