一個(gè)旅行家想駕駛汽車從城市A到城市B（設(shè)出發(fā)時(shí)油箱是空的）。給定兩個(gè)城市之間的距離dis、汽車油箱的容量c、每升汽油能行駛的距離d、沿途油站數(shù)n、油站i離出發(fā)點(diǎn)的距離d[i]以及該站每升汽油的價(jià)格p[i],i=1,2,…,n。設(shè)d[1]=0<d[2]<…<d[n]。要花最少的油費(fèi)從城市A到城市B，在每個(gè)加油站應(yīng)加多少油，最少花費(fèi)為多少？
上傳時(shí)間： 2013-12-31
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一個(gè)汽油發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒甲醇的項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)雙燃料運(yùn)行，這里上傳的是甲醇ECU與原機(jī)ECU通訊的程序，用C開發(fā)，芯片是ATmal的mega88
標(biāo)簽： 汽油發(fā)動(dòng)機(jī) 甲醇 項(xiàng)目
上傳時(shí)間： 2017-03-19
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論文提出了一種基于FPSLIC的下位機(jī)控制器系統(tǒng)設(shè)計(jì)，并且在嵌入式硬件和軟件的聯(lián)合調(diào)度之下予以實(shí)現(xiàn)，并將該系統(tǒng)應(yīng)用于微小型無人直升機(jī)MUAV控制上。 微小型無人直升機(jī)體積小、重量輕、隱蔽性好、機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、易實(shí)現(xiàn)懸停和超低空飛行，因此在軍用和民用領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用前景。微小型無人直升機(jī)在空中執(zhí)行任務(wù)時(shí)需要實(shí)時(shí)獲得在空間的姿態(tài)和高度位置信息，然后通過調(diào)制舵機(jī)狀態(tài)來調(diào)整飛行器的空中姿態(tài)，糾正飛行路線，而MUAV的飛控系統(tǒng)需要具有負(fù)荷輕，功能強(qiáng)大，實(shí)時(shí)性強(qiáng)以及低功耗的特點(diǎn)，對(duì)嵌入式處理器要求較高，所以針對(duì)MUAV的控制采用上下位機(jī)聯(lián)合控制的結(jié)構(gòu)。并且由于目前現(xiàn)有的下位機(jī)控制器滿足不了MUAV控制發(fā)展的需求，所以本文中利用FPS[JC優(yōu)越的性能，實(shí)現(xiàn)了一種新的下位機(jī)控制器的設(shè)計(jì)，具有體積小、重量輕、價(jià)格低、功耗低、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、可靠性高、擴(kuò)展性好等優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)，完成了基于PWM的舵機(jī)的控制和基于Kalman濾波的多傳感器的數(shù)據(jù)融合，以及上下位機(jī)之間的通訊等功能，具有較強(qiáng)的使用和應(yīng)用價(jià)值。 論文首先介紹了MUAV飛行控制的結(jié)構(gòu)，以及下位機(jī)實(shí)現(xiàn)功能的模塊劃分。然后是對(duì)MUAV控制系統(tǒng)相關(guān)理論的介紹，包括舵機(jī)控制的原理和方法以及多傳感器數(shù)據(jù)融合的理論。 其次論文介紹了基于FPSLIC的下位機(jī)控制器系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)。在硬件設(shè)計(jì)上，給出了硬件總體設(shè)計(jì)方案，并對(duì)各個(gè)功能模塊進(jìn)行了詳細(xì)論述，軟件部分在給出了主要的框架和功能劃分后，主要介紹了利用FPSLIC的FPGA部分實(shí)現(xiàn)PWM控制和測(cè)量的模塊以及AVR部分對(duì)多傳感器信息進(jìn)行Kalman濾波融合的實(shí)現(xiàn)。 最后在實(shí)驗(yàn)室的汽油無人直升機(jī)的測(cè)試平臺(tái)上進(jìn)行了舵機(jī)控制和高度測(cè)試實(shí)驗(yàn)，取得了滿意的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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PSEHO智能微水儀 產(chǎn)品概述： PSEHO智能微水儀采用世界先進(jìn)的傳感器技術(shù)、英國(guó)ALPHA公司最新的傳感器，它采用DRYCAP-薄膜傳感技術(shù)，復(fù)和薄膜 濕敏材料，擁有三項(xiàng)世界專利。聚酯薄膜式的探頭DRYCAP。抗冷凝、抗灰塵顆粒、不受汽油和大多數(shù)氣體影響。 技術(shù)指標(biāo)： 微水范圍: -60～＋20℃、精度:±1℃ 響應(yīng)時(shí)間: （＋20℃）-60～＋20℃、5s（63%）45s（90%）20～-60℃、10s（63%）240s（90%） 流量范圍: 0～1升/分鐘 電 源: 交、直流兩用
