sae matlab代码机翼结构优化 Matlab中机翼结构优化的一套工具。 该代码最初是为 UFMG 航空设计团队(Uai, Sô!Fly!)的 SAE Aerodesign Brasil 比赛开发的。 去做 重构代码以使其更加模块化。 完整的文档资料。 改进 实施其他梁横截面。 实施箔几何扭转。 实施机翼后掠。 实施翼片空气动力扭转。 实施复合层分析。 下一个版本 迁移到 Python。 迁移到 OpenMDAO。 参考 机身和设备工程报告第 45 号,AD-A955 270,1955
2021-11-22 14:46:15 62KB 系统开源
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基于WLOP的PointCloudDenoiser:这是使用加权局部最优投影的点云降噪器
2021-11-21 21:16:45 3.06MB optimization matlab pointcloud denoising
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姿势图优化 使用Ceres Solver进行2D姿态图优化的示例代码。 依存关系 本征3.3或更高版本 Ceres Solver 1.12.0或更高版本 Gflags 2.2.0或更高版本 带有matplotlib的Python 建造 $ git clone https://github.com/shinsumicco/pose-graph-optimization.git $ cd pose-graph-optimization $ mkdir build $ cd build $ cmake .. $ make -j4 优化 $ cd pose-graph-optimization/build $ bin/se2_optimize --filename ../sample/manhattan.g2o Number of poses: 3500 Number of constraints
2021-11-20 20:09:19 700KB CMake
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Python MIP(混合整数线性编程)工具 套件网站: : Python MIP是用于混合整数线性程序(MIP)建模和解决方案的Python工具集合。 MIP语法受启发。 就像一样,它也提供对高级求解器功能的访问,例如切割生成,惰性约束,MIPstart和解决方案池。 移植Pulp和Gurobi模型应该很容易。 MIP的一些主要功能包括: 高级建模:就像使用这样的高级语言一样,用Python轻松编写MIP模型:运算符重载使使用Python编写线性表达式变得容易。 全功能: 剪切生成器和惰性约束:通过在分支和剪切搜索过程中仅生成所需的不等式来处理具有大量约束的强公式; 解决方案池:查询在搜索过程中找到的精英解决方案集; MIPStart:使用问题相关的启发式方法为MIP搜索生成初始可行的解决方案。 快速:Python MIP软件包使用现代的python 模块直接调用已安
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此代码演示了使用灰狼优化技术在部分阴影条件下对光伏系统进行 MPPT 设计的 MATLAB 实现 参考: Mirjalili、Seyedali、Seyed Mohammad Mirjalili 和 Andrew Lewis。 “灰狼优化器。” 工程软件进展 69 (2014): 46-61。 Mohanty、Satyajit、Bidyadhar Subudhi 和 Pravat Kumar Ray。 “在部分遮阳条件下,针对光伏系统使用灰狼优化技术的新 MPPT 设计。” IEEE 可持续能源交易 7,没有。 1 (2015): 181-188 如有疑问,请联系: jkd.power.energy.solutions@gmail.com 优酷演示: https://youtu.be/SrwIGu6nthI 基于灰狼优化和扰动观察法的混合MPPT: https://youtu.be/
2021-11-18 16:39:40 34KB matlab
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Portfolio_optimization 仅美国股票投资组合的构建和优化
2021-11-18 14:40:09 668KB JupyterNotebook
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MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
2021-11-18 13:41:45 5.37MB matlab
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Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO)多目标的粒子群算法,包括完整的matlab程序以及实验结果。
2021-11-16 11:53:20 449KB PSO 粒子群 多目标 Multi-Objective
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互补性 该软件包为(1)混合互补问题(MCP)和(2)带有平衡问题的数学程序(MPEC)提供了建模语言。 注意@complmentarity对于MCP, @complements对于MPEC, @complements 。 混合互补问题(MCP) 注意: 已在v0.6.2和v1.1.0之间完全重写。 现在,PATHSolver.jl既提供了指向解算器的接口,又提供了与JuMP的集成,但目前仅限于线性问题。 对于非线性问题,您仍然需要使用 ,现在它还使用新的PATHSolver.jl作为其求解器。 Complementarity.jl的大多数部分保持不变,除了如何传递求解器选项。 该软件包提供了一个建模和计算接口,用于解决(MCP):通过建模,以及通过和计算。 请参阅。 F(x) ⟂ lb ≤ x ≤ ub 一个非常简单的例子: (x+2) x = 0, x ≥ 0, x+2
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