内容概要：本文详细介绍了基于非线性模型预测控制（NMPC）的无人船轨迹跟踪与障碍物避碰算法的Matlab实现。主要内容包括：NMPC的基本概念及其在无人船控制系统中的应用；无人船的动力学模型建立；预测模型的设计；轨迹跟踪和避障的具体实现方法，如目标函数和约束条件的定义；以及代码调试过程中的一些实用技巧和注意事项。文中还提供了具体的代码示例，帮助读者更好地理解和实现该算法。 适合人群：对无人船控制算法感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者，尤其是那些有一定Matlab编程基础并希望深入了解NMPC应用于无人船控制领域的读者。 使用场景及目标：适用于研究和开发无人船导航系统的实验室环境，旨在提高无人船在复杂水域环境中自主航行的能力，确保其能够准确跟踪预定轨迹并有效避免障碍物。此外，还可以作为教学材料用于相关课程的教学和实验。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论解释，还包括了许多实践经验的分享，如参数调整、常见问题解决等，有助于读者更快地上手实践。同时，附带的测试案例可以帮助读者验证算法的有效性和鲁棒性。

四旋翼无人机ADRC姿态控制模型研究：调优与仿真分析，附力矩与角运动方程参考,四旋翼无人机ADRC姿态控制器仿真研究：已调好模型的力矩与角运动方程及三个ADRC控制器的实现与应用,四旋翼无人机ADRC姿态控制器仿真，已调好，附带相关参考文献～ 无人机姿态模型，力矩方程，角运动方程 包含三个姿态角的数学模型，以及三个adrc控制器。 简洁易懂，也可自行替其他控制器。 ,四旋翼无人机; ADRC姿态控制器; 仿真; 无人机姿态模型; 力矩方程; 角运动方程; 姿态角数学模型; 替换其他控制器。,四旋翼无人机ADRC姿态控制模型仿真研究

在现代医疗行业，信息管理是提高效率和确保药品管理安全性的关键。本课程设计项目聚焦于医药售卖系统的开发，利用Java作为后端开发语言，配合SQL Server数据库管理系统，创建了一个全面的关系模型和功能丰富的后端实现。项目的核心功能涵盖了药品信息管理、客户订单处理、库存管理和销售统计等关键领域。 药品信息管理模块允许用户对药品的相关信息进行录入、查询、修改和删除操作。该模块能够详细记录药品的名称、规格、价格、生产厂家、生产日期、有效期以及药品的分类等信息。这些信息的管理对于维护药品库存的准确性和合理性至关重要。 客户订单处理模块支持创建、修改、取消和查询订单的功能。系统能够处理不同类型的客户订单，包括零售订单和批发订单。此外，该模块还需要支持订单的支付状态管理，确保交易的合法性和安全性。 再者，库存管理模块负责药品库存量的监控和调整。系统会根据销售情况和供应链状况自动更新库存信息，确保药品库存量处于合理的范围内。这对于防止缺货和过剩库存具有重要作用。 销售统计模块则提供了对历史销售数据的统计和分析功能。通过图表和数据表格的形式，展示销售趋势、热门产品、销售峰值时段等信息，帮助管理层做出更有数据支持的决策。 整个系统的设计还考虑了数据库连接配置，确保Java后端能够与SQL Server数据库之间进行稳定、安全的数据交换。为了方便用户使用，系统还提供了友好的用户界面和交互逻辑，使用户能够快速上手并有效地完成工作。 在系统的实现方面，本课程设计项目采用Java作为后端开发语言，这得益于Java语言在企业级应用中的稳定性和强大的跨平台能力。SQL Server则以其高效的性能和丰富的功能，为系统的数据存储和管理提供了坚实的基础。通过整合这两项技术，本系统能够提供一个高效、安全且易于维护的医药售卖解决方案。 除了技术实现之外，该项目还附带了相关的文档资源，如附赠资源.docx和说明文件.txt，这些文档中可能包含系统的设计思路、开发细节、使用指南以及维护建议等，为用户理解和操作系统提供了有力支持。 这个数据库管理系统_医药售卖系统不仅在技术层面上展现了Java和SQL Server结合的实践应用，而且在功能层面上也满足了医药行业中对信息管理系统的基本需求。通过该系统，医疗机构可以更加高效地管理药品信息，优化订单处理流程，合理调配库存，并从销售数据中获取有价值的洞见。

