本文档除了PPT相关课件外，还附带试题，MATLAB程序，课程分析等！《数学软件与实验》是继《数学分析》和《高等代数》等课程后开设的独立实验课程，既是理论教学的深化和补充，也是科学研究的导引和支持，充分利用计算机和软件，具有较强的实践性，是数学类等专业学生的选修课。目的是培养学生了解数学基本方法在实际生活中的应用，能够运用基本的现代计算工具高效求解科学与工程问题，基本具备应用数学方法和数学软件解决实际问题的基本技能。

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB/Simulink进行电动助力转向(EPS)系统的建模与仿真的全过程。首先，通过建立被控对象的动力学方程，使用Transfer Fcn模块实现了二阶系统的传递函数表示。接着，针对PID控制策略进行了深入探讨，不仅自定义了MATLAB Function Block以增强灵活性，还加入了抗饱和机制，确保控制系统稳定可靠。此外，文章着重讲解了回正控制的设计思路，特别是引入了车速反馈的变增益环节以及采用Stribeck摩擦模型来提高模型精度。仿真过程中，作者强调了多速率系统的处理方法，并展示了如何通过实时调参面板优化参数配置。最终，通过对阶跃响应和回正性能的测试，证明所提出的控制方案显著提升了系统的响应速度和稳定性。 适合人群：具有一定MATLAB/Simulink基础，对汽车电子控制系统感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解EPS系统工作原理及其控制算法的研究人员；旨在掌握从理论建模到实际应用完整流程的学习者；目标是在实践中提高对复杂机电一体化系统的理解和应用能力。 阅读建议：由于涉及较多数学公式和具体代码实现细节，建议读者提前熟悉相关基础知识，如经典控制理论、状态空间表达式等。同时，可以尝试跟随文中提供的步骤亲手搭建模型，以便更好地理解各个组件之间的相互关系。

基于MATLAB Simulink的电动汽车ABS模型搭建与解析：包含制动力与滑移率计算等详尽过程说明及建模文件，专为初学者打造,基于MATLAB Simulink的电动汽车ABS模型构建：前后轮制动力与滑移率详解,汽车制动防抱死模型ABS模型。 基于MATLAB Simulink搭建电动汽车直线abs模型，包含前后轮系统制动力，滑移率计算和制动距离相关计算，相关模型文件可为初学者提供便利，有详细的建模过程，有Word说明文件 ,汽车制动防抱死; ABS模型; MATLAB Simulink; 直线abs模型; 制动力; 滑移率计算; 制动距离计算; 模型文件; 详细建模过程; Word说明文件。,基于MATLAB Simulink的电动汽车ABS模型：前后轮制动力与滑移率计算及制动距离分析

UDEC7.0煤层建模开挖全代码实例详解：逐段逐句剖析与高效学习模板,UDEC7.0煤层建模全代码实例及详解：事半功倍的开采位移应力裂隙发育研究学习模板,UDEC7.0煤层建模开挖全代码实例+逐段逐句讲解。 非常好的学习模板，让你事半功倍，迅速的分析研究煤层开采位移 应力 裂隙的发育规律。 部分讲解见第3张图。 ,UDEC7.0煤层建模; 开挖全代码实例; 逐段逐句讲解; 学习模板; 煤层开采位移; 应力裂隙发育规律,UDEC7.0煤层建模全代码实例与详解 在岩土工程和地质学领域中，对煤层进行建模并模拟开采过程是一种重要的研究手段。UDEC（Universal Distinct Element Code）是一款广泛应用于岩石力学模拟的软件，它能够模拟岩石、土壤、混凝土等材料的块体系统。UDEC7.0作为该软件的最新版本，提供了更加强大和精确的模拟能力，尤其在煤层建模和开挖分析方面，为工程师和研究人员提供了高效的学习和研究工具。 本文主要讨论的是UDEC7.0在煤层建模及开采过程模拟中的应用。通过一系列的实例代码，文章详细地解析了模拟过程中的每一个步骤，每个代码段落都进行了深入的讲解，帮助读者能够逐段逐句地理解UDEC7.0的功能和操作。这种学习模板的设计，旨在使学习者能够迅速掌握软件操作，分析研究煤层开采过程中位移、应力以及裂隙发育的规律。 在文档中，"煤层建模开挖全代码实例详解"部分作为引言，提供了煤层建模的基础知识和UDEC7.0软件的基本使用指南。文档中还包含了大量的代码实例，它们详细展示了如何设置模型、定义材料属性、施加边界条件以及如何进行模拟分析。通过对这些代码的分析和逐段讲解，读者可以学习到如何通过软件来模拟和预测开采过程中的各种复杂情况，包括煤层的位移、应力分布、裂隙的形成和发展等。 此外，文档中的实例代码还涉及了如何分析和处理模拟结果，包括位移和应力的云图展示、裂隙发育的可视化等，这些都是评估煤层稳定性以及制定开采计划时必不可少的信息。通过这些丰富的实例，读者可以更加直观地理解UDEC7.0在煤层建模和开挖分析中的实用性。 由于文档内容较多，具体实例代码涉及的文件名称列表包括了多种格式，如.docx、.html以及.jpg图片文件。这些文件名称暗示了文档内容的多样性，如"煤层建模开挖全代码实例详解一引言"可能包含了引言部分的详细内容，而"2.jpg"则可能是一个示意图或结果图，用以辅助理解和解释模拟结果。 通过上述内容的深入学习，读者不仅能够掌握UDEC7.0软件的操作技能，而且能够对煤层的开采过程有一个全面的认识，从而在实际工作和研究中更加科学和高效地进行煤层建模和开挖分析。

