1、使用 Docker、Flask 和 React 构建微服务

用 Docker、Flask 和 React 构建微服务

使用 Docker、Flask 和 React 构建微服务

1. 变更日志

2.2 版本更新内容

  • 整体更新
    1. 升级到最新版本的 Python、Node 和 NPM、Docker、Docker Compose、Docker Machine、React、Swagger UI。
    2. 在每个部分结尾添加目录结构概述。
    3. 修正语法,重写易混淆的部分。
  • 第一部分
    1. 用 Flask CLI 工具替换 Flask - Script。
    2. 增加关于使用 .dockerignore 文件的信息。
  • 第二部分
    1. 添加 Flask Debug Toolbar 扩展。
    2. 更新 React Snapshot 测试。
    3. 为 React 应用添加多阶段 Docker 构建。
    4. 在生产环境的 React Dockerfile 中用 Nginx 替换 pushstate 服务器。
    5. 为 React 应用添加 Docker 数据卷。
  • 第五、六、七部分
    1. 增加如何设置新的 Amazon IAM 用户的信息。 </
【永磁同步电机】基于模型预测控制MPC的永磁同步电机非线性终端滑模控制仿真研究(Simulink&Matlab代码实现)内容概要:本文围绕永磁同步电机(PMSM)的高性能控制展开,提出了一种结合模型预测控制(MPC)与非线性终端滑模控制(NTSMC)的先进控制策略,并通过Simulink与Matlab进行系统建模与仿真验证。该方法旨在克服传统控制中动态响应慢、鲁棒性不足等问题,利用MPC的多步预测滚动优化能力,结合NTSMC的强鲁棒性有限时间收敛特性,实现对电机转速电流的高精度、快速响应控制。文中详细阐述了系统数学模型构建、控制器设计流程、参数整定方法及仿真结果分析,展示了该复合控制策略在抗干扰能力动态性能方面的优越性。; 适合人群:具备自动控制理论、电机控制基础知识及一定Matlab/Simulink仿真能力的电气工程、自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程师。; 使用场景及目标:①用于深入理解模型预测控制与滑模控制在电机系统中的融合应用;②为永磁同步电机高性能控制系统的仿真研究与实际设计提供可复现的技术方案与代码参考;③支撑科研论文复现、课题研究或工程项目前期验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型与Matlab代码,逐步调试仿真环境,重点分析控制器设计逻辑与参数敏感性,同时可尝试在此基础上引入外部扰动或参数变化以进一步验证控制鲁棒性。
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