Matlab領(lǐng)域博客之家博主簡(jiǎn)介985研究生Matlab領(lǐng)域科研開(kāi)發(fā)者個(gè)人主頁(yè)Matlab領(lǐng)域代碼獲取方式CSDN Matlab領(lǐng)域—代碼獲取方式座右銘路漫漫其修遠(yuǎn)兮吾將上下而求索。更多Matlab物理應(yīng)用仿真內(nèi)容點(diǎn)擊①M(fèi)atlab物理應(yīng)用高階版②付費(fèi)專欄Matlab物理應(yīng)用進(jìn)階版③付費(fèi)專欄Matlab物理應(yīng)用初級(jí)版??關(guān)注CSDN Matlab領(lǐng)域更多資源等你來(lái)?一、遺傳算法和非線性規(guī)劃NACA 2412翼型幾何優(yōu)化用途為項(xiàng)目倉(cāng)庫(kù) README 生成圖片讀取XFLR5 輸出的 Selig 格式翼型.dat坐標(biāo)文件完成三件工作基準(zhǔn)翼型與優(yōu)化后翼型幾何對(duì)比圖 geometry_comparison.png目標(biāo)函數(shù)等高云圖 objective_landscape.png彎度?厚度比目標(biāo)函數(shù)隨最大彎度m、最大厚度t變化生成變形動(dòng)畫 GIF morphing.gif展示 21 步從 NACA2412 向優(yōu)化翼型平滑變形全過(guò)程項(xiàng)目背景NACA2412 翼型優(yōu)化優(yōu)化參數(shù)m最大彎度p最大彎度位置t最大厚度優(yōu)化固定p0.516。clear; clc; close all;here fileparts(mfilename(‘fullpath’));addpath(fullfile(here, ‘NACA2412’), fullfile(here, ‘Optimization’));resDir fullfile(here, ‘…’, ‘results’);seqDir fullfile(resDir, ‘morph_sequence’);figDir fullfile(resDir, ‘figures’);if ~exist(figDir, ‘dir’), mkdir(figDir); end初始化與路徑設(shè)置清空變量、命令行關(guān)閉全部圖窗。獲取腳本所在文件夾路徑把NACA2412、Optimization文件夾加入 MATLAB 搜索路徑保證自定義函數(shù)可調(diào)用。定義目錄resDir上級(jí)results結(jié)果總文件夾seqDir存放 21 個(gè)變形中間翼型 dat 文件morph_sequencefigDir輸出圖片 / GIF 的文件夾不存在就自動(dòng)創(chuàng)建。第一部分Baseline vs optimised 基準(zhǔn)翼型 VS 優(yōu)化翼型[xb, yb] readDat(fullfile(seqDir, ‘naca2412_morph_00.dat’));[xo, yo] readDat(fullfile(seqDir, ‘naca2412_morph_20.dat’));f1 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 900 380]);plot(xb, yb, ‘b-’, ‘LineWidth’, 2); hold on;plot(xo, yo, ‘r–’, ‘LineWidth’, 2);axis equal; grid on; xlim([0 1]); ylim([-0.08 0.12]);xlabel(‘x/c’); ylabel(‘y/c’);legend(‘NACA 2412 (baseline)’, ‘Optimised: m 0.050, p 0.516, t 0.080’, ‘Location’, ‘southeast’);title(‘Airfoils analysed in XFLR5’);% exportgraphics(f1, fullfile(figDir, ‘geometry_comparison.png’), ‘Resolution’, 150);第二部分Objective landscape 目標(biāo)函數(shù)地形圖等高填充圖 contourfx linspace(0, 1, 100)‘;m linspace(0, 0.05, 41);t linspace(0.08, 0.15, 36);R zeros(numel(t), numel(m));for i 1:numel(t)for j 1:numel(m)R(i, j) camberThicknessRatio([m(j), 0.516, t(i)], x);endendf2 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 620 480]);contourf(m, t, R, 20, ‘LineColor’, ‘none’); hold on;cb colorbar; cb.Label.String ‘camber / thickness’;plot(0.02, 0.12, ‘wo’, ‘MarkerSize’, 9, ‘LineWidth’, 2);plot(0.05, 0.08, ‘wp’, ‘MarkerSize’, 16, ‘MarkerFaceColor’, ‘w’);text(0.0205, 0.1235, ’ NACA 2412’, ‘Color’, ‘w’, ‘FontWeight’, ‘bold’);text(0.0495, 0.0835, optimum , ‘Color’, ‘w’, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘HorizontalAlignment’, ‘right’);xlabel(‘maximum camber m’); ylabel(‘maximum thickness t’);title(‘Objective rises towards high m and low t: optimum sits on the bounds’);% exportgraphics(f2, fullfile(figDir, ‘objective_landscape.png’), ‘Resolution’, 150);第三部分Morphing GIF 翼型連續(xù)變形 GIF 動(dòng)畫f3 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 800 360]);gifFile fullfile(figDir, ‘morphing.gif’);for k 0:20[xs, ys] readDat(fullfile(seqDir, sprintf(‘naca2412_morph_%02d.dat’, k)));clf(f3);plot(xb, yb, ‘-’, ‘Color’, [0.75 0.75 0.75], ‘LineWidth’, 1); hold on;plot(xs, ys, ‘b-’, ‘LineWidth’, 2);axis equal; axis([0 1 -0.08 0.12]); grid on;xlabel(‘x/c’); ylabel(‘y/c’);title(sprintf(‘Morphing NACA 2412 \rightarrow optimised airfoil: step %d/20’, k));drawnow;[im, map] rgb2ind(frame2im(getframe(f3)), 32);delay 0.12;if k 0 || k 20, delay 1.0; endif k 0imwrite(im, map, gifFile, ‘gif’, ‘LoopCount’, Inf, ‘DelayTime’, delay);elseimwrite(im, map, gifFile, ‘gif’, ‘WriteMode’, ‘a(chǎn)ppend’, ‘DelayTime’, delay);endendfprintf(‘Figures written to %s\n’, figDir);循環(huán)遍歷k0~20一共 21 步變形序列 dat 文件。每一步讀取當(dāng)前變形中間翼型坐標(biāo)xs,ys清空畫布。灰色細(xì)線一直疊加繪制原始基準(zhǔn) NACA2412 作為參考背景藍(lán)色粗線繪制當(dāng)前這一步變形后的翼型。保持等比例坐標(biāo)軸更新標(biāo)題顯示當(dāng)前步數(shù)step k/20。getframe捕獲圖窗畫面rgb2ind把 RGB 圖像轉(zhuǎn)為 GIF 需要的索引顏色圖32 色。幀延時(shí)設(shè)置中間幀 0.12 秒首幀、末幀停留 1 秒方便觀察起始與結(jié)束翼型。imwrite生成 GIFk0新建 GIF 文件LoopCount,Inf無(wú)限循環(huán)播放。k0WriteMode,append追加每一幀到 GIF 文件。循環(huán)結(jié)束控制臺(tái)打印輸出路徑。效果 GIF動(dòng)畫演示從 NACA2412 緩慢連續(xù)變化到優(yōu)化翼型。整體要點(diǎn)總結(jié)全部輸入文件Selig .dat翼型坐標(biāo)由 XFLR5 導(dǎo)出存放在results/morph_sequence依賴外部函數(shù)camberThicknessRatio()不在本腳本需要另外的 m 文件用于計(jì)算彎度厚度比目標(biāo)函數(shù)三個(gè)輸出產(chǎn)物兩張 PNG 圖片 一張無(wú)限循環(huán) GIF導(dǎo)出代碼默認(rèn)注釋取消注釋才會(huì)寫磁盤GIF 實(shí)現(xiàn)原理逐幀繪圖捕獲窗口畫面拼接為 GIF首末幀加長(zhǎng)停留時(shí)間axis equal非常關(guān)鍵翼型繪圖必須開(kāi)啟防止幾何失真目標(biāo)函數(shù)云圖可以直觀看優(yōu)化問(wèn)題最優(yōu)解落在參數(shù)搜索邊界是約束優(yōu)化典型現(xiàn)象。?