以实现悬架自适应半主动控制为目的,基于多目标优化算法及路面识别,针对车辆平顺性与操纵稳定性进行研究.首先建立1/4车辆等效天棚控制模型,并根据系统动力学关系推导车辆簧载质量加速度及轮胎动载荷的解析解表达式,然后利用基于遗传算法的多目标优化算法求取Pareto最优解集.依据路面识别得到的路面等级分配控制权重,以获得不同路面对应的控制增益.仿真结果显示,基于路面识别的半主动悬架自适应控制系统能够通过调节权重获得不同路面行驶条件下平顺性与操纵稳定性之间的平衡.

依据悬架实体在ADMAS中建立1／4悬架模型并采用遗传算法辨识模型参数，得到了一个更能真实反映悬架性能的简化辨识模型.在此简化辨识模型的基础上分析了几种基于天棚阻尼原理的控制方法的特点，提出了一种基于免疫优化的混合阻尼半主动控制方法.仿真结果表明，基于免疫优化的混合阻尼半主动控制方法能够改善被动悬架的性能；在一定控制指标下，混合阻尼控制对被动悬架性能的改善优于天棚阻尼控制和地棚阻尼控制.

以天棚控制方法为理论基础，结合磁流变减振器的工作机制，建立了磁流变半主动悬架硬件结构系统，并通过在实车试验平台上实验分析了被动悬架和磁流变半主动控制悬架的平顺性。结果表明，相比于被动悬架，磁流变半主动悬架能够很好地抑制低频段车体垂直方向的加速度变化和振动幅值，从而提高车辆平稳性和舒适性。

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本程序对天线中的一种重要类型： 半波、全波、三倍半波天线波瓣图 进行了仿真和三维成像。有助于对天线中波瓣图的理解。

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界面模板是参照uimaker的，尚未加上加载动画，element ui已经引入，源码可供学习参考。首页vue代码还可继续优化。

halfprecision 将输入参数转换为/从对应于 IEEE 754r 的半精度浮点位模式。 位模式存储在 uint16 类变量中。 请注意，半精度 * 不是 * 一个类。 也就是说，您不能对半精度位模式进行任何算术运算。 halfprecision 只是一个函数，它将 IEEE 754r 半精度位模式转换为/从其他数值 MATLAB 变量，并对位模式（isinf、isnan、eps 等）执行各种测试。 半精度位模式如下： 1 位符号位5 位指数，偏置 15 10 位尾数，隐藏前导位，归一化为 1.0 识别和支持的特殊浮点位模式： 所有指数位为零： - 如果所有尾数位为零，则数字为零（可能有符号） - 否则，数字是非规范化的位模式（存在前导位） 所有指数位设置为 1： - 如果所有尾数位为零，则数字为 +Infinity 或 -Infinity - 否则，数字为 NaN（非数字）