《基于Simulink仿真的恒功率负载下Buck变换器建模与控制策略研究——亲手搭建、附赠文献的现代控制理论应用案例》,"基于现代控制理论的Buck变换器恒功率负载建模与Simulink仿真实践：亲手搭建与文献参考",恒功率负载下Buck变器的建模与控制simulink仿真文 件 亲手搭建 现代控制理论 附赠参考文献 另有一份word或PDF报告可加价 ,核心关键词：恒功率负载; Buck变换器建模; 控制Simulink仿真; 现代控制理论; 参考文献; Word或PDF报告。,Buck变换器在恒功率负载下的建模与控制Simulink仿真研究报告

用Matlab实现sgd,adam,admm,proximal_grad,rmsp,fista,adaptive_grad,subgradient等优化算法，来求解拉索问题和逻辑回归问题。利用SVM和Matlab代码来读取数据集，能够实现一定的效果。 （需要自己安装SVM） 在当前大数据和人工智能快速发展的背景下，优化算法的研究与应用成为了一个极其重要的领域。《优化理论及应用》大作业要求学生深入理解并实现多种先进的优化算法，并将它们应用于解决实际问题，如拉索问题和逻辑回归问题。这些算法包括随机梯度下降（SGD）、自适应矩估计（Adam）、交替方向乘子法（ADMM）、近端梯度法（Proximal Gradient）、随机平均梯度下降（RMSP）、快速迭代收缩阈值算法（FISTA）、自适应梯度算法（Adaptive Gradient）和次梯度法（Subgradient）。 随机梯度下降法是最基本的优化算法之一，通过每次迭代使用一个或一小批样本的梯度来更新模型参数，能够有效处理大规模数据集。自适应矩估计（Adam）是一种用于深度学习的优化算法，它结合了动量法和RMSprop算法的特点，通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来调整学习率，从而提高收敛速度和优化性能。 交替方向乘子法（ADMM）是一种求解分布式优化问题的算法，它将一个全局问题分解为多个子问题，并通过交替迭代的方式进行求解，特别适用于处理约束优化问题。近端梯度法（Proximal Gradient）是一种用于求解包含非光滑项的优化问题的算法，它通过引入近端算子来简化问题求解过程。 随机平均梯度下降（RMSP）是随机梯度下降的一种变体，它通过在每次迭代中使用一个随机样本集合的平均梯度来更新参数，从而提高稳定性和收敛速度。快速迭代收缩阈值算法（FISTA）是在梯度下降算法基础上提出的一种加速算法，它通过引入加速项来加快收敛速度。 自适应梯度算法（Adaptive Gradient），又称AdaGrad，是一种自适应调整每个参数学习率的优化算法，特别适合于稀疏数据的处理。次梯度法（Subgradient）是处理优化问题中非可微分函数的一种方法，它通过计算次梯度来进行参数更新，广泛应用于非光滑优化问题。 在实现这些算法时，学生需要熟悉Matlab编程环境，能够利用Matlab进行编程并解决优化问题。此外，学生还需要利用支持向量机（SVM）来处理数据集，SVM是一种强大的机器学习算法，它通过在特征空间中寻找最优超平面来实现分类和回归任务。在大作业中，学生需要自行安装SVM，并编写Matlab代码来读取和处理数据集，然后运用上述优化算法来训练模型，并尝试实现一定的效果。 通过完成这项大作业，学生不仅能够深入理解各种优化算法的理论基础和计算方法，而且能够通过实践操作提高自己的编程能力和解决实际问题的能力。这不仅对学术研究具有重要意义，而且对于未来进入工业界或从事相关领域的研究工作也具有很大的帮助。

高热安定性吸热型碳氢燃料的理论设计与制备，曲海杰，沈慧明，根据高热安定性吸热型碳氢燃料的基本理化性质要求，建立高热安定性吸热型碳氢燃料的设计方法，利用燃料组成和性质关系的三角相图

