MATLAB程序解析垂直发射系统弹射内弹道及武器运动

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资源摘要信息:"neidandao1.2.zip_发射筒_垂直 发射_垂直发射系统弹射内弹道MATLAB程序_弹射_弹道" 该文件涉及的领域是武器系统的设计与分析,尤其是关于垂直发射系统的内弹道和发射过程。垂直发射技术通常应用于现代导弹发射系统中,它允许导弹从静止状态直接向天空发射,无需复杂的发射架和调整发射角度的过程。在垂直发射系统中,发射筒是容纳弹药并且在发射时承受高温高压燃气压力的关键部分。 从描述中可以看出,该MATLAB程序专注于模拟和分析垂直发射系统在弹射过程中的内弹道学原理,以及武器的运动规律。内弹道学是研究武器发射过程中火药燃烧产生的高温高压气体推动弹丸沿膛线运动的学科,对于设计和优化发射系统至关重要。 文件名称 "neidandao1.2" 可能指的是该程序或软件包的版本号,表明这是一个经过更新或改进的版本,而 "发射筒"、"垂直发射"、"弹射内弹道"、"MATLAB程序"、"弹射" 和 "弹道" 则是与该软件包直接相关的关键词或主题。 在MATLAB环境中,开发此类程序通常需要运用物理学原理和数学建模技术,如使用常微分方程组来描述火药燃烧、燃气压力变化、弹丸运动等过程。弹射内弹道分析中,需要计算的因素包括但不限于弹丸质量、药筒的装药量、火药的燃烧速率、膛压峰值、膛内压力变化曲线等。这些计算结果对于预测弹丸的初速、最大射高、射程、以及飞行稳定性等性能指标至关重要。 在武器系统的设计过程中,装药设计是一个关键步骤,它直接影响到武器的内弹道性能。装药设计需要根据所需的内弹道性能来确定合适的火药类型、装药量以及燃烧特性等。程序中可能包含有不同类型的火药燃烧模型,以及评估其对发射性能影响的算法。 此外,垂直发射系统的设计还涉及到安全性和可靠性问题,例如防止火药燃气反流进入发射筒内部、确保弹丸在发射筒内的稳定性和密封性等。因此,在设计软件中,可能还会包含有关发射筒结构设计和弹射装置设计的计算模块。 MATLAB作为一种数学计算软件,非常适合进行这类复杂模型的开发和仿真。该软件提供了丰富的工具箱,比如优化工具箱、符号计算工具箱以及与其他编程语言接口的功能,使得开发者可以方便地进行算法开发、数值计算和数据可视化等工作。 在实际应用中,这类程序或软件包可以被用来优化现有武器系统的性能,也可以作为设计新型武器系统时的仿真工具。通过模拟发射过程,设计师可以在实际制造和测试之前对设计方案进行验证和调整,从而节省成本和时间,并提高设计的准确性和安全性。
2011-12-05 上传
SHOW命令的用法: 加载无盘符的可见分区: 加载第2硬盘无盘符的分区: SHOW 1:0 加载所有固定硬盘无盘符的分区: SHOW F:0 加载USB磁盘无盘符的分区: SHOW U:0 加载所有磁盘(含USB设备)无盘符的分区: SHOW -1:0 加载无盘符的磁盘分区(含可见分区和隐藏分区): 加载第2硬盘的隐藏分区: SHOW 1:-1 加载所有硬盘的隐藏分区: SHOW F:-1 加载USB磁盘的隐藏分区: SHOW U:-1 加载所有磁盘(含USB设备)的隐藏分区: SHOW -1:-1 加载指定存在的磁盘分区(不论可见或隐藏): 加载第2硬盘的第2分区: SHOW 1:2 加载所有硬盘的第4分区: SHOW F:4 加载USB硬盘的第3分区: SHOW U:3 加载所有磁的第1分区: SHOW -1:1 V4.0.2011.0501版: 1、修正了PECMD说明中的错别字; 2、修正了PECMD中存在的若干个小BUG,这些小BUG是近期经过多机子、 多系统(32位XP-PE、2003PE、Win7PE和64位Win7PE)反复多次测试调试后发现的。 经过这次修正,可以说PECMD的BUG已很难发现和出现了; 3、去掉了X64系统WinPE接管资源管理器关机/重启函数的DLL模块,64位WinPE与32位 WinPE一样,只需一个PECMD.EXE文件即可完成WinPE启动的管理; 4、建议不要更换WinPE的桌面目录,即使是使用旧版的PECMD.EXE,本人大量测试发现, 更换桌面目录后双击"我的电脑"会随机性出现"找不到xxxx元素"这类错误而无法打开"我的电脑"; 5、X64位PECMD.EXE才刚开始,可能会存在BUG,测试后到本主题报告。

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传