jms567_fnet_v107.01.00.03下载

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相关问题

根据列车质量、运行时间、运行距离、区段限速和道路坡度等参数，只考虑牵引力、总阻力、制动力的情况下计算列车最低消耗能量的matlab程序

以下是一个简单的 MATLAB 程序，用于计算列车在给定运行条件下的最低能量消耗：

% 列车参数
m = 100000;         % 列车质量（kg）
v0 = 0;             % 初始速度（m/s）
vf = 50;            % 最终速度（m/s）
d = 10000;          % 运行距离（m）
g = 9.81;           % 重力加速度（m/s^2）
theta = 3;          % 道路坡度（度）

% 区段限速
vmax = 80/3.6;      % 最高限速（m/s）

% 牵引力和制动力
Ftmax = 50000;      % 最大牵引力（N）
Fdmax = 40000;      % 最大制动力（N）

% 计算阻力
Cr = 0.002;         % 滚动阻力系数
Cd = 0.3;           % 空气阻力系数
A = 25;             % 空气阻力面积（m^2）
L = 200;            % 列车长度（m）
v = v0:0.1:vf;      % 速度范围（m/s）
Fg = m*g*sin(theta); % 上坡阻力
Fr = m*g*Cr*cos(theta); % 滚动阻力
Fa = 0.5*Cd*A*(v.^2);   % 空气阻力
Ftotal = Fr + Fa + Fg;  % 总阻力

% 计算最低能量消耗
Emin = inf;         % 初始能量设为无穷大
for Ft = 0:Ftmax
    for Fd = 0:Fdmax
        Fnet = Ft - Fd - Ftotal;    % 净牵引力
        Fnet(Fnet < 0) = 0;         % 净牵引力不能小于零
        vlim = min(vmax, sqrt(2*Fnet./m)*3.6); % 计算限制速度
        t = (d./vlim).*(vlim <= vf) + (d./(vlim + (vlim >= vf).*(vlim - vf))).*(vlim > vf); % 计算运行时间
        E = trapz(t, Fnet.*v);      % 计算能量消耗
        if E < Emin
            Emin = E;
            Ft_optimal = Ft;
            Fd_optimal = Fd;
            vlim_optimal = vlim;
            t_optimal = t;
        end
    end
end

% 输出结果
fprintf('最低能量消耗为 %f J\n', Emin);
fprintf('最优牵引力为 %f N\n', Ft_optimal);
fprintf('最优制动力为 %f N\n', Fd_optimal);
plot(v, Ftotal, vlim_optimal, Fnet, 'r', [v0 vf], [Ft_optimal-Fd_optimal Ft_optimal-Fd_optimal], 'g--');
xlabel('速度（m/s）');
ylabel('力（N）');
legend('总阻力', '净牵引力', '最优速度', '最优牵引力-制动力');

这个程序首先定义了列车的各种参数，包括质量、运行距离、坡度、限速等。然后计算了列车在给定速度范围内的阻力，并使用两个循环来计算所有可能的牵引力和制动力的组合。对于每个组合，程序计算净牵引力，并根据净牵引力和区段限速计算最优速度和运行时间。最后程序通过积分计算能量消耗，并记录最低能量消耗和相应的牵引力和制动力。

程序输出最低能量消耗和最优牵引力和制动力，并绘制了速度-力曲线和最优速度对应的净牵引力和牵引力-制动力之间的差值曲线。注意，这个程序假设列车在水平面上运行，因此没有考虑转弯等其他因素。

Transformer架构 CLM

Transformer架构中的CLM代表"Conditional Language Model"，也就是有条件的语言模型。在Transformer架构中，CLM是指给定一些上下文信息或先前的标记，模型用来预测下一个标记的能力。

CLM在自然语言处理任务中非常常见，例如语言生成、文本补全等。在Transformer架构中，CLM通常通过将输入序列作为编码器的输入，并在解码器中使用自回归模型来预测下一个标记。编码器和解码器之间通过注意力机制（如多头自注意力机制）进行交互，以便模型可以捕捉输入序列中的全局依赖关系。

在深入理解Transformer自然语言处理的文章中，提到了位置编码（positional encoding）。位置编码是Transformer架构中的一部分，用于为输入序列中的每个标记添加位置信息。位置编码的目的是帮助Transformer模型捕捉输入序列中的顺序信息，因为Transformer模型本身不具备处理序列的能力。

总结起来，Transformer架构中的CLM是指有条件的语言模型，它可以根据给定的上下文信息或先前的标记来预测下一个标记。位置编码是Transformer架构中的一部分，用于为输入序列中的每个标记添加位置信息，以帮助模型捕捉序列的顺序信息。详细的FNet和ConvBERT的实现细节可以参考文章和。