二、部分源代碼和運(yùn)行步驟1 部分代碼%% Figures for the repository README% Rebuilds results/figures from the airfoil files that were analysed in% XFLR5 for the report (results/morph_sequence):% geometry_comparison.png baseline vs optimised airfoil% objective_landscape.png camber/thickness objective over (m, t)% morphing.gif the 21-step morphing sequenceclear; clc; close all;here fileparts(mfilename(‘fullpath’));addpath(fullfile(here, ‘NACA2412’), fullfile(here, ‘Optimization’));resDir fullfile(here, ‘…’, ‘results’);seqDir fullfile(resDir, ‘morph_sequence’);figDir fullfile(resDir, ‘figures’);if ~exist(figDir, ‘dir’), mkdir(figDir); end%% Baseline vs optimised (step 0 and step 20 of the analysed sequence)[xb, yb] readDat(fullfile(seqDir, ‘naca2412_morph_00.dat’));[xo, yo] readDat(fullfile(seqDir, ‘naca2412_morph_20.dat’));f1 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 900 380]);plot(xb, yb, ‘b-’, ‘LineWidth’, 2); hold on;plot(xo, yo, ‘r–’, ‘LineWidth’, 2);axis equal; grid on; xlim([0 1]); ylim([-0.08 0.12]);xlabel(‘x/c’); ylabel(‘y/c’);legend(‘NACA 2412 (baseline)’, ‘Optimised: m 0.050, p 0.516, t 0.080’, ‘Location’, ‘southeast’);title(‘Airfoils analysed in XFLR5’);% exportgraphics(f1, fullfile(figDir, ‘geometry_comparison.png’), ‘Resolution’, 150);%% Objective landscape: camber/thickness over (m, t) at p 0.516x linspace(0, 1, 100)‘;m linspace(0, 0.05, 41);t linspace(0.08, 0.15, 36);R zeros(numel(t), numel(m));for i 1:numel(t)for j 1:numel(m)R(i, j) camberThicknessRatio([m(j), 0.516, t(i)], x);endendf2 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 620 480]);contourf(m, t, R, 20, ‘LineColor’, ‘none’); hold on;cb colorbar; cb.Label.String ‘camber / thickness’;plot(0.02, 0.12, ‘wo’, ‘MarkerSize’, 9, ‘LineWidth’, 2);plot(0.05, 0.08, ‘wp’, ‘MarkerSize’, 16, ‘MarkerFaceColor’, ‘w’);text(0.0205, 0.1235, ’ NACA 2412’, ‘Color’, ‘w’, ‘FontWeight’, ‘bold’);text(0.0495, 0.0835, optimum , ‘Color’, ‘w’, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘HorizontalAlignment’, ‘right’);xlabel(‘maximum camber m’); ylabel(‘maximum thickness t’);title(‘Objective rises towards high m and low t: optimum sits on the bounds’);% exportgraphics(f2, fullfile(figDir, ‘objective_landscape.png’), ‘Resolution’, 150);%% Morphing GIF from the analysed sequencef3 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 800 360]);gifFile fullfile(figDir, ‘morphing.gif’);for k 0:20[xs, ys] readDat(fullfile(seqDir, sprintf(‘naca2412_morph_%02d.dat’, k)));clf(f3);plot(xb, yb, ‘-’, ‘Color’, [0.75 0.75 0.75], ‘LineWidth’, 1); hold on;plot(xs, ys, ‘b-’, ‘LineWidth’, 2);axis equal; axis([0 1 -0.08 0.12]); grid on;xlabel(‘x/c’); ylabel(‘y/c’);title(sprintf(‘Morphing NACA 2412 \rightarrow optimised