内容概要：本文详细介绍了使用UDEC7.0进行煤层建模和开挖模拟的全过程，涵盖从基础地层建模、裂隙系统设置、监测点布置到开挖步进操作的具体代码实现及其解析。特别强调了关键参数的选择对模拟结果的影响，如弹性模量、法向刚度等，并提供了实用技巧来提高模拟效率和准确性。最后还展示了如何利用Python进行裂隙发育分析，帮助研究人员更好地理解和预测煤层开采过程中可能出现的问题。 适合人群：从事煤矿工程、岩土工程及相关领域的科研人员和技术工作者，尤其是希望深入了解UDEC软件应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行煤层开采模拟的研究项目，旨在通过精确建模和数据分析，为实际采矿作业提供科学依据和支持，预防潜在的安全隐患。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码示例，还分享了许多实践经验教训，有助于读者避免常见错误并优化模型性能。

本书《被动振动隔离系统的建模与分析》由美国西卡罗来纳大学工程与技术学院副教授苏迪尔·考尔撰写，深入探讨了被动振动隔离系统的设计、开发、建模、分析及测试。全书分为七章，涵盖了振动隔离的基础知识、粘弹性建模、线性和非线性模型的应用、橡胶材料特性建模、惯性效应建模以及弹性振动隔离器的设计实例和案例研究。书中不仅介绍了经典的线性模型，还探讨了最新的非线性模型，特别关注刚度和阻尼特性。此外，本书还涉及了Mullins效应、Payne效应、超弹性、老化和蠕变等橡胶材料特性，并讨论了这些特性对振动隔离系统的影响。针对现代电动汽车的需求，书中还介绍了高激励频率下的惯性效应模型，以及内部共振和波效应的分析。本书适合从事振动控制领域的工程师和研究人员阅读，为被动振动隔离系统的理论研究和实际应用提供了宝贵的参考资料。

