6.11随笔

一、指针就是变量

  虽然申明指针的时候也提类型,如:

  char *p1;

  int *p2;

  float *p3;

  double *p4;

  .....

  但是,这只表示该指针指向某类型的数据,而不表示该指针的类型。说白了,指针都是一个类型:四字节无符号整数。

二、指针只能在算术表达式、赋值表达式和关系表达式中进行合法操作

  p++、p--之类的运算并不是让p这个“四字节无符号整数”加一或减一,而是让它指向下一个或上一个存储单元,它实际加减的值就是它所指类型的值的size。

  比如:

  char *型指针,每次加减的改变量都是1;

  float *型的指针,每次加减的改变量都是4;

  void *型指针无法加减。

  还要注意的是:指针不能相加,指针相减的差为int型。正是因为指针有着不同于其它变量的运算方式,所以,在任何时候用到指针都必须明确“指针的类型”(即指针所指的变量的类型)。

三、用指针做参数,传递的是指针的值,不是指针的本身

  要理解参数传递,首先必须把“形参”与“实参”弄明白。

  函数A在调用函数B时,如果要传递一个参数C,实际是在函数B中重新建立一个变量C,并将函数A中的C值传入其中,于是函数B就可以使用这个值了,在函数B中,无论有没有修改这个C值,对于函数A中的C都没有影响。函数B结束时,会将所有内存收回,局部变量C被销毁,函数B对变量C所做的一切修改都将被抛弃。

  以上示例中,函数A中的变量C称为“实参”,函数B中的变量C被称为“形参”,调用函数时,会在B函数体内建立一个形参,该形参的值与实参的值是相同的,但是形参的改变不影响实参,函数结束时,形参被销毁,实参依然没有发生变化。

  指针是变量,所以他也符合

转载于:https://www.cnblogs.com/w2152j/p/6987025.html

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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