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【模拟】Carsim、Prescan、Simulink联合作业教程及操作代码示例笔记

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简介:
本笔记详细记录了使用Carsim、Prescan和Simulink进行联合仿真的过程与技巧,并提供丰富的操作代码示例,适合仿真技术学习者参考。 仿真教程:carsim、prescan、simulink联合仿真的教学资料包括笔记和操作相关代码DEMO,使用的是matlab 2020a版本的prescan 8.4以及carsim 2020.0。

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  • CarsimPrescanSimulink
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    本笔记详细记录了使用Carsim、Prescan和Simulink进行联合仿真的过程与技巧,并提供丰富的操作代码示例,适合仿真技术学习者参考。 仿真教程:carsim、prescan、simulink联合仿真的教学资料包括笔记和操作相关代码DEMO,使用的是matlab 2020a版本的prescan 8.4以及carsim 2020.0。
  • CarsimPrescanSimulink仿真指南.pdf
    优质
    本手册提供了详尽的操作步骤和技巧,指导读者如何高效地进行Carsim、Prescan以及Simulink三者间的联合仿真工作。适合汽车工程领域的研究人员和技术人员阅读参考。 主要使用Matlab/Simulink、Carsim和Prescan等仿真软件进行开发与测试。其中,利用Matlab/Simulink进行控制算法的开发;通过Carsim仿真软件提供汽车动力学模型、轮胎模型及制动器模型;借助Prescan软件建立测试场景与传感器模型。此外,PreScan 软件可以与MATLAB/Simulink 相互调用,在具体应用中,PreScan 中的各种传感器仿真数据会被传递到Simulink中进行进一步处理和分析。
  • PreScanCarsim仿真.pdf
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    本文介绍了PreScan与CarSim两款软件在车辆系统仿真的应用及其联合仿真的实施方法,探讨了两者结合对提高车辆设计阶段虚拟测试效果的重要性。 在进行PreScan与Carsim的联合仿真时,需要注意许多细节问题。本段落档提供了所有相关的操作步骤和注意事项。
  • ROS、SimulinkCarSim仿真的入门
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    本示例演示如何结合使用ROS、Simulink与CarSim进行车辆系统仿真,适用于初学者快速上手相关技术。 三者联合仿真能够充分发挥各自软件的优势,并促进协同开发。例如:Carsim是进行动力学建模仿真的优秀工具,Simulink则是研究算法的顶级平台之一,而ROS则是在机器人学习和无人车领域资源丰富的Linux平台软件。因此,这种联合调试与仿真是实现无人驾驶的理想方式,有助于巩固所学知识并开拓思路。
  • Carsim+Prescan+Simulink_仿真的文档.docx
    优质
    这份文档详细介绍了如何使用Carsim、PreScan和Simulink这三个软件进行联合仿真,为车辆动态性能与自动驾驶场景提供全面的测试和验证方案。 网上的常规联合仿真教程通常只使用Prescan自带的demo示例。然而,这种方式无法让读者全面掌握联合仿真的技巧和方法。为此,作者亲自创建了一个Carsim、Prescan与Simulink之间的联合仿真案例,并总结了在这一过程中遇到的问题及其解决方案。
  • CarSimSimulink仿真型.rar
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    本资源提供CarSim与Simulink联合仿真的模型文件,适用于车辆动力学分析和控制系统设计的研究及教学。 该资源提供了一个基于PID算法控制的防抱死制动系统(ABS)Carsim与Simulink联合仿真模型,包括Carsim模型文件和Simulink模型文件。下载后可以直接进行联仿,方便学习。
  • AEB紧急制动系统控制指南:CarsimSimulink使用详解型介绍
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    本手册详细介绍了如何利用Carsim和Simulink软件结合,为车辆的AEB(自动紧急刹车)系统设计并测试控制模型。通过具体步骤指导读者掌握从建模到仿真分析全过程的技术细节与实践经验分享。 在汽车工程领域,AEB(自动紧急制动)系统是提高行车安全的关键技术之一。它能够在紧急情况下启动自动刹车功能,从而减少或避免碰撞事故的发生。为了深入理解AEB系统的控制模型,并掌握如何将车辆仿真软件carsim与控制系统仿真平台simulink结合使用进行联合操作,本指南提供了详细的说明文件和操作指导。 AEB系统的核心在于其控制算法的设计及其在紧急情况下的响应能力。通过carsim环境中的模拟测试,工程师可以创建各种驾驶条件和道路情景来全面评估AEB系统的性能表现。与此同时,Simulink平台则用于设计并优化AEB的控制系统逻辑与参数设置。 该指南详细介绍了如何建立Carsim与Simulink之间的接口连接,并实现两者间的数据交换及模型互动功能。通过此方法,在Carsim中构建出的车辆和环境模拟可以无缝对接到Simulink中的控制算法模块,进而实现在不同驾驶条件下观察AEB系统的实时响应情况并做出相应调整。 此外,指南还提供了一些可选模型以供参考使用,这些模型涵盖了制动系统反应时间、轮胎摩擦系数等关键参数。通过对比分析各模型下的仿真结果数据,工程师能够更准确地评估和优化AEB系统性能表现来满足各种车型及驾驶环境的安全需求。 本段落件还包括一系列操作说明文档,指导用户如何搭建整个Simulink/Carsim联合仿真的框架结构,并详细描述了在Carsim中加载测试场景以及配置对应控制模块的具体步骤。这些详细的参数设置与操作指南确保了用户能够顺利进行仿真流程的实施。 对于现代汽车行业而言,AEB系统作为主动安全技术的重要组成部分之一,在提高车辆整体安全性方面发挥着关键作用。因此,本指南还探讨并介绍了AEB系统在汽车安全科技领域的地位和重要性,并为相关研究人员提供了宝贵的参考资源与技术支持。 此份指南旨在帮助汽车安全技术研发工程师掌握一套完整的AEB紧急制动系统的控制模型搭建及操作方法体系。通过详细讲解Carsim与Simulink联合使用的流程,以及提供多种可选的仿真模型说明,本手册大大简化了AEB系统仿真的复杂度,并为研究人员和工程技术人员提供了高效的开发测试工具。
  • Elasticsearch 5 学习 Java ES 增删改查
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    本资料整理了Elasticsearch 5的学习笔记,并提供了Java代码示例用于操作ES进行数据的增删改查,适用于初学者快速入门。 **Elasticsearch 5 学习笔记** Elasticsearch 是一个开源的全文搜索引擎,以其分布式、实时、灵活以及强大的数据分析能力而广受赞誉。在版本 5 中,Elasticsearch 强化了搜索性能,优化了 API,并引入了一些新特性。本笔记将围绕 Elasticsearch 5 的核心概念和功能展开,特别是对于仍然使用或需要了解 Elasticsearch 5 的用户来说,这些内容非常实用。 1. **核心概念** - **索引(Index)**: 在Elasticsearch中,索引是一个存储文档的逻辑空间,类似于关系数据库中的表。 - **类型(Type)**: 类型是索引中的逻辑分类,尽管在 Elasticsearch 5 后已被弃用,在本笔记中仍然会提及以适应早期版本的使用场景。 - **文档(Document)**: 文档是存储在索引中的 JSON 对象,是Elasticsearch处理的基本单元。 - **节点(Node)**: 节点是运行 Elasticsearch 实例的服务器;多个节点可以组成一个集群。 - **集群(Cluster)**: 集群是一组共享相同配置并协同工作的节点,共同存储和处理数据。 2. **数据操作** - **创建索引**:使用 `PUT` 请求来创建一个新的索引,例如 `PUT my_index`。 - **添加文档**:通过 `POST` 或 `PUT` 请求将文档添加到指定的类型中,如 `POST my_index/doc/1` 或者 `PUT my_index/doc/2`。 - **查询文档**: 使用 `GET` 请求获取文档,如 `GET /my_index/_search?q=field:value` - **更新文档**:通过使用 `_update` 操作来部分更新一个文档的内容。 - **删除文档**:用 `DELETE` 请求删除指定的文档,例如 `DELETE my_index/doc/1` - **删除索引**: 使用 `DELETE` 请求彻底移除整个索引,如 `DELETE /my_index` 3. **Java API 连接与操作** - **连接**:使用 TransportClient 或 RestHighLevelClient 建立和 Elasticsearch 节点的连接。 - **创建索引**:通过调用 `client.admin().indices().prepareCreate()` 方法来创建一个新的索引 - **添加文档**: 使用 `IndexRequest` 类生成一个请求,然后利用 `client.index()` 执行该操作 - **查询**:使用 SearchRequest 和 SearchResponse 来执行搜索任务;QueryBuilder 用于构建具体的查询条件。 - **更新**: 利用 UpdateRequest 进行部分文档内容的修改,并通过调用 `client.update()` 完成更新动作 - **删除**: 使用 DeleteRequest 类来生成一个删除请求,然后使用 `client.delete()` 执行实际的删除操作。 4. **搜索功能** - **全文检索**:Elasticsearch 支持基于 TF-IDF 的全文检索,能够快速定位相关文档。 - **聚合分析**:提供一系列强大的聚合函数(如 terms、histogram 等)来执行数据统计和分析工作 - **过滤与排序**: 通过使用 `must`、`should` 和 `not` 这样的布尔操作符来进行条件筛选,同时也可以利用 `sort` 参数实现对结果的排序。 5. **分布式特性** - **自动分片及副本管理**:数据会根据需要被分散到多个节点上以提高可用性和容错性 - **路由和负载均衡**: 内置的路由算法确保了数据均匀分布,而负载平衡器则负责请求分配 6. **性能优化** - **映射配置**:通过选择合适的字段类型及分析器(例如使用 `not_analyzed` 字段实现精确匹配)来提高系统效率 - **索引设置**: 适当调整分片数、副本数量等参数,以达到存储和查询速度之间的平衡。 - **刷新策略**: 控制索引的刷新频率有助于优化写入性能。 **Java 对 Elasticsearch 的增删改查示例** Java API 提供了丰富的接口来与Elasticsearch进行交互。以下是一些基本操作的示例代码: ```java 创建TransportClient或RestHighLevelClient TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(Settings.builder().build()) .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(localhost), 9300)); 创建索引 client.admin().indices().prepareCreate(my_index).execute().actionGet(); 添加文档 Map doc = new HashMap<>(); doc.put(field1, value1); IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(my_index, _doc).source(doc); client.index(indexRequest).actionGet(); 查询文档 SearchResponse response = client.prepareSearch(my_index) .setQuery(QueryBuilders.matchQuery(field1,
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