（文献+程序）多智能体分布式模型预测控制 编队 队形变 lunwen复现带文档 MATLAB MPC 无人车 无人机编队 无人船无人艇控制 编队控制强化学习 嵌入式应用 simulink仿真验证 PID 智能体数量变化 在当今的智能控制系统领域，多智能体分布式模型预测控制（MPC）是一种先进的技术，它涉及多个智能体如无人车、无人机、无人船和无人艇等在进行编队控制时的协同合作。通过预测控制策略，这些智能体能够在复杂的环境中以高效和安全的方式协同移动，实现复杂任务。编队控制强化学习是这一领域的另一项重要技术，通过学习和适应不断变化的环境和任务要求，智能体能够自主决定最佳的行动策略。 在实际应用中，多智能体系统往往需要嵌入式应用支持，以确保其在有限的计算资源下依然能够保持高性能的响应。MATLAB和Simulink仿真验证则是工程师们常用的一种工具，它允许研究人员在真实应用之前对控制策略进行仿真和验证，确保其有效性和稳定性。Simulink特别适用于系统级的建模、仿真和嵌入式代码生成，为复杂系统的开发提供了强大的支持。 除了仿真，多智能体系统在实际部署时还需要考虑通信技术的支持，例如反谐振光纤技术就是一种关键的技术，它能够实现高速、低损耗的数据通信，对于维持智能体之间的稳定连接至关重要。在光纤通信领域中，深度解析反谐振光纤技术有助于提升通信的可靠性和效率，为多智能体系统提供稳定的数据支持。 为了实现智能体数量的变化应对以及动态环境的适应，多智能体系统需要具有一定的灵活性和扩展性。强化学习算法能够帮助系统通过不断试错来优化其控制策略，从而适应各种不同的情况。此外，PID（比例-积分-微分）控制器是工业界常用的控制策略之一，适用于各种工程应用，其能够保证系统输出稳定并快速响应参考信号。 编队队形变化是一个复杂的问题，涉及到多个智能体间的协调与同步。编队控制需要解决如何在动态变化的环境中保持队形，如何处理智能体间的相互作用力，以及如何响应环境变化和任务需求的变化。例如，当某一智能体发生故障时，整个编队需要进行重新配置，以保持任务的继续执行，这就需要编队控制策略具备容错能力。 多智能体分布式模型预测控制是一个综合性的技术领域，它涉及控制理论、人工智能、通信技术、仿真技术等多个学科领域。通过不断的技术创新和实践应用，这一领域正在不断推动无人系统的智能化和自动化水平的提升。

COMSOL 6.1版本：三维飞秒多脉冲激光烧蚀玻璃模型——双温变形几何烧蚀系统，含清晰注释与优化收敛，拓展应用潜力巨大,COMSOL 6.1版本：三维飞秒多脉冲激光烧蚀玻璃模型的深入解析：双温模型下的变形几何、烧蚀热源及温度场仿真,COMSOL 6.1版本 三维飞秒多脉冲激光烧蚀玻璃模型 模型内容：涉及双温模型，变形几何，烧蚀，飞秒脉冲热源，电子、晶格温度。 优势：模型注释清晰明了，各个情况都有涉及可参考性极强，可以修改，收敛性已调至最优，本案例可进行拓展应用 ,COMSOL 6.1版本; 三维飞秒多脉冲激光烧蚀; 双温模型; 变形几何; 烧蚀; 飞秒脉冲热源; 电子晶格温度; 注释清晰; 可参考性强; 可修改; 收敛性最优; 拓展应用。,COMSOL 6.1版三维飞秒激光烧蚀玻璃模型：双温变形几何烧蚀分析

