定积分求旋转曲面的面积习题

文章详细阐述了如何使用定积分来计算曲线y=1/3x^3在0≤x≤1区间绕x轴旋转后形成的旋转曲面的面积。通过积分计算,得出面积S=π/9*(2^(3/2)-1)。

前置知识:定积分求旋转曲面的面积

习题

求曲线 y = 1 3 x 3 ( 0 ≤ x ≤ 1 ) y=\dfrac 13x^3(0\leq x\leq 1) y=31x3(0x1) x x x轴旋转一周得到的旋转曲面的面积 S S S

解:
S = 2 π ∫ 0 1 1 3 x 3 1 + ( x 2 ) 2 d x = π 6 ∫ 0 1 1 + x 4 d ( 1 + x 4 ) \qquad S=2\pi\int_0^1\dfrac 13x^3\sqrt{1+(x^2)^2}dx=\dfrac{\pi}{6}\int_0^1\sqrt{1+x^4}d(1+x^4) S=2π0131x31+(x2)2 dx=6π011+x4 d(1+x4)

= π 6 ⋅ [ 2 3 ( 1 + x 4 ) 3 2 ] ∣ 0 1 = π 9 ⋅ 2 3 2 − π 9 \qquad \quad =\dfrac{\pi}{6}\cdot[\dfrac 23(1+x^4)^{\frac 32}]\bigg\vert_0^1=\dfrac{\pi}{9}\cdot 2^{\frac 32}-\dfrac{\pi}{9} =6π[32(1+x4)23] 01=9π2239π

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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