在2025年深圳杯数学建模竞赛中，参赛者面临了极具挑战性的D题，该题目的完整分析论文为参赛者和研究者们提供了一份详尽的指导，内容包括对问题的重述、分析、模型假设、符号定义以及针对两个具体问题的模型建立与求解过程，其中还包含了可运行的代码和相关数据。从摘录内容来看，分析论文整体结构清晰，分步骤详细阐述了竞赛中的关键问题和解决方案。 论文开篇对问题进行了重述，这一步骤对于理解竞赛题目的背景和目标至关重要。紧接着的“问题分析”部分则对问题进行了深入挖掘，从中提炼出解决问题的关键点，这为后续的模型建立奠定了基础。 在“模型假设”环节，参赛者根据实际问题的需求，提出了构建模型所需的一系列假设条件，这些假设在一定程度上简化了复杂现实情况，使得模型可以聚焦于核心问题。在随后的“符号定义”中，明确了论文中使用的所有符号和变量的含义，为论文的阅读者提供了统一的解读标准。 论文的核心部分是对两个具体问题的模型建立与求解。对于问题一，参赛者首先描述了建模的背景，并且详细阐述了特征工程设计，特征工程是机器学习中不可或缺的一步，通过合理的特征提取能够提升模型的性能和准确性。随后，论文介绍了分类模型的结构和数学表达，给出了模型的具体形式。 在模型求解方面，论文不仅提供了描述分析，还对模型的总体性能进行了对比，分析了模型在不同条件下的表现，特别是关注了模型在不同贡献者数量上的表现，这是在实际应用中非常重要的一个考量因素。 针对问题二，参赛者同样遵循了建模的步骤，从特征工程设计到模型结构和分类器构建，再到模型评估指标的定义，逐步深入，直至模型求解。问题二的求解部分也详细展示了模型的构建过程以及对模型性能的评估，这些内容对于理解模型的实际效果和应用范围具有指导意义。 由于文章是通过OCR扫描出文档的部分文字，可能存在个别字识别错误或漏识别的情况，因此在阅读和理解时可能需要一定的背景知识和逻辑推理能力，以便将识别错误的文字或概念还原为正确的含义。 整体来看，这篇论文不仅为2025深圳杯数学建模竞赛的D题提供了完整的解决方案，也为数学建模领域的研究者和实践者提供了一套详细的问题解决框架，其中包含的模型、代码和数据具有很高的参考价值。

永磁同步电机（PMSM）是一种先进的电机技术，具有高效率、高精度和良好的动态性能等特点。它在各种现代工业应用中扮演着关键角色，包括电动汽车、风力发电、机器人技术以及家用电器。为了有效地设计和控制PMSM，工程师和技术人员需要深入理解其工作原理，并利用各种仿真工具进行分析和优化。 MATLAB是一种广泛使用的数学计算和仿真软件，它提供了强大的工具箱和函数库，尤其适合于电气工程领域的复杂计算和仿真分析。在永磁同步电机的研究和开发中，MATLAB可以用来建立电机的数学模型，模拟其运行特性，以及开发电机控制系统。 控制原理方面，PMSM通常采用矢量控制或直接转矩控制等高级控制策略。矢量控制的核心思想是将电机的定子电流分解为两个相互垂直的分量，即直轴（d轴）和交轴（q轴）电流分量。通过独立控制这两个分量，可以实现对电机磁通和转矩的解耦控制，从而达到对电机输出转矩和转速的精确控制。在矢量控制系统中，需要实时获取电机的转子位置信息，这通常通过使用编码器或无传感器的算法来实现。 直接转矩控制（DTC）则是一种更为直接的控制策略，它不依赖于电流的控制，而是直接对电机的转矩和磁通进行控制。DTC通过施加合适的电压矢量来控制电机的转矩和磁通，避免了复杂的坐标变换和电流控制环，从而简化了控制系统的设计，并提高了响应速度。 随书附带的仿真模型是一个重要的教学和研究工具，它可以帮助学生和工程师更加直观地理解PMSM的工作原理和控制策略。通过在MATLAB环境下运行这些仿真模型，用户可以实时观察到电机在不同工况下的性能表现，调整控制参数，分析系统的动态和静态特性，以及测试新型控制算法的可行性和有效性。 此外，通过仿真，可以在不实际搭建硬件电路的情况下，对电机控制系统进行设计和验证，这样不仅节省了成本，还缩短了研发周期。仿真模型还可以用来进行故障诊断和系统优化，为实际电机的设计和应用提供了理论依据和技术支持。 现代永磁同步电机的控制原理及MATLAB仿真技术，为电机控制系统的设计、分析和优化提供了强有力的技术手段。通过利用MATLAB仿真模型，可以深入研究PMSM的运行机制，设计出更加高效和精确的电机控制系统，进而推动相关技术领域的创新和发展。

