羽毛球小常识——球的故事


       虽然每一只球在出厂前都要对它的重量、速度和旋转进行严格的检测,但在使用中您还需要进一步的检验,看它是不是符合标准。在这里会提到一个简单的球速判断方法,站在正常的发球位置,用全力发出后场景高远球,然后看球的落点,一般情况在正规的场地上,在端线的附近有两道短线——测速线,如下图示:


       球落在短线以内就是好球,如果超过短线或者不到这个区域,这球不是太快了一点就是太慢了一点,都是不规范并且不适合正规比赛要求的。

       一点小建议,羽毛球爱好者在平时的练习或比赛中,购买标识Speed 77的球基本还是可以满足要求的。

       羽毛球不可能完全一样,球速是有快有慢的,那么对这些不太标准的球怎么处理呢?在这里提出一些简单的办法。

       1、折球。如果球的飞行速度较快希望慢一点,那就在羽毛的上半部用手轻轻的向外折一下,让羽毛向外张一些,这样球速就会慢一些;如果球的飞行速度较慢想让它快一点,那就在同一部位用手把羽毛往里折一点,使羽毛收拢,这样它的速度就会快一些。


         2、如果想球的飞行速度快一些,可以取一枚大头钉(很小的那种),扎进羽毛球里面的软木塞居中部位。

常打羽毛球的朋友会遇到这样的事,好好的球打不了几下羽毛就断了碎了,尤其劣质的鸭毛球更易折易碎。

      可羽毛球价格并不便宜,总是这么坏那就太浪费了,在这里推荐几种常用延长羽毛球使用寿命的处理方法。

      1、喷水。用一把小水壶,轻轻的把雾状的细水珠均匀的喷在每只球的羽毛上。注意,第一千万不要把水珠喷到软木托上,第二在喷完水后,要把球倒扣在地上,避免水流到软木上。经常这样处理的球,寿命会延长不上。


       2、熏球。把整桶羽毛球的入球口倒扣在暖水瓶瓶口或加湿器上,使用水气上升加湿羽毛,这样处理也会有效延长羽毛球的使用寿命,但具体要熏多长的时间要根据实际情况来看,通常暖水瓶口会熏3~5分钟,加湿器熏1~2分钟即可。

       3、修球。从已坏的羽毛球上拔下好的羽毛来修补其它的球,羽毛尾部涂上胶水,按原来的倾斜度插入软木托,等胶水干了以后,修补的球就又可以使用了,这样做是不是很节约呢Y(^_^)Y。


       喜爱体育运动的朋友都知道,圆圆的球像乒乓球、网球都可以有不同的旋转,像上旋、下旋、侧旋等,这些旋转的球接起来难度比较大,您知道这些前后重量不同的锥形羽毛球也可以打出旋转球吗?这些旋转的发生主要在于球拍接触球的力度和角度不同,只有在力量较小、斜拍面搓切时羽毛球才会产生或上或下的翻滚,也就是旋转。这种翻滚的羽毛球比起材料完全一致的网球、乒乓球还要令对手头疼。



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。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法;③为科研项目提供算法参考与代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计与遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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