37、工程基础:设计、建模、标准与根因分析全解析

工程基础:设计、建模、标准与根因分析全解析

1. 工程设计流程

工程设计是一个系统的问题解决过程,通常包含以下关键步骤:
1. 问题定义与信息收集 :明确问题,识别可能的错误和错误尝试,将问题分解为更小、更易解决的子问题。同时,收集相关信息,包括产品的使用和误用方式,以及产品或服务的感知价值。此外,还需确定解决方案必须满足的约束条件。
2. 生成多个解决方案 :针对同一问题开发不同的解决方案。目标是构思多个可能的解决方案,并将其细化到足够详细的程度,以便进行比较。
3. 分析和选择解决方案 :对已确定的替代解决方案进行分析,选择最适合当前情况的解决方案。分析内容包括功能分析、人体工程学或用户友好性分析、产品安全和责任分析、经济或市场分析、性能预测和分析等。
4. 实施解决方案 :这是设计过程的最后阶段,包括开发和测试所提出的解决方案。有时会先开发一个初步的部分解决方案,即原型,以在特定条件下测试设计方案。测试和验证应依据成功标准进行,工程师需设计测试以证明设计满足这些标准,并考虑不同的可能故障模式。

以下是工程设计流程的 mermaid 流程图:

graph LR
    A[问题定义与信息收集] --> B[生成多个解决方案]
    B --> C[分析和选择解决方案]
    C --> D[实施解决方案]
2. 建模、仿真和原型制作

建模、仿

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 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DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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