標(biāo)簽： PSEHO
上傳時(shí)間： 2013-11-05
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影響汽油發(fā)動(dòng)機(jī)排放的最主要因素是混合氣的空燃比， 理論上一公斤燃料完全燃燒時(shí)需要14.7公斤的空氣。這種空氣和燃料的比例稱為化學(xué)當(dāng)量比。空燃比小于化學(xué)當(dāng)量比時(shí)供給濃混合氣，此時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)發(fā)出的功率大，但燃燒不完全，生成的CO、HC多；當(dāng)混合氣略大于化學(xué)當(dāng)量比時(shí)，燃燒效率最高，燃油消耗量低，但生成的NOx也最多；供給稀混合氣時(shí)，燃燒速度變慢，燃燒不穩(wěn)定，使得HC增多。在電控汽油噴射系統(tǒng)中采用閉環(huán)控制的方式，將空燃比控制在化學(xué)當(dāng)量比附近，并在排氣系統(tǒng)中消聲器前安裝一個(gè)三元催化轉(zhuǎn)化器，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行后處理，是當(dāng)前減少汽車排氣污染物的最有效方法。在化學(xué)當(dāng)量比附近，轉(zhuǎn)化器的凈化效率最高。
標(biāo)簽： 現(xiàn)代汽車 電子技術(shù) 視頻教程
上傳時(shí)間： 2013-11-14
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旅行家問題 一個(gè)旅行家想駕駛汽車以最少的費(fèi)yi 用從一個(gè)城市到另一個(gè)城市（假設(shè)出發(fā)時(shí)油箱是空的）。給定兩個(gè)城市之間的距離為D1、汽車油箱的容量為C(以升為單位），每升汽油能行駛的距離為 D2，出發(fā)點(diǎn)每升汽油價(jià)格P和沿途油站數(shù)N（N可以為零），油站i離出發(fā)點(diǎn)距離Di,每升汽油價(jià)格Pi(i=1,2...N)。計(jì)算結(jié)果四舍五入至小數(shù)點(diǎn)后兩位。 如果無法到達(dá)目的地，則輸出“No Solution"。
上傳時(shí)間： 2015-02-14
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30個(gè)數(shù)學(xué)建模智能算法及MATLAB程序代碼:chapter10基于粒子群算法的多目標(biāo)搜索算法.rarchapter11基于多層編碼遺傳算法的車間調(diào)度算法.rarchapter12免疫優(yōu)化算法在物流配送中心選址中的應(yīng)用 .rarchapter13粒子群優(yōu)化算法的尋優(yōu)算法.rarchapter14基于粒子群算法的PID控制器優(yōu)化設(shè)計(jì).rarchapter15基于混合粒子群算法的TSP搜索算法 .rarchapter16 基于動(dòng)態(tài)粒子群算法的動(dòng)態(tài)環(huán)境尋優(yōu)算法.rarchapter17基于PSO工具箱的函數(shù)優(yōu)化算法.rarchapter18魚群算法函數(shù)尋優(yōu).rarchapter19基于模擬退火算法的TSP算法.rarchapter1遺傳算法工具箱.rarchapter20基于遺傳模擬退火算法的聚類算法.rarchapter21模擬退火算法工具箱及應(yīng)用.rarchapter22蟻群算法的優(yōu)化計(jì)算——旅行商問題(TSP)優(yōu)化 .rarchapter23基于蟻群算法的二維路徑規(guī)劃算法.rarchapter24 基于蟻群算法的三維路徑規(guī)劃算法.rarchapter25有導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸擬合——基于近紅外光譜的汽油辛烷值預(yù)測(cè).rarchapter26.rarchapter27無導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類——礦井突水水源判別.rarchapter28支持向量機(jī)的分類——基于乳腺組織電阻抗特性的乳腺癌診斷 .rarchapter29支持向量機(jī)的回歸擬合——混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測(cè).rarchapter2基于遺傳算法和非線性規(guī)劃的函數(shù)尋優(yōu)算法 .rarchapter30極限學(xué)習(xí)機(jī)的回歸擬合及分類.rarchapter3基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法 .rarchapter4sa_tsp.rarchapter5基于遺傳算法的LQR控制器優(yōu)化設(shè)計(jì).rarchapter6遺傳算法工具箱詳解及應(yīng)用 .rarchapter7多種群遺傳算法的函數(shù)優(yōu)化算法.rarchapter8基于量子遺傳算法的函數(shù)尋優(yōu)算法 .rarchapter9基于遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化算法.rar
