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使用Matlab编写矩阵乘法代码,并构建UUV动力学的Matlab/Simulink模型。

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简介:
matlab实现矩阵乘法代码,欢迎使用uuv项目的Wiki! 在这里,您可以获取uuv存储库中关于最新信息的详细资料。该存储库主要包含用于在Matlab/Simulink环境中模拟和控制单个无人水下航行器(UUV)的软件。目前的代码运行状态尚未完全稳定;然而,已经完成了以下关键项目:制定了符合推荐Matlab/Simulink项目格式的目录结构;开发了Simulink中的UUV6DOF动力学模块(CS功能),其中包含了额外的质量、阻尼、静液压和向心力(目前暂时未启用),以及外部电流的影响;构建了Simulink中的推力块(CS功能),该模块以螺旋桨转速为输入参数,并输出6DOF推力矢量;设计了一个基本的PID控制器,用于调节喘振、起伏和偏航现象;搭建了一个简化的视线引导系统;实现了非常基础的轨迹生成和跟随功能;并提供了绘图和动画功能(Matlab),以及预处理功能(Matlab),其中包括来自NTNU的MinervaROV的数据。为了使软件具备更全面的功能,仍需完成以下任务:在Matlab中实现路径规划方法;以及在Simulink/Matlab中进一步完善相关模块。

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客服
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  • MATLAB实现UUV仿真-UUVMatlab/Simulink分析
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    本项目利用MATLAB和Simulink进行UUV(无人无缆水下航行器)的动力学仿真,包括矩阵运算与算法实现,旨在为UUV运动控制提供有效的模拟平台。 欢迎使用uuv项目的Wiki!在这里您可以找到有关uuv存储库的最新信息。首先,该仓库包含了用于在Matlab/Simulink环境中模拟与控制单个无人水下航行器(UUV)的相关软件。 目前的状态是代码尚未完全正常运行。已实施的功能包括: - 推荐的Matlab/Simulink项目格式目录; - Simulink中的UUV六自由度动力学模块,包含增加的质量、阻尼、静液压和向心力以及外部水流影响(暂时停用); - 以螺旋桨转速为输入并返回6DOF推力矢量的Simulink推力块; - 简单PID控制器用于调节俯仰角、升降与偏航控制; - 基本视线引导系统; - 轨迹生成和跟随的基本功能; - 绘图及动画展示(Matlab)能力; - 预处理函数,包括来自NTNU的MinervaROV的数据。 接下来需要完成的工作清单如下: - Matlab中的路径规划方法。
  • MATLAB向量点-UUV:利MATLAB语言UUV及控制
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    本项目通过MATLAB编写代码,实现无人 underwater vehicle (UUV) 的动力学模型及其控制策略的仿真,重点在于运用向量点乘等数学运算优化算法。 在Matlab代码中进行向量的点乘操作。 欢迎使用uuv项目的Wiki!在这里您可以找到关于uuv存储库中的最新资讯。首先,该仓库提供了用于在Matlab/Simulink环境中模拟和控制单个无人水下航行器(UUV)所需的软件工具。当前状态为:代码尚未完全正常运行。目前实施的项目包括: 1. 推荐的Matlab/Simulink项目的目录格式; 2. 在Simulink中实现了一个包含质量、阻尼、静液压和向心力以及外部水流影响(暂时停用)的UUV六自由度动力学模块; 3. Simulink中的推力块,以螺旋桨转速为输入并输出6DOF推力矢量; 4. 一个简单的PID控制器用于调节俯仰、升降及偏航动作; 5. 基础视线引导系统; 6. 简单的轨迹生成和跟踪功能; 7. 绘图与动画展示(Matlab)的功能; 8. 预处理功能,包括从NTNU MinervaROV获取的数据。 待完成事项: 1. 在Matlab中实现路径规划方法。 2. 完善Simulink/Matla相关的后续开发工作。
  • 如何MATLAB - MathModeling: 数
