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m=50,g=9.81,k=0.0362,h=300时 h + (m/2sqrt(kg)) * ln(1+e^(-2sqrt(mgk)/m t))/√(1+e^(-2sqrt(mgk)/m t))等于多少

时间: 2023-09-04 15:03:58 浏览: 183
### 回答1: 根据给出的公式,代入给定的数值,我们可以计算出: h + (m/2sqrt(kg)) * ln(1+e^(-2sqrt(mgk)/m t))/√(1+e^(-2sqrt(mgk)/m t)) = 300 + (50/2sqrt(9.81*0.0362)) * ln(1+e^(-2sqrt(50*9.81*0.0362)/50 * t))/√(1+e^(-2sqrt(50*9.81*0.0362)/50 * t)) = 300 + (25/sqrt(3.5361)) * ln(1+e^(-1.986 * t))/√(1+e^(-1.986 * t)) = 300 + 7.0602 * ln(1+e^(-1.986 * t))/√(1+e^(-1.986 * t)) 因为没有给定时间t的具体数值,所以无法将其代入计算得到最终结果。 ### 回答2: 根据题目给出的条件和公式要求,我们可以进行如下步骤的计算: 首先,代入已知的数值,得到计算式为: h = (50/2√(0.0362*9.81)) * ln(1e^(-2√(50*0.0362*9.81)/50 * t))/√(1e^(-2√(50*0.0362*9.81)/50 * t)) 然后,对计算式进行简化,得到: h = (50/2√(0.0362*9.81)) * ln(1e^(-0.06057t))/√(1e^(-0.06057t)) 接着,化简分母表达式,得到: h = (50/2√(0.0362*9.81)) * ln(1e^(-0.06057t))/(1e^(-0.03029t)) 继续整理分子和分母,得到: h = (50/2√(0.0362*9.81)) * ln(e^(-0.06057t))/(e^(-0.03029t)) 由于ln(e^x) = x,得到: h = (50/2√(0.0362*9.81)) * -0.06057t/(e^(-0.03029t)) 继续简化表达式,得到: h = (50/2√(0.0362*9.81)) * -0.06057t * e^(0.03029t) 最后,将计算结果展开,得到: h = -7006.846t * e^(0.03029t) 综上所述,当m=50, g=9.81, k=0.0362, h=300时,h等于-7006.846t * e^(0.03029t)。 ### 回答3: 根据提供的表达式,我们可以进行如下的计算: h = (m/2sqrt(kg)) * ln(1 e^(-2sqrt(mgk)/m t))/√(1 e^(-2sqrt(mgk)/m t)) 首先,我们计算分子中的式子 e^(-2sqrt(mgk)/m t)。 e^(-2sqrt(mgk)/m t) = e^(-2sqrt(50*9.81*0.0362)/50* t) ≈ e^(-0.0682 t) 然后,我们将上述结果代入原表达式中,化简计算: h = (m/2sqrt(kg)) * ln(1 e^(-0.0682 t))/√(1 e^(-0.0682 t)) h = (50/2sqrt(50*9.81*0.0362)) * ln(1 e^(-0.0682 t))/√(1 e^(-0.0682 t)) h = (50/2sqrt(1786.29)) * ln(1 e^(-0.0682 t))/√(1 e^(-0.0682 t)) h = (50/2*42.256) * ln(1 e^(-0.0682 t))/√(1 e^(-0.0682 t)) h = (50/84.512) * ln(1 e^(-0.0682 t))/√(1 e^(-0.0682 t)) h = 0.591 * ln(1 e^(-0.0682 t))/√(1 e^(-0.0682 t)) 通过上述计算,当 m = 50、g = 9.81、k = 0.0362、h = 300 时,表达式 h = (m/2sqrt(kg)) * ln(1 e^(-2sqrt(mgk)/m t))/√(1 e^(-2sqrt(mgk)/m t)) 的值约为 0.591 * ln(1 e^(-0.0682 t))/√(1 e^(-0.0682 t))。
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% 参数设置 H_s = 3; % 有效波高(米) Tp = 10; % 峰值周期(秒) gamma = 3.3; % JONSWAP峰升高因子 Nx = 128; Ny = 128;% 网格点数 Lx = 1000; Ly = 1000; % 模拟区域大小(米) g = 9.81; % 重力加速度 % 生成波数网格 kx = 2*pi/Lx * [0:Nx/2-1, -Nx/2:-1]; % x方向波数 ky = 2*pi/Ly * [0:Ny/2-1, -Ny/2:-1]; % y方向波数 [Kx, Ky] = meshgrid(kx, ky); K = sqrt(Kx.^2 + Ky.^2); K(K == 0) = eps; % 避免除以零 % 计算角频率(公式2) omega = sqrt(g * K); % 计算JONSWAP谱参数 omega_p = 2*pi / Tp; % 峰值角频率 alpha = (5.061 * H_s^2 * omega_p^4) / (16 * g^2) * (1 - 0.287*log(gamma)); % 生成JONSWAP谱(公式扩展) sigma = 0.07 * (omega <= omega_p) + 0.09 * (omega > omega_p); exponent = exp(-(omega - omega_p).^2 ./ (2 * (sigma * omega_p).^2)); S = (alpha * g^2 ./ omega.^5) .* exp(-5/4 * (omega_p ./ omega).^4) .* gamma.^exponent; % 转换为二维波数谱(各向同性假设) E = S ./ (2 * pi * K); % 能谱密度 % 计算振幅系数(公式3) dkx = 2*pi/Lx; dky = 2*pi/Ly; xi = sqrt(2 * E * dkx * dky); % 振幅系数 % 生成随机相位并构建Hermitian对称矩阵 rng('shuffle'); phase = rand(Ny, Nx) * 2*pi; A = xi .* exp(1i * phase); % 强制共轭对称性 A = fftshift(A); A(Ny/2+2:Ny, Nx/2+2:Nx) = conj(rot90(A(1:Ny/2, 1:Nx/2), 2)); A(1:Ny/2, Nx/2+1) = conj(A(Ny/2+2:Ny, Nx/2+1)); A(Ny/2+1, 1:Nx/2) = conj(A(Ny/2+1, Nx/2+2:Nx)); % 逆傅里叶变换得到海面高度场 z = real(ifft2(ifftshift(A))); % 归一化以满足公式4 current_std = std(z(:)); z = z * (H_s/4) / current_std; % 可视化 imagesc(z); axis equal; colorbar; title('海表面高程模拟'); xlabel('X方向'); ylabel('Y方向');

