当前位置: 首页 > news >正文

联合仿真 ADAMS 和 SIMULINK步骤

1、把 control 中的 ball_beam 文件 copy 到另外一个文件夹下, 同时设置adams和matlab的默认路径即为ball_beam文件夹, 这样可以省略很多不必要的麻烦!

2、用 aview 打开 ball_beam.cmd 文件,先试试仿真一下,可 以看到小球会在脉冲的作用下滚动,仿真时间最好大于 8s

3、载入 control 模块,点击 tools|plugin manager 在 contro l 框选定。

4、点击 control|plant export 在 file prefix 下输入你的文件名, - - 这个可以随便的,我输入的是 myball,在 plant input 点击右 键点击 guess 选定 tmp_MDI_PINPUT,在 tmp_MDI_PINPUT 中就是输入力矩 Torque_In,只有一个输入参数;同样在 plant output 中点击右键 guess 选定 tmp_MDI_POUTPUT,这是模 型的输出变量横梁转角 Beam_Angle 和小球与横梁中心轴的距 离 position。control package 选择 matlab,type 是 non_linear,初始化分析选择 n o,然后按 ok!此时 m 文件已经生成了!

5、再键入 adams_sys,弹出一个控制框图,这时可以新建一个 mdl 文件,将 adams_sub 拖入你新建的 mdl 框图中,其实再 这里有一个偷懒的办法,就是在 matlab 中打开 ball_beam.md l 文件,然后把他的那个 adams_sub 用你的刚产生的这个代替, 然后另存为 my_ball.mdl! - -

6、设置仿真参数,在你刚建立的 my_ball.mdl 框图上的 simul ation parameter 里设置一下 stop time 为 10s,步长为 ode1 5s。然后双击 adams_sub 打开 adams_pant,再双击 adams_p ant 弹出一个设置框图,在 animation mode 这一栏中选择 int eractive 这是交互的,如果选择 batch 的话在联合仿真中看不到 adams 模型的运行情况(个人这样理解的:)!最后保存一下!

7、开始联合仿真 start simulation,就会出现 asolver,弹出 d os 文件,这个不管他,然后 adams 模型中的小球开始运动,估 计会比较慢,最后会出现小球在横梁上运动而不掉下横梁!

相关文章:

联合仿真 ADAMS 和 SIMULINK步骤

1、把 control 中的 ball_beam 文件 copy 到另外一个文件夹下, 同时设置adams和matlab的默认路径即为ball_beam文件夹, 这样可以省略很多不必要的麻烦! 2、用 aview 打开 ball_beam.cmd 文件,先试试仿真一下,可 以看到…...

【C++精华铺】7.C++内存管理

目录 1. C语言动态内存管理 2. C内存管理方式 2.1 new/delete和new T[]/delete[] 2.1.1 操作内置类型 2.1.2 操作自定义类型 2.2 new/delete和new T[]/delete[]的原理 2.2.1 原理 2.2.2 operator new和operator delete 2.2.3 new T[]的特殊处理(可以…...

牛客网华为OD前端岗位,面试题库练习记录02

题目一 删除字符串中出现次数最少的字符(HJ23) JavaScript Node ACM 模式 const rl require("readline").createInterface({ input: process.stdin }); var iter rl[Symbol.asyncIterator](); const readline async () > (await iter.next()).value;void (asyn…...

数据库动态增删数据,导致分页查询数据出现重复或遗漏的问题分析及解决方案

一、问题分析 1. 请求数据 一般情况下,为了减少服务器的压力或方便展示,前端通过分页方式来请求数据,调用 API 接口时会带上参数 page 与 pageSize。例如请求某个班级的学生数据,获取第一页的 10 个学生的数据 ,假设按…...

神经网络基础-神经网络补充概念-44-minibatch梯度下降法

概念 小批量梯度下降法(Mini-Batch Gradient Descent)是梯度下降法的一种变体,它结合了批量梯度下降(Batch Gradient Descent)和随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)的优点。在小批量梯…...

比较海思麒麟810与高通骁龙855的优劣

海思麒麟810与高通骁龙855可以从以下几方面进行比较: 一、CPU比较 海思麒麟810还是高通骁龙855——哪个处理器更快?在这个比较中,我们观察了差异,并分析了这两个CPU中哪一个更好。我们比较了技术数据和基准测试结果。 海思麒麟810有8个内核和8个线程,时钟最高频率为2.2…...

计算机机房的管理

1 电源问题 不稳定的电源对电脑的使用寿命是一个极大的威胁,特别是对于机房来说危害 性更大。为此,学校要添置必要的稳压器,设置其正常供电的电压为 220 伏、电流 为 l6 安对电脑室供电。如有电压发生偏差,要及时检查供电情况&…...