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    本教程讲解了如何使用MATLAB软件进行矩阵除法运算,并提供了具体的编程实例和代码示例,适合数学建模爱好者学习参考。 由于时间与精力有限,在数学建模作业中我仅完成了第一题、第三题以及第四题。特别的是,在完成这些题目过程中,我探索了使用Python替代MATLAB或LINGO等传统工具的方法。原因在于:Python是一种开源语言,而MATLAB和LINGO作为商用大型软件显得过于庞大。拥抱开源社区对我们具有战略意义,可以避免因制裁带来的影响。使用正版软件是我们的原则,拒绝盗版行为。 旧版本的LINGO虽然有免费破解版可用,但采用由活跃社区维护的新Python包能够使建模过程更加优美且高效。个人偏好和学习经历告诉我,在探索更多可能性的过程中不断进步非常重要。 所有与作业相关的文件已上传至我的GitHub仓库中: 配套问题:工厂需用M米长的钢锭生产长度为a、b、c、d米四种类型的钢坯,需要按照2:3:1:4的大致比例加工零件。现有钢锭数量共2000个,有六种不同的方案可供选择。 目标: | 方案 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |------|-----|-----|-----|-----|-----|-----| | a | 100 | 211 | | | | | | b | | 210 | 1 | | | | | c | 3 | 1 | 2 | 1 | 0| | | d | 123 || 0 || 2 || 1 | 注意:表格中的数值没有完整列出,仅展示部分以示例。
  • Matlab相加
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    本段介绍如何使用MATLAB编程语言编写一个简单的程序来实现两个矩阵的加法运算。通过实例讲解变量声明、矩阵定义及应用内置函数完成计算过程。适合初学者学习基础矩阵操作。 这个程序主要描述了矩阵相加的过程,虽然比较简单,但花费了很多时间才完成,因此分值较高。
  • 使C语言程序
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    本程序利用C语言实现两个矩阵的相乘运算,通过函数封装提高代码复用性与可读性,并验证了矩阵乘法的有效性和算法正确性。 用C语言编写一个程序来实现两个矩阵的相乘,并且该程序可以从文件导入数据而不是直接输入数字。请详细解释整个过程,包括如何从文件中读取矩阵并进行计算。
  • 基于MATLABLDPC及校验
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    本研究探讨了利用MATLAB软件进行低密度奇偶校验(LDPC)码的编码技术及其校验矩阵的设计与实现方法。 LDPC编码方法使用MATLAB构造校验矩阵。
  • 基于Matlab Simulink和Cruise混合汽车
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    本研究利用MATLAB/Simulink与CRUISE软件搭建了混合动力汽车仿真平台,旨在优化车辆性能及燃油经济性。通过多物理系统建模,深入分析并改进混合动力系统的控制策略。 在现代汽车工程领域,混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle, HEV)的开发与研究是一项关键技术。MATLAB Simulink和Cruise是两种强大的工具,分别用于系统级建模和控制算法设计。本主题将深入探讨如何利用这两个工具构建混合动力汽车的详细模型。 **MATLAB Simulink** MATLAB Simulink是一款由MathWorks公司提供的图形化建模环境,它支持多领域动态系统的仿真和代码生成。在混合动力汽车模型中,Simulink能够帮助工程师直观地表示复杂的系统交互,如动力系统、电池管理系统、能量管理策略等。 1. **动力系统建模**:在Simulink中,可以构建内燃机、电动机、电池、发电机等组件的数学模型。这些模型描述了不同组件的动力学行为,包括功率输出和效率曲线。 2. **能量管理策略设计与模拟**:利用Simulink可设计并仿真各种能量管理方案(如最优能源管理和预测控制),以优化HEV燃油经济性和排放性能。 3. **控制系统开发**:通过Stateflow模块可以实现控制器的逻辑设计,例如电机和电池管理系统中的控制器。 4. **系统集成与仿真评估**:将各组件模型整合为一个完整的HEV模型,并利用实时仿真的方式来检验系统的整体表现、诊断潜在问题并进行参数调整。 5. **代码生成支持**:Simulink能够直接产生嵌入式软件代码,使开发人员可以直接在硬件上测试这些设计。 **Cruise** Cruise是通用汽车公司研发的一种车辆动力学和控制系统建模工具。它主要用于线控驾驶(Steering by Wire, Brake by Wire)和动力系统控制,在混合动力车模型中可与Simulink协同使用: 1. **机械模型的开发**:提供精确模拟不同工况下行驶状态所需的车辆悬架、转向及制动等部件的物理建模。 2. **控制器的设计验证**:支持控制器设计,可以将这些逻辑方案直接对接到Simulink中生成的内容上实现无缝集成。 3. **联合仿真操作**:通过MATLAB Simulink与Cruise之间的接口进行数据交换,并执行联合仿真实验以全面评估整个HEV系统的性能。 4. **硬件在环测试支持**:允许将由Simulink生成的控制代码与实际车辆组件结合,进行实时硬件测试(HIL)。 通过MATLAB Simulink和Cruise相结合的应用方式,为混合动力汽车建模提供了强大平台。这不仅有助于工程师高效设计、优化并验证复杂的HEV系统,还推动了新能源车技术的进步,并进一步提升了能效、可靠性和驾驶体验的理解与创新性研究水平。
  • verilog_document.zip_128__verilog_ verilog
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    本资源提供了一个利用Verilog语言实现的128x128矩阵相乘的设计文档。包含了详细的代码和注释,适用于学习数字电路设计及硬件描述语言的学生或工程师。 本段落将深入探讨如何使用Verilog语言实现128x128矩阵乘法,并结合Quartus II工具进行设计与仿真。Verilog是一种硬件描述语言(HDL),常用于数字电子系统的建模和设计,包括处理器、内存、接口及复杂的算法如矩阵乘法。 ### 矩阵乘法的原理 矩阵乘法是线性代数中的基本运算。如果A是一个m x n的矩阵,B是一个n x p的矩阵,则它们相乘的结果C将为一个m x p的矩阵。每个元素C[i][j]通过以下公式计算: \[ C[i][j] = \sum_{k=0}^{n-1} A[i][k] * B[k][j] \] ### Verilog中的矩阵乘法结构 Verilog代码通常包含状态机(FSM)、乘法器、加法器以及可能的数据存储单元。在这个案例中,我们有以下文件: - `fsm.v`:控制整个计算流程的状态机模块。 - `top.v`:整合所有子模块并提供输入输出接口的顶层模块。 - `mul_add.v`:包含一个或多个乘法器和加法器以执行乘法和累加操作的模块。 - `memory2.v`, `memory3.v`, 和 `memory1.v`:用于存储矩阵元素,以便分批处理大矩阵乘法。 ### 设计流程 - **定义数据路径**:使用Verilog描述硬件逻辑,包括数据读取、计算及写回过程。 - **状态机设计**:设计一个FSM来控制数据的加载、执行和结果累加顺序。例如,可能有一个状态用于加载矩阵元素,另一个用于乘法操作,再一个用于存储最终结果。 - **乘法器与加法器的设计**:可以使用基本逻辑门实现这些操作或采用更高级IP核进行优化。 - **内存设计**:128x128的矩阵需要大量存储空间。应利用BRAM资源来高效地管理数据。 ### Quartus II 实现 - **综合(Synthesis)**: 将Verilog代码转化为逻辑门级表示,由Quartus II自动完成。 - **适配(Place & Route)**:将逻辑门分配到FPGA的物理位置上进行布局和布线。 - **下载与验证**:编译配置文件并下载至FPGA硬件测试平台以确保设计正确运行。 ### 性能优化 - 使用流水线技术提高计算速度,通过并行处理不同阶段的数据运算。 - 尽可能复用乘法器及加法器来减少资源使用量。 - 采用分布式RAM策略来降低布线延迟和提升性能。 ### 结论 利用Verilog与Quartus II实现128x128矩阵乘法涉及硬件设计、控制逻辑以及数据处理。通过有效的模块划分和优化,可以在FPGA上高效执行大规模计算任务。理解每个模块的作用及其协同工作方式是成功的关键,这需要掌握扎实的Verilog编程技巧及数字电路基础。
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  • MATLAB中利SimulinkADRC
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    本简介介绍如何在MATLAB环境下使用Simulink工具箱来设计和仿真主动分布控制(ADRC)系统,涵盖建模、参数设置及模型验证等步骤。 Matlab实现ADRC的Simulink模型搭建。