29、工程等几何分析相关技术详解

工程等几何分析相关技术详解

1. 边界条件处理

在工程分析中,边界条件的处理至关重要。对于狄利克雷边界条件(Dirichlet boundary condition),可以通过矩阵修改的方式使方阵变为非奇异矩阵。相关操作存储在 enforce essential BC.m 函数中,而相关的罚函数法存储在 enforce MPC equations.m 函数里。若需要在后续处理中恢复反应数据 $r_j$,则必须保存 $S$ 和 $c$ 的原始第 $j$ 行。

对于每个本质边界条件(EBC),都要重复上述一系列步骤。矩阵分区方法适用于任何规模的问题,但更常用于小型问题;而恒等变换(或罚函数法)则用于处理包含数千或数百万个方程的大型问题。

1.1 罚函数法处理 EBC

罚函数法可以在满足一定有效数字的情况下满足 EBC,同时保持原始矩阵的大小和方程顺序不变(不过会改变稀疏存储方式的列高度)。设 $d_j$ 是要赋予 EBC 的自由度,例如 $d_j = b$。为避免矩阵分区或零行零列操作,可采用罚函数法。该方法仅改变控制矩阵系统中的两项:
- 结果源向量的第 $j$ 行变为:$c_j = R bS_{j,j}$
- 其对角项变为:$S_{j,j} = R S_{j,j}$

其中,$R$ 是一个非常大的数。当罚项趋近于无穷大($R \to \infty$)时,数值解在一定有效数字范围内趋近于 $d_j = b$。$R$ 的实际取值取决于硬件字长,有人使用高达 $R = 10^{23}$ 的值,而作者采用方阵最大对角元素的缩放值,如 $R = 10^5 \times

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值