《坐热板凳》第八次团队作业:Alpha冲刺(第一天)

坐热板凳组在6月14日召开了第一次会议,确定了个人记账本微信小程序的项目方向和目标功能,进行了任务分工。团队正在学习软件测试基础技术和Scrum迭代式增量软件开发过程,面对Maven操作不熟练和内部沟通挑战,团队成员正积极应对。

《坐热板凳》第八次团队作业:Alpha冲刺

项目内容
这个作业属于哪个课程http://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/
这个作业的要求在哪里https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/11012922.html
团队名称坐热板凳组
作业学习目标①掌握软件测试基础技术。②学习迭代式增量软件开发过程(Scrum)
团队博客地址https://www.cnblogs.com/happiers//
项目名称个人记账本(微信小程序)

任务一 前言:
第1次会议在6月14日在教七306召开。
主要确定了项目方向和目标功能,进行了任务分工,时长80min。


任务二 团队项目 github地址:

github地址: https://github.com/jessiyx/sethotchair


任务三 燃尽图
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任务四 站立会议照片
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任务五 具体分工

项目成员具体任务
朱艺璇负责给组员分配任务,汇总scurm meeting;组织协调任务进度
王潇主要负责项目开发,学习相关内容
达星斗编写博客,整理第一次会议内容
刘振华协助完成开发,保证项目的顺利进行

任务六 遇到的困难
(1).不太熟练Maven的操作,导致项目进程有点滞后。
(2).组员之间意见发生分歧,需要进行更好的沟通。


转载于:https://www.cnblogs.com/happiers/p/11014117.html

板凳龙数学模型是一种常用于数学建模竞赛中的问题,通常涉及路径规划、运动学建模与仿真。第一个问题往往聚焦于对板凳龙整体或各节点运动轨迹的建模,例如:给定龙头的运动路径,计算各个板凳节点的位置、速度甚至加速度随时间的变化。 在MATLAB中实现此类模型,主要涉及以下步骤: - **定义运动路径与参数** 首先明确龙头的运动轨迹,例如圆形路径、直线路径或其它参数化曲线。例如,若龙头沿圆周运动,可定义其位置函数为: $$ x(t) = R \cos(\omega t),\quad y(t) = R \sin(\omega t) $$ 其中 $ R $ 为半径,$ \omega $ 为角速度。 - **建立各节板凳的连接关系与约束** 板凳龙由多个刚性连接的节段组成,每节的长度固定。根据运动学原理,后一节的起点即为前一节的终点。可以采用向量方法或链式结构表示每节的位置和方向。 - **编写动力学或运动学方程** 根据几何关系或动力学方程逐节计算每个节点的位置。例如,使用向量差计算方向,再根据长度约束确定下一点标。 - **在MATLAB中实现仿真与可视化** 使用 `for` 循环遍历时间步长,计算每一时刻所有节点的标。使用 `plot` 或 `animate` 函数绘制轨迹或动画。 示例代码片段如下: ```matlab % 参数设置 numSegments = 10; % 板凳节数 segmentLength = 1; % 每节长度 totalTime = 10; % 总时间 dt = 0.1; % 时间步长 omega = 2 * pi / totalTime;% 角速度 % 初始化位置数组 positions = zeros(numSegments, 2, totalTime/dt + 1); % 初始龙头位置 t = 0:dt:totalTime; positions(1, :, 1) = [cos(omega * 0), sin(omega * 0)]; % 时间循环 for k = 2:length(t) % 更新龙头位置 positions(1, :, k) = [cos(omega * t(k)), sin(omega * t(k))]; % 逐节计算后续位置 for i = 2:numSegments direction = positions(i-1, :, k) - positions(i, :, k); direction = direction / norm(direction); positions(i, :, k) = positions(i-1, :, k) - direction * segmentLength; end end % 可视化 figure; for k = 1:size(positions, 3) plot(positions(:, 1, k), positions(:, 2, k), '-o'); axis equal; xlim([-2, 2]); ylim([-2, 2]); drawnow; end ``` - **优化与扩展** 可以进一步引入动力学模型、速度与加速度分析、路径优化或基于ODE的求解方法,使用 `ode45` 等MATLAB内置函数进行更精确的仿真。
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