3.5学习总结

  今天进入了第十章 泛型算法的学习。所谓泛型,就是指其运用范围广,容器和内置数组都可以使用。其被包括在<algorithm>中,<numeric>也有部分。算法不依赖于容器,但依赖于元素的操作。算法的真正对象是迭代器,不会改变容器大小。

只读算法:

  accumulate(b,e,sum);(+)

  find(b,e,val);

  equal(r1.b,r1.e,r2.b);(==)(注意所有以一个迭代器指代第二个容器的必须保证第二个容器大小不小于第一个)。

写容器算法:

find(b,e,val);

find_n(b,size,val);

back_inserter(容器)作为特殊的插入迭代器,可以使末尾的元素增加或改变,防止泛型算法超出范围。

e.g.

fill_n(back_insert(ivec),10,0);

copy(b,e,r2);将从b和e开始的所有元素拷贝给r2,必须保证r2.size()>=e-b;

replace(b,e,val1,val2);将所有为val1的地方换成val2.


重排元素算法:

sort(b,e);

unique(b,e);unique仅仅将相同的元素放到末尾,并给一个未知值所以需要用以下操作删除。

auto end_unique=unique(b,e);

w.erase(end_unique,w.end());

内容概要:本文详细探讨了基于阻尼连续可调减振器(CDC)的半主动悬架系统的控制策略。首先建立了CDC减振器的动力学模型,验证了其阻尼特性,并通过实验确认了模型的准确性。接着,搭建了1/4车辆悬架模型,分析了不同阻尼系数对悬架性能的影响。随后,引入了PID、自适应模糊PID和模糊-PID并联三种控制策略,通过仿真比较它们的性能提升效果。研究表明,模糊-PID并联控制能最优地提升悬架综合性能,在平顺性和稳定性间取得最佳平衡。此外,还深入分析了CDC减振器的特性,优化了控制策略,并进行了系统级验证。 适用人群:从事汽车工程、机械工程及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是对车辆悬架系统和控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标:①适用于研究和开发基于CDC减振器的半主动悬架系统的工程师;②帮助理解不同控制策略(如PID、模糊PID、模糊-PID并联)在悬架系统中的应用及其性能差异;③为优化车辆行驶舒适性和稳定性提供理论依据和技术支持。 其他说明:本文不仅提供了详细的数学模型和仿真代码,还通过实验数据验证了模型的准确性。对于希望深入了解CDC减振器工作原理及其控制策略的读者来说,本文是一份极具价值的参考资料。同时,文中还介绍了多种控制策略的具体实现方法及其优缺点,为后续的研究和实际应用提供了有益的借鉴。
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