二维数组的动态分配与释放

二维数组的动态分配与释放
二维数组的动态分配与释放

二维数组的动态分配与释放

1. C语言动态分配二维数组

(1)已知第二维

Code-1

char (*a)[N];//指向数组的指针

a = (char (*)[N])malloc(sizeof(char) * M*N); //注意M为数组的行,N为数组的列printf("%d\n", sizeof(a));//4,指针

printf("%d\n", sizeof(a[0]));//N*sizeof(char),一维数组

free(a);

(2)已知第一维

Code-2

char* a[M];//指针的数组

int i;

for(i=0; i

a[i] = (char *)malloc(sizeof(char) * n);

printf("%d\n", sizeof(a));//4*M,指针数组

printf("%d\n", sizeof(a[0]));//4,指针

for(i=0; i

free(a[i]);

(3)已知第一维,一次分配内存(保证内存的连续性)

Code-3

char* a[M];//指针的数组

int i;

a[0] = (char *)malloc(sizeof(char) * M * n);

for(i=1; i

a[i] = a[i-1] + n;

printf("%d\n", sizeof(a));//4*M,指针数组

printf("%d\n", sizeof(a[0]));//4,指针

free(a[0]);

(4)两维都未知

Code-4

char **a;

int i;

a = (char **)malloc(sizeof(char *) * m);//分配指针数组

for(i=0; i

{

a[i] = (char *)malloc(sizeof(char) * n);//分配每个指针所指向的数组

}

printf("%d\n", sizeof(a));//4,指针

printf("%d\n", sizeof(a[0]));//4,指针

for(i=0; i

{

free(a[i]);

}

free(a);

(5)两维都未知,一次分配内存(保证内存的连续性)

Code-5

char **a;

int i;

a = (char **)malloc(sizeof(char *) * m);//分配指针数组

a[0] = (char *)malloc(sizeof(char) * m * n);//一次性分配所有空间for(i=1; i

{

a[i] = a[i-1] + n;

}

printf("%d\n", sizeof(a));//4,指针

printf("%d\n", sizeof(a[0]));//4,指针

free(a[0]); //只需要释放a[0]

free(a);

2.C++动态分配二维数组

(1)已知第二维

Code-6

char (*a)[N];//指向数组的指针

a = new char[m][N];

printf("%d\n", sizeof(a));//4,指针

printf("%d\n", sizeof(a[0]));//N,一维数组

delete[] a;

(2)已知第一维

Code-7

char* a[M];//指针的数组

for(int i=0; i

a[i] = new char[n];

printf("%d\n", sizeof(a));//4*M,指针数组

printf("%d\n", sizeof(a[0]));//4,指针

for(i=0; i

delete[] a[i];

(3)已知第一维,一次分配内存(保证内存的连续性)

Code-8

char* a[M];//指针的数组

a[0] = new char[M*n];

for(int i=1; i

a[i] = a[i-1] + n;

printf("%d\n", sizeof(a));//4*M,指针数组

printf("%d\n", sizeof(a[0]));//4,指针

delete[] a[0];

(4)两维都未知

Code-9

char **a;

a = new char* [m];//分配指针数组

for(int i=0; i

{

a[i] = new char[n];//分配每个指针所指向的数组

}

printf("%d\n", sizeof(a));//4,指针

printf("%d\n", sizeof(a[0]));//4,指针

for(i=0; i

delete[] a[i];

delete[] a;

(5)两维都未知,一次分配内存(保证内存的连续性)

Code-10

char **a;

a = new char* [m];

a[0] = new char[m * n];//一次性分配所有空间

for(int i=1; i

{

a[i] = a[i-1] + n;//分配每个指针所指向的数组

}

printf("%d\n", sizeof(a));//4,指针

printf("%d\n", sizeof(a[0]));//4,指针

delete[] a[0];

delete[] a;

多说一句:new和delete要注意配对使用,即有多少个new就有多少个delete,这样才可以避免内存泄漏!

