动画,锚点,定时器

///设置动画的节奏。。。。EaseIn 就是刚进入的时候慢。。。

 

animation.timingFunctino  = [CAMediaTimingFunction functionWithName:KCAMediaTimingFunctionEaseInaseOut];

 

 

 if (self.link) return;    

    // 1秒内刷新60次——刷新快的时候比NSTimer好。

    CADisplayLink *link = [CADisplayLink displayLinkWithTarget:self selector:@selector(update)];

    [link addToRunLoop:[NSRunLoop mainRunLoop] forMode:NSDefaultRunLoopMode];

 

 

    self.link = link;

 

- (void)update

{

    self.centerWheel.transform = CGAffineTransformRotate(self.centerWheel.transform, M_PI / 500);

 

 

}

 

 

/**

 *  开始选号

 */

- (IBAction)startChoose {

    [selfstopRotating];

    

    CABasicAnimation *anim = [CABasicAnimationanimation];

    anim.keyPath = @"transform.rotation";

    anim.toValue = @(2 * M_PI * 3);

    anim.duration = 1.5;

    // 开头和结尾比较慢,中间快

    anim.timingFunction = [CAMediaTimingFunctionfunctionWithName:kCAMediaTimingFunctionEaseInEaseOut];

    anim.delegate = self;

    [self.centerWheel.layeraddAnimation:anim forKey:nil];

    

    self.userInteractionEnabled = NO;

}

 

- (void)animationDidStop:(CAAnimation *)anim finished:(BOOL)flag

{

    

    

    self.userInteractionEnabled = YES;

///两秒后执行里面的方法。

    dispatch_after(dispatch_time(DISPATCH_TIME_NOW, (int64_t)(2 * NSEC_PER_SEC)), dispatch_get_main_queue(), ^{

        [selfstartRotating];

    });

 

 

}

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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