function f=LK_1(x) % 目标函数 for i=1:45 % i为自变量,外转向车轮转角,填写转角范围 if i<=10 d=1.5; else if i<=20 d=1; else d=0.5; i=i*pi/180; L=3025; K=1500; A=acot(cot(i)-K/L); % x(1)转向梯形底角r,x(2)转向梯形臂长m B=sin(x(1)+i); C=(K/x(2))^2-2*(K/x(2))*cos(x(1)+i)+1; D=(K/x(2))*(2*cos(x(1))-cos(x(1)+i)-cos(2*x(1))); E=x(1)-asin(B/sqrt(C)); F=acos(D/sqrt(C)); f=d*abs(E/A-F/A-1); end end end function [c,ceq]=LK_2(x)% 优化约束条件:非线性不等式和等式 K=1500; qmin=40; %传动角最小值 imax=4 求此函数及约束条件的最优解5; %外转向轮车轮转角最大值 G=cos(qmin)-2*cos(x(1)+imax); H=(cos(x(1))*(cos(qmin)-cos(x(1)))); I=2*x(2)/K; c=I-G/H; ceq=0;
时间: 2024-03-04 08:54:17 浏览: 24
这段 Matlab 代码定义了一个函数 LK_1(x),该函数的输入参数为 x,输出为 f。同时,代码还定义了一个函数 LK_2(x),该函数用于计算优化的约束条件,返回值为一个向量,包括了非线性不等式和等式约束。
具体来说,LK_1(x) 函数的目标是求解一个车辆转向问题的目标函数。该问题中有一个自变量 i,表示外转向车轮转角,需要根据转角范围进行计算。在函数体内部,根据转向梯形底角 r 和转向梯形臂长 m,计算出各个参数,最终得到目标函数值 f。
LK_2(x) 函数则用于计算优化的约束条件,包括非线性不等式和等式约束。具体来说,该函数计算了一个比值 I,用于表示传动角最小值和外转向轮车轮转角最大值的关系。然后将 I 与一个函数 G/H 进行比较,从而得到非线性不等式约束 c。等式约束 ceq 则为固定值 0。
需要注意的是,该代码中的一些变量(如 i、d、L、K、qmin、imax)需要在函数外部进行定义和初始化,否则代码无法正确执行。
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function f=LK_1(x) % 目标函数 for i=1:45 % i为自变量,外转向车轮转角,填写转角范围 if i<=10 d=1.5; else if i<=20 d=1; else d=0.5; i=ipi/180; L=3025; K=1500; A=acot(cot(i)-K/L); % x(1)转向梯形底角r,x(2)转向梯形臂长m B=sin(x(1)+i); C=(K/x(2))^2-2(K/x(2))cos(x(1)+i)+1; D=(K/x(2))(2cos(x(1))-cos(x(1)+i)-cos(2x(1))); E=x(1)-asin(B/sqrt(C)); F=acos(D/sqrt(C)); f=dabs(E/A-F/A-1); end end end function [c,ceq]=LK_2(x)% 优化约束条件:非线性不等式和等式 K=1500; qmin=40; %传动角最小值 imax=4 求此函数及约束条件的最优解5; %外转向轮车轮转角最大值 G=cos(qmin)-2cos(x(1)+imax); H=(cos(x(1))(cos(qmin)-cos(x(1)))); I=2x(2)/K; c=I-G/H; ceq=0求最优解
这段 Matlab 代码定义了一个函数 LK_1(x),该函数的输入参数为 x,输出为 f。同时,代码还定义了一个函数 LK_2(x),该函数用于计算优化的约束条件,返回值为一个向量,包括了非线性不等式和等式约束。
具体来说,LK_1(x) 函数的目标是求解一个车辆转向问题的目标函数。该问题中有一个自变量 i,表示外转向车轮转角,需要根据转角范围进行计算。在函数体内部,根据转向梯形底角 r 和转向梯形臂长 m,计算出各个参数,最终得到目标函数值 f。
LK_2(x) 函数则用于计算优化的约束条件,包括非线性不等式和等式约束。具体来说,该函数计算了一个比值 I,用于表示传动角最小值和外转向轮车轮转角最大值的关系。然后将 I 与一个函数 G/H 进行比较,从而得到非线性不等式约束 c。等式约束 ceq 则为固定值 0。
需要注意的是,该代码中的一些变量(如 i、d、L、K、qmin、imax)需要在函数外部进行定义和初始化,否则代码无法正确执行。另外,代码中有一些语法错误,如 C=(K/x(2))^2-2(K/x(2))cos(x(1)+i)+1 应该改为 C=(K/x(2))^2-2*(K/x(2))*cos(x(1)+i)+1,D=(K/x(2))(2cos(x(1))-cos(x(1)+i)-cos(2x(1))) 应该改为 D=(K/x(2))*(2*cos(x(1))-cos(x(1)+i)-cos(2*x(1)))。
function error=objectiveFcn(x,y,z) global T PWG_X PWG_Y PWG_Z Target_field;%全局变量声明 x=PWG_X; y=PWG_Y; z=PWG_Z; %自变量T=transfer_testzone_matrix*w_noised; error=0; for i=1:100 error=error+norm(T-Target_field,2);%随机循环100次误差和 end error=error/100; end看一下这段matlab代码是什么意思
这段 Matlab 代码定义了一个名为 `objectiveFcn` 的函数,该函数接受三个输入参数 `x`、`y` 和 `z`。同时,它使用了四个全局变量 `T`、`PWG_X`、`PWG_Y` 和 `PWG_Z`,以及一个名为 `Target_field` 的变量。
该函数的主要功能是计算 `T` 和 `Target_field` 之间的欧氏距离误差,并返回这个误差值。具体来说,它通过将 `PWG_X`、`PWG_Y` 和 `PWG_Z` 赋给 `x`、`y` 和 `z`,然后计算 `T` 和 `Target_field` 之间的误差。为了增加精度,这个误差计算过程被随机循环执行了 100 次,并将每次的误差累加到 `error` 变量中。最后,将 `error` 除以 100,得到平均误差,并将其作为函数的输出返回。