在3D建模领域，天鹅三维模型设计是一个重要的主题，主要涉及到艺术与技术的结合，用于创作出逼真的天鹅形象，常应用于游戏开发、动画制作、室内设计、虚拟现实等多种场景。天鹅作为自然界中优雅的生物，其细腻的羽毛结构、流线型的身体形态以及独特的颈部曲线都是3D建模时需要精确捕捉的特征。 "3D模型"标签指出了这个项目的核心内容，即创建具有三维空间信息的数字模型。3D建模的过程通常包括概念设计、预建模、建模、UV展开、贴图绘制、光照渲染等多个步骤。对于天鹅模型，首先可能需要从参考资料中收集天鹅的各种姿态和细节，以便在建模阶段能够准确地再现其特征。 在压缩包中的文件中，"max69.jpg"可能是一个展示天鹅模型最终效果的JPEG图像，通常用于预览或展示模型的外观。这种格式的图片文件便于在网络上传输和查看，但分辨率有限，无法展现模型的所有细节。而"max69.max"则是一个3ds Max软件的文件，这是一种广泛使用的3D建模、动画和渲染软件。此文件包含了天鹅模型的所有几何信息、材质设置、纹理、灯光和动画数据，用户可以通过3ds Max打开并进一步编辑或使用该模型。 在3ds Max中，建模天鹅可能采用多边形建模、细分表面建模或者NURBS建模等方法。多边形建模是最常见的方式，通过添加、删除和修改面、边和顶点来构建模型。细分表面建模则是通过低多边形基础模型，通过细分算法生成平滑的表面。NURBS建模则更适合于创建曲面光滑、几何精确的对象，如天鹅的身体和翅膀。 UV展开是3D建模中的关键步骤，它决定了模型表面纹理的分布。天鹅模型的UV布局需要考虑羽毛的细节，确保纹理贴图在模型上正确对齐，以达到最佳视觉效果。贴图绘制则包括颜色贴图、法线贴图、置换贴图等，用于增加模型的质感和深度。 光照渲染是让3D模型看起来真实的关键，通过模拟各种光源和环境光，可以创造出逼真的阴影和反射效果。对于天鹅模型，可能需要特别关注水体的反射和折射，以及羽毛在不同光照下的表现。 天鹅三维模型设计是一个综合了艺术感和专业技术的项目，需要建模师具备扎实的3D建模技能，良好的观察力以及对细节的敏锐把握。通过3ds Max这样的专业工具，我们可以将自然界的美转化为数字艺术，为各种应用场景带来生动的视觉体验。

基于MATLAB的100kW光伏并网发电系统仿真模型：采用MPPT控制器与VSC并网控制技术探究,基于MATLAB的100kW光伏并网发电系统仿真模型：采用MPPT控制器与VSC并网控制技术探究,100kW光伏并网发电系统MATLAB仿真模型。 采用“增量电导+积分调节器”技术的MPPT控制器 。 VSC并网控制。 喜欢的可以自己研究。 ,100kW光伏并网; MATLAB仿真模型; 增量电导; 积分调节器; MPPT控制器; VSC并网控制,基于MATLAB的光伏并网系统仿真模型：增量电导与VSC并网控制下的MPPT控制器研究

内容概要：本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的KPCA-RF混合模型项目，用于股票价格预测。项目通过核主成分分析（KPCA）对高维、非线性金融数据进行降维与特征提取，再结合随机森林（RF）回归模型进行价格预测，有效提升了模型的泛化能力与预测精度。整个项目涵盖数据采集、预处理、时序特征构建、KPCA降维、RF建模、结果评估与可视化等完整流程，并强调自动化、可复用性和模型可解释性。文中还列举了项目面临的挑战，如高维非线性数据处理、噪声干扰、时序建模等，并给出了相应的技术解决方案。 适合人群：具备一定金融知识和MATLAB编程基础的数据科学从业者、金融工程研究人员及高校研究生。 使用场景及目标：①应用于股票价格趋势预测与量化交易策略开发；②为金融领域中的高维非线性数据建模提供系统性解决方案；③支持模型可解释性需求下的智能投顾与风险管理系统构建。 阅读建议：建议读者结合MATLAB代码实践操作，重点关注KPCA参数选择、RF调优方法及特征重要性分析部分，深入理解模型在金融时序数据中的应用逻辑与优化路径。