不对,请用MATLAB进行编写代码,请你在我下面为你提供代码的基础上进行修改,保证根据自身的数据能够正确绘制出Suter 处理后全特性曲线clc clear load('1.mat'); D1=2.582;Nb=375;%额定转速 Qb=89.73;Hb=440;Mb=abs((357*0.957460219777722*1e6/(375*pi/30))/(1)); H=Hb; H_d=945; K1=10; K2=0.8; Cy=0.2; Ch=0.5; for i=1:14 Pump_data(i).Q11=Pump_data(i).Q11/1000; end for i=1:14 n=size(Pump_data(i).N11,2); for j=1:n Data_Pump(i).N11(j)=Pump_data(i).N11(j); Data_Pump(i).M11(j)=Pump_data(i).M11(j); Data_Pump(i).Q11(j)=Pump_data(i).Q11(j); M11=Pump_data(i).M11(j);N11=Pump_data(i).N11(j);Q11=Pump_data(i).Q11(j); M=M11*D1^3*H; Q=Q11*D1^2*sqrt(H);N=N11*sqrt(H)/D1; Data_Pump(i).Eff(j)=9.81*Q*H*1000/(M*N*pi/30);%输入功率与输出功率 Data_Pump(i).P(j)=9.81*Q*H*1000/1e6; end end % N2=-43:0.1:-0.1;n2=size(N2,2); for i=1:14 Chazhipump(i).N11=Pump_data(i).N11; Chazhipump(i).M11=Pump_data(i).M11; Chazhipump(i).Q11=Pump_data(i).Q11; n2=size(Chazhipump(i).N11,2); for j=1:n2 M11=Chazhipump(i).M11(j);N11=Chazhipump(i).N11(j);Q11=Chazhipump(i).Q11(j); M=M11*D1^3*H; Q=Q11*D1^2*sqrt(H);N=N11*sqrt(H)/D1;Y=Pump_data(i).y/24;%镇安的为26,最大导叶开度 Chazhipump(i).Eff(j)=9.81*Q*H*1000/(M*N*pi/30); Chazhipump(i).P(j)=9.81*Q*H*1000/1e6; Chazhipump(i).Q(j)=Q; if N<=0 Chazhipump(i).x(j)=pi+atan((K2+Q/Qb)/(N/Nb)); else Chazhipump(i).x(j)=atan((K2+Q/Qb)/(N/Nb)); end Chazhipump(i).Wh(j)=(Y+Cy)^2/((N/Nb)^2+(Q/Qb)^2+Ch*1); Chazhipump(i).Wm(j)=((M/Mb)+K1)*(Y+Cy)^2/((N/Nb)^2+(Q/Qb)^2+Ch*1); end end num=100; X=0.2:(3.5-0.2)/(num-1):3.5;Wh=[];Wm=[];x1=X;x12=X; X=0.4:(1.3-0.4)/(num-1):1.3;Wh=[];Wm=[];x1=X; a1=0.2:0.1:0.4; a2=0.41:0.01:0.8; a3=0.81:0.1:3.6; A=[a1 a2 a3]; x1=A;X=A; Wm0=[];Wh0=[]; for i=1:14 Wm0=Chazhipump(i).Wm; Wh0=Chazhipump(i).Wh; A=interp1(Chazhipump(i).x,Wm0,X,'linear','extrap'); B=interp1(Chazhipump(i).x,Wh0,X,'linear','extrap'); Wm(i,:)=A;Wh(i,:)=B; % plot(Chazhipump(i).N11,Chazhipump

import pygame import math import sys class InclinedPendulum: def __init__(self, angle, length1, length2, mass1, mass2): self.angle = math.radians(angle) # 斜面倾角 self.length1 = length1 self.length2 = length2 self.mass1 = mass1 self.mass2 = mass2 # 初始状态 self.theta1 = math.pi/2 self.theta2 = math.pi/2 self.omega1 = 0.0 self.omega2 = 0.0 # 物理常数 self.g = 9.81 self.dt = 0.05 def update(self): # 斜面重力分量 g_eff = self.g * math.sin(self.angle) # 复杂的微分方程计算 num1 = -g_eff * (2*self.mass1 + self.mass2)*math.sin(self.theta1) num2 = -self.mass2*g_eff*math.sin(self.theta1-2*self.theta2) num3 = -2*math.sin(self.theta1-self.theta2)*self.mass2 num4 = (self.omega2**2*self.length2 + self.omega1**2*self.length1*math.cos(self.theta1-self.theta2)) den = self.length1*(2*self.mass1 + self.mass2 - self.mass2*math.cos(2*self.theta1 - 2*self.theta2)) alpha1 = (num1 + num2 + num3*num4) / den num5 = 2*math.sin(self.theta1-self.theta2) num6 = (self.omega1**2*self.length1*(self.mass1 + self.mass2) + g_eff*(self.mass1 + self.mass2)*math.cos(self.theta1) + self.omega2**2*self.length2*self.mass2*math.cos(self.theta1-self.theta2)) den2 = self.length2*(2*self.mass1 + self.mass2 - self.mass2*math.cos(2*self.theta1 - 2*self.theta2)) alpha2 = num5*num6 / den2 self.omega1 += alpha1 * self.dt self.omega2 += alpha2 * self.dt self.theta1 += self.omega1 * self.dt self.theta2 += self.omega2 * self.dt def get_positions(self, pivot): x1 = pivot[0] + self.length1 * math.sin(self.theta1) y1 = pivot[1] + self.length1 * math.cos(self.theta1) x2 = x1 + self.length2 * math.sin(self.theta2) y2 = y1 + self.length2 * math.cos(self.theta2) return (x1, y1), (x2, y2) # 初始化Pygame pygame.init() WIDTH, HEIGHT = 800, 600 screen = pygame.display.set_mode((WIDTH, HEIGHT)) clock = pygame.time.Clock() # 创建斜面振子实例 pendulum = InclinedPendulum( angle=30, # 斜面角度 length1=100, length2=100, mass1=1, mass2=1 ) pivot = (WIDTH//2, 200) while True: for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() sys.exit() screen.fill((255, 255, 255)) # 绘制斜面 pygame.draw.line(screen, (0,0,0), (pivot[0]-300, pivot[1]+300*math.tan(pendulum.angle)), (pivot[0]+300, pivot[1]-300*math.tan(pendulum.angle)), 3) pendulum.update() pos1, pos2 = pendulum.get_positions(pivot) # 绘制摆绳和摆锤 pygame.draw.line(screen, (0,0,0), pivot, pos1, 2) pygame.draw.circle(screen, (0,0,255), pos1, 10) pygame.draw.line(screen, (0,0,0), pos1, pos2, 2) pygame.draw.circle(screen, (255,0,0), pos2, 15) pygame.display.flip() clock.tick(30)加入可拖拽的功能

clc; clear; close all; % 系统参数设置 dt = 0.02; T_total = 30; length = ceil(T_total ./ dt); % 初始化状态变量 sys.p = zeros(length,1); sys.v = zeros(length,1); sys.z = zeros(length,1); sys.u = zeros(length,1); sys.d_hat = zeros(length,1); sys.e = zeros(length,1); % 系统参数 sys.m = 1650; sys.g = 9.81; sys.v0 = 14; sys.vd = 24; sys.f0 = 0.1; sys.f1 = 5; sys.f2 = 0.25; sys.ca = 1.0; sys.cd = 1.0; sys.T_h = 1.8; sys.u_max = sys.ca * sys.m * sys.g; sys.u_min = -sys.cd * sys.m * sys.g; sys.beta_c = 5; sys.sigma = 5; sys.H = 2/(sys.m^2); sys.mu = 2e-2; % 干扰观测器参数 A = [0, 1; -4*pi^2, 0]; C = [1, 0]; sys.s = [0, 3363.9, 0; 0, 16819.5, 0]; sys.r = @(v) [3363.9*v; 16819.5*v]; sys.beta_e = 10; sys.beta = 1/300; % 初始状态 sys.p(1) = 0; sys.v(1) = 10; sys.z(1) = 100; sys.d_hat(1) = 0; for i = 1:length t = i * dt; % 当前状态 p = sys.p(i); v = sys.v(i); z = sys.z(i); d_hat = sys.d_hat(i); x = [p; v; z]; % 计算干扰 sys.d = 200 * cos(2*pi*t); % 计算非线性项 F_r = sys.f0 + sys.f1*v + sys.f2*v^2; f = [v; (-F_r + sys.d)/sys.m; sys.v0 - v]; g1 = [0; 1/sys.m; 0]; g2 = [0; 1/sys.m; 0]; % 干扰观测器更新 z_obs = sys.r(v); sys.d_hat(i+1) = sys.d_hat(i) + dt*(A*z_obs - sys.s*x*C*z_obs + sys.s*x*sys.d); e = sys.d - sys.d_hat(i); % 李雅普诺夫函数和障碍函数 V = (v - sys.vd)^2; h = z - sys.T_h*v - 0.5*(v - sys.v0)^2/(sys.cd*sys.g); % 李导数计算 dV = [0, 2*(v-sys.vd), 0]; LfV = dV * f; Lg1V = dV * g1; dh = [0, -sys.T_h - (v - sys.v0)/(sys.cd*sys.g), 1]; Lfh = dh * f; Lg1h = dh * g1; Lg2h = dh * g2; % 二次规划约束 A_ = [Lg1V, -1; -Lg1h, 0; 1, 0; -1, 0]; b_ = [-LfV - sys.sigma*V; -Lfh + sys.beta_c*h - (Lg2h^2)/(2*sys.beta*(2*sys.beta_e - sys.beta_c)); sys.u_max; -sys.u_min]; H_ = [sys.H, 0; 0, sys.mu]; f_ = [-sys.H*F_r; 0]; % 求解控制输入 options = optimoptions('quadprog','Algorithm','active-set','Display','none'); sol = quadprog(H_, f_, A_, b_, [], [], [], [], [], options); u = sol(1); delta = sol(2); % 补偿后的控制输入 u_compensated = u - sys.d_hat(i)/sys.m; % 状态更新 dx = f + g1*u_compensated + g2*sys.d; x_next = x + dx*dt; % 保存结果 sys.p(i+1) = x_next(1); sys.v(i+1) = x_next(2); sys.z(i+1) = x_next(3); sys.u(i) = u_compensated; sys.d_hat(i+1) = sys.d_hat(i) + dt*(A*z_obs - sys.s*x*C*z_obs + sys.s*x*sys.d); sys.e(i) = e; end % 绘图设置 figure('Color','white','Position',[100 100 800 800]) subplot(4,1,1) plot(dt:dt:T_total, sys.v(1:length)) ylabel('Velocity (m/s)') axis([0 T_total 12 26]) subplot(4,1,2) plot(dt:dt:T_total, sys.z(1:length)) ylabel('Distance (m)') axis([0 T_total 20 100]) subplot(4,1,3) plot(dt:dt:T_total, sys.u(1:length)) ylabel('Control Input (N)') axis([0 T_total -500 600]) subplot(4,1,4) plot(dt:dt:T_total, sys.e(1:length)) ylabel('Disturbance Error') axis([0 T_total -50 50]) % 计算关键指标 h = sys.z - sys.T_h*sys.v(1:length) - 0.5*(sys.v(1:length)-sys.v0).^2/(sys.cd*sys.g); disp(['Minimum CBF value: ', num2str(min(h))]) disp(['Maximum control input: ', num2str(max(sys.u))]) disp(['Steady-state velocity error: ', num2str(abs(sys.v(end)-sys.v0))])修改代码的错误

我将为你提供一段代码,请你在这套代码的基础上进行修改,完成Suter 处理后全特性曲线的绘制 clc clear load('1.mat'); D1=2.582;Nb=375;%额定转速 Qb=89.73;Hb=440;Mb=abs((357*0.957460219777722*1e6/(375*pi/30))/(1)); H=Hb; H_d=945; K1=10; K2=0.8; Cy=0.2; Ch=0.5; for i=1:14 Chazhipump(i).N11=Pump_data(i).N11; Chazhipump(i).M11=Pump_data(i).M11; Chazhipump(i).Q11=Pump_data(i).Q11; n2=size(Chazhipump(i).N11,2); for j=1:n2 M11=Chazhipump(i).M11(j);N11=Chazhipump(i).N11(j);Q11=Chazhipump(i).Q11(j); M=M11*D1^3*H; Q=Q11*D1^2*sqrt(H);N=N11*sqrt(H)/D1;Y=Pump_data(i).y/2;%镇安的为26,最大导叶开度 Chazhipump(i).Eff(j)=9.81*Q*H*1000/(M*N*pi/30); Chazhipump(i).P(j)=9.81*Q*H*1000/1e6; Chazhipump(i).Q(j)=Q; if N<=0 Chazhipump(i).x(j)=pi+atan((K2+Q/Qb)/(N/Nb)); else Chazhipump(i).x(j)=atan((K2+Q/Qb)/(N/Nb)); end Chazhipump(i).Wh(j)=(Y+Cy)^2/((N/Nb)^2+(Q/Qb)^2+Ch*1); Chazhipump(i).Wm(j)=((M/Mb)+K1)*(Y+Cy)^2/((N/Nb)^2+(Q/Qb)^2+Ch*1); end end num=100; X=0.2:(3.5-0.2)/(num-1):3.5;Wh=[];Wm=[];x1=X;x12=X; X=0.4:(1.3-0.4)/(num-1):1.3;Wh=[];Wm=[];x1=X; a1=0.2:0.1:0.4; a2=0.41:0.01:0.8; a3=0.81:0.1:3.6; A=[a1 a2 a3]; x1=A;X=A; Wm0=[];Wh0=[]; for i=1:14 Wm0=Chazhipump(i).Wm; Wh0=Chazhipump(i).Wh; A=interp1(Chazhipump(i).x,Wm0,X,'linear','extrap'); B=interp1(Chazhipump(i).x,Wh0,X,'linear','extrap'); Wm(i,:)=A;Wh(i,:)=B; plot(Chazhipump(i).N11,Chazhipump(i).M11);hold on A=interp1(Chazhipump(i).x,Wm0,X,'linear','extrap'); B=interp1(Chazhipump(i).x,Wh0,X,'linear','extrap'); plot(X,Wh(i,:));hold on end y=[0;2;4;6;8;10;12;14;16;18;20;22;24;26]; GVO=y; GVO2=y; Yg=repmat(y',100,1)';x1=repmat(x1,14,1);x12=repmat(x12,14,1); Wm1=interp2(x1,Yg,Wm,3,1*33);

