摘要:本文旨在探讨四旋翼无人机的建模与控制方法。建模过程中采用机构建模与实验测试相结合的方式,特别对电机和螺旋桨进行了详细的建模。通过对四旋翼无人机机体结构和飞行原理的了解,采用牛顿-欧拉法对四旋翼无人机进行动力学分析,建立了小角度转动下的无人机数学模型。采用过程辨识器(PID)对其进行控制。首先采用PID控制模型的姿态角,在此基础上采用PID控制各个方向上的速度。然后,利用MATLAB对重心偏移的四旋翼飞行器的PID控制进行仿真。结果表明:在重心不发生偏移的情况下,俯仰角和滚转角可以共同控制5°,PID可以有效地控制控制量,并在较短的时间内达到预期的效果。对经典BP算法、经典GA-BP算法、改进GA-BP算法分别进行了训练,共150组训练数据,训练函数采用Levenberg-Marquardt(trainlm),性能函数采用均方误差(MSE)。在同样噪声的背景下,改进GA-BP算法的检测率最高,经典GA-BP算法次之,经典BP算法最低。
用数值方法求解方程。• CO5:应用插值概念求解数值微分和积分问题。教学大纲:矩阵代数:基本列变换和行变换、通过基本行运算求逆矩阵、矩阵的梯形和秩、线性方程组:一致性、高斯消元法、高斯-乔丹法、雅可比法和高斯-赛德尔法求解、特征值和特征向量:基本性质、谱矩阵分解、对角化、矩阵的幂。向量空间:向量概念向高维的推广、广义向量运算、向量空间和子空间、线性独立性和跨度、基。内积空间和 Gram-Schmidt 正交化过程。线性变换。微分方程及应用:一阶和高阶线性微分方程。用逆微分算子、参数变分法和待定系数法求解齐次和非齐次线性方程。代数和超越方程的解:参数曲线的追踪:摆线和相关曲线。二分法、试位法、牛顿-拉夫森法。用牛顿-拉夫森法求解非线性方程组。插值:有限差分和除差分。牛顿-格雷戈里和拉格朗日插值公式。牛顿除差插值公式。离散数值微分、数值积分:梯形法则、辛普森 1/3 法则和辛普森 3/8 法则。常微分方程的数值解:泰勒级数法、修正欧拉法、龙格-库塔法。参考书:
抽象的许多神经退行性疾病与错误折叠的Prionic proins的传播有关。在本文中,我们分别分析了与帕金森氏症和阿尔茨海默氏病有关的α-羟基核蛋白和淀粉样蛋白β的错误折叠和扩散过程。我们引入并分析了一种阳性的数值方法,用于离散Fisher-Kolmogorov方程,建模积累和Prionic蛋白的扩散。提出的近似方法基于关于多边形和多面体网格的不连续的Galerkin方法,用于空间离散化和ϑ - 方法时间积分方案。我们证明了离散解决方案的存在和一个收敛结果,其中使用隐式欧拉方案进行时间整合。我们表明,所提出的方法是在结构上提供的,从某种意义上说,它可以保证离散解决方案是非负的,这在实际应用中至关重要。我们的数值模型的数字验证既是使用制成的解决方案,又是考虑二维多边形网格中的波前传播。接下来,我们提出了在矢状平面中二维脑切片中扩散的α-突触核蛋白的模拟。该模拟的多边形网格被凝聚为维持白色和灰质的区别,利用了polydg方法在网格结构中的灵活性。我们的数值模拟证实了所提出的方法能够捕获帕金森氏症和阿尔茨海默氏病的演变。最后,我们通过使用从磁共振图像重建的三维几何形状和从正电子发射断层扫描重建的初始条件来模拟淀粉样蛋白β在患者特异性设置中的扩散。
M.Tech。 计算机辅助设计(全职课程)学期 - I EME-501数值方法和计算机编程5(3-2-0)代数和超验方方程的单位1解决方案:牛顿 - 拉夫森方法,包括复杂根的方法,包括Graeffe的方法,Graeffe的根平方方法(基于计算机的Algorithm and Algorithm and groming for thulgorith and Algorithm and Amprog)。有限差异的插值公式,高斯的前进和向后插值公式,贝塞尔和拉普拉斯 - 埃弗莱特的公式,立方样条,使用Chebyshev多项式的最小二乘近似。 