在IT行业中，3D模型设计是一项关键技能，尤其在游戏开发、建筑设计、产品展示和工业设计等领域。"重机模型效果图图片"这个标题暗示了我们正在处理与重型机械设备相关的3D渲染图像，这些图像通常用于预览、演示或销售目的。这种模型设计能够帮助设计师、工程师和客户可视化未建成或未生产的产品，从而进行有效的沟通和决策。 描述中的"适用于重机3D模型设计"进一步强调了这些图片和模型是专门为重型机械行业的3D建模和渲染而创建的。在这样的设计过程中，设计师会使用专业软件，如Autodesk 3ds Max、Blender或Maya，来创建和编辑复杂的3D几何形状，模拟真实世界的物理属性，如材质、光照和纹理，最终生成逼真的视觉效果。 标签"3D模型"是这个主题的核心，它涵盖了从建模、纹理应用、灯光设置到最终渲染的整个过程。3D模型不仅仅是简单的几何形状，它们包含了丰富的细节，如组件、机械结构、表面处理等，这些都是为了让模型看起来更接近真实世界中的重机。 在提供的压缩包文件中，有三个文件： 1. "说明.htm"：这可能是一个HTML文件，包含了关于模型的详细信息，如设计者、使用的技术、版权信息或者如何在特定软件中导入和使用模型的指南。 2. "max14.jpg"：这个名字表明这是一张使用3ds Max（版本14）创建的模型截图。JPG是一种常用的图像格式，用于快速查看和分享3D模型的渲染结果。这可能是模型的不同角度视图，或者是带有环境和光照效果的最终渲染图像。 3. "max14.max"：这是3ds Max的项目文件，包含了完整的3D模型数据，包括几何形状、材质、贴图、灯光和动画设置。用户可以使用这个文件在3ds Max软件中打开和编辑模型，进行进一步的修改或优化。 在3D建模中，设计师通常需要考虑多方面的因素，例如比例、精度、真实感、性能优化等。他们可能会使用各种工具和技术，如UV展开（用于纹理映射）、法线贴图（增加表面细节）、烘焙光照（提高渲染效率）以及动画制作（让模型动起来）。对于重机模型，设计师还需要确保所有的机械部件都准确无误地表现出来，以满足工业设计和工程的要求。 "重机模型效果图图片"代表了3D建模和渲染技术在重型机械设备领域的应用，涉及到了从概念设计到最终图像生成的全过程，而压缩包中的文件则提供了模型的可视化示例和原始数据，便于进一步的编辑和使用。

内容概要：本文介绍了2025年第二十二届五一数学建模竞赛的C题，主题为社交媒体平台用户分析问题。文章详细描述了用户与博主之间的互动行为，如观看、点赞、评论和关注，并提供了两份附件的数据，涵盖2024年7月11日至7月22日的用户行为记录。竞赛要求参赛者基于这些数据建立数学模型，解决四个具体问题：1）预测2024年7月21日各博主新增关注数，并列出新增关注数最多的前五名博主；2）预测2024年7月22日用户的新增关注行为；3）预测指定用户在2024年7月21日是否在线及其可能与博主产生的互动关系；4）预测指定用户在2024年7月23日的在线情况及其在不同时间段内的互动数，并推荐互动数最高的三位博主。通过这些问题的解决，旨在优化平台的内容推荐机制，提升用户体验和博主影响力。 适合人群：对数学建模感兴趣的学生、研究人员以及从事数据分析和社交媒体平台优化的专业人士。 使用场景及目标：①通过历史数据建立数学模型，预测用户行为，优化内容推荐；②帮助平台更好地理解用户与博主之间的互动关系，提升平台的运营效率和用户体验。 阅读建议：本文涉及大量数据分析和建模任务，建议读者具备一定的数学建模基础和数据分析能力。在阅读过程中，应重点关注如何利用提供的数据建立有效的预测模型，并结合实际应用场景进行思考和实践。