二维数组的动态分配与释放

二维数组的动态分配与释放 1. C语言动态分配二维数组 (1)已知第二维 Code-1 char (*a)[N];//指向数组的指针 a = (char (*)[N])malloc(sizeof(char) * M*N); //注意M为数组的行,N为数组的列printf("%d\n", sizeof(a));//4,指针 printf("%d\n", sizeof(a[0]));//N*sizeof(char),一维数组 free(a); (2)已知第一维 Code-2 char* a[M];//指针的数组 int i; for(i=0; i

C++定义动态数组

C++定义动态数组 首先:为什么需要动态定义数组呢? 这是因为,很多情况下,在预编译过程阶段,数组的长度是不能预先知道的,必须在程序运行时动态的给出 但是问题是,c++要求定义数组时,必须明确给定数组的大小,要不然编译通不过 如:int Array[5];正确 int i=5; int Array[i]; 错误因为在编译阶段,编译器并不知道i 的值是多少 那么,我们该如何解决定义长度未知的数组呢? 答案是:new 动态定义数组 因为new 就是用来动态开辟空间的,所以当然可以用来开辟一个数组空间 这样,下面的语句: int size=50; int *p=new int[size]; 是正确的 但是二维动态数组能不能也这样定义呢 int size=50,Column=50; int (*p)[Column]=new int [size][Column] 这样的语句,编译器通不过,为什么呢? 首先new int[size][Column] 就是动态生成时确定的,所以它没有错 那么就是int(*p)[Column],这句有问题了,这句为什么不对呢,那是因为,这是一个定义语句,而定义语句先经过编译器进行编译,当编译器运行到此处时,发现Column 不是常数,因此不能通过编译。而之所以编译器认为Column 不是常数,是因为编译阶段,编译器起的作用是查语法错误,和预分配空间,它并不执行程序,因此,没有执行那个赋值语句(只是对这个语句检查错误,和分配空间),因此编译阶段,它将认为column 是个变量。所以上面的二维数组定义是错误的,它不能通过编译。 改成这样: int size=50 int (*p)[50]=new int [size][50] 便正确了。 由此可见,这种动态分配数组,仅对一维数组空间是真正动态分配的。 但是如何真正的动态分配二维数组呢,即如果Column 也不能预先知道的话,该如何处理呢? 上面的动态分配已经不能满足我们的要求,因为上面动态分配只对一维数组是真正动态的,对二维

二维数组定义以及动态分配空间(精)

二维数组定义以及动态分配空间(转) 下面三种定义形式怎么理解?怎么动态分配空间? (1)、int **Ptr; (2)、int *Ptr[ 5 ]; 我更喜欢写成int* Prt[5]; (3)、int ( *Ptr )[ 5 ]; 此文引自网上,出处不详,但是觉得非常好。略改了一点。 多维数组一向很难,一般都采用一维数组,但是一旦要用到还真是头疼。 闲话少说,这里我就以三个二维数组的比较来展开讨论: (1)、int **Ptr; (2)、int *Ptr[ 5 ]; 我更喜欢写成int* Prt[5]; (3)、int ( *Ptr )[ 5 ]; 以上三例都是整数的二维数组,都可以用形如Ptr[ 1 ][ 1 ] 的 方式访问其内容;但它们的差别却是很大的。下面我从四个方面对它们 进行讨论: 一、内容: 它们本身都是指针,它们的最终内容都是整数。注意我这里说 的是最终内容,而不是中间内容,比如你写Ptr[ 0 ],对于三者来说, 其内容都是一个整数指针,即int *;Ptr[ 1 ][ 1 ] 这样的形式才 是其最终内容。 二、意义: (1)、int **Ptr 表示指向"一群"指向整数的指针的指针。 (2)、int *Ptr[ 5 ] 表示指向5 个指向整数的指针的指针,或者说Ptr有5个指向"一群"整数的指针,Ptr是这5个指针构成的数组的地址 (3)、int ( *Ptr )[ 5 ] 表示指向"一群"指向5 个整数数组的指针的指针。 三、所占空间: (1)、int **Ptr 和(3)、int ( *Ptr )[ 5 ] 一样,在32位平台里,都是4字节,即一个指针。 但(2)、int *Ptr[ 5 ] 不同,它是5 个指针,它占5 * 4 = 20 个字节的内存空间。 四、用法: (1)、int **Ptr 因为是指针的指针,需要两次内存分配才能使用其最终内容。首 先,Ptr = ( int ** )new int *[ 5 ];这样分配好了以后,它和(2)的 意义相同了;然后要分别对 5 个指针进行内存分配,例如: Ptr[ 0 ] = new int[ 20 ]; 它表示为第0 个指针分配20 个整数,分配好以后,Ptr[ 0 ] 为指 向20 个整数的数组。这时可以使用下标用法Ptr[ 0 ][ 0 ] 到 Ptr[ 0 ][ 19 ] 了。 如果没有第一次内存分配,该Ptr 是个"野"指针,是不能使用 的,如果没有第二次内存分配,则Ptr[ 0 ] 等也是个"野"指针,也 是不能用的。当然,用它指向某个已经定义的地址则是允许的,那是另外 的用法(类似于"借鸡生蛋"的做法),这里不作讨论(下同)。 例子:

动态矩阵控制算法

MATLAB 环境下动态矩阵控制实验 一 算法实现 设某工业对象的传递函数为:G P (s)=e -80s /(60s+1),采用DMC 后的动态特性如图1所示。在仿真时采样周期T=20s ,优化时域P=10,控制时域M=2,建模时域N=20。 MATLAB 程序1: g=poly2tfd(1,[60 1],0,80);%通用传递函数模型转换为MPC 传递函数模型 delt=20; %采样周期 nt=1; %输出稳定性向量 tfinal=1000; %截断时间 model=tfd2step(tfinal,delt,nt,g);%传递函数模型转换为阶跃响应模型 plant=model; %进行模型预测控制器设计 p=10; %优化时域 m=2; %控制时域 ywt=[];uwt=1; %设置输入约束和参考轨迹等控制器参数 kmpc=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p);%模型预测控制器增益矩阵计算 tend=1000;r=1; %仿真时间 [y,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc,tend,r);%模型预测控制仿真 t=0:20:1000; plot(t,y) xlabel('图1 DMC 控制系统的动态阶跃响应曲线(time/s)'); ylabel('响应曲线'); 0100 2003004005006007008009001000 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 图1 DMC 控制系统的动态阶跃响应曲线(time/s) 响应曲线 图中曲线为用DMC 控制后系统的阶跃响应曲线。从图中可以看出:采用DMC 控制后系统的调整时间小,响应的快速性好,而且系统的响应无超调。该结果是令人满意的。

动态矩阵和模型预测控制的半自动驾驶汽车(自动控制论文)

Dhaval Shroff1, Harsh Nangalia1, Akash Metawala1, Mayur Parulekar1, Viraj Padte1 Research and Innovation Center Dwarkadas J. Sanghvi College of Engineering Mumbai, India. dhaval92shroff@https://www.360docs.net/doc/0f1842880.html,; mvparulekar@https://www.360docs.net/doc/0f1842880.html, Abstract—Dynamic matrix and model predictive control in a car aims at vehicle localization in order to avoid collisions by providing computational control for driver assistance whichprevents car crashes by taking control of the car away from the driver on incidences of driver’s negligence or distraction. This paper provides ways in which the vehicle’s position with reference to the surrounding objects and the vehicle’s dynamic movement parameters are synchronized and stored in dynamic matrices with samples at regular instants and hence predict the behavior of the car’s surrounding to provide the drivers and the passengers with a driving experience that eliminates any reflex braking or steering reactions and tedious driving in traffