船舶mpc模型预测控制 python

do-mpc是一个用于健壮模型预测控制（MPC）和移动视域估计（MHE）的综合开源工具箱，它提供了一种有效的公式化表示来解决控制和估计问题，包括处理不确定性和时间离化的工具。 船舶的模型预测控制是指使用数学模型来预测船舶的未来状态，并根据这些预测结果制定控制策略来实现所需的船舶运动。在Python中，可以使用do-mpc这个工具箱来实现船舶的模型预测控制。该工具箱提供了非线性系统的公式化表示，并具有处理不确定性和时间离散化的功能，可以用于设计和实现船舶的模型预测控制算法。同时，该工具箱还提供了一系列先进的物理模型，可以模拟可压与不可压缩流体、牛顿与非牛顿流体，并包括各种各样的湍流模型，如层流、S-A模型、k-e模型等。 此外，还可以使用FLUENT软件包来模拟船舶的湍流，其中包含了丰富而先进的物理模型，如Spalart-Allmaras模型、k-ω模型组、k-ε模型组等。 因此，在Python中可以使用do-mpc工具箱和FLUENT软件包来实现船舶的MPC模型预测控制。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [do-mpc:模型预测控制python工具箱](https://download.csdn.net/download/weixin_42097914/18297275)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [高性能计算专业应用软件大观](https://blog.csdn.net/hdpai2018/article/details/106114174)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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