【例程演示】 使用MATLAB打开Demo_PolePlace.m文件，可根据需要修改*...*注释行之间的参数，点击运行即可。 具体内容参见文件内详细注释。 【资源内容】 包含5个.m文件： 1. dynamic_fun.m 非线性倒立摆精确数学模型的状态空间方程函数。 输入：当前倒立摆状态向量，当前控制作用量 输出：状态向量导数 #注意：使用了global全局变量 2. dynamic_rk4.m 使用四阶龙格-库塔法进行微分方程数值递推计算的函数。 输入：当前时刻的状态向量、当前控制作用量 输出：下一时刻的状态向量 3. place_poles.m 使用极点配置法生成状态反馈增益矩阵的函数。 输入：倒立摆系统中的若干个常数参量 输出：状态反馈矩阵 4. render.m 根据记录数据生成演示动画的函数 输入：时间记录表、状态向量记录表 输出：无 5. Demo_PolePlace.m 演示示例（主程序）

在分析煤层结构和应力场特点的基础上,确定出了穿层钻孔起裂注水压力计算方法,并指出该压力不仅取决于侧向应力系数的大小,而且还取决于组成钻孔围岩的性质,总体表现出在径向上受最弱煤分层的控制,在轴向上则受最弱层理面的控制.在起裂位置上,轴向受控于最弱层理面,在径向上则受控于煤的最小抗拉强度和垂直侧向应力系数.

在现代交通与运输业迅速发展的背景下，汽车动态称重系统作为一项重要技术，承担着保障公路运输安全与管理的重任。本文通过对基于有限冲激响应（FIR）算法的汽车动态称重系统的理论研究与设计，深入探讨了其在实际应用中的优势和实现方式。 汽车动态称重系统指的是在车辆不停车情况下，对运动中的车辆进行称重的技术。与传统的静态称重相比，动态称重具有节省时间、提高效率、避免交通拥堵等优点。然而，动态称重技术的难点在于如何确保称重的精确性与可靠性，尤其是在车辆高速运行过程中。 为了达到这一目标，本文提出利用FIR算法对称重信号进行处理。FIR算法是一种数字信号处理技术，广泛应用于滤波器设计中，因其稳定性和优越的线性相位特性而受到青睐。在动态称重系统中，FIR算法能够有效地滤除噪声，提取出真实的重量信号，从而实现准确测量。 系统的设计主要包括硬件和软件两部分。硬件部分负责收集车辆经过时产生的压力数据，并将模拟信号转换为数字信号，供FPGA（现场可编程门阵列）和单片机处理。软件部分则是将FIR算法嵌入到单片机或FPGA的程序中，以实时处理信号数据。 本文通过对FIR算法的深入研究和动态称重原理的分析，设计了一套合理的动态称重系统方案。文中详细阐述了系统的总体设计框架，包括传感器布局、信号采集、数据处理流程，以及如何利用FIR算法优化信号处理效果等关键内容。同时，也对系统可能面临的技术挑战和解决方案进行了探讨，如信号的噪声干扰、数据的实时处理等。 总体而言，动态称重系统的研发对现代交通管理具有重大意义。它不仅能够有效避免车辆超载带来的道路损害和安全事故，还能够为公路养护和税收管理提供重要的技术支撑。而基于FIR算法的动态称重系统，以其高精度和高效率的特点，有望在未来公路运输管理中扮演更加重要的角色。 在设计论文中，作者还强调了知识产权的重要性，并承诺在研究中尊重他人的研究成果，注明所有引用和参考的来源。此外，作者也对可能发生的知识产权侵权行为承担相应的法律责任，并同意学校保留和使用毕业设计的相关材料，以促进知识共享和技术交流。 本文对基于FIR算法的汽车动态称重系统的理论研究设计进行了全面论述，为后续的实际应用和系统开发提供了理论基础和技术路径，对于推动相关技术进步和解决实际问题具有重要的参考价值。

