六杆机构运动与受力分析包括基本界面gui界面完成六杆运动分析数据

内容提要：本文主要介绍了无向图的应用示例。
主要讨论关于无向图的最小生成树、无向图的遍历问题、图与图匹配和迷宫问题。
首先介绍了关于最小生成树的基本定义和性质，以及两种构造最小生成树的算法（Prim算法和Kruskal算法）。
然后，和有向图类似的介绍了两种无向图的遍历方法（深度优先遍历和广度优先遍历）。
接着介绍了迷宫问题的求解方法。
最后，介绍了求解最短路径的六种方法，包括宽度优先搜索、动态规划、A﹡算法、等代价搜索法、Warshall算法和标号法。
关键字：无向图、最小生成树、Prim算法、Kruskal算法、迷宫问题、最短路径引言：无向图G=(V,E)由顶点的集合V与边的集合E组成。
无向图和有向图的区别在于，构成无向图任意一条边的两个顶点是无序的，就是说，如果(V,W)是一条无向边，(V,W)=(W,V)，以后把无向图简称图。
许多学科都用图描述对象之间的关系，建立数据模型，图的每个顶点表示一个对象，每条边表示两个对象之间的关系。

波音747的六自在度十二个变量数学模型的simulink仿真程序

一引言（一）课题背景（二）本课题的研究内容（三）本课题研究的意义二开发环境和相关技术（一）开发环境（二）相关技术说明三数据库设计（一）数据库设计原则（二）数据库实体设计（三）数据库表的设计四系统设计（一）系统总体流程（二）E-R图设计（三）系统模块设计五系统实现（一）用户的注册与登录模块（二）校园地图展示模块（三）学校学院介绍模块（四）入学办理流程介绍模块（五）学生信息录入及管理模块（六）各学院学生报到情况统计管理模块（七）报到通知公告管理模块（八）重生相互交流园地模块六系统调试与测试（一）部分功能与测试结果（二）测试结论结论参考文献如安装有问题，可加微信：13597422656

crestron_toolbox_3.07.323.00

有地位矢量和速度矢量转轨道六要素，其中地位矢量和速度矢量用km为单位

机器学习实验报告，包括搜索树，kmeans算法等六个机器学习算法以及完成源码，完成源码见后附录。

simulink搭建的六自由度弹道仿真模型引见..主要以战术导弹为对象，基于MATLAB-SIMULINK对各个模块建立单元仿真模型，并引见了如何将模型集成

场地：多功能厅时间：5月31号开始：布置【背景婚礼主题背景，古风。
地方置一屏风。
粘贴喜字，屏风前茶几一，左右茶几各一，几上置香炉一，箸一，爵一，碟一，碗三。
赞者案加一酒壶。
几下置坐席三，旁置二，舞台上空悬灯笼若干。
】【帷幕开，起鼓声，灯光配合（暗红）】主礼官着礼服从后台至台中，鞠躬，开读祝文。
文曰：巍巍中华，源远流长。
三书六礼，国风浩荡。
和平盛世，百姓荣昌。
震古烁今，风翥

Fuzzysimulink有关模糊PID问题概述-自适应模糊PID.rar最近很多人问我关于模糊PID的问题，我就把模糊PID的问题综合了一下，希望对大家有所帮助。
一、模糊PID就是指自适应模糊PID吗？不是，通常模糊控制和PID控制结合的方式有以下几种：1、大误差范围内采用模糊控制，小误差范围内转换成PID控制的模糊PID开关切换控制。
2、PID控制与模糊控制并联而成的混合型模糊PID控制。
3、利用模糊控制器在线整定PID控制器参数的自适应模糊PID控制。
一般用1和3比较多，MATLAB自带的水箱液位控制tank采用的就是开关切换控制。
由于自适应模糊PID控制效果更加良好，而且大多数人选用自适应模糊PID控制器，所以在这里主要指自适应模糊PID控制器。
二、自适应模糊PID的概念根据PID控制器的三个参数与偏差e和偏差的变化ec之间的模糊关系，在运行时不断检测e及ec，通过事先确定的关系，利用模糊推理的方法，在线修改PID控制器的三个参数，让PID参数可自整定。
就我的理解而言，它最终还是一个PID控制器，但是因为参数可自动调整的缘故，所以也能解决不少一般的非线性问题，但是假如系统的非线性、不确定性很严重时，那模糊PID的控制效果就会不理想啦。
三、模糊PID控制规则是怎么定的？这个控制规则当然很重要，一般经验：当e较大时，为使系统具有较好的跟踪功能，应取较大的Kp与较小的Kd，同时为避免系统响应出现较大的超调，应对积分作用加以限制，通常取Ki=0。
当e处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调，Kp应取得小些。
在这种情况下，Kd的取值对系统响应的影响较大，Ki的取值要适当。
当e较小时，为使系统具有较好的稳定功能，Kp与Ki均应取得大些，同时为避免系统在设定值附近出现振荡，Kd值的选择根据|ec|值较大时，Kd取较小值，通常Kd为中等大小。
另外主要还得根据系统本身的特性和你自己的经验来整定，当然你先得弄明白PID三个参数Kp，Ki，Kd各自的作用，尤其对于你控制的这个系统。
四、量化因子Ke，Kec，Ku该如何确定？有个一般的公式：Ke=n/e,Kec=m/ec,Ku=u/l。
n,m,l分别为Ke，Kec，Ku的量化等级，一般可取6或7。
e,ec,u分别为误差，误差变化率，控制输出的论域。
不过通过我实际的调试，有时候这些公式并不好使。
所以我一般都采用凑试法，根据你的经验，先确定Ku，这个直接关系着你的输出是发散的还是收敛的。
再确定Ke，这个直接关系着输出的稳态误差响应。
最后确定Kec，前面两个参数确定好了，这个应该也不会难了。
五、在仿真的时候会出现刚开始仿真的时候时间进度很慢，从e-10次方等等开始，该怎么解决？这时候肯定会有许多人跳出来说是步长的问题，等你改完步长，能运行了，一看结果，惨不忍睹！我只能说这个情况有可能是你的参数有错误，但如果各项参数是正确的前提下，你可以在方框图里面加饱和输出模块或者改变阶跃信号的sampletime，让不从0开始或者加个延迟模块或者加零阶保持器看看……六、仿真到一半的时候仿真不动了是什么原因？仿真图形很有可能发散了，加个零阶保持器，饱和输出模块看看效果。
改变Ke，Kec，Ku的参数。
七、仿真图形怎么反了？把Ku里面的参数改变一下符号，比如说从正变为负。
模糊PID的话改变Kp的就可以。
八、还有人问我为什么有的自适应模糊PID里有相加的模块而有的没有？相加的是与PID的初值相加。
最后出来的各项参数Kp=△KpKp0，Ki=△KiKi0，Kd=△KdKd0。
Kp0，Ki0，Kd0分别为PID的初值。
有的系统并没有设定PID的初值。
九、我照着论文搭建的，什么都是正确的，为什么最后就是结果不对？你修改下参数或者重新搭建一遍。
哪一点出了点小问题，都有可能导致失败。
……大家还有什么问题就在帖子后面留言哈，如果模型实在是搭建不成功的话可以给我看看，大家有问题一起解决！附件里面是两个自适应模糊PID的程序，大家可以参考下！所含文件：Figure38.jpgsimulink有关模糊PID问题概述结构图：Figure39.jpgsimulink有关模糊PID问题概述Figure40.jpgsimulink有关模糊PID问题概述

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。