基于编程的发动机.zip
大小:1.53MB
价格:50积分
下载量:0
评分:
5.0
上传者:zQteSPzoCE
更新日期:2024-09-16

基于MATLAB m编程的发动机最优工作曲线计算程序(OOL),在此工作曲线下,发动机燃油消耗最小 文件内含:1、发动机最优工

资源文件列表(大概)

文件名
大小
1.jpg
712.59KB
2.jpg
233.87KB
3.jpg
748.5KB
基于的发动机最优工作曲线计算程序解析尊敬的.txt
2.38KB
基于编程的发动机最优工.txt
283B
基于编程的发动机最优工作曲线计算程.doc
1.41KB
基于编程的发动机最优工作曲线计算程序在此工作曲.txt
2.1KB
基于编程的发动机最优工作曲线计算程序在此工作曲线.html
4.85KB
基于编程的发动机最优工作曲线计算程序摘要本文介.txt
2.12KB
基于编程的发动机最优工作曲线计算程序解析.txt
1.91KB
基于编程的发动机最优工作曲线计算程序解析尊敬的.txt
2.2KB

资源内容介绍

基于MATLAB m编程的发动机最优工作曲线计算程序(OOL),在此工作曲线下,发动机燃油消耗最小。文件内含:1、发动机最优工作曲线计算程序m文件;2、发动机万有特性数据excel文件注:附赠电机效率map绘制程序(m程序)与对应电机效率map数据(excel )
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89760559/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89760559/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">MATLAB m<span class="_ _1"> </span></span>编程的发动机最优工作曲线计算程序<span class="ff3">(<span class="ff2">OOL</span>),</span>在此工作曲线下<span class="ff3">,</span>发动机燃油消耗最</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">小<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在现代交通工具中<span class="ff3">,</span>发动机的燃油消耗一直是一个重要的研究领域<span class="ff4">。</span>为了提高燃油效率<span class="ff3">,</span>工程师们使</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">用各种方法来改进发动机的设计和操作<span class="ff4">。</span>其中一个关键的研究方向是找到最优的发动机工作曲线<span class="ff3">,</span>以</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">使发动机在给定的工况下实现最佳燃油效率<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了实现这一目标<span class="ff3">,</span>我们基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">MATLAB m<span class="_ _1"> </span></span>编程开发了一种发动机最优工作曲线计算程序<span class="ff3">(<span class="ff2">OOL</span>)<span class="ff4">。</span></span>该</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">程序利用输入的发动机特性数据<span class="ff3">,</span>通过数学模型和优化算法<span class="ff3">,</span>计算出使发动机在给定工况下燃油消耗</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最小的工作曲线<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">该程序的输入包括发动机的万有特性数据<span class="ff3">,</span>以及对应的电机效率<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">map<span class="_ _1"> </span></span>数据<span class="ff4">。</span>通过分析这些数据<span class="ff3">,</span>我们</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可以确定发动机在不同转速和负载下的燃油消耗情况<span class="ff4">。</span>然后<span class="ff3">,</span>我们利用优化算法寻找最佳的工作曲线</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">,<span class="ff1">即能够使燃油消耗最小的转速和负载组合<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在程序运行时<span class="ff3">,</span>用户可以通过选择不同的工况参数来模拟不同的行驶条件<span class="ff4">。</span>例如<span class="ff3">,</span>用户可以选择模拟</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">城市道路<span class="ff4">、</span>高速公路或者山区道路等不同的工况<span class="ff4">。</span>程序会根据选择的工况自动计算出适合该工况的最</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">优工作曲线<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">除了发动机最优工作曲线计算程序外<span class="ff3">,</span>我们还附赠了电机效率<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">map<span class="_ _1"> </span></span>绘制程序和对应的电机效率<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">map</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">数据<span class="ff4">。</span>这些数据和程序可以帮助用户更好地了解电机的效率特性<span class="ff3">,</span>并在设计和优化发动机工作曲线时</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">提供参考<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综上所述<span class="ff3">,</span>基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">MATLAB m<span class="_ _1"> </span></span>编程的发动机最优工作曲线计算程序<span class="ff3">(<span class="ff2">OOL</span>)</span>是一种强大的工具<span class="ff3">,</span>可以帮</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">助工程师们设计和优化发动机的工作曲线<span class="ff3">,</span>以达到最佳燃油效率<span class="ff4">。</span>通过该程序<span class="ff3">,</span>用户可以根据不同的</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">工况需求<span class="ff3">,</span>计算出适合该工况的最优工作曲线<span class="ff3">,</span>从而提高发动机的燃油效率<span class="ff4">。</span>同时<span class="ff3">,</span>附赠的电机效率</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">map<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">绘制程序和数据可以帮助用户更好地了解电机的性能特征<span class="ff3">,</span>并在工作曲线优化中提供参考<span class="ff4">。</span></span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>

