Linux常用命令

1.解压zip文件

unzip   xx.zip

2.压缩成zip文件

将files压缩到filename.zip

zip -r filename.zip files

3.给文件添加执行文件

chmod +x  *.* 或chmod +x  *.sh或 chmod +x  xx.txt

4.mv剪切命令

如需要将 /tmp 目录下的tomcat.zip文件剪切到 /usr/local 目录下,执行下面的命令即可:
mv /tmp/tomcat.zip /usr/local

5.文件操作

创建文件用touch                   例如:touch 1.txt
删除文件用rm                        例如:rm -f 1.txt
创建目录用mkdir                   例如:mkdir daiyuanqi
删除空目录用rmdir                例如:rmdir daiyuanqi (有东西的目录不能删)
删除有东西目录用rm -rf        例如rm -rf XXX


6.两台服务器进行切换

ssh 192.168.13.241


7.从一台机器复制文件到另一台linux机器上去

scp /soft/apache-tomcat-6.0.36/webapps/education.zip root@192.168.13.241:/opt


8.清空文件内容,

将catalina.out里的内容清楚

echo "" >catalina.out

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。
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