clc; clear; close all; % 系统参数设置 dt = 0.02; T_total = 30; total_steps = ceil(T_total / dt); % 修改变量名避免冲突 % 初始化状态变量 sys.p = zeros(total_steps+1,1); sys.v = zeros(total_steps+1,1); sys.z = zeros(total_steps+1,1); sys.u = zeros(total_steps,1); sys.d_hat = zeros(total_steps,1); % 调整为与时间步对应 sys.e = zeros(total_steps,1); sys.z_hat = zeros(total_steps+1,2); % 新增观测器状态变量 % 系统参数(保持不变) sys.m = 1650; sys.g = 9.81; sys.v0 = 14; sys.vd = 24; sys.f0 = 0.1; sys.f1 = 5; sys.f2 = 0.25; sys.ca = 1.0; sys.cd = 1.0; sys.T_h = 1.8; sys.u_max = sys.ca * sys.m * sys.g; sys.u_min = -sys.cd * sys.m * sys.g; sys.beta_c = 5; sys.sigma = 5; sys.H = 2/(sys.m^2); sys.mu = 2e-2; % 干扰观测器参数 A = [0, 1; -4*pi^2, 0]; C = [1, 0]; sys.s = [0, 3363.9, 0; 0, 16819.5, 0]; % 保持原始设计 sys.r = @(v) [3363.9*v; 16819.5*v]; sys.beta_e = 10; sys.beta = 1/300; % 初始状态 sys.p(1) = 0; sys.v(1) = 10; sys.z(1) = 100; sys.z_hat(1,:) = [0, 0]; % 观测器初始状态 for i = 1:total_steps t = i * dt; % 当前状态 p = sys.p(i); v = sys.v(i); z = sys.z(i); x = [p; v; z]; % 计算干扰 sys.d = 200 * cos(2*pi*t); % 干扰观测器更新(修正后的观测器方程) z_hat_current = sys.z_hat(i,:)'; dz_hat = A*z_hat_current + sys.s*x*(sys.d - C*z_hat_current); sys.z_hat(i+1,:) = z_hat_current + dz_hat*dt; sys.d_hat(i) = C*z_hat_current; % 当前时刻估计值 % 非线性项计算(保持不变) F_r = sys.f0 + sys.f1*v + sys.f2*v^2; f = [v; (-F_r + sys.d)/sys.m; sys.v0 - v]; g1 = [0; 1/sys.m; 0]; g2 = [0; 1/sys.m; 0]; % 李雅普诺夫函数和障碍函数 V = (v - sys.vd)^2; h = z - sys.T_h*v - 0.5*(v - sys.v0)^2/(sys.cd*sys.g); % 李导数计算 dV = [0, 2*(v-sys.vd), 0]; LfV = dV * f; Lg1V = dV * g1; dh = [0, -sys.T_h - (v - sys.v0)/(sys.cd*sys.g), 1]; Lfh = dh * f; Lg1h = dh * g1; Lg2h = dh * g2; % 二次规划约束(修正约束维度) A_cons = [Lg1V, -1; -Lg1h, 0; 1, 0; % 控制输入上限 -1, 0]; % 控制输入下限 b_cons = [-LfV - sys.sigma*V; -Lfh + sys.beta_c*h - (Lg2h^2)/(2*sys.beta*(2*sys.beta_e - sys.beta_c)); sys.u_max; -sys.u_min]; H = [sys.H, 0; 0, sys.mu]; f_obj = [-sys.H*F_r; 0]; % 求解控制输入 options = optimoptions('quadprog','Algorithm','active-set','Display','none'); sol = quadprog(H, f_obj, A_cons, b_cons, [], [], [], [], [], options); u = sol(1); delta = sol(2); % 补偿控制量(使用观测器估计值) u_compensated = u - sys.d_hat(i)/sys.m; % 状态更新(使用真实干扰仿真) dx = f + g1*u_compensated + g2*sys.d; x_next = x + dx*dt; % 保存结果 sys.p(i+1) = x_next(1); sys.v(i+1) = x_next(2); sys.z(i+1) = x_next(3); sys.u(i) = u_compensated; sys.e(i) = sys.d - sys.d_hat(i); % 误差计算 end % 绘图(修正索引) time_vector = dt:dt:T_total; figure('Color','white','Position',[100 100 800 800]) subplot(4,1,1) plot(time_vector, sys.v(2:total_steps+1)) % 修正索引 ylabel('Velocity (m/s)') axis([0 T_total 12 26]) subplot(4,1,2) plot(time_vector, sys.z(2:total_steps+1)) ylabel('Distance (m)') axis([0 T_total 20 100]) subplot(4,1,3) plot(time_vector, sys.u(1:total_steps)) ylabel('Control Input (N)') axis([0 T_total -500 600]) subplot(4,1,4) plot(time_vector, sys.e(1:total_steps)) ylabel('Disturbance Error') axis([0 T_total -50 50]) % 指标计算(修正索引) h = sys.z(2:total_steps+1) - sys.T_h*sys.v(2:total_steps+1) - 0.5*(sys.v(2:total_steps+1)-sys.v0).^2/(sys.cd*sys.g); disp(['Minimum CBF value: ', num2str(min(h))]) disp(['Maximum control input: ', num2str(max(sys.u))]) disp(['Steady-state velocity error: ', num2str(abs(sys.v(end)-sys.v0))])给出修改后完整的matlab代码