单元3线性同时方程的解:Cholesky's(Crout)方法,高斯 - 西德尔迭代和放松方法,特征值问题的解决方案;最小,最大和中间特征值(这些方法的基于计算机的算法和程序)单位-4数值分化和集成:使用差异操作员的数值差异化,Simpson的1/3和3/8规则,Boole的规则,Weddle的规则。 单位-5差分方程解:修改后的Euler方法,2 nd,3 rd和4 orders的runge-kutta方法,预测器 - 矫正器方法,普通微分方程的稳定性,Laplace's的溶液和Liebmann方法的poisson方程解决方案。 Text Books: 1. M. K. Jain, S.R.K. iyenger和R.K. Jain,“科学和工程计算的数值方法”,Wiley Eastern Ltd. 2. S. K. Gupta,“工程师的数值方法”,Wiley Eastern Ltd. 3。 B. S. Grewal,“数值方法”,Khanna出版物。 4。 A. D. Booth,“数值方法”,学术出版社,纽约5。M.Tech。计算机辅助设计(全职课程)学期 - I EME-501数值方法和计算机编程5(3-2-0)代数和超验方方程的单位1解决方案:牛顿 - 拉夫森方法,包括复杂根的方法,包括Graeffe的方法,Graeffe的根平方方法(基于计算机的Algorithm and Algorithm and groming for thulgorith and Algorithm and Amprog)。有限差异的插值公式,高斯的前进和向后插值公式,贝塞尔和拉普拉斯 - 埃弗莱特的公式,立方样条,使用Chebyshev多项式的最小二乘近似。单元3线性同时方程的解:Cholesky's(Crout)方法,高斯 - 西德尔迭代和放松方法,特征值问题的解决方案;最小,最大和中间特征值(这些方法的基于计算机的算法和程序)单位-4数值分化和集成:使用差异操作员的数值差异化,Simpson的1/3和3/8规则,Boole的规则,Weddle的规则。单位-5差分方程解:修改后的Euler方法,2 nd,3 rd和4 orders的runge-kutta方法,预测器 - 矫正器方法,普通微分方程的稳定性,Laplace's的溶液和Liebmann方法的poisson方程解决方案。Text Books: 1.M. K. Jain, S.R.K.iyenger和R.K. Jain,“科学和工程计算的数值方法”,Wiley Eastern Ltd. 2.S. K. Gupta,“工程师的数值方法”,Wiley Eastern Ltd. 3。B. S. Grewal,“数值方法”,Khanna出版物。4。A. D. Booth,“数值方法”,学术出版社,纽约5。K.E. ATKINSON,“数值分析概论”,John Wiley&Sons,NY EME-503固体的高级力学4(3-1-0)单位1:压力和应变分析,组成型关系,失败理论。 单元2:非圆形切片的扭转,平面应力和平整应变问题,疲劳分析的综述。 单元3:裂缝力学,非弹性行为,粘弹性,聚合物单元4:的结构和行为,单向复合材料和正性层层的行为,纤维复合材料的故障理论,在复合材料中的各种结构的发展,基于计算机的分析和固体的分析和解决方案的解决方案K.E.ATKINSON,“数值分析概论”,John Wiley&Sons,NY EME-503固体的高级力学4(3-1-0)单位1:压力和应变分析,组成型关系,失败理论。单元2:非圆形切片的扭转,平面应力和平整应变问题,疲劳分析的综述。单元3:裂缝力学,非弹性行为,粘弹性,聚合物单元4:的结构和行为,单向复合材料和正性层层的行为,纤维复合材料的故障理论,在复合材料中的各种结构的发展,基于计算机的分析和固体的分析和解决方案的解决方案
