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EV范围的MATLAB/SIMULINK根据可用...
摘要 - 运输对于现代生活至关重要，但是传统的燃烧引擎正在逐渐过时。全电动汽车正在快速取代汽油和柴油动力汽车，因为它们的清洁程度更高。全电动汽车（EV）的排气排放零，使环境更好。首先，电池的容量或可以存储的电量数量决定了电动汽车的范围。在千瓦时（千瓦时）表示。它确定了车辆电动机和其他组件可用的能源储备，可与燃烧动力汽车中的燃油箱大小相当。因此，电动汽车的其余范围取决于在任何特定时间电池中的能量量。该项目旨在根据电池充电来计算电动汽车范围。MATLAB模拟是该项目的基础。该项目的用户可以使用它来解决与电池充电相关的问题，并防止随后的充电与相关的不便。当需要充电车辆的电池时，我们可以保持速度恒定以覆盖必要的距离。
使用MATLAB/SIMULINK
摘要：本文介绍了一个能够通过终生预后扩展的私人家庭的能量系统的模型。该能源系统旨在使用由氢气单元和锂离子电池组成的混合储能系统完全覆盖私人家庭的全年能源需求。在夏季，由PV剩余用质子交换膜（PEM）产生氢，然后存储在氢气罐中。主要在冬季，就缺乏PV能量而言，氢被燃料电池转化为电和热量。该模型是在MATLAB/SIMULINK中创建的，并且基于实际输入数据。还考虑了热量需求，并被热泵覆盖。模拟期是解决能源生产和需求的季节性的整整一年。由于高初始成本，这种能源系统的寿命至关重要。因此，该模型是通过终生预测扩展的，以优化尺寸，目的是基于氢的能量系统的寿命延长。生命周期的影响因素是根据文献综述确定的，并将其整合在模型中。进行了一项广泛的参数研究，以评估有关三个组件的能量平衡和寿命的不同尺寸，即电机，燃料电池和锂离子电池。结果证明了整体建模方法的好处，并启用了有关系统使用资源，寿命和自助率的设计优化。
使用 Matlab/Simulink 和飞行模拟器进行飞行控制联合仿真的教程和评论
摘要：在真实的三维虚拟环境中进行飞行测试越来越多地被认为是一种安全且经济高效的评估飞机模型及其控制系统的方法。本文首先回顾并比较了迄今为止最流行的个人计算机飞行模拟器，这些模拟器已成功与 MathWorks 软件对接。这种联合仿真方法可以将 Matlab 工具箱的功能优势（包括导航、控制和传感器建模）与专用飞行仿真软件的高级仿真和场景渲染功能相结合。然后可以使用此方法验证飞机模型、控制算法、飞行处理特性，或根据飞行数据执行模型识别。然而，缺乏足够详细的分步飞行联合仿真教程，而且很少有人尝试同时评估多种飞行联合仿真方法。因此，我们使用 Simulink 和三种不同的飞行模拟器（Xplane、FlightGear 和 Alphalink 的虚拟飞行测试环境 (VFTE)）演示了我们自己的分步联合仿真实现。所有这三种联合仿真都采用实时用户数据报协议 (UDP) 进行数据通信，每种方法都有各自的优势，具体取决于飞机类型。对于 Cessna-172 通用航空飞机，Simulink 与 Xplane 的联合仿真演示了成功的虚拟飞行测试，可以精确地同时跟踪高度和速度参考变化，同时在任意风况下保持侧倾稳定性，这对单螺旋桨 Cessna 来说是一个挑战。对于中等续航能力的 Rascal-110 无人机 (UAV)，Simulink 使用 MAVlink 协议与 FlightGear 和 QGroundControl 连接，从而能够在地图上精确跟踪无人机的横向路径，并且此设置用于评估基于 Matlab 的六自由度无人机模型的有效性。对于较小的 ZOHD Nano Talon 微型飞行器 (MAV)，Simulink 与专为此 MAV 设计的 VFTE 连接，并与 QGroundControl 连接，以使用软件在环 (SIL) 仿真测试先进的基于 H-infinity 观察器的自动驾驶仪，从而在有风条件下实现稳健的低空飞行。然后，最终使用控制器局域网 (CAN) 数据总线和带有模拟传感器模型的 Pixhawk-4 迷你自动驾驶仪将其扩展到 Nano Talon MAV 上的硬件在环 (HIL) 实现。
Matlab 与 FlightGear 联合仿真用于飞机识别与控制
过去几年，价格实惠的（X-Plane 1）或免费提供的（FlightGear 2）真实飞行模拟软件取得了长足进步。这两个程序都保证了很高的真实度，甚至用于飞行员的训练驾驶舱。FlightGear 提供了几种成熟的飞行动力学模型（FDM）供您选择，这些模型大多基于非线性运动方程，如 JSBSim（Berndt (2004)）或用户定义模型。这在使用高度专业化的飞机（如轻于空气的飞机）或有自定义方程组可用时非常有用，而 FlightGear 仅用于可视化目的并提供真实的环境条件。这种方法的缺点是用户必须提供 FDM 中使用的所有系数，包括对不同飞行参数的参数化以提高真实感。
MATLAB中的随机仿射变换和分形
但是，由于在我们的房屋示例中，“向量” x实际上是一个矩阵x（x列中列出的许多点的集合），因此我们需要使用翻译矩阵B，由（相同）翻译向量b的许多副本组成。