陕西省第六届ti杯竞赛无线充电电动小车

时间: 2024-01-26 10:00:46 浏览: 26
陕西省第六届ti杯竞赛无线充电电动小车是一项高新科技赛事,旨在推动无线充电技术在电动汽车领域的应用。该竞赛吸引了全省各高校的优秀学子和科研团队参与,他们将展示他们的创新设计和技术实力。 无线充电技术是一项热门的新兴技术,它可以为电动汽车提供更加便利的充电方式,同时也减少了电池更换和充电设备故障的可能性。在这次竞赛中,参赛队伍不仅需要设计出高效、安全的无线充电系统,还需要将这一技术应用到电动小车上,实现小车的远程控制和无线充电。 竞赛中的电动小车将会以无线充电技术为基础,结合人工智能、机器视觉等技术,实现智能导航、自主充电等功能。同时,参赛队伍还需要考虑小车的设计、材料选择、动力系统等方面的问题,以确保小车能够在各种复杂环境下稳定运行。 这次竞赛将有助于激发青年学子对于新能源汽车和智能交通技术的兴趣,也将促进陕西省相关领域的科研创新和技术发展。通过这些优秀作品的展示和比拼,无疑将为无线充电电动小车的发展带来新的动力和机遇。
相关问题

2018年ti杯大学生电子设计竞赛 c题:无线充电电动小车

2018年TI杯大学生电子设计竞赛C题是关于无线充电电动小车的设计。无线充电技术是近年来快速发展的一项技术,它可以使用户摆脱传统充电方式的束缚,提供更加便捷和灵活的充电方式。 根据题目要求,我们需要设计一种无线充电电动小车。首先,我们需要确定小车的基本设计参数,如小车的大小、重量、载荷能力等。然后,在小车的底部安装一个无线充电装置,该装置应具有较高的充电效率和较低的能量损耗。同时,为了保证充电的安全性和可靠性,还需要在小车和充电装置之间建立一套完备的通信和控制系统。 在无线充电装置的设计上,我们可以采用电磁感应或者电磁辐射两种方式。无论采用哪种方式,都需要经过工程计算和优化,以确保充电效率和能量传输的稳定性。另外,还需要考虑小车自身的移动性,即在充电过程中小车是否可以随意移动而不影响充电效果。 控制系统是整个设计中至关重要的一环,它需要实现小车与充电装置之间的通信和数据传输,并且能够自动完成对小车充电的控制和调节。通过先进的传感器技术,控制系统可以准确地感知小车和充电装置之间的距离和位置,从而实现充电过程中充电功率的动态调整。 总之,无线充电电动小车是一项具有挑战性的设计竞赛题目。通过优化充电装置的设计和控制系统的实现,我们可以实现无线充电电动小车的便捷和高效充电,为用户提供更便利的使用体验。同时,该设计也涉及到了电磁感应、通信和控制等多个领域的知识,对于参与者来说具有一定的学习和实践价值。

2018年湖南省ti杯大学生电子设计竞赛——无线充电小车(c题)

2018年湖南省ti杯大学生电子设计竞赛的C题是无线充电小车。无线充电小车是一种智能车辆,可以通过无线充电技术实现自动充电的功能。 这个项目的目标是设计一辆能够自动充电的小车,并能够在充电过程中保持平衡的稳定运行。该小车能够通过无线充电设备进行充电,充满电后可以继续行驶。 实现这个项目的关键是无线充电技术和平衡控制技术。无线充电技术是通过电磁感应原理将电能传输给小车的电池,实现无线充电的功能。平衡控制技术是通过传感器感知小车的倾斜情况,并通过控制算法控制小车的电机,使小车能够在充电过程中保持平衡。 团队成员根据赛题要求,首先进行了相关技术的研究,并通过搭建实验平台进行实验验证。在充电模块方面,团队采用了先进的无线充电技术,能够高效稳定地传输电能。在平衡控制方面,团队利用传感器对小车的倾斜情况进行实时监测,并通过控制算法调整电机的转速,实现小车的平衡控制。 经过团队的不懈努力,最终成功设计出了一辆能够在充电过程中平衡运行的无线充电小车。该小车可以通过无线充电设备进行自动充电,并且能够在充满电后继续行驶,实现了智能化的无线充电功能。 参加这个比赛,不仅提高了团队成员的综合能力和解决问题的能力,而且也积累了丰富的实践经验和专业知识。这个项目对于推动无线充电技术在智能车辆中的应用具有重要意义,对于电子设计领域的发展也有积极的影响。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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