K t = 电机扭矩系数,单位为 N m/amp K e = 电机反电动势系数,单位为 V/(rad/s) V batt = 电池电压,伏特 R tt = 电机电阻(端子到端子),欧姆 J m = 电机和螺旋桨惯性,单位为 kg m2 D r = 转子(螺旋桨)直径,单位为 m ρ = 空气密度,单位为 kg/m3 T = 螺旋桨推力,NQ = 螺旋桨扭矩,单位为 N m CT = 螺旋桨推力常数 CP = 螺旋桨功率常数 Ixx 、I yy 、Izz = 无人机惯性矩,单位为 kg m2 m = 无人机质量,单位为 kg L x 、L y = 从 CG 到电机的力矩臂,单位为 m ω x 、ω y 、ω z = 机身轴旋转速度,单位为 rad/s ψ、θ、φ = 惯性轴到机身的欧拉角,单位为 rad ux 、uy 、uz =感知位置处的体轴速度 ux cg , uy cg , uz cg = 重心处的体轴速度 ω m = 电机速度,rad/s T d = 硬件更新延迟,惯性测量单元 (IMU) T d 2 = 硬件更新延迟,OptiTrack 反馈 CG = 重心 z cg = OptiTrack 传感器测量点下方的垂直重心距离 G 输出输入 = 从输入到输出的传递函数
K t = 电机扭矩系数,N m/amp K e = 电机反电动势系数,V/(rad/s) V batt = 电池电压,伏特 R tt = 电机电阻(端子到端子),欧姆 J m = 电机和螺旋桨惯性,kg m2 D r = 转子(螺旋桨)直径,米 ρ = 空气密度,kg/m3 T = 螺旋桨推力,N Q = 螺旋桨扭矩,N m C T = 螺旋桨推力常数 C P = 螺旋桨功率常数 Ixx ,I yy ,Izz = 无人机惯性矩,kg m2 m = 无人机质量,kg L x ,L y = 从 CG 到电机的力臂,米 ω x ,ω y ,ω z = 机身轴旋转速度,弧度/秒 ψ,θ,φ = 惯性轴到机身的欧拉角,弧度 u x ,u y , u z = 感测位置处的身体轴速度 u x cg , u y cg , u z cg = 重心处的身体轴速度 ω m = 电机速度,rad/s T d = 硬件更新延迟,惯性测量单元 (IMU) T d 2 = 硬件更新延迟,OptiTrack 反馈 CG = 重心 z cg = OptiTrack 传感器测量点下方的垂直重心距离 G 输出输入 = 从输入到输出的传递函数
抽象的许多神经退行性疾病与错误折叠的Prionic proins的传播有关。在本文中,我们分别分析了与帕金森氏症和阿尔茨海默氏病有关的α-羟基核蛋白和淀粉样蛋白β的错误折叠和扩散过程。我们引入并分析了一种阳性的数值方法,用于离散Fisher-Kolmogorov方程,建模积累和Prionic蛋白的扩散。提出的近似方法基于关于多边形和多面体网格的不连续的Galerkin方法,用于空间离散化和ϑ - 方法时间积分方案。我们证明了离散解决方案的存在和一个收敛结果,其中使用隐式欧拉方案进行时间整合。我们表明,所提出的方法是在结构上提供的,从某种意义上说,它可以保证离散解决方案是非负的,这在实际应用中至关重要。我们的数值模型的数字验证既是使用制成的解决方案,又是考虑二维多边形网格中的波前传播。接下来,我们提出了在矢状平面中二维脑切片中扩散的α-突触核蛋白的模拟。该模拟的多边形网格被凝聚为维持白色和灰质的区别,利用了polydg方法在网格结构中的灵活性。我们的数值模拟证实了所提出的方法能够捕获帕金森氏症和阿尔茨海默氏病的演变。最后,我们通过使用从磁共振图像重建的三维几何形状和从正电子发射断层扫描重建的初始条件来模拟淀粉样蛋白β在患者特异性设置中的扩散。
编写一组线性方程的矩阵表示,并分析方程系统的解决方案查找特征值和特征向量使用正交转换将二次形式减少到规范形式。在平均值定理上求解应用程序。使用beta和伽马函数评估不正确的积分找到两个具有/没有约束的变量的功能的极端值。评估多个积分,并将概念应用到查找区域,量ITUME-I:矩阵10 L矩阵的矩阵等级和正常形式的矩阵等级,正常形式,与juss-jordan方法的非单明性矩阵相反,高斯 - jordan方法,线性方程系统:均匀和非同性方程式的求解系统和非良好方程式的求解方法。