内容概要：本文介绍了自主代客泊车（AVP）的理论与实践，由上海交通大学溥渊未来技术学院副教授秦通主讲。课程分为十个章节，涵盖了从自主停车的基础概念到具体技术实现的各个方面。课程首先介绍了自主停车的意义及其应用场景，如减少停车难度、节省时间和优化资源利用。接着详细讲解了坐标变换、运动估计、相机模型、语义分割、停车场地图构建、语义定位、轨迹规划以及车辆控制等关键技术。每个章节都配有相应的作业，帮助学生巩固所学内容。最后，课程还包括一个最终模拟项目和前沿分享，使学生能够全面掌握AVP的技术体系。 适合人群：对自动驾驶和智能交通领域感兴趣的高校学生、研究人员及工程师，尤其是具备一定编程基础和技术背景的学习者。 使用场景及目标：①了解AVP的基本原理和应用场景；②掌握自主停车系统的核心技术，如坐标变换、感知、规划和控制；③通过实际项目操作，提升动手能力和解决实际问题的能力；④为未来从事自动驾驶相关研究或工作打下坚实基础。 其他说明：本课程要求学员具备Linux系统操作、C++编程技能、ROS使用经验以及Python/Pytorch的基础知识。此外，硬件方面需要一台配置有Nvidia GPU的计算机，以支持深度学习相关的实验。课程还提供了丰富的参考资料和学习材料，帮助学生更好地理解和掌握相关知识点。

陀螺仪是一种利用惯性特性来测量或维持方向稳定的装置，广泛应用于航海、航空、航天和军事领域。其基本原理是利用角动量守恒定律，即一个旋转物体抵抗方向改变的特性。陀螺仪的核心部件通常是一个高速旋转的转子，它的设计能使其具有一个稳定的旋转轴，即使在外界干扰下也能保持轴向的稳定性。根据应用和原理的不同，陀螺仪可以分为多个类别，如刚体转子陀螺仪、流体转子陀螺仪、激光陀螺仪、光纤陀螺仪等。刚体转子陀螺仪是最传统的类型，现代则发展出了基于各种物理效应的新一代陀螺仪。 刚体转子陀螺仪依据自转轴相对于壳体所具有的转动自由度的数目，可以分为二自由度陀螺仪和单自由度陀螺仪。转子支承方式的不同，又可以分为框架陀螺仪、液浮陀螺仪、气浮陀螺仪、动力调谐陀螺仪和静电陀螺仪等。框架陀螺仪是最早采用的一种形式，它把高速旋转的刚体转子通过框架支撑起来，利用框架的转动自由度实现轴向稳定。然而，由于框架轴上的摩擦力限制了精度的提高，因此在需要更高精度的领域中，框架陀螺仪的应用受到了限制。 激光陀螺仪和光纤陀螺仪属于近代物理学基础的陀螺仪，它们利用光波或光子的干涉效应来检测角速度或角位置。它们不受传统陀螺仪的摩擦力影响，因此能够达到更高的精度，并且体积更小，功耗更低。激光陀螺仪通过测量闭合路径内两束光的相位差来检测角速度，而光纤陀螺仪则是通过光在环形光纤中传播时产生的Sagnac效应来测量角速度。这些技术的发展，使得陀螺仪能够在更多的领域中发挥重要作用。 动力调谐陀螺仪和静电陀螺仪则代表了现代陀螺仪的另外两种重要类型。动力调谐陀螺仪通过特定的机械设计，使得陀螺仪的转子和框架之间产生动态的耦合效果，从而提高系统的稳定性和精度。静电陀螺仪则使用电场来控制或检测转子的运动状态，通过电容变化来读取角度信息，从而实现高精度的角速度测量。 除了上述几种主要类型的陀螺仪外，还有如振动陀螺仪、核磁共振陀螺仪和超导陀螺仪等。振动陀螺仪基于振动物体的角运动特性，常用于微型化和低成本应用。核磁共振陀螺仪则利用核磁共振原理，通过测量原子核在外磁场中因旋转产生的磁共振频率变化来探测角速度。超导陀螺仪利用超导体的量子特性，以极高的灵敏度和稳定性测量角速度。 在讨论陀螺仪的精度时，需要考虑的因素包括漂移误差、动态误差补偿算法以及误差补偿方法的分类。漂移误差指的是由于各种原因引起的测量误差，包括零偏误差、比例因子误差和对称性误差等。动态误差补偿算法是通过数学模型来预测和修正陀螺仪在运动过程中产生的误差。在实际应用中，还可能涉及到陀螺仪的施托方式与输出方式，输出角速度的表达式以及静态误差补偿算法和动态误差补偿算法。 误差补偿技术是提高陀螺仪精度的关键，它包括数学建模和电子技术。陀螺仪的冗余配置技术是指使用多个陀螺仪组合来提高整个系统的可靠性和精度。通过这种方法，即使其中某个或某些陀螺仪发生故障，系统仍然能够通过剩余正常的陀螺仪来维持工作，同时还可以通过数据融合技术来提高测量精度。 陀螺仪的分类、应用与发展概况，不仅涵盖各种陀螺仪的设计和工作原理，还包括了对惯性导航系统和惯性制导系统中陀螺仪性能的要求。随着科学技术的不断进步，未来陀螺仪的种类将会更加丰富，性能也将得到进一步提升，以满足不断增长的高精度和高可靠性的需求。