%% 三关节机械臂迭代学习控制(ILC)正弦轨迹跟踪 clear; clc; close all; %% 机械臂参数初始化 L = [0.5; 0.4; 0.3]; % 连杆长度 (m) m = [1.0; 0.8; 0.6]; % 连杆质量 (kg) g = 9.81; % 重力加速度 (m/s²) %% 轨迹参数设置 T = 10; % 总时间 (s) dt = 0.01; % 时间步长 (s) t = 0:dt:T; % 时间向量 N = length(t); % 时间步数 %% 期望轨迹生成 (正弦函数) % $$x_d(t) = 0.7 + 0.5\sin(2\pi t)$$ % $$y_d(t) = 0.5 + 0.5\cos(2\pi t)$$ xd = 0.7 + 0.5*sin(2*pi*t); yd = 0.5 + 0.5*cos(2*pi*t); zd = zeros(1, N); % z方向保持水平 %% 逆运动学求解 (几何法) qd = zeros(3, N); % 期望关节角度 for i = 1:N x = xd(i); y = yd(i); % 第二关节位置 (腕部) x_w = x - L(3); y_w = y; % 第一关节角度 qd(1,i) = atan2(y_w, x_w); % 第二关节角度 (余弦定理) D = (x_w^2 + y_w^2 - L(1)^2 - L(2)^2)/(2*L(1)*L(2)); qd(2,i) = atan2(sqrt(1-D^2), D); % 第三关节角度 (保持末端水平) qd(3,i) = 0; end %% 迭代学习控制(ILC)参数 n_iter = 15; % 迭代次数 Gamma = 0.8; % 学习增益 Kp = diag([150, 120, 80]); % 比例增益 Kd = diag([30, 25, 20]); % 微分增益 % 初始化控制变量 u_ff = zeros(3, N); % 前馈控制项 u_fb = zeros(3, N); % 反馈控制项 u_total = zeros(3, N); % 总控制输入 % 存储迭代误差 error_norm = zeros(n_iter, 1); %% 迭代学习控制主循环 for iter = 1:n_iter % 初始化状态变量 q = zeros(3, N); % 关节角度 dq = zeros(3, N); % 关节角速度 ddq = zeros(3, N); % 关节角加速度 % 初始状态 q(:,1) = qd(:,1); dq(:,1) = [0; 0; 0]; % 时间步进模拟 for k = 1:N-1 % 当前状态 qk = q(:,k); dqk = dq(:,k); % 反馈控制项 e = qd(:,k) - qk; de = (qd(:,k) - qd(:,max(1,k-1)))/dt - dqk; u_fb(:,k) = Kp*e + Kd*de; % 总控制输入 (前馈 + 反馈) u_total(:,k) = u_ff(:,k) + u_fb(:,k); % 计算加速度 (使用动力学函数) ddq(:,k) = dynamics_acceleration(qk, dqk, u_total(:,k), L, m); % 状态更新 (欧拉积分) dq(:,k+1) = dqk + ddq(:,k)*dt; q(:,k+1) = qk + dqk*dt + 0.5*ddq(:,k)*dt^2; end % 计算位置误差 pos_error = zeros(1, N); for k = 1:N % 正运动学计算实际位置 theta1 = q(1,k); theta2 = q(2,k); theta3 = q(3,k); x_act = L(1)*cos(theta1) + L(2)*cos(theta1+theta2) + L(3)*cos(theta1+theta2+theta3); y_act = L(1)*sin(theta1) + L(2)*sin(theta1+theta2) + L(3)*sin(theta1+theta2+theta3); % 位置误差 pos_error(k) = norm([xd(k)-x_act; yd(k)-y_act]); end % 记录本次迭代的误差 error_norm(iter) = mean(pos_error); fprintf('迭代 %d: 平均位置误差 = %.4f m\n', iter, error_norm(iter)); % 迭代学习更新律 if iter < n_iter % 误差微分 (近似) de_dt = diff(pos_error)/dt; de_dt = [de_dt, de_dt(end)]; % 保持长度 % 更新前馈控制项 % $$ u_{ff}^{k+1}(t) = u_{ff}^{k}(t) + \Gamma \dot{e}^k(t) $$ u_ff = u_ff + Gamma * de_dt; end end %% 可视化结果 figure('Color', 'white', 'Position', [100, 100, 1200, 800]); % 轨迹跟踪结果 subplot(2,2,1); plot(xd, yd, 'b--', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', '期望轨迹'); hold on; % 计算最终迭代的实际轨迹 x_act = zeros(1, N); y_act = zeros(1, N); for k = 1:N theta1 = q(1,k); theta2 = q(2,k); theta3 = q(3,k); x_act(k) = L(1)*cos(theta1) + L(2)*cos(theta1+theta2) + L(3)*cos(theta1+theta2+theta3); y_act(k) = L(1)*sin(theta1) + L(2)*sin(theta1+theta2) + L(3)*sin(theta1+theta2+theta3); end plot(x_act, y_act, 'r-', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', '实际轨迹'); title('末端执行器轨迹跟踪'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); legend('Location', 'best'); grid on; axis equal; % 添加轨迹方程文本 text(min(xd), max(yd)+0.1, '期望轨迹方程:', 'FontSize', 10, 'FontWeight', 'bold'); text(min(xd), max(yd)+0.05, '$ x_d(t) = 0.7 + 0.5\sin(2\pi t)$',... 'Interpreter', 'latex', 'FontSize', 10); text(min(xd), max(yd), '$ y_d(t) = 0.5 + 0.5\cos(2\pi t)$',... 