airfoil: step %d/20’, k));drawnow;[im, map] rgb2ind(frame2im(getframe(f3)), 32);delay 0.12;if k 0 || k 20, delay 1.0; endif k 0imwrite(im, map, gifFile, ‘gif’, ‘LoopCount’, Inf, ‘DelayTime’, delay);elseimwrite(im, map, gifFile, ‘gif’, ‘WriteMode’, ‘a(chǎn)ppend’, ‘DelayTime’, delay);endendfprintf(‘Figures written to %s\n’, figDir);function [x, y] readDat(file)% Coordinates of a Selig-format .dat file (the first line is the name)data readmatrix(file, ‘FileType’, ‘text’, ‘NumHeaderLines’, 1);x data(:, 1);y data(:, 2);end2 通用運(yùn)行步驟1直接運(yùn)行main.m即可一鍵出圖?三、運(yùn)行結(jié)果?四、matlab版本及參考文獻(xiàn)1 matlab版本2019b2 參考文獻(xiàn)[1] 門云閣.MATLAB物理計(jì)算與可視化[M].清華大學(xué)出版社2013.3 備注簡(jiǎn)介此部分摘自互聯(lián)網(wǎng)僅供參考若侵權(quán)聯(lián)系刪除?五、仿真咨詢與程序定制1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用1.1 PID優(yōu)化1.2 VMD優(yōu)化1.3 配電網(wǎng)重構(gòu)1.4 三維裝箱1.5 微電網(wǎng)優(yōu)化1.6 優(yōu)化布局1.7 優(yōu)化參數(shù)1.8 優(yōu)化成本1.9 優(yōu)化充電1.10 優(yōu)化調(diào)度1.11 優(yōu)化電價(jià)1.12 優(yōu)化發(fā)車1.13 優(yōu)化分配1.14 優(yōu)化覆蓋1.15 優(yōu)化控制1.16 優(yōu)化庫(kù)存1.17 優(yōu)化路由1.18 優(yōu)化設(shè)計(jì)1.19 優(yōu)化位置1.20 優(yōu)化吸波1.21 優(yōu)化選址1.22 優(yōu)化運(yùn)行1.23 優(yōu)化指派1.24 優(yōu)化組合1.25 車間調(diào)度1.26 生產(chǎn)調(diào)度1.27 經(jīng)濟(jì)調(diào)度1.28 裝配線調(diào)度1.29 水庫(kù)調(diào)度1.30 貨位優(yōu)化1.31 公交排班優(yōu)化1.32 集裝箱船配載優(yōu)化1.33 水泵組合優(yōu)化1.34 醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.35 可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類與預(yù)測(cè)2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類2.1.1 BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.3 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.4 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類2.1.5 DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.6 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.7 ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.8 GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.9 GRU門控循環(huán)單元分類2.1.10 KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.11 KNN分類2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)分類2.1.13 LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)分類2.1.14 MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.15 PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.16 RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.17 RF隨機(jī)森林分類2.1.18 SCN隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)模型分類2.1.19 