Matlab在轴承转子动力学、齿轮动力学与非线性振动中的研究：包括齿轮裂纹故障分析与高铁轨道动力学模型,matlab：1轴承转子动力学， 2.齿轮动力学，非线性振动，齿轮裂纹故障 非线性叉混沌，庞加莱截面， 行星齿轮非线性动力学程序 3斜齿轮-转子轴承转子动力学、 转子动力学各个方面， 4轴承拟静力学程序 72自由度高铁轨道耦合动力学模型，路面随机不平顺和正弦不平顺。 有限长等温弹流润滑程序 斜齿轮有限长热弹流程序 点接触弹流润滑模型 轮轨接触程序 混合润滑程序 半赫兹接触 ,关键词为：matlab、轴承转子动力学；齿轮动力学；非线性振动；齿轮裂纹故障；叉混沌；庞加莱截面；行星齿轮非线性动力学；斜齿轮-转子轴承转子动力学；轴承拟静力学程序；高铁轨道耦合动力学模型；随机不平顺；正弦不平顺；有限长等温弹流润滑程序；斜齿轮热弹流程序；点接触弹流润滑模型；轮轨接触程序；混合润滑程序。,Matlab在动力与接触模型的应用研究

微环谐振腔光学频率梳MATLAB仿真研究：考虑色散、克尔非线性与外部泵浦效应的分析和实现,微环谐振腔中的光学频率梳仿真：LLE方程求解与多种因素的考虑分析,微环谐振腔的光学频率梳matlab仿真 微腔光频梳仿真 包括求解LLE方程（Lugiato-Lefever equation）实现微环中的光频梳，同时考虑了色散，克尔非线性，外部泵浦等因素，具有可延展性。 ,光学频率梳; 微环谐振腔; LLE方程; 仿真; 色散; 克尔非线性; 外部泵浦; 可延展性,MATLAB仿真微环谐振腔光频梳：LLE方程求解与色散克尔非线性分析

内容概要：本文探讨了在非线性工况下，利用容积卡尔曼滤波(CKF)对轮胎侧向力和侧偏刚度进行估计和修正的方法，并将其应用于MPC路径跟踪控制中。首先介绍了传统的线性轮胎模型在特定条件下无法准确描述轮胎行为的问题，然后详细阐述了CKF的工作原理以及其实现步骤，特别是容积点生成和状态预测的具体方法。接着讨论了轮胎侧偏刚度修正策略，提出了一种基于力-滑移率关系的自适应修正方法，并展示了其在实际测试中的有效性。此外，还提到了MPC控制器中代价函数的设计细节，强调了侧偏刚度比例项的作用。最后讲述了联仿过程中遇到的问题及解决方案，如时滞补偿模块的应用，以及手写CKF相较于MATLAB自带工具箱的优势。 适合人群：从事自动驾驶、汽车工程、控制系统等领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解轮胎动态特性建模、非线性状态估计技术和先进路径跟踪控制算法的研究项目。目标是提升车辆在复杂环境下的操控性能和安全性。 其他说明：文中提供了具体的代码片段用于解释关键概念和技术实现，有助于读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒读者注意不同仿真平台间可能存在的兼容性问题，并给出了相应的解决思路。

微电网两阶段鲁棒优化经济调度的方法及其MATLAB实现。首先，构建了一个min-max-min结构的两阶段鲁棒优化模型，该模型能够应对光伏出力、负荷波动以及电价变化等不确定因素的影响。其次，利用列约束生成(CCG)算法和强对偶理论，将复杂的优化问题分解为主问题和子问题，分别对应于长期决策（如储能充放电计划、机组启停）和短期响应（如应对最恶劣场景）。通过交替求解这两部分，最终得到了能够在最不利条件下保持较低运行成本的调度方案。文中提供了具体的MATLAB代码示例，展示了如何使用YALMIP工具箱调用CPLEX求解器完成这一过程，并通过对比实验验证了鲁棒优化相对于传统方法的优势。 适合人群：从事电力系统研究、智能电网开发的技术人员，特别是关注微电网优化调度领域的学者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并掌握微电网优化调度技术的研究人员，旨在帮助他们理解和应用先进的数学建模和优化算法解决实际工程问题，提高系统的稳定性和经济效益。 其他说明：尽管由于缺乏原始数据而导致某些结果存在细微差异，但这并不妨碍对核心思想的理解和学习。此外，文中提供的代码可以作为进一步研究的基础，鼓励读者在此基础上进行改进和创新。

基于TSMC.18工艺的低 dropout (LDO) 电路与低压差线性稳压器的设计，重点探讨了其内部带隙基准模块（Bandgap Reference）的设计细节以及温度补偿机制。文中不仅展示了具体的 Verilog-A 和 Verilog-AMS 编程实例，还提供了误差放大器优化方法、过温保护模块的实现方式，并通过 Cadence 平台进行了全面的仿真验证。此外，文章还分享了一些实用的调试技巧，如通过增加补偿电阻来提高相位裕度，确保系统稳定性和可靠性。 适合人群：从事模拟集成电路设计的专业人士，尤其是对 LDO 电路设计感兴趣的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解 LDO 电路设计原理、掌握 Cadence 仿真工具使用方法的研究人员和工程师。目标是帮助读者理解 LDO 电路的关键组件和设计要点，提升实际项目中的设计能力。 其他说明：文章提供的代码片段和仿真案例有助于读者快速上手实践，同时强调了理论与实际操作相结合的重要性。

