工作单词

 amusement 娱乐

operate 操作,经营

hectare 公顷

admission 门票

coast 海岸,滑行

roller coaster 过山车

entertainment 娱乐,招待,表演

tourism 旅游业

perform 执行,表演

consult 咨询

praise 称赞

placement 位置

 

campaign 战役,运动

suspend 暂停

parliament 国会,议会,百乐门,国会议会大厦

witness 见证,目击人

oppose 反对

former 昔日的,以前的,前者,前任

immigrant 移民

refugee 难民

horrific 令人震惊的

stab 刺

rare 稀少的

arrest 拘捕

debate 争辩

merit 好处

Prime Minister 首相

territory 领土

tragic 悲剧的

dreadful 糟糕透顶的

evenly 公平地,平静地

 

opponents 反对者

mutate 

implicit

explicit

 

 

serverity 严重程度

 

comply 服从

comply with 遵守

compliance 合规

 

policy 政策

 

apply 应用,使用

apply for 申请

apply to 适用于

applicable 适用的

application 应用程序

appliance 器具

 

excel 擅长

excellent 优秀的

excellence 优秀

 

accurate 精确的

accurately 精确地

 

escalate 升级

escalation 升级

 

initial 最初的

initialize 初始化

initiate 开创

initiative 首创

 

principle 原则

 

engage 雇佣

engage with 与。交流

 

council 委员会

 

assume 假设

assumption 假定

 

theory 理论

 

permit 允许

permission 权限

 

pre- 之前

post- 之后

 

resile 弹回

resiliency 复原力

 

capacity 容量

 

ahead of 在。前面

 

propose 建议

 

compose 组成

be composed from 由。组成

 

intuitive 直观的

 

horizontal 横向的

vertical 纵向的

 

compete 竞争

competency 能力,胜任力

 

relatively 相当地

 

curious 奇怪的,好奇的

 

esteemed 受人尊重的

 

dedicate 奉献

dedicated 献身的

 

rotation 自转,循环

 

eligible 有资格的,合格的

 

sponsor 发起人

 

sink 接收器

 

extent 范围

 

mutex 互斥锁

 

recursion 递归

infinite recursion 无限循环

 

associate 联系

assocaite with sb 交往

 

appropriate 合适的

 

as per 根据

 

BRD 商业需求文档(Business Requirements Document)

 

latency 潜伏期

 

slash /

back slash \

 

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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