SVM支持向量機(jī)分類2.1.20 XGBOOST分類2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)2.2.1 ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.2 ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.3 ARMA自回歸滑動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)2.2.4 BF粒子濾波預(yù)測(cè)2.2.5 BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.6 BLS寬度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.8 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.9 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.10 DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.11 DKELM回歸預(yù)測(cè)2.2.12 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.13 ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.14 ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.15 FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.16 GMDN預(yù)測(cè)2.2.17 GMM高斯混合模型預(yù)測(cè)2.2.18 GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.19 GRU門控循環(huán)單元預(yù)測(cè)2.2.20 KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.21 LMS最小均方算法預(yù)測(cè)2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.23 LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.24 RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.25 RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.26 RF隨機(jī)森林預(yù)測(cè)2.2.27 RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.28 RVM相關(guān)向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.29 SVM支持向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.30 TCN時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.31 XGBoost回歸預(yù)測(cè)2.2.32 模糊預(yù)測(cè)2.2.33 奇異譜分析方法SSA時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用預(yù)測(cè)CPI指數(shù)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、SOC預(yù)測(cè)、財(cái)務(wù)預(yù)警預(yù)測(cè)、產(chǎn)量預(yù)測(cè)、車位預(yù)測(cè)、蟲情預(yù)測(cè)、帶鋼厚度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、腐蝕率預(yù)測(cè)、故障診斷預(yù)測(cè)、光伏功率預(yù)測(cè)、軌跡預(yù)測(cè)、航空發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測(cè)、匯率預(yù)測(cè)、混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)、加熱爐爐溫預(yù)測(cè)、價(jià)格預(yù)測(cè)、交通流預(yù)測(cè)、居民消費(fèi)指數(shù)預(yù)測(cè)、空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)、糧食溫度預(yù)測(cè)、氣溫預(yù)測(cè)、清水值預(yù)測(cè)、失業(yè)率預(yù)測(cè)、用電量預(yù)測(cè)、運(yùn)輸量預(yù)測(cè)、制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)預(yù)測(cè)3 圖像處理方面3.1 圖像邊緣檢測(cè)3.2 圖像處理3.3 