4.6 行星系计算 行星系计算功能可完成 NGW 行星系所有形式计算功能。如齿圈固定、行星架固定、太 阳轮固定、差速、非均布行星轮。装配、中心距、行星轮数量自动检查。行业标准 P 系列减 速机，如图 4.16 所示。

内容概要：本文详细介绍了一款基于STM32G431的无感FOC驱动系统的设计与实现。作者通过自主研发的线性磁链观测器，解决了市场上现有方案依赖VESC架构或ST库的问题。文中涵盖了硬件配置、PWM时序、ADC采样、磁链观测器算法、零速启动策略、转速控制等多个方面。特别是针对零速闭环启动和电位器转速控制进行了深入探讨，提供了详细的代码实现和调试经验。 适合人群：具有一定嵌入式开发经验和电机控制基础知识的研发人员，尤其是对FOC算法感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要高精度、快速响应的电机控制系统，如扫地机器人、无人机等应用场景。目标是实现零速闭环启动、快速电角度收敛以及平滑的电位器调速。 其他说明：文中提到的代码和配置均经过实际测试，附带了完整的开发笔记和调试技巧，有助于读者更好地理解和应用相关技术。同时，作者分享了许多实际开发过程中遇到的问题及其解决方案，对于新手来说非常有价值。

高斯消元法是一种经典且基础的数值计算方法，用于解决线性方程组的问题。在计算机科学，尤其是编程领域，如C#这样的语言，它常被用来实现数学算法。以下将详细介绍高斯消元法及其在C#中的应用。 线性方程组通常表示为矩阵形式，即 Ax = b，其中A是系数矩阵，x是未知数向量，b是常数向量。高斯消元法的目标是通过一系列行操作（包括交换行、乘以非零数和加减行）将A矩阵转化为上三角形或简化阶梯形矩阵，从而简化求解过程。 1. **初等行变换**： - 行交换：两个行可以互换位置，不影响方程组的解。 - 行倍乘：某一行乘以一个非零数k，等价于将该行的每个元素都乘以k。 - 行加减：某一行加上或减去另一行的k倍，保持方程组的解不变。 2. **高斯消元步骤**： - 第一步：选择主元。在每一列中，找到绝对值最大的元素作为主元，将其所在行的元素与其它行对应元素相比，调整为主元的倍数，以消除该列下方元素。 - 第二步：主元行消元。用主元行去消去下一行对应列的元素，使得下一行的这一列变为0。 - 重复上述两步，直到得到上三角形矩阵，或者进一步优化为行简化的阶梯形矩阵。 3. **回代求解**： - 当矩阵变为上三角形或简化阶梯形后，从最后一行开始，利用已知的元素向上逐行解出未知数。这通常称为回代过程。 在C#中实现高斯消元法，首先需要定义矩阵类，包含矩阵的初始化、行交换、行倍乘和行加减等方法。然后，编写一个函数执行高斯消元过程，最后实现回代求解。代码中应特别注意数值稳定性，避免除以接近零的数，以及处理可能出现的奇异矩阵（行列式为零，无法求解）情况。 以下是一个简化的C#代码示例，展示了如何进行高斯消元： ```csharp public class Matrix { // 矩阵数据 private double[,] data; // 初始化矩阵 public Matrix(int rows, int cols) { ... } // 行交换 public void SwapRows(int row1, int row2) { ... } // 行倍乘 public void MultiplyRow(int row, double factor) { ... } // 行加减 public void AddRowMultiple(int sourceRow, int targetRow, double multiple) { ... } // 执行高斯消元 public void GaussianElimination() { ... } // 回代求解 public double[] BackSubstitution() { ... } } // 使用示例 Matrix matrix = new Matrix(3, 3); // 创建3x3矩阵 matrix.GaussianElimination(); // 执行高斯消元 double[] solution = matrix.BackSubstitution(); // 回代求解 ``` 这个例子中，`GaussianElimination`方法会执行上述的高斯消元步骤，而`BackSubstitution`方法则负责回代求解。当然，实际编程时还需要处理更复杂的边界条件和异常处理，以确保程序的健壮性。 高斯消元法是求解线性方程组的一种有效方法，其在C#中的实现涉及矩阵操作和数值计算，为理解和应用线性代数提供了一个实用的工具。通过编程实现，我们可以自动化这个过程，提高计算效率，广泛应用于科学计算、工程问题和各种数据处理场景。

内容概要：本文档是针对本科生早中期数理基础复习的详细指南，涵盖《线性代数》《高等数学》《概率论与数理统计》三个科目。主要内容包括线性代数中的行列式、矩阵、向量、特征值与特征向量、二次型；高等数学中的极限、可导可微可积、微分中值定理、泰勒与傅里叶展开以及向量场理论；概率论部分讲述了随机事件、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等核心概念。 适合人群：准备保研或考研的学生，特别是理工科专业需要扎实数学功底的人群，也适用于大学一年级到三年级的基础课程复习。 使用场景及目标：帮助考生系统梳理并深入理解数学中的关键理论和技术，巩固知识体系；提升解决复杂实际问题的能力；为接下来更高层次的学习打下坚实的理论基础。 其他说明：文档提供详细的证明步骤和实例解析，并附录了一些保研面试可能会遇到的问题解答。通过对本教材的学习，不仅有助于提高笔试成绩，还能增强综合素质评价环节的表现。

Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作