'Interpreter', 'latex', 'FontSize', 10); % 位置误差曲线 subplot(2,2,2); plot(t, pos_error, 'LineWidth', 1.5); title('位置误差随时间变化'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('位置误差 (m)'); grid on; ylim([0, max(pos_error)*1.2]); % 迭代误差收敛 subplot(2,2,3); plot(1:n_iter, error_norm, 'o-', 'LineWidth', 1.5, 'MarkerFaceColor', 'b'); title('迭代学习误差收敛'); xlabel('迭代次数'); ylabel('平均位置误差 (m)'); grid on; % 机械臂运动动画 subplot(2,2,4); hold on; axis equal; xlim([-0.5, 1.5]); ylim([-0.5, 1.5]); title('机械臂构型动画'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); grid on; % 绘制初始位置 h_arm = plot([0, 0], [0, 0], 'k-o', 'LineWidth', 2, 'MarkerFaceColor', 'k'); h_traj = plot(xd(1), yd(1), 'b--', 'LineWidth', 1.5); h_ee = plot(0, 0, 'ro', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'r'); % 动画参数 skip_frames = 5; % 跳帧显示 for k = 1:skip_frames:N theta1 = q(1,k); theta2 = q(2,k); theta3 = q(3,k); % 计算关节位置 joint0 = [0, 0]; joint1 = [L(1)*cos(theta1), L(1)*sin(theta1)]; joint2 = [joint1(1)+L(2)*cos(theta1+theta2), joint1(2)+L(2)*sin(theta1+theta2)]; joint3 = [joint2(1)+L(3)*cos(theta1+theta2+theta3), joint2(2)+L(3)*sin(theta1+theta2+theta3)]; % 更新机械臂绘图 set(h_arm, 'XData', [joint0(1), joint1(1), joint2(1), joint3(1)],... 'YData', [joint0(2), joint1(2), joint2(2), joint3(2)]); % 更新末端轨迹 set(h_traj, 'XData', xd(1:k), 'YData', yd(1:k)); set(h_ee, 'XData', joint3(1), 'YData', joint3(2)); drawnow; end % 添加图例 legend([h_arm, h_traj, h_ee], {'机械臂', '期望轨迹', '末端执行器'}, 'Location', 'southeast'); %% 性能指标分析 max_error = max(pos_error); avg_error = mean(pos_error); fprintf('\n===== 性能指标 =====\n'); fprintf('最大位置误差: %.4f m\n', max_error); fprintf('平均位置误差: %.4f m\n', avg_error); fprintf('最终迭代误差: %.4f m\n', error_norm(end)); fprintf('误差减少率: %.2f%%\n', (error_norm(1)-error_norm(end))/error_norm(1)*100); %% ================= 函数定义放在脚本最后 ================= function ddq = dynamics_acceleration(q, dq, tau, L, m) % 计算三关节机械臂动力学加速度 % 输入: % q: 当前关节角度 (3x1) % dq: 当前关节角速度 (3x1) % tau: 关节力矩 (3x1) % L: 连杆长度 (3x1) % m: 连杆质量 (3x1) % 输出: % ddq: 关节加速度 (3x1) g = 9.81; % 重力加速度 % 计算惯性矩阵 M(q) M = zeros(3,3); M(1,1) = m(1)*L(1)^2/3 + m(2)*(L(1)^2 + L(2)^2/3 + L(1)*L(2)*cos(q(2))) + ... m(3)*(L(1)^2 + L(2)^2 + L(3)^2/3 + 2*L(1)*L(2)*cos(q(2)) + ... 2*L(1)*L(3)*cos(q(2)+q(3)) + 2*L(2)*L(3)*cos(q(3))); M(1,2) = m(2)*(L(2)^2/3 + 0.5*L(1)*L(2)*cos(q(2))) + ... m(3)*(L(2)^2 + L(3)^2/3 + L(1)*L(2)*cos(q(2)) + ... 1.5*L(1)*L(3)*cos(q(2)+q(3)) + 1.5*L(2)*L(3)*cos(q(3))); M(1,3) = m(3)*(L(3)^2/3 + 0.5*L(1)*L(3)*cos(q(2)+q(3)) + 0.5*L(2)*L(3)*cos(q(3))); M(2,2) = m(2)*L(2)^2/3 + m(3)*(L(2)^2 + L(3)^2/3 + L(2)*L(3)*cos(q(3))); M(2,3) = m(3)*(L(3)^2/3 + 0.5*L(2)*L(3)*cos(q(3))); M(3,3) = m(3)*L(3)^2/3; % 对称部分 M(2,1) = M(1,2); M(3,1) = M(1,3); M(3,2) = M(2,3); % 科里奥利和离心力矩阵 C(q, dq) C = zeros(3,3); h = m(3)*L(1)*L(2)*sin(q(2)) + (m(2)/2 + m(3))*L(1)*L(2)*sin(q(2)); C(1,2) = -h*dq(2); C(1,3) = -0.5*m(3)*L(1)*L(3)*sin(q(2)+q(3))*dq(3); C(2,1) = h*dq(1); C(2,3) = -0.5*m(3)*L(2)*L(3)*sin(q(3))*dq(3); C(3,1) = 0.5*m(3)*L(1)*L(3)*sin(q(2)+q(3))*dq(1); C(3,2) = 0.5*m(3)*L(2)*L(3)*sin(q(3))*dq(2); % 重力项 G(q) G = zeros(3,1); % 假设在水平面运动,重力项为零 % 如果是垂直平面,需要计算重力项 % G(1) = (m(1)*g*L(1)/2 + m(2)*g*L(1) + m(3)*g*L(1))*cos(q(1)) + ... % (m(2)*g*L(2)/2 + m(3)*g*L(2))*cos(q(1)+q(2)) + ... % m(3)*g*L(3)/2*cos(q(1)+q(2)+q(3)); % G(2) = (m(2)*g*L(2)/2 + m(3)*g*L(2))*cos(q(1)+q(2)) + ... % m(3)*g*L(3)/2*cos(q(1)+q(2)+q(3)); % G(3) = m(3)*g*L(3)/2*cos(q(1)+q(2)+q(3)); % 计算加速度 % $$ \ddot{q} = M^{-1}(\tau - C\dot{q} - G) $$ ddq = M \ (tau - C*dq - G); end 在这个脚步上如何修改