圖像分割3.4 圖像分類3.5 圖像跟蹤3.6 圖像加密解密3.7 圖像檢索3.8 圖像配準(zhǔn)3.9 圖像拼接3.10 圖像評(píng)價(jià)3.11 圖像去噪3.12 圖像融合3.13 圖像識(shí)別3.13.1 表盤識(shí)別3.13.2 車道線識(shí)別3.13.3 車輛計(jì)數(shù)3.13.4 車輛識(shí)別3.13.5 車牌識(shí)別3.13.6 車位識(shí)別3.13.7 尺寸檢測(cè)3.13.8 答題卡識(shí)別3.13.9 電器識(shí)別3.13.10 跌倒檢測(cè)3.13.11 動(dòng)物識(shí)別3.13.12 二維碼識(shí)別3.13.13 發(fā)票識(shí)別3.13.14 服裝識(shí)別3.13.15 漢字識(shí)別3.13.16 紅綠燈識(shí)別3.13.17 虹膜識(shí)別3.13.18 火災(zāi)檢測(cè)3.13.19 疾病分類3.13.20 交通標(biāo)志識(shí)別3.13.21 卡號(hào)識(shí)別3.13.22 口罩識(shí)別3.13.23 裂縫識(shí)別3.13.24 目標(biāo)跟蹤3.13.25 疲勞檢測(cè)3.13.26 旗幟識(shí)別3.13.27 青草識(shí)別3.13.28 人臉識(shí)別3.13.29 人民幣識(shí)別3.13.30 身份證識(shí)別3.13.31 手勢(shì)識(shí)別3.13.32 數(shù)字字母識(shí)別3.13.33 手掌識(shí)別3.13.34 樹葉識(shí)別3.13.35 水果識(shí)別3.13.36 條形碼識(shí)別3.13.37 溫度檢測(cè)3.13.38 瑕疵檢測(cè)3.13.39 芯片檢測(cè)3.13.40 行為識(shí)別3.13.41 驗(yàn)證碼識(shí)別3.13.42 藥材識(shí)別3.13.43 硬幣識(shí)別3.13.44 郵政編碼識(shí)別3.13.45 紙牌識(shí)別3.13.46 指紋識(shí)別3.14 圖像修復(fù)3.15 圖像壓縮3.16 圖像隱寫3.17 圖像增強(qiáng)3.18 圖像重建4 路徑規(guī)劃方面4.1 旅行商問(wèn)題TSP4.1.1 單旅行商問(wèn)題TSP4.1.2 多旅行商問(wèn)題MTSP4.2 車輛路徑問(wèn)題VRP4.2.1 車輛路徑問(wèn)題VRP4.2.2 帶容量的車輛路徑問(wèn)題CVRP4.2.3 帶容量時(shí)間窗距離車輛路徑問(wèn)題DCTWVRP4.2.4 帶容量距離車輛路徑問(wèn)題DCVRP4.2.5 帶距離的車輛路徑問(wèn)題DVRP4.2.6 帶充電站時(shí)間窗車輛路徑問(wèn)題ETWVRP4.2.7 帶多種容量的車輛路徑問(wèn)題MCVRP4.2.8 帶距離的多車輛路徑問(wèn)題MDVRP4.2.9 同時(shí)取送貨的車輛路徑問(wèn)題SDVRP4.2.10 帶時(shí)間窗容量的車輛路徑問(wèn)題TWCVRP4.2.11 帶時(shí)間窗的車輛路徑問(wèn)題TWVRP4.3 多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題4.4 機(jī)器人路徑規(guī)劃4.4.1 避障路徑規(guī)劃4.4.2 機(jī)器人軌跡跟蹤4.4.3 機(jī)器人編隊(duì)4.4.4 機(jī)器人導(dǎo)航4.4.5 機(jī)器人定位4.4.6 機(jī)器人控制4.4.7 機(jī)器人路徑規(guī)劃4.4.8 機(jī)器人任務(wù)分配4.4.9 機(jī)器人搜索4.4.10 機(jī)器人運(yùn)輸4.4.11 迷宮路徑規(guī)劃4.4.12 水下機(jī)器人路徑規(guī)劃4.4.13 柵格地圖路徑規(guī)劃4.5 配送路徑規(guī)劃4.5.1 冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2 外賣配送路徑規(guī)劃4.5.3 口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4 藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5 含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6 連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7 車輛協(xié)同無(wú)人機(jī)配送路徑規(guī)劃4.6 無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃4.6.1 飛行器仿真4.6.2 無(wú)人機(jī)飛行作業(yè)4.6.3 無(wú)人機(jī)軌跡跟蹤4.6.4 無(wú)人機(jī)集群仿真4.6.5 卡車無(wú)人機(jī)4.6.6 目標(biāo)搜索4.6.7 三維路徑規(guī)劃4.6.8 無(wú)人機(jī)編隊(duì)4.6.9 無(wú)人機(jī)導(dǎo)航4.6.10 無(wú)人機(jī)吊運(yùn)4.6.11 無(wú)人機(jī)對(duì)抗4.6.12 無(wú)人機(jī)覆蓋4.6.13 