在电力电子技术飞速发展的当下，磁性元件作为功率变换器中的关键部分，其性能直接决定了系统的效率、功率密度与可靠性。特别是磁芯损耗，在高频高效的应用中占有相当比重。准确评估磁芯损耗，对优化设计和提升转换效率至关重要。本文采用实验数据和数学建模相结合的方法，构建了磁芯损耗的预测模型。 针对不同励磁波形的精确识别问题，利用四种磁芯材料的数据集，分析了磁通密度波形的时域特征，并进行傅里叶变换至频域提取谐波。运用FNN构建MLP模型，用前八个谐波负值作为特征数据进行训练，但效果不佳。随后，采用信号处理与机器学习结合的THD-MLP模型，准确率达到了100%，并成功预测了数据。 研究了温度对磁芯损耗的影响，对同一种材料在不同温度下的损耗数据进行预处理和初步分析，结合斯坦麦茨方程，通过最小二乘回归拟合得到了修正后的损耗方程。该方程预测效果良好，相关系数达到0.997678，RMSE为11822.8。 再者，为探究温度、励磁波形和磁芯材料对损耗的综合影响，首先对数据进行分类和特征提取，构建了磁损值与这些因素的多项式模型，并用最小二乘法拟合获得最佳参数。通过枚举法找到了最小磁损值对应的条件，预测在特定条件下的最小磁芯损耗。 在分析了温度、励磁波形和材料对磁芯损耗的独立及协同影响后，发现传统回归方法在处理复杂非线性关系时存在局限，预测精度不足。因此，将最小二乘回归结果作为新特征，与MLP结合进行非线性回归建模，引入对数变换处理损耗数据，最终得到与真实数据高度相关的预测结果。 为计算最小磁芯损耗和传输磁能最大时的条件值，构建了基于预测模型的目标函数，并转化为最小值问题。利用遗传算法进行求解，确定了磁芯损耗和传输磁能的最优值。整个研究过程运用了多种技术和算法，包括最小二乘回归、多层感知器MLP模型、傅里叶变换、FNN以及遗传算法。 关键词包括：磁芯损耗、最小二乘回归、多层感知器MLP模型、机器学习、遗传算法等。 问题五的求解过程表明，在电力电子变换器优化设计中，准确评估磁性元件性能，特别是磁芯损耗，对于提高整体系统的效率和可靠性具有重要意义。通过实验数据和数学建模相结合，构建的预测模型能够有效评估磁芯损耗，为磁性元件设计和功率转换效率优化提供有力支持。同时，通过模型预测，可以确定最优的工作参数，为磁性元件的应用提供理论基础和实际操作指导。整体研究过程中，综合利用了现代数学建模技术和先进的机器学习方法，展现了跨学科研究在解决实际工程问题中的潜力和价值。

《数学建模与LINGO 11：解锁高效优化解决方案》 在当今信息化时代，数学建模已经成为解决复杂问题的重要工具，特别是在经济、工程、管理等领域。数学建模通过抽象和简化实际问题，构建数学模型，进而运用计算方法求解，以提供决策支持。而LINGO 11作为一款强大的数学建模软件，以其简洁的编程语言和直观的结果展示，深受广大用户喜爱。 LINGO 11的核心功能是处理线性、非线性、整数和动态规划问题，这涵盖了众多优化问题类型。其编程语言设计简洁，使得初学者能够快速上手，即便是对编程不熟悉的人也能轻松掌握。它的语法结构清晰，使模型构建过程变得直观且高效。 在LINGO 11中，用户可以方便地定义变量、建立目标函数和约束条件，无论是简单的线性模型还是复杂的非线性模型，都能轻松应对。此外，它还支持多目标优化，允许用户同时考虑多个目标函数，实现多个目标的均衡优化。 对于求解过程，LINGO 11提供了强大的求解引擎，能快速找到最优解或近似最优解。对于大规模问题，它采用了高效的算法，确保在合理的时间内得出结果。同时，软件内置了丰富的统计分析和数据处理工具，便于用户对模型结果进行深入分析。 除了模型构建和求解，LINGO 11还提供了强大的报告生成功能，可以将建模过程和结果以清晰的格式导出，便于交流和存档。这使得研究人员和决策者能更好地理解和利用模型结果。 在实际应用中，LINGO 11常用于资源分配、生产计划、项目调度、网络优化、投资组合优化等问题。例如，在物流领域，可以通过LINGO 11优化配送路线，降低运输成本；在金融领域，可以用于投资组合配置，以最大化收益或最小化风险。 LINGO 11是一款集模型构建、求解和报告生成于一体的综合工具，是数学建模者和优化问题解决者的得力助手。其易于学习的特性，使得更多的人能够利用数学模型解决实际问题，从而提升工作效率和决策质量。通过不断学习和实践，用户可以充分挖掘LINGO 11的潜力，应对更复杂的优化挑战。

