内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB编写基于牛顿法原理的程序来求解非线性方程组。首先解释了牛顿法的基本原理，即通过构造迭代序列逐步逼近方程组的解。接着展示了具体的MATLAB程序实现，包括函数定义、输入输出参数说明、迭代过程及终止条件。程序中包含了详细的注释，帮助使用者理解每一步骤的作用。最后提供了使用说明，指导用户如何正确设置初始参数并调用函数。 适合人群：对数值分析和科学计算有一定兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是熟悉MATLAB编程环境的用户。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂非线性方程组问题的实际工程和科研项目中。通过掌握牛顿法的应用技巧，可以提高解决问题的效率和准确性。 其他说明：文中提供的MATLAB代码已在2020a版本验证可行，但在实际应用时需要注意检查雅可比矩阵的可逆性和适当调整参数配置以优化性能。

根据深部软岩室内三轴剪切和单试件分级加载蠕变试验结果,采用岩石蠕变力学元件模型和经验本构相结合的方法,获得描述岩石非线性蠕变本构模型。利用现场实测数据对软岩巷道开挖过程进行了参数反演,获得了和试验相一致的软岩本构力学模型参数,反演结果验证了该模型的可行性。

三维正压非线性潮汐潮流伴随同化模型II：开边界反演实验，张继才，吕咸青，基于内外模态分离技术，本文建立了一个三维正压非线性潮汐潮流模型，外模态采用ADI方法离散，时间步长不受CFL条件的限制；内模态的

采用BP神经网络反演的方法,通过ANSYS数值模拟获取训练样本,克服了传统Res2dmod获取的训练样本误差大的缺点。将训练好的网络用于其他视电阻率数据的反演中,将反演后的数据和传统的二维反演软件Res2dinv的反演效果进行对比分析。表明BP人工神经网络训练误差达到一定精度后,能够克服传统线性反演的不足,最后结合工程实例说明BP神经网络反演的可行性。

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控制顶刊IEEE TAC热点lunwen复现，前V章案例复现，内容包括数据驱动状态反馈控制和LQR控制，可应用于具有噪声的数据和非线性系统，附参考lunwen及详细代码注释对应到文中公式，易于掌握理解，需要代码 ,IEEE TAC热点论文; 复现案例; 数据驱动状态反馈控制; LQR控制; 噪声数据; 非线性系统; 参考论文; 代码注释; 公式对应; 代码需求,IEEE TAC热点论文复现：数据驱动反馈控制与LQR控制在噪声非线性系统中的应用 在现代控制理论中，数据驱动的状态反馈控制和线性二次调节器（LQR）控制技术是两个重要的研究方向。这些技术尤其在处理具有噪声的数据和非线性系统时显得尤为重要。本文将详细介绍如何复现IEEE Transactions on Automatic Control（TAC）中关于这些技术的热点论文，旨在通过案例分析和代码实现，帮助读者深入理解相关理论并掌握其应用方法。 数据驱动的状态反馈控制是一种无需事先知道系统精确模型即可实现状态估计和反馈控制的方法。这种方法依赖于从系统运行中收集的数据来建立模型，对于许多实际应用中的复杂系统来说，这是一种非常实用的技术。在复现案例中，我们将展示如何利用真实数据来训练模型，并实现有效的状态反馈控制。 LQR控制是一种广泛应用于线性系统的最优控制策略，它通过解决一个线性二次规划问题来设计控制器。LQR控制器能够保证系统的稳定性和性能，特别是在面对具有噪声干扰的系统时，LQR控制仍然能够提供较好的控制效果。复现案例中将包含如何将LQR理论应用于控制系统设计，并通过实际案例展示其效果。 本文复现的案例内容不仅包括理论分析，还提供了详细的代码实现。代码中包含了丰富的注释，这些注释直接对应文中出现的公式，使得读者可以轻松地跟随每一个步骤，理解代码是如何将理论转化为实际控制的。这对于那些希望加深对数据驱动状态反馈控制和LQR控制技术理解的读者来说，是一个极好的学习资源。 另外，文章还附有相关的参考文献，以便于读者在深入学习的过程中，可以进一步查阅相关的专业资料，从而更好地掌握这些控制技术的深层次原理和应用背景。这些参考文献不仅涵盖了控制理论的经典内容，还包括了一些前沿的学术论文，帮助读者站在巨人的肩膀上更进一步。 本文为读者提供了一个全面的视角来理解数据驱动状态反馈控制和LQR控制技术，并通过实际案例和详细的代码注释，使理论与实践相结合。读者通过本文的学习，将能够更有效地将这些控制技术应用于具有噪声的数据和非线性系统，从而在控制领域取得更加深入的研究成果。