计算理论是计算机科学领域的基础学科，它探讨了计算的可能性、效率和复杂性。这门课件集合了北京航空航天大学（北航）研究生课程的核心内容，旨在深入理解计算过程的本质和界限。下面，我们将详细探讨计算理论的主要知识点。 1. **图灵机模型**：计算理论的基石是图灵机模型，由阿兰·图灵提出，它是一种抽象计算设备，用来模拟任何可计算过程。图灵机由一个无限长的纸带、一个读写头和一套状态转移规则组成，通过这些规则来执行计算。 2. **可计算性理论**：该理论研究哪些问题是可计算的，即可以用算法解决的问题。图灵停机问题、丘奇-图灵论题和递归函数都是可计算性理论的关键概念，它们定义了算法的边界。 3. **递归与递归可枚举集**：在计算理论中，递归函数是可以通过算法直接定义的函数，而递归可枚举集是可以被某个算法逐步列出的集合，即使该算法可能无法停止。 4. **计算复杂性理论**：这一部分研究计算问题的难度，主要关注时间复杂性和空间复杂性。P类问题是在多项式时间内可解的问题，NP类问题是在多项式时间内验证解的问题，而NP完全问题则是最复杂的一类，至今未找到多项式时间解法。 5. **计算复杂度类**：如P、NP、NPC（非确定性多项式完全问题）、NP-hard和NP-complete等，这些分类帮助我们理解问题的难易程度和相互关系。 6. **编码理论**：在计算理论中，编码是将信息转化为可处理的数字形式的过程。错误检测和纠错码是编码理论的重要应用，确保数据在传输或存储中的完整性。 7. **自动机理论**：包括有限状态自动机（FSM）、马尔科夫决策过程（MDP）和上下文无关文法（CFG），它们用于描述不同的计算行为和语言。 8. **计算模型**：除了图灵机，还有其他计算模型，如量子计算机、生物计算机和神经网络，这些模型探索了超越传统计算方式的可能性。 9. **计算概率与信息论**：计算理论还涉及信息熵、信源编码和信道编码，这些都是理解和优化通信系统的基础。 10. **计算几何与算法**：计算几何研究如何用算法处理几何问题，如图形碰撞检测、最近点对查找等，这些问题在计算机图形学和机器人学中有广泛应用。 通过北航的计算理论课件，学生可以深入理解这些概念，掌握计算问题的本质，并培养解决实际计算问题的能力。这些理论知识对于进一步学习计算机科学的其他领域，如算法设计、密码学、人工智能和量子计算等，都至关重要。

为预测尾矿坝竖向位移,在分形理论的基础上,利用常维分形和变维分形两种方法,对尾矿坝竖向位移的监测数据进行分析和预测,得出结论:对于不能直接利用常维分形方法分析的数据,可以利用变维分形的方法对数据进行N阶累计和处理后,使得各段分维形数非常接近,利用前面已知的分维形数预测下一段的分形维数,再计算出后面竖向位移,所得预测数据与实际监测数据相对误差较小.