2024国赛官网给出了四篇优秀论文，但很遗憾的是虽然论文有完整代码却并没有附上代码调用数据。主包花了一点点时间把其中一篇原论文（C234）用到的数据和原始代码整理出来了，大家看着用~ 若侵权请私信我删帖~ 数学建模是一种重要的科学研究方法，它通过建立数学模型来解决实际问题，广泛应用于工程技术、经济管理、生物医学等领域。在2024年的国赛中，四篇优秀论文均未附带完整的数据和代码，这对参赛者理解和复现研究成果造成了一定的困难。在这种情况下，一个名为主包的团队成员花费时间对其中一篇名为C234的论文所使用的数据和原始代码进行了整理和复原。 这项工作对于参赛者来说意义重大，因为数据和代码是复现论文成果的关键。没有这两样东西，其他参赛者只能通过阅读论文的文字描述来推测作者的研究过程，但这样的推测往往难以保证准确性。即便论文作者提供了完整的模型描述和算法逻辑，没有数据和代码作为支撑，复现其研究结果几乎是不可能的。 对于数学建模而言，代码的复现并不仅仅是将算法用计算机语言重新编写一遍那么简单，它还需要确保能够正确读取、处理数据，并且能够通过代码的执行来得到和原文相同或相近的结果。这需要对原论文的算法逻辑有深刻的理解，同时也需要具备良好的编程技能和调试能力。 此次主包团队的行动不仅展现了其对数学建模的热爱和对知识共享的重视，也为其他参赛者提供了便利，让他们能够更专注于模型的创新和问题解决的过程，而不是被数据处理和编程工作所困扰。更重要的是，这样的行为有助于推动数学建模领域内的知识交流和经验传承，有助于提升整个领域的研究水平。 然而，需要注意的是，无论是数据还是代码，都可能涉及到知识产权的问题。如果原始论文中未明确授权共享，那么这些材料的使用就可能构成侵权行为。因此，主包团队在分享这些资源时，强调了如果存在侵权问题，请联系他们删除相关内容，这体现了一种负责任的态度和对知识产权的尊重。 数学建模是一项系统而复杂的工作，它不仅要求参赛者具备扎实的数学基础和较强的编程能力，还要求他们具备良好的文献阅读能力和创新思维。通过复现优秀论文的代码，参赛者可以更好地理解模型构建的过程，掌握建模的方法和技巧，为解决实际问题打下坚实的基础。同时，这种复现工作也是对原作者工作的肯定和尊重，是科研诚信的体现。 在竞赛中，复现他人的研究成果是一门必修课。它能够帮助参赛者深入理解研究者是如何通过模型去解决特定问题的，这不仅能够加深对知识的理解，还能够激发参赛者在面对新问题时的创新灵感。通过实践操作，参赛者可以更好地把握模型的适用范围和局限性，从而在自己解决实际问题时，能够更加得心应手。 主包团队的这一行为对于2024国赛的参赛者而言，无疑是一个宝贵的学习资源。它不仅帮助参赛者节省了数据处理和代码调试的时间，还提供了一个接近实际研究过程的学习机会，有助于提高整个赛事的研究质量。同时，我们也要提醒所有参赛者，在使用这些资源时，一定要注意尊重原创者的知识产权，合规使用这些宝贵的资料。

内容概要：本文探讨了基于数据驱动方法对磁性元件的磁芯损耗建模的必要性和方法。主要内容包括磁芯损耗的基本概念、现有损耗模型的分类（损耗分离模型和经验计算模型）、实验场景和数据说明。文章提出了四个具体问题：励磁波形分类、斯坦麦茨方程修正、磁芯损耗因素分析以及基于数据驱动的磁芯损耗预测模型构建。这些问题涉及实验数据的处理、模型的准确性验证以及模型的实际应用。最终，希望通过构建高精度且广泛的磁芯损耗预测模型，提高磁性元件的设计效率和性能。 适合人群：对电力电子技术、磁性元件设计及磁芯损耗建模感兴趣的研究生、科研人员和技术工程师。 使用场景及目标：① 为磁性元件的设计和优化提供精确的磁芯损耗评估工具；② 推动高频、高功率密度和高可靠性的功率变换器产品研发。 阅读建议：建议读者结合提供的实验数据，动手实践建模过程，深入理解各个步骤的意义和实现方法，特别是在励磁波形分类和磁芯损耗预测模型构建的部分。