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新能源汽车线控底盘,线控转向,智能驾驶ADAS对转向系统要求,智能驾驶ADAS量产设计规范

传统机械转向柱正在被电机+ECU的组合取代,你握着方向盘的时候其实是在和代码对话。当法规允许完全解耦方向盘时,游戏规则就变了——可能明年我们就能看到没有方向盘的Robotaxi量产,但现阶段如何在机械备份和电子控制之间找平衡,仍然是工程师们深夜改方案的永恒课题。说到量产规范,有个容易踩坑的点是转向系统标定。新能源汽车线控底盘,线控转向,智能驾驶ADAS对转向系统要求,智能驾驶ADAS量产设计规范,

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#ezone
电池热管理系统:从几何模型导入到Star CCM的散热仿真分析全流程

实在搞不定的时候...你懂的,该摇人就摇人。1.三维几何模型导入软件,然后对重要的表面进行命名,最后将模型中发生热接触的表面进行压印(如:电池与冷板的固固耦合,冷板与冷却液的固液耦合等),为后续的网格划分做准备。2.将命名好的几何模型的各零部件分配到区域,然后进行合适的进出口设置(速度进口,质量流率进口,压力出口等),和壁面设置(绝热面,对称面,对流面等)。2.将命名好的几何模型的各零部件分配到区

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#debian
基于C#的mini-led激光修复元件系统:运动控制、上位机封装与标定控制解决方案

运动控制编程就像在钢丝上跳舞——严谨到毫米级的坐标计算,又要保持代码足够的弹性应对突发状况。深夜调试车间里mini-led激光修复设备,手指敲击机械键盘的声音混着设备启停的蜂鸣。这个项目让我在运动控制领域踩了无数坑,今天抽空把C#上位机开发中的实战经验揉碎了聊聊。注意Timer要用System.Timers的,别用Windows.Forms那个会漏事件的坑货。封装的关键在于异常熔断——运动控制最怕

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#网络协议
IMU与GPS数据融合定位:基于位姿状态方程的EKF算法从MATLAB到C++的代码实现解析

接下来,代码定义了一些变量和参数,如`imuFs`和`gpsFs`分别表示IMU和GPS的数据采样频率,`imuSamplesPerGPS`表示每个GPS数据点对应的IMU数据点数量。接下来,代码定义了一些变量和参数,如`imuFs`和`gpsFs`分别表示IMU和GPS的数据采样频率,`imuSamplesPerGPS`表示每个GPS数据点对应的IMU数据点数量。此外,代码还定义了一些其他变量,

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#状态模式
Stewart六自由度平台反解算法(C#)”

直接上干货,今天咱们聊聊怎么用C#实现Stewart平台的逆解算法。这玩意儿说白了就是已知平台的位置和姿态,反推六个腿该伸多长。这个算法实测在Unity里驱动虚拟平台能达到60fps,移植到真实控制器时要注意浮点运算精度。下次可以聊聊正解算法——那个才是真·头疼的部分。最后别忘了单位转换——机械设计常用毫米,算法中用米会更方便。Stewart六自由度平台反解算法,c#Stewart六自由度平台反解

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#pcb工艺
基于二阶RC卡尔曼滤波EKF的锂电池SOC估计仿真 仿真数据:HPPC工况,模型中自带数据

锂电池的荷电状态(SOC)就像电动车的"电量表",但想准确估计它可比手机电量显示复杂多了。误差曲线(贴图2)显示最大误差出现在SOC 50%附近,这恰好是OCV曲线最平缓的区域。在充放电脉冲阶段,估计值会出现毫米级的抖动,这时候过程噪声矩阵Q的调参就显神通了。雅可比矩阵这里其实只保留了状态转移矩阵的对角线元素,因为各状态量之间没有直接耦合。EKF的核心在于处理非线性,电池的OCV-SOC曲线就是典

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#npm
序列二次规划SQP法非线性优化35个示例 自编序列二次规划SQP法求解非线性目标函数约束优化问...

自编序列二次规划SQP法求解非线性目标函数约束优化问题的MATLAB源代码,不调用MATLAB优化库函数,每个函数开头有简单英语注释,求解速度比MATLAB自带优化库函数快。自编序列二次规划SQP法求解非线性目标函数约束优化问题的MATLAB源代码,不调用MATLAB优化库函数,每个函数开头有简单英语注释,求解速度比MATLAB自带优化库函数快。这段代码藏着几个魔鬼细节:QP子问题的构造策略直接影

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#flume
三菱FX3U与4台台达Ms300变频器通讯实战

三菱FX3U与4台台达Ms300变频器通讯程序通讯说明:用三菱FX3U的PLC实现与4台台达ms300变频器modbus通讯器件:三菱FX3U PLC,三菱FX3U 485BD通讯板,台达Ms300变频器,昆仑通态触摸屏,附送威纶通触摸屏程序功能:触摸屏上设置每台频率,监控每台输出频率,输出电压,控制启停,正反转。说明:已经通过测试运行可行。程序带有注释,接线方式,参数设置最近搞了个三菱FX3U与

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#抽象代数
spark音乐推荐系统源码 协同过滤音乐推荐 技术栈:springboot vue 协同过滤算...

spark音乐推荐系统源码 协同过滤音乐推荐技术栈:springboot vue 协同过滤算法算法:als基于模型协同过滤用户行为:近一年听歌日志与收藏记录,听一次歌算1分,收藏算5分搞音乐推荐系统最带劲的就是看着算法从用户行为里挖出宝藏。这次用SpringBoot+Vue搭了个推荐系统,核心算法选了ALS协同过滤,处理用户近一年的听歌日志和收藏记录。听一次歌算1分,收藏直接给5分,这权重设置得够

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最近在折腾机器学习算法,发现KNN这玩意儿挺有意思的,特别是用它来分类鸢尾花数据集的时候。咱们直接撸起袖子开干,先看看怎么用Python三行代码加载数据

跑出来的曲线跟过山车似的——k=1时准确率直接掉到92%,k=7冲到100%,接着又慢慢下滑。这说明选k值跟找对象似的,太小容易过拟合(跟邻居太亲密),太大又容易欠拟合(跟远房亲戚搞暧昧)。接下来搞个骚操作——数据标准化。这数据集长得就像个乖巧的表格,4列特征分别是花萼长宽、花瓣长宽,目标值对应三种鸢尾花。25,KNN算法实现鸢尾花分类,分类结果和准确率随着k值变化过程如下图所示。嚯,这准确率看着

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