软件架构生态化-多角色交付的探索实践

作为一个技术架构师,不仅仅要紧跟行业技术趋势,还要结合研发团队现状及痛点,探索新的交付方案。在日常中,你是否遇到如下问题 “ 业务需求排期长研发是瓶颈;非研发角色感受不到研发技改提效的变化;引入ISV …...

基于YOLOv5n/s/m不同参数量级模型开发构建茶叶嫩芽检测识别模型,使用pruning剪枝技术来对模型进行轻量化处理,探索不同剪枝水平下模型性能影响【续】

这里主要是前一篇博文的后续内容,简单回顾一下:本文选取了n/s/m三款不同量级的模型来依次构建训练模型,所有的参数保持同样的设置,之后探索在不同剪枝处理操作下的性能影响。 在上一篇博文中保持30的剪枝程度得到的效果还是比较理…...

深度解析 Llama 2 的资源汇总:不容错过

“ 探索 Llama 2 背后的过程,包括了模型的全面解析,在线体验,微调,部署等,这份资源汇总将带您深入了解其内涵。” 01 — 周二发布了文章《中文大模型 Chinese-LLaMA-Alpaca-2 开源且可以商用》后,不少朋友们…...

Git 删除 GitHub仓库的文件

新建文件夹 git bash here 在新建的文件夹里右键git bash here打开终端&#xff0c;并执行git init初始化仓库 git clone <你的地址> 找到github上要删除的仓库地址&#xff0c;并复制&#xff0c;在终端里输入git clone <你的地址> 要删除文件的库里右键git b…...

如何使用 ChatGPT 将文本转换为 PowerPoint 演示文稿

推荐&#xff1a;使用 NSDT场景编辑器 助你快速搭建可二次编辑的3D应用场景 步骤 1&#xff1a;将文本转换为幻灯片演示文稿 第一步涉及指示 ChatGPT 根据给定的文本生成具有特定数量幻灯片的演示文稿。首先&#xff0c;您必须向 ChatGPT 提供要转换的文本。 使用以下提示指示…...

html(七)meta标签

一 meta标签 1、背景&#xff1a;发现自带某些请求头2、本文没有实际的生产应用场景,仅仅作为技术积累 ① meta标签含义 1、metadata: 元数据,是用于描述数据的数据,它不会显示在页面上,但是机器却可以识别2、应用场景&#xff1a; [1]、SEO搜索引擎优化[2]、定义页面使用…...

《Go 语言第一课》课程学习笔记(五)

入口函数与包初始化&#xff1a;搞清 Go 程序的执行次序 main.main 函数&#xff1a;Go 应用的入口函数 Go 语言中有一个特殊的函数&#xff1a;main 包中的 main 函数&#xff0c;也就是 main.main&#xff0c;它是所有 Go 可执行程序的用户层执行逻辑的入口函数。 Go 程序在…...

Golang 并发编程基础

runtime 包&#xff0c;定义了协程管理相关的 API runtime.Gosched() package mainimport ("fmt""runtime" )func main() {go func() {for i : 0; i < 5; i {fmt.Println(i)}}()// 让出当前CPU给其他协程runtime.Gosched()fmt.Println("end...&qu…...

代码随想录算法训练营(二叉树总结篇)

一.二叉树的种类 1.满二叉树&#xff1a;就是说每一个非叶子节点的节点都有两个子节点。 2.完全二叉树&#xff1a;此二叉树只有最后一层可能没填满&#xff0c;并且存在的叶子节点都集中在左侧&#xff01;&#xff01;&#xff01; &#xff08;满二叉树也是完全二叉树&…...

华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例:基于MindSpore框架的UNet-2D案例实现

目录 一、环境准备1.进入ModelArts官网2.使用CodeLab体验Notebook实例 二、环境准备与数据读取三、模型解析Transformer基本原理Attention模块 Transformer EncoderViT模型的输入整体构建ViT 四、模型训练与推理模型训练模型验证模型推理 近些年&#xff0c;随着基于自注意&…...

Python入门【TCP建立连接的三次握手、 TCP断开连接的四次挥手、套接字编程实战、 TCP编程的实现、TCP双向持续通信】(二十七)

&#x1f44f;作者简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是爱敲代码的小王&#xff0c;CSDN博客博主,Python小白 &#x1f4d5;系列专栏&#xff1a;python入门到实战、Python爬虫开发、Python办公自动化、Python数据分析、Python前后端开发 &#x1f4e7;如果文章知识点有错误…...

