Django基础(三)

23、ORM映射
UserInfo.objects.get(id=2)

select * from user_userinfo where id=2

24、修改管理器
from django.db import models

25、模糊查询 filter exclude

obj = UserInfo.objects.filter(user_name__contains='王')
obj1 = UserInfo.objects.filter(user_name__endtains='王')
obj2 = UserInfo.objects.filter(user_name__starttains='王')
obj3 = UserInfo.objects.filter(id__gte=5)
obj4 = UserInfo.objects.filter(id=5)
obj5 = UserInfo.objects.get(id=5)
obj6 = UserInfo.objects.filter(id__in=[1,2,3])
obj7 = UserInfo.objects.filter.xeclude(id=3)
obj7 = UserInfo.objects.filter(password='123456',id__gt=3)
obj8 = UserInfo.objects.filter(password='123456',id__gt=3).exclude(phone = 188)
Q属性:逻辑之间的比较
obj = UserInfo.objects.filter(Q(password='123456')&Q(id__gt=3) &~ Q(phone=188))
F属性:两个字段之间的比较
obj = UserInfo.objects.all()[1:3]左闭右开,表示的是类似切片
内容概要:本文详细探讨了基于阻尼连续可调减振器(CDC)的半主动悬架系统的控制策略。首先建立了CDC减振器的动力学模型,验证了其阻尼特性,并通过实验确认了模型的准确性。接着,搭建了1/4车辆悬架模型,分析了不同阻尼系数对悬架性能的影响。随后,引入了PID、自适应模糊PID和模糊-PID并联种控制策略,通过仿真比较它们的性能提升效果。研究表明,模糊-PID并联控制能最优地提升悬架综合性能,在平顺性和稳定性间取得最佳平衡。此外,还深入分析了CDC减振器的特性,优化了控制策略,并进行了系统级验证。 适用人群:从事汽车工程、机械工程及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是对车辆悬架系统和控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标:①适用于研究和开发基于CDC减振器的半主动悬架系统的工程师;②帮助理解不同控制策略(如PID、模糊PID、模糊-PID并联)在悬架系统中的应用及其性能差异;③为优化车辆行驶舒适性和稳定性提供理论依据和技术支持。 其他说明:本文不仅提供了详细的数学模型和仿真代码,还通过实验数据验证了模型的准确性。对于希望深入了解CDC减振器工作原理及其控制策略的读者来说,本文是一份极具价值的参考资料。同时,文中还介绍了多种控制策略的具体实现方法及其优缺点,为后续的研究和实际应用提供了有益的借鉴。
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