Swift,函数,枚举


/************************枚举(emum**************************/

enum Direction:Int

{

    case east = 0

    case south

    case nirth

    case west



}



print(Direction.east.rawValue)//rawValue打印原始值

//原始类型是String型的枚举

enum Season:String{

    case spring = "春天"

    case summer = "夏天"

    case winter = "冬天"

}


print(Season.summer.rawValue)


//定义一个枚举类型变量

let dir = Direction(rawValue: 2)//表示取的是原始值为2那个别名(north

dir?.rawValue

print(dir)

print(Direction.south.rawValue)

/*********************函数*********************/

//表示函数的关键字func

//函数的类型分为:四种

//1.无返回值 无参

func function1() -> Void{

print("无返回值,无参")


}

function1()

//2.无返回值 有参

func function2(String str:String) -> Void{//此时str表示是内部参数名,仅供函数体内部使用;name表示外部参数名,在调用中使用,用来给用户很好的提示

    //注意:内部参数名不需要有,外部参数名可以没有

    print(str)

    

}

//function2("蓝鸥")

function2(String: "蓝鸥")

//3.有返回值无参

func function3() ->String{

return "Hello"


}

let string = function3()

print(string)


//4.有返回值有参

func function4(a:Int, b:Int) ->Int

{

return a+b

}


let result = function4(3, b: 4)

print(result)


//5.函数的返回值为元组类型(利用元组实现函数返回多少个值)

func sumMulMinus(number1:Int,_ number2:Int)->(Int,Int,Int){

return(number1 + number2,number1 * number2,number1 - number2)


}

sumMulMinus(5, 2)


//函数嵌套

func test1(){

    func test2(){

        func test3(){

       print("test3")

            

        }


    test3()

        print("test2")

    }

test2()

    print("test1")


}

test1()


本人学习笔记,有什么不对的地方请大神指点


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。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值