内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB构建磁悬浮轴承的基础模型及其仿真。首先，通过简化的电磁力公式和MATLAB代码实现了径向磁悬浮轴承的电磁力计算。接着，建立了动力学方程并使用ode45函数进行仿真，展示了磁悬浮轴承在外力干扰下的行为。随后，引入了PID控制器用于闭环控制，确保系统的稳定性和响应速度。文中还讨论了状态空间模型的应用，强调了非线性项的处理方法，并提供了Simulink模型的具体实现步骤。最后，分享了调试经验和常见问题解决技巧，帮助读者掌握磁悬浮轴承仿真的核心技术。 适合人群：对磁悬浮技术和MATLAB仿真感兴趣的工程技术人员、研究人员及高校学生。 使用场景及目标：① 学习磁悬浮轴承的工作原理和建模方法；② 掌握MATLAB在控制系统仿真中的应用；③ 提高PID控制器的设计和调试能力。 其他说明：本文不仅提供理论推导和代码实现，还分享了许多实践经验，有助于读者快速入门并在实践中不断改进和创新。

基于磁悬浮轴承的MATLAB建模与仿真分析,"磁悬浮轴承与磁悬浮仿真模型的MATLAB建模与仿真分析",磁悬浮轴承MATLAB模型&磁悬浮仿真模型 ,磁悬浮轴承; MATLAB模型; 磁悬浮仿真模型,MATLAB磁悬浮轴承与仿真模型 磁悬浮轴承是一种利用磁场力将转子悬浮起来的技术，它具有无摩擦、长寿命、无需润滑等优点，因此被广泛应用于高速旋转机械中。MATLAB作为一种强大的数学计算和仿真软件，经常被用来对磁悬浮轴承进行建模和仿真分析。本文将详细介绍如何使用MATLAB对磁悬浮轴承进行建模和仿真，以及相关的仿真模型和分析方法。 磁悬浮轴承的模型通常由物理方程和控制策略两部分组成。物理方程描述了磁悬浮系统的电磁特性，包括电磁力、磁通、电流等因素之间的关系。控制策略则基于物理方程，采用适当的控制算法，如PID控制、模糊控制、状态反馈控制等，以实现对磁悬浮轴承的稳定控制。 在MATLAB中建模通常需要使用其Simulink工具箱，Simulink提供了一个可视化的环境，允许用户通过拖放的方式构建系统的动态模型。对于磁悬浮轴承的建模，可以通过搭建包含电磁力模块、电流模块、转子动力学模块等子系统的Simulink模型来实现。 进行仿真分析时，可以设定不同的仿真参数和条件，例如改变控制参数、负载条件等，观察系统动态响应的变化。通过仿真实验，可以评估控制策略的性能，优化设计参数，以及预测系统在实际应用中的表现。 此外，MATLAB还提供了一系列的工具箱，如Control System Toolbox和Simulink Control Design等，这些工具箱能够帮助工程师进行系统辨识、控制设计、仿真验证等工作，极大地方便了磁悬浮轴承的建模和仿真过程。 在探索磁悬浮轴承的模型与仿真时，相关技术文档和研究成果是不可或缺的。通过阅读相关的论文、技术博文、技术博客文章等资料，可以了解到最新的研究进展、应用案例以及不同研究者在该领域的观点和分析方法。例如，一篇关于磁悬浮轴承技术分析的文章可能详细介绍了磁悬浮轴承的工作原理、模型构建、仿真过程以及实际应用中遇到的问题和解决方案。 MATLAB在磁悬浮轴承的建模与仿真中扮演着关键角色，通过结合物理建模和先进的控制策略，工程师可以对磁悬浮轴承进行深入的研究和优化设计。而相关技术文档的阅读和分析，对于理解磁悬浮轴承技术的最新发展和应用具有重要意义。

ANSYS LS-DYNA: 快速建模与高效损伤模拟的台阶爆破模型教程 详细涵盖视频教程内容、建模思路与操作优化，轻松掌握LS-DYNA中台阶爆破模型的快速修改技巧，精确进行模型堵塞与炸药设置，快速调整云图后处理操作，以及有效输出损伤体积与时程曲线数据。,ANSYS LS-DYNA台阶爆破模型快速建模及损伤模拟教程的课程说明 1.视频介绍了台阶爆破模型的建模思路及操作。 2.介绍如何快速修改（不需要重新建模划分网格）台阶爆破模型的堵塞长度、炸药长度、空气间隔装药方式、不耦合系数、孔排间距、孔间孔内延期时间等。 3.详细的后处理操作，如何去调整云图，输出损伤体积，输出时程曲线数据。 ,关键词：ANSYS LS-DYNA；台阶爆破模型；快速建模；损伤模拟；建模思路；操作；修改；堵塞长度；炸药长度；空气间隔装药；不耦合系数；孔排间距；孔间孔内延期时间；后处理操作；云图调整；损伤体积输出；时程曲线数据输出,"ANSYS LS-DYNA爆破模型快速建模与损伤模拟教程"

在本文中，我们将介绍如何利用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络（CNN），以实现猫狗图像分类。这是一个经典的计算机视觉任务，适合初学者学习深度学习和CNN的基本原理。整个过程分为以下五个步骤： 数据集来自Kaggle，包含12500张猫图和12500张狗图。预处理步骤包括：读取图像文件，根据文件名中的“cat”或“dog”为图像分配标签（猫为0，狗为1），并将图像和标签存储到列表中。为确保训练的随机性，我们会打乱图像和标签的顺序。通过get_files()函数读取图像文件夹内容，并将图像转换为TensorFlow可处理的格式，例如裁剪、填充至固定尺寸（如image_W×image_H），并进行标准化处理以归一化像素值。 使用get_batch()函数创建数据输入流水线。该函数通过tf.train.slice_input_producer创建队列，按批次读取图像和标签。图像被解码为RGB格式，并通过tf.image.resize_image_with_crop_or_pad调整尺寸，以满足模型输入要求。批量读取可提高训练效率，其中batch_size表示每批次样本数量，capacity则定义队列的最大存储量。 CNN由卷积层、池化层和全连接层组成。在TensorFlow中，使用tf.layers.conv2d定义卷积层以提取图像特征，tf.layers.max_pooling2d定义池化层以降低计算复杂度，tf.layers.dense定义全连接层用于分类决策。为防止过拟合，加入Dropout层，在训练时随机关闭部分神经元，增强模型的泛化能力。 定义损失函数（如交叉熵）和优化器（如Adam），设置训练迭代次数和学习率。使用tf.train.Saver保存模型权重，便于后续恢复和预测。在验证集上评估模型性能，如准确率，以了解模型在未见过的数据上的表现。 在测试集

内容概要：本文深入探讨了基于Matlab Simulink 2021a平台构建的MPC（模型预测控制）路径跟踪仿真系统。该系统采用模块化建模方式，涵盖MPC控制模块、参考线模块、数据更新模块以及动态车辆动力学模块。通过详细的代码解析，展示了各个模块的功能及其相互协作的方式。特别是对车辆动力学模型、参考线生成方法、MPC控制器配置及参数调整进行了重点介绍。此外，还讨论了在实际应用中可能遇到的问题及解决方案，如插值方法选择不当导致的曲率突变、控制权重设置不合理引发的车辆行为异常等。 适合人群：对自动驾驶技术感兴趣的科研人员、高校师生及从事汽车控制系统开发的技术人员。 使用场景及目标：本研究旨在为自动驾驶领域的路径规划与跟踪提供理论支持和技术参考，帮助研究人员更好地理解和掌握MPC模型预测控制的基本原理及其在实际驾驶场景中的应用。 其他说明：文中提供的完整源码文件、建模说明文档及相关资料有助于读者进行进一步的学习和实验探索。

大模型备案安全评估测试题是一个专门针对大模型技术产品进行安全性和合规性评估的测试体系。其目的在于确保大模型技术产品符合相关法律法规以及行业标准，保障用户数据安全和隐私保护，同时预防技术滥用带来的潜在风险。TC260，作为技术标准化组织，其制定的评估标准通常包括五大类共三十一小类细分测试项，涵盖了大模型备案安全评估的各个方面。 五大类安全评估测试项通常包括但不限于： 1. 数据安全和隐私保护：评估内容可能包括数据收集、存储、处理、传输和销毁等环节的安全性措施；用户隐私信息保护机制的有效性；以及是否符合相关数据保护法规等。 2. 算法透明度和可解释性：涉及模型决策过程的透明度，用户是否能够理解模型作出特定决策的理由；算法是否公正、无偏，是否能向用户清晰阐述模型输出结果的依据。 3. 系统安全性和鲁棒性：关注模型部署环境的安全防护措施；是否存在恶意攻击、数据篡改等安全风险；以及在异常输入或攻击下系统是否能保持稳定运行。 4. 知识产权保护：评估大模型在训练过程中对第三方知识产权的保护措施；是否避免了非法使用他人受版权保护的数据集或算法。 5. 合规性与法律责任：包括大模型产品在各个国家和地区实施时必须遵守的法律法规；对违反相关规定的后果和法律责任的评估。 生成内容测试题是指为了检测大模型是否能够在符合安全和合规性的前提下，生成符合特定标准和要求的文本内容。这类测试题有助于评估模型在实际应用中的表现，确保其产出的文本内容不仅有恰当的信息表达，还要符合道德、法律和行业规范。 应拒答测试题，顾名思义，是指在模型面对某些不当请求或信息时，应能够明确拒绝并给出合适的反馈。这样的测试旨在检验大模型是否具有基本的伦理判断能力，以及在面对可能损害用户或他人利益的请求时，能否保持正确的行为指导。 非拒答测试题则关注大模型在处理正常请求时的表现。这类测试要求模型能够在不违反安全和合规标准的情况下，有效响应用户的合法请求，并提供所需的服务或信息。 在评估大模型备案安全的过程中，上述测试题的设计和实施至关重要。通过这些测试，不仅能够确保大模型技术产品在上市前满足了安全合规的要求，还能对模型的潜在风险进行有效控制，保证技术的安全、可靠和负责任的使用。

无刷直流电机BLDC三闭环控制仿真模型：Matlab Simulink下的波形记录与原理详解及参数说明,无刷直流电机BLDC三闭环控制（位置环、速度环、电流环）的Matlab Simulink仿真模型搭建与原理详解：包含波形记录、文献参考、参数说明及整体框架图。,无刷直流电机 BLDC三闭环控制（包括位置环，速度环，电流环 ）Matlab simulink仿真搭建模型： 提供以下帮助 波形纪录 参考文献 仿真文件 原理解释 电机参数说明 仿真原理结构和整体框图 ,无刷直流电机; BLDC三闭环控制; Matlab simulink仿真搭建模型; 波形纪录; 参考文献; 仿真文件; 原理解释; 电机参数说明; 仿真原理结构; 整体框图,无刷直流电机三闭环控制策略Matlab仿真模型搭建及解析

在现代雷达技术中，逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，简称ISAR）成像技术因其能够提供目标的二维或三维图像，在目标识别、军事侦察和航天探测等领域发挥着重要作用。ISAR成像定标是一系列方法和步骤，用于校正和提高ISAR图像的质量，包括仿真和实测成像，运动补偿，参数估计，散射点提取，横向定标，以及利用sgp4模型进行运动预测等环节。这些环节共同确保了成像过程的准确性和成像结果的质量。 仿真和实测成像是ISAR成像定标的基础，通过模拟和实际测量来获取目标的回波数据。在仿真环节中，研究人员利用计算机模型构建目标和环境，模拟雷达波与目标相互作用的过程，以预测成像结果。实测成像则是使用真实雷达系统对目标进行扫描，获得真实的回波信号。通过对比仿真与实测结果，可以验证仿真模型的准确性和可靠性。 运动补偿是ISAR成像定标中的关键步骤，因为目标和雷达平台的相对运动会影响成像质量。运动补偿的目的是消除这种运动影响，包括目标的平移运动和旋转运动。通过参数估计，我们可以识别和计算出目标的运动参数，如速度、加速度和旋转速度，进而对成像过程进行校正。 散射点提取是分析ISAR图像的重要环节，它涉及到从图像中提取出代表目标局部结构的散射点。散射点能够提供目标的几何特征，为后续的目标识别和分类提供依据。散射点提取的质量直接影响到目标识别的准确率。 横向定标是ISAR成像定标中的校正技术，其目的是确保图像的横向尺寸和形状的准确性。通过对成像区域的横向尺度进行校正，可以确保成像结果反映目标的真实形状和尺寸。 sgp4模型是用于计算人造地球卫星轨道的一种模型，它考虑了多种轨道摄动因素，能够提供卫星位置和速度的近似值。在ISAR成像中，通过sgp4模型预测目标的运动轨迹，可以辅助运动补偿和参数估计，提高成像的准确性和效率。 以上所述内容均涵盖了ISAR成像定标的核心知识和操作流程，包含了运动预测、参数估计、图像校正等多个重要方面。通过这些步骤，ISAR成像能够提供高质量的目标图像，满足不同领域的应用需求。