9、机械双杆组例程:位置、速度、加速度及力分析

机械双杆组例程:位置、速度、加速度及力分析

1. 引言

在机械系统的分析与设计中,对双杆组和运动连杆的位置、速度、加速度以及力的分析至关重要。借助双杆组或系统组可以组装成一个完整的机械机构。本文将详细介绍相关的MATLAB函数,用于计算这些物理量,为机械系统的模拟和分析提供有力支持。

2. 驱动连杆分析

2.1 驱动连杆函数 pvaR

对于一个旋转的刚体(i),其上有两个点 $A_i$ 和 $P$。函数 pvaR 用于计算点 $P$ 的位置、速度和加速度。输入数据包括点 $A_i$ 的位置、速度和加速度,以及连杆(i)的角位置、角速度和角加速度。

function out = pvaR(rAi_, vAi_, aAi_, li, phi, omega, alpha)
% rAi_ is the position vector of Ai
% vAi_ is the velocity vector of Ai
% aAi_ is the acceleration vector of Ai
% li is the length from Ai to P: li=AiP
% phi is the angle of link (i) with x-axis
% omega is the angular velocity of link (i), AiP
% alpha is the angular acceleration of link (i), AiP
omega_ = [0 0 omega]; % angular 
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出预测、电负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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