UNIT-II: Eigen values and Eigen vectors 10 L Linear Transformation and Orthogonal Transformation: Eigenvalues, Eigenvectors and their properties, Diagonalization of a matrix, Cayley-Hamilton Theorem (without proof), finding inverse and power of a matrix by Cayley-Hamilton Theorem, Quadratic forms and Nature of the Quadratic Forms, Reduction of正交转换通过正交转换到规格形式的二次形式。单位-III:微积分10 L平均值定理:Rolle的定理,Lagrange的平均值定理,其几何解释和应用,Cauchy的平均值定理,Taylor的序列。确定积分的应用在评估曲线旋转的表面区域和体积(仅在笛卡尔坐标中),不当积分的定义:beta和伽马功能及其应用。单元IV:多变量演算(部分分化和应用)10 L极限和连续性的定义。部分分化:Euler的定理,总导数,Jacobian,功能依赖性和独立性。应用程序:使用拉格朗日乘数方法的两个变量和三个变量的功能的最大值和最小值。
(民用和机械)课程成果:成功完成本课程后,学生应能够:应用数值方法来求解代数和超越方程,并使用插值公式得出插值多项式。在数值上求解微分方程和积分方程。将现实生活中的问题识别为数学模型。在土木工程应用领域应用概率理论和假设检验。前提条件:基本代数方程,概率,随机变量(离散和连续)和概率分布。单位I:代数和超验方程的解决方案简介 - 划分方法 - 词语方法,rendula-falsi方法和牛顿·拉夫森方法插值:有限差异,纽顿的前进和向后插值公式 - lagrange的公式。曲线拟合:通过最小二乘方法的直线,二级和指数曲线的拟合。单位-II:对普通微分方程的普通微分方程的初始价值问题的解决方案:泰勒的串联PICARD连续近似近似值 - 欧拉的方法和修改的Euler的方法 - kutta方法(第二和第四阶)的解决方案。单位-III:概率理论概率,概率公理,加法定律和概率,条件概率,BAYE定理,随机变量(离散和连续),概率密度函数,属性,数学期望。大型样本测试:单个比例的测试,比例差异,单个平均值和均值差的测试。单位IV:假设的估计和检验,大型样本测试估计参数,统计数据,抽样分布,点估计,无效假设的制定,替代假设,临界和接受区域,显着性水平,显着性水平,两种类型的误差和测试的功率。一个样本中参数和两个样本问题的置信区间单位V:小样本测试学生t分布(对单个均值,两个均值和配对t检验的测试),方差平等的测试(F检验),χ2-拟合良好的测试,χ2-属性独立性的测试。
向量微积分:梯度、散度和旋度,它们的物理意义和恒等式。线、表面和体积积分。格林定理、散度陈述和斯托克斯定理、应用。傅里叶级数:周期函数的傅里叶级数、欧拉公式。奇函数、偶函数和任意周期函数的傅里叶级数。半程展开。傅里叶积分。正弦和余弦积分、傅里叶变换、正弦和余弦变换。谐波分析。偏微分方程:基本概念、仅涉及一个变量的导数的方程解。通过指示变换和变量分离求解。用分离变量法推导一维波动方程(振动弦)并求其解。达朗贝尔波动方程解。用高斯散度定理推导一维热方程并求一维热方程解。用分离变量法求解。数值方法:一阶和二阶导数(常导数和偏导数)的有限差分表达式。边界值问题的解,二阶偏微分方程的分类。用标准五点公式求拉普拉斯和泊松方程的数值解,用显式方法求热和波动方程的数值解。参考文献: 1.Kreyszig, Erwin,《高级工程数学》,John Wiley & Sons,(第 5 版),2010 年。2.3.S. S. Sastry,《数值分析入门方法》(第 2 版),1990 年,Prentice Hall。B. S. Grewal,《高等工程数学》,1989 年,Khanna Publishers 4。Murray R. Spiegel,《矢量分析》,1959 年,Schaum Publishing Co.