18、运动模拟与振荡现象的深入解析

运动模拟与振荡现象的深入解析

1. 运动模拟概述

在运动模拟的研究中,首先从线性运动方程的实现开始,随后回顾了加速运动,并将其应用于一些简单的案例。这些内容自然地发展到了抛体运动,并且使用 Python 脚本来计算结果。对运动的度量,包括势能和动能,为更简便的计算提供了思路和途径,同时也验证了总能量守恒定律。

1.1 具体案例分析

  • 目标点问题 :一个抛射体直接射向空中悬挂的物体,两个物体都受重力影响。Python 脚本显示,抛射体击中物体的结果与初始值无关。
  • 火箭着陆问题 :通过一系列发动机启动来提供与重力相反的加速度,使受重力作用的火箭安全着陆。经过多次试验,寻找能使火箭安全着陆的发动机燃烧的正确组合。

1.2 相关问题探讨

以下是一些相关的问题及解答思路:
| 问题编号 | 问题描述 | 解答思路 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1 | 从方程 (13.14) 和方程 (13.15) 推导方程 (13.18),并展示步骤。 | 根据方程的数学关系进行逐步推导。 |
| 2 | 已知一个物体以恒定速度移动了距离 d = 2.4 m,用时 t = 9.2 秒,编写 Python 脚本计算该速度并将结果打印到控制台。 | 使用速度公式 v = d / t 编写脚本。 |
| 3 | 已知一个物体以恒定速度 v = 8.2 m/s 移动了 t = 23.2 秒,计算它移动的距离。 | 使用距离公式 d = v * t 计算。 |

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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