標(biāo)簽： 數(shù)學(xué)建模 matlab
上傳時(shí)間： 2021-11-28
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基于Mat lab的光伏電池建模及MPPT方法研究摘要：自工業(yè)化以來的近三百年間，世界能源工業(yè)飛速發(fā)展，有力支撐了全球經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展。在這個(gè)發(fā)展的過程中，傳統(tǒng)化石能源的大量開發(fā)及使用導(dǎo)致了資源緊張、環(huán)境污染、氣候變化等問題日益突出，嚴(yán)重的威脅了人類生存和可持續(xù)發(fā)展。近年來，太陽(yáng)能作為一種高效無污染的新能源，逐漸受到各國(guó)乃至全球的廣泛關(guān)注。本文首先簡(jiǎn)要介紹了光伏發(fā)電的背景及意義，對(duì)光伏發(fā)電歷史以及國(guó)內(nèi)外光伏發(fā)電發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，然后闡述了光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)及其基本工作原理，并詳細(xì)描述了運(yùn)用Matlab/Simulink建立光伏陣列仿真模型的過程，最后對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤的理論依據(jù)以及工作原理進(jìn)行了分析，介紹了常見的MPPT方法及仿真分析，并根據(jù)文獻(xiàn)[6]詳細(xì)描述了一種改進(jìn)的基于最優(yōu)梯度的滯環(huán)比較法的原理并對(duì)改進(jìn)的基于最優(yōu)梯度的擾動(dòng)觀察法與傳統(tǒng)的擾動(dòng)觀察法做了仿真對(duì)比，驗(yàn)證了改進(jìn)算法的優(yōu)越性。關(guān)鍵詞：太陽(yáng)能光伏發(fā)電光伏陣列最大功率點(diǎn)跟蹤1.1.1研究背景全球能源發(fā)展經(jīng)歷了從薪柴時(shí)代到煤炭時(shí)代，再到汽油時(shí)代、電氣時(shí)代的演變過程。目前，世界能源供應(yīng)以化石為主，有力的支撐了經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展。長(zhǎng)期以來，世界能源的發(fā)展有些過度的依賴化石能源，導(dǎo)致環(huán)境污染、氣候變化、資源緊張等問題日益突出，嚴(yán)重的威脅了人類社會(huì)的生存與發(fā)展，我們面臨著十分嚴(yán)峻的形式。應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，需要統(tǒng)籌把握環(huán)境影響全球化、資源配置全球化和經(jīng)濟(jì)發(fā)展全球化的新特征，推動(dòng)世界能源走上清潔、高效、安全、可持續(xù)發(fā)展的道路。全球化石能源資源雖然儲(chǔ)量大，但隨著工業(yè)革命以來數(shù)百年的大規(guī)模開發(fā)利用，正面臨資源枯竭、污染排放嚴(yán)重等現(xiàn)實(shí)問題，截至2014年，全球煤炭、石油、天然氣剩余探明可采儲(chǔ)量分別為8915億噸、2382億噸和186萬(wàn)億米3，折合標(biāo)準(zhǔn)煤共計(jì)1.2萬(wàn)億噸，其組成結(jié)構(gòu)為煤炭占52.0%、石油占27.8%、天然氣占20.2%按照目前世界平均開采強(qiáng)度，全球煤炭、石油和天然氣分別可以開采113年、53年和55年。
上傳時(shí)間： 2022-06-19
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摘要：近年來，隨著能源的危機(jī)及人們對(duì)環(huán)境污染的重視，采用新型潔凈的電動(dòng)汽車代替?zhèn)鹘y(tǒng)以汽油為源動(dòng)力的汽車已經(jīng)成為當(dāng)前各大汽車公司和科研院所研究的熱點(diǎn)。永磁同步電機(jī)以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、方便及易于實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)，成為目前電動(dòng)汽車重要的動(dòng)力驅(qū)動(dòng)設(shè)備。本文提出一種基千滑模理論的電動(dòng)汽車用永磁同步電機(jī)速度控制策略 ，利用Matlab/Simulink軟件將滑模控制與PI 控制進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了滑模控制具有更強(qiáng)的魯棒性，為電動(dòng)汽車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)高魯棒性的控制器提供一定的理論基礎(chǔ)。
標(biāo)簽： matlab 電動(dòng)汽車 永磁同步電機(jī)控制系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2022-07-09
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