JVM笔记

最新推荐文章于 2025-03-06 17:33:07 发布
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本文详细介绍了Java中通过-Xms和-Xmx参数配置堆内存的方法，包括最小和最大内存的默认设置，并解释了如何使用-XX:PermSize和-XX:MaxPermSize来管理非堆内存。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

堆的内存分配用-Xms和-Xmx

-Xms分配堆最小内存，默认为物理内存的1/64；-Xmx分配最大内存，默认为物理内存的1/4。

非堆内存分配用-XX:PermSize和-XX:MaxPermSize

-XX:PermSize分配非堆最小内存，默认为物理内存的1/64；-XX:MaxPermSize分配最大内存，默认为物理内存的1/4。

 

luo381821
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如何利用Simulink对虚拟同步电机(Virtual Synchronous Generator,VSG)及其并电网模型进行仿真。首先概述了Simulink作为MATLAB的一部分，在电力电子仿真中的重要地位。接着阐述了虚拟同步电机的建模步骤，涵盖机械、电气和控制三个部分，并强调了参数设置对仿真精度的影响。然后讨论了并电网模型的构建方法，涉及电网结构、电压等级、线路阻抗等要素。随后讲解了参数设置的具体流程，包括电机初始状态、控制策略、并电网电压电流等。最后探讨了通过MATLAB编写控制策略和数据分析代码的方法，以及如何基于仿真结果评估电机性能和电网稳定性。 适合人群：从事电力电子领域研究的专业人士，尤其是那些对虚拟同步电机和并电网仿真感兴趣的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解虚拟同步电机工作原理和并电网运行规律的研究项目。目标是在掌握Simulink仿真技巧的基础上，优化电机性能，提高电网稳定性。 阅读建议：由于涉及到大量的理论知识和技术细节，建议读者先熟悉Simulink的基本操作和相关电力电子基础知识，再逐步深入理解和实践文中提到的各种仿真技术和方法。
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电动汽车充放电调度优化：全局与局部策略性能比较及其实际应用 - 分布式优化
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内容概要：本文探讨了电动汽车（EV）充放电调度优化的问题，特别是全局与局部调度策略之间的性能比较及其实际应用挑战。文中指出，虽然全局调度能够提供理论上最低的成本，但它假设所有车辆的到达时间和充电需求是预先已知的，在现实生活中难以实现。相比之下，局部调度策略更加实用，它仅考虑当前在充电桩的车辆，采用分布式方式优化充电计划，不仅适应大规模车辆群体，还能灵活应对动态变化。仿真结果显示，局部调度方案在成本上接近全局最优解，同时显著减少了计算时间，使其更适合实际应用场景。此外，文章还提到在电价高峰期，局部调度策略可能会促使某些车辆放电以减轻电网负担，从而形成一种自组织的微电网生态系统。 适用人群：对电动汽车充放电调度优化感兴趣的科研人员、工程师以及相关领域的学生。 使用场景及目标：①理解电动汽车充放电调度的基本概念和技术背景；②掌握全局与局部调度策略的区别和优劣；③探索如何将理论应用于实际，解决现实世界中的复杂问题。 其他说明：文章提供了具体的Python代码示例来解释两种调度方法的工作原理，有助于读者更好地理解和实践所讨论的内容。
基于MATLAB的机器人路径规划算法设计
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中，轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序，涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具，凭借其灵活易用的特点，常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化，生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括： 关节变量：指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解：通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑：确保关节变量轨迹连续且无抖动，常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制：考虑关节的实际物理限制，确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免：在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化，涉及以下内容： 工作空间：机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划：在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示：采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成：通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新：在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法，可以借助其内置函数和工具箱： 优化工具箱：用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink：可视化建模环境，适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器：如 ode45，用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中，通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹，再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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