無(wú)人機(jī)檢測(cè)4.6.14 無(wú)人機(jī)控制4.6.15 無(wú)人機(jī)求援4.6.16 無(wú)人機(jī)位姿估計(jì)4.6.17 無(wú)人機(jī)系統(tǒng)4.6.18 無(wú)人機(jī)偵查4.6.19 無(wú)人機(jī)聯(lián)盟4.6.20 無(wú)人機(jī)協(xié)同任務(wù)4.6.21 異構(gòu)無(wú)人機(jī)4.7 水下飛行器4.8 無(wú)人車路徑規(guī)劃4.9 無(wú)人艇路徑規(guī)劃4.10 物流選址4.11 車輛控制4.12 多智能體路徑規(guī)劃4.12.1 多智能體編隊(duì)4.12.2 多智能體控制4.12.3 多智能體路徑規(guī)劃4.12.4 多智能體協(xié)同5 語(yǔ)音處理5.1 語(yǔ)音情感識(shí)別5.2 聲源定位5.3 特征提取5.4 語(yǔ)音編碼5.5 語(yǔ)音處理5.6 語(yǔ)音分離5.7 語(yǔ)音分析5.8 語(yǔ)音合成5.9 語(yǔ)音加密5.10 語(yǔ)音去噪5.11 語(yǔ)音識(shí)別5.12 語(yǔ)音壓縮5.13 語(yǔ)音隱藏6 元胞自動(dòng)機(jī)方面6.1 元胞自動(dòng)機(jī)病毒仿真6.2 元胞自動(dòng)機(jī)城市規(guī)劃6.3 元胞自動(dòng)機(jī)交通流6.4 元胞自動(dòng)機(jī)氣體6.5 元胞自動(dòng)機(jī)人員疏散6.6 元胞自動(dòng)機(jī)森林火災(zāi)6.7 元胞自動(dòng)機(jī)生命游戲7 信號(hào)處理7.1 機(jī)械振動(dòng)信號(hào)處理7.1.1 故障信號(hào)7.1.1.1 齒輪損傷識(shí)別7.1.1.2 異步電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷7.1.1.3 滾動(dòng)體內(nèi)外圈故障診斷分析7.1.1.4 電機(jī)故障診斷分析7.1.1.5 軸承故障診斷分析7.1.1.6 齒輪箱故障診斷分析7.1.1.7 三相逆變器故障診斷分析7.1.1.8 柴油機(jī)故障診斷7.1.2 管道泄漏7.1.3 振動(dòng)信號(hào)7.2 生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理7.2.1 肌電信號(hào)EMG7.2.2 腦電信號(hào)EEG7.2.3 乳腺癌診斷7.2.4 生物電信號(hào)7.2.5 心電信號(hào)ECG7.2.6 心血管7.2.7 心臟仿真7.2.8 血壓7.3 聲吶探測(cè)信號(hào)處理7.3.1 聲吶7.3.2 水聲通信7.4 通信工程信號(hào)處理7.4.1 超聲波信號(hào)處理7.4.2 導(dǎo)航定位7.4.3 航天航空7.4.4 空間識(shí)別7.4.5 雷達(dá)通信7.4.5.1 FMCW仿真7.4.5.2 GPS抗干擾7.4.5.3 雷達(dá)LFM7.4.5.4 雷達(dá)MIMO7.4.5.5 雷達(dá)測(cè)角7.4.5.6 雷達(dá)成像7.4.5.7 雷達(dá)定位7.4.5.8 雷達(dá)回波7.4.5.9 雷達(dá)檢測(cè)7.4.5.10 雷達(dá)數(shù)字信號(hào)處理7.4.5.11 雷達(dá)通信7.4.5.12 雷達(dá)相控陣7.4.5.13 雷達(dá)信號(hào)分析7.4.5.14 雷達(dá)預(yù)警7.4.5.15 雷達(dá)脈沖壓縮7.4.5.16 天線方向圖7.4.5.17 雷達(dá)雜波仿真7.4.6 模擬信號(hào)處理7.4.7 時(shí)差繪制7.4.8 數(shù)字信道處理7.4.9 數(shù)字信號(hào)處理7.4.10 無(wú)線通信7.4.11 姿態(tài)解算**7.4.12 資源分配 **7.5 自動(dòng)測(cè)量信號(hào)處理**7.5.1 參數(shù)估計(jì) ****7.5.2 電動(dòng)汽車動(dòng)力電池管理 ****7.5.3 高度預(yù)估 **8 物理應(yīng)用8.1 物理學(xué)分支力學(xué)8.1.1 材料力學(xué)8.1.2 彈性力學(xué)8.1.3 動(dòng)力學(xué)8.1.4 分析力學(xué)8.1.5 固體力學(xué)8.1.6 結(jié)構(gòu)力學(xué)8.1.7 靜力學(xué)8.1.8 空氣動(dòng)力學(xué)8.1.9 流體力學(xué)8.1.10 塑性力學(xué)8.1.11 運(yùn)動(dòng)學(xué)8.2 物理學(xué)其他分支8.2.1 表面物理學(xué)8.2.2 超聲學(xué)8.2.3 次聲學(xué)8.2.4 電磁學(xué)8.2.5 電動(dòng)力學(xué)8.2.6 電學(xué)8.2.7 高壓物理學(xué)8.2.8 金屬物理學(xué)8.2.9 光學(xué)8.2.10 核物理學(xué)8.2.11 金屬物理學(xué)8.2.12 量子力學(xué)8.2.13 熱力學(xué)8.2.14 熱學(xué)8.2.15 聲學(xué)8.2.16 水聲學(xué)8.3 物理應(yīng)用8.3.1 地理學(xué)8.3.2 化學(xué)化工8.3.3 生物8.3.4 其他