用户评论 (0)

发表评论

captcha

相关资源

python链表实战制作学生管理系统(附带pyqt5的界面优化)

python链表实战制作学生管理系统(附带pyqt5的界面优化)

4.21KB20积分

基于模型强化学习的离网微电网终身控制Python源代码,保证正确离网微网的终身控制问题包括两个任务,即对微网设备的状态进行估计

基于模型强化学习的离网微电网终身控制Python源代码,保证正确离网微网的终身控制问题包括两个任务,即对微网设备的状态进行估计和通过预测未来消费量和可再生产量来考虑不确定性的运行规划。有效控制的主要挑战来自于随时间发生的各种变化。提出了一个用于农村电气化离网微电网建模的开源强化框架。将孤立微电网的终身控制问题归结为马尔可夫决策过程。我们对渐进式和突然性的变化进行分类。提出了一种新的基于模型的强化学习算法,能够解决这两种类型的变化。特别地,所提出的算法在快速变化的系统动态中表现出了泛化特性、传输能力和较好的鲁棒性。将该算法与基于规则的策略和带有前瞻功能的模型预测控制器进行了比较。

33.55KB27积分

LLC谐振参数计算实例,mathcad格式,列出完整计算公式,软件自动计算并绘出增益曲线,方便修改设计参数,本实例是实际产品的计

LLC谐振参数计算实例,mathcad格式,列出完整计算公式,软件自动计算并绘出增益曲线,方便修改设计参数,本实例是实际产品的计算,已验证其正确性。送LLC原理详解和设计步骤文档PDF

547.18KB36积分

基于NMPC(非线性模型预测控制算法)轨迹跟踪与避障控制算法研究仅供学习算法使用这段代码是一个用于无人车路径跟踪的程序 下面

基于NMPC(非线性模型预测控制算法)轨迹跟踪与避障控制算法研究仅供学习算法使用这段代码是一个用于无人车路径跟踪的程序。下面我将对程序进行详细的分析。首先,代码的前几行是一些初始化设置,包括清除变量、关闭警告、添加路径等。然后定义了一些模拟参数,如模拟时间、预测步数、时间步长等。接下来,定义了一个地图的结构体`Map`,其中包含了一系列的点坐标,用于描述路径。然后调用了`waypoint`函数对地图进行处理。然后,程序初始化了一些状态参数,并定义了一些权重矩阵`W`和`WN`,用于优化控制问题。接下来,程序进入主循环,直到模拟时间达到设定的时间长度。在每次循环中,程序首先更新当前位置,并判断是否到达目标点。然后计算参考轨迹和障碍物代价,并解决非线性模型预测控制(NMPC)最优控制问题。在NMPC求解过程中,程序使用了一个while循环来迭代求解,直到满足收敛条件或达到最大迭代次数。在每次迭代中,程序计算控制输入,并更新状态。最后,程序进行可视化展示,包括绘制地图、轨迹、参考轨迹等。总的来说,这段代码实现了一个无人车路径跟踪的功能,通过优化控制问题来实现车

630.8KB34积分