IEEE TAC期刊中关于数据驱动状态反馈控制和LQR控制的研究成果及其应用。文章首先解释了如何利用带有噪声的实际数据进行状态反馈控制，通过构建Hanke l矩阵来处理噪声并求解状态反馈增益。接着探讨了数据驱动的LQR控制方法，展示了如何从轨迹数据中估计系统参数，并通过正则化提高控制器的鲁棒性。文中提供了详细的代码实现和注释，帮助读者理解和复现实验。 适合人群：对现代控制理论感兴趣的研究人员和技术人员，特别是那些希望深入了解数据驱动控制方法的人群。 使用场景及目标：① 学习如何处理噪声数据并实现状态反馈控制；② 掌握数据驱动的LQR控制方法及其在非线性系统中的应用；③ 使用提供的代码和仿真工具进行实验和验证。 其他说明：完整代码已在GitHub上开源，便于读者对照论文进行调试和扩展。

利用Matlab/Simulink进行非线性悬架系统的模块化建模及其状态估计的方法。首先，针对空气悬架的非线性特性，使用S函数构建了带有双曲正切刚度特性的空气弹簧模型。接着，深入探讨了Unscented Kalman Filter (UKF) 在非线性系统中的优势，并展示了如何在Simulink中实现UKF的状态预测和更新。文中还讨论了模型验证过程中遇到的问题以及解决方案，如通过引入加速度自适应因子来提高估计精度，避免代数环问题以提升仿真效率。最后，强调了模块化建模的优势，特别是对于复杂系统的扩展性和维护性。 适用人群：对车辆工程、控制系统设计感兴趣的工程师和技术人员，尤其是那些希望深入了解非线性悬架系统建模及状态估计的人群。 使用场景及目标：适用于需要精确估计悬架系统状态（如动挠度）的应用场合，旨在帮助读者掌握非线性悬架系统的建模技巧和UKF状态估计的具体实现方法，从而为实际工程项目提供理论支持和技术指导。 其他说明：随附有详细的建模说明文档、Simulink源码文件及相关参考资料，便于读者理解和实践。建议从简单的线性模型开始，逐步增加非线性因素，确保UKF能够顺利收敛并获得准确的状态估计结果。

基于Matlab Simulink的空气悬架建模系统：非线性模型构建与应用指南,Matlab Simulink下的非线性空气悬架模块化建模：含源码、说明文档及技术支持,空气悬架建模 软件使用：Matlab Simulink 适用场景：采用模块化建模方法，搭建非线性空气悬架模型。 模型包含：路面不平度模块空气悬架模块 悬架模型输入：路面不平度，控制量u 悬架模型输出：车身加速度，车轮动载荷，悬架动挠度 拿后包含：simulink源码文件，详细建模说明文档，对应参考资料，后提供关于产品任何问题，代码均为自己开发，感谢您的支持。 适用于需要或想学习整车动力学simulink建模的朋友。 模型运行完全OK ,空气悬架建模; Matlab Simulink; 模块化建模; 非线性空气悬架模型; 路面不平度模块; 悬架模型输入输出; simulink源码文件; 详细建模说明文档; 对应参考资料; 产品支持。,Matlab Simulink非线性空气悬架建模：模块化与仿真实践指南

对于量子力学中的非线性 Klein-Gordon方程提出了广义 Hermite 谱方法,给出算法格式和收敛性分析,并证明了该方法在空间方向具有谱精度。数值结果表明:所提方法具有有效性,并与理论结果相吻合。