广州供电局车辆管理系统

本文介绍了一个针对广州供电局的车辆管理系统,涵盖了从用户管理到费用统计的多个功能模块,包括车辆信息维护、权限分配、综合数据分析、审批流程等,实现了与第三方集成和数据总线用户管理。系统采用Spring、jQuery等技术开发,提供了丰富的统计报表和提醒功能,旨在提高工作效率和信息透明度。

最近半年再做一个车辆管理系统的二次开发,此系统是应广州供电局需求,为使工作更加便捷,信息更加透明,面向南网的一个车辆信息维护以及管理的系统。

系统应局方需要,与第三方集成,使用统一认证进行用户登录。使用数据总线进行用户管理。

此项目共以下 1 0 个大模块, 4 5 个小模块, 1 7 4 个JSP页面。

项目使用技术:


myEclipse + tomcat +windows7,8 Spring + SpringMVC + JDBC + maven jQuery + ligerUI + easyUI + css3 + HTML4


主要涉及一下几大模块(暂不详细描述):

1、系统管理

  • a.用户管理(给予用户分配系统角色)
  • b.角色管理(角色信息基本维护,给予角色菜单授权、车辆授权、角色授权)
  • c.单位管理(单位信息基本维护)
  • d.短信提醒配置(此模块用于配置每个车队对应的信息提醒人,提供功能)

2、开发菜单<

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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