React笔记-React入门

主要是现在要改一个开源项目&#xff0c;需要学习下React入门&#xff0c;在此记录一下。 几个关键的库 React底层核心&#xff1a;react.development.js React操作DOM库&#xff1a;react-dom.development.js 解析ES6语法&#xff1a;babel.min.js React.createElement() …...

SD WebUI 扩展:prompt-all-in-one

sd-webui-prompt-all-in-one 是一个基于 Stable Diffusion WebUI 的扩展&#xff0c;旨在提高提示词/反向提示词输入框的使用体验。它拥有更直观、强大的输入界面功能&#xff0c;它提供了自动翻译、历史记录和收藏等功能&#xff0c;它支持多种语言&#xff0c;满足不同用户的…...

Linux链表操作全解析

Linux C语言链表深度解析与实战技巧 一、链表基础概念与内核链表优势1.1 为什么使用链表&#xff1f;1.2 Linux 内核链表与用户态链表的区别 二、内核链表结构与宏解析常用宏/函数 三、内核链表的优点四、用户态链表示例五、双向循环链表在内核中的实现优势5.1 插入效率5.2 安全…...

CVPR 2025 MIMO: 支持视觉指代和像素grounding 的医学视觉语言模型

CVPR 2025 | MIMO&#xff1a;支持视觉指代和像素对齐的医学视觉语言模型 论文信息 标题&#xff1a;MIMO: A medical vision language model with visual referring multimodal input and pixel grounding multimodal output作者&#xff1a;Yanyuan Chen, Dexuan Xu, Yu Hu…...

逻辑回归:给不确定性划界的分类大师

想象你是一名医生。面对患者的检查报告&#xff08;肿瘤大小、血液指标&#xff09;&#xff0c;你需要做出一个**决定性判断**&#xff1a;恶性还是良性&#xff1f;这种“非黑即白”的抉择&#xff0c;正是**逻辑回归&#xff08;Logistic Regression&#xff09;** 的战场&a…...

多场景 OkHttpClient 管理器 - Android 网络通信解决方案

下面是一个完整的 Android 实现&#xff0c;展示如何创建和管理多个 OkHttpClient 实例&#xff0c;分别用于长连接、普通 HTTP 请求和文件下载场景。 <?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android"http://schemas…...

【单片机期末】单片机系统设计

主要内容&#xff1a;系统状态机&#xff0c;系统时基&#xff0c;系统需求分析&#xff0c;系统构建&#xff0c;系统状态流图 一、题目要求 二、绘制系统状态流图 题目&#xff1a;根据上述描述绘制系统状态流图&#xff0c;注明状态转移条件及方向。 三、利用定时器产生时…...

用docker来安装部署freeswitch记录

今天刚才测试一个callcenter的项目&#xff0c;所以尝试安装freeswitch 1、使用轩辕镜像 - 中国开发者首选的专业 Docker 镜像加速服务平台 编辑下面/etc/docker/daemon.json文件为 {"registry-mirrors": ["https://docker.xuanyuan.me"] }同时可以进入轩…...

[Java恶补day16] 238.除自身以外数组的乘积

给你一个整数数组 nums&#xff0c;返回 数组 answer &#xff0c;其中 answer[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外其余各元素的乘积 。 题目数据 保证 数组 nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在 32 位 整数范围内。 请 不要使用除法&#xff0c;且在 O(n) 时间复杂度…...

AspectJ 在 Android 中的完整使用指南

一、环境配置&#xff08;Gradle 7.0 适配&#xff09; 1. 项目级 build.gradle // 注意&#xff1a;沪江插件已停更&#xff0c;推荐官方兼容方案 buildscript {dependencies {classpath org.aspectj:aspectjtools:1.9.9.1 // AspectJ 工具} } 2. 模块级 build.gradle plu…...

Fabric V2.5 通用溯源系统——增加图片上传与下载功能

fabric-trace项目在发布一年后,部署量已突破1000次,为支持更多场景,现新增支持图片信息上链,本文对图片上传、下载功能代码进行梳理,包含智能合约、后端、前端部分。 一、智能合约修改 为了增加图片信息上链溯源,需要对底层数据结构进行修改,在此对智能合约中的农产品数…...

人工智能--安全大模型训练计划:基于Fine-tuning + LLM Agent

安全大模型训练计划&#xff1a;基于Fine-tuning LLM Agent 1. 构建高质量安全数据集 目标&#xff1a;为安全大模型创建高质量、去偏、符合伦理的训练数据集&#xff0c;涵盖安全相关任务&#xff08;如有害内容检测、隐私保护、道德推理等&#xff09;。 1.1 数据收集 描…...