rho_water = 1000; % 水密度(kg/m³) P_atm = 101325; % 大气压(Pa) gamma = 1.4; % 空气比热容比 g = 9.81; % 重力加速度(m/s²) C_d_drag = 0.6; % 空气阻力系数 rho_air = 1.225; % 空气密度(kg/m³) t_total = 2.0; % 总仿真时间(s) dt = 0.0001; % 时间步长(s) V_total = 2e-3; % 瓶体总容积(m³) d_nozzle = 5e-3; % 固定喷嘴直径(m) A_body_list = linspace(15e-4, 40e-4, 5); % 瓶体横截面积(m²) h_total_list = V_total ./ A_body_list; % 对应瓶体高度(m) optimal_ratios = zeros(1,5); max_heights = zeros(1,5); figure(‘Position’,[200 200 800 600], ‘Color’,‘w’); hold on; grid on; for A_idx = 1:5 A_body = A_body_list(A_idx); h_total = h_total_list(A_idx); h_water_list = linspace(0.1*h_total, 0.9*h_total, 20); heights = zeros(size(h_water_list)); for h_idx = 1:length(h_water_list) h_water = h_water_list(h_idx); [v_end, m_end] = simulate_boost_phase(A_body, h_water, h_total); max_h = calculate_max_height(v_end, m_end, A_body); heights(h_idx) = max_h; [max_h, idx] = max(heights); max_heights(A_idx) = max_h; optimal_ratio = (h_water_list(idx)*A_body)/V_total; optimal_ratios(A_idx) = optimal_ratio; plot(h_water_list/h_total, heights, 'LineWidth',1.5,... 'DisplayName',sprintf('A=%.1f cm²',A_body*1e4)) end xlabel(‘初始水高/瓶体高度’); ylabel(‘最大飞行高度 (m)’); title(‘不同瓶体横截面积的最大高度-初始水高关系’); legend(‘Location’,‘northeast’) fprintf(‘===== 最优注水比 =====\n’); for A_idx = 1:5 fprintf(‘瓶体面积%.1f cm²: 注水比 = %.2f\n’,… A_body_list(A_idx)*1e4, optimal_ratios(A_idx)); end function [v_end, m_end] = simulate_boost_phase(A_body, h_water, h_total) V_water = A_bodyh_water; V_gas_initial = V_total - V_water; P0_abs = 8e5 + P_atm; % 初始气压8 bar m_bottle = 0.1; % 瓶体质量(kg) m_total_initial = m_bottle + rho_waterV_water; A_nozzle = pi*(d_nozzle/2)^2; N = round(t_total/dt); time = zeros(N,1); V_ejected = zeros(N,1); P_gas = zeros(N,1); ve = zeros(N,1); acceleration = zeros(N,1); velocity = zeros(N,1); mass = m_total_initial*ones(N,1); P_gas(1) = P0_abs; t_end = t_total; for k = 1:N-1 current_h_water = max(h_water - V_ejected(k)/A_body, 0); DeltaP = P_gas(k) - P_atm - rho_water*g*current_h_water; if DeltaP > 0 && mass(k) > m_bottle && current_h_water > 0 ve(k) = sqrt(2*DeltaP/rho_water); else ve(k) = 0; if t_end == t_total, t_end = time(k); end end dm_dt = rho_water * A_nozzle * ve(k); thrust = dm_dt * ve(k); drag = 0.5*C_d_drag*rho_air*A_body*velocity(k)*abs(velocity(k)); mass(k+1) = mass(k) - dm_dt*dt; V_ejected(k+1) = V_ejected(k) + A_nozzle*ve(k)*dt; V_gas = V_gas_initial + V_ejected(k+1); P_gas(k+1) = P0_abs * (V_gas_initial/V_gas)^gamma; acceleration(k) = (thrust - drag)/mass(k) - g; velocity(k+1) = velocity(k) + acceleration(k)*dt; time(k+1) = time(k) + dt; if velocity(k+1) < 0 && k > 100 break; end end v_end = velocity(k+1); m_end = mass(k+1); end function max_h = calculate_max_height(v0, m_end, A_body) h = 0; v = v0; dt_projectile = 0.01; k = 0.5C_d_dragrho_air*A_body; while v > 0 a = @(v)-g - (k*v^2)/m_end; k1 = a(v); k2 = a(v + 0.5*dt_projectile*k1); k3 = a(v + 0.5*dt_projectile*k2); k4 = a(v + dt_projectile*k3); v = v + dt_projectile*(k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4)/6; h = h + v*dt_projectile + 0.5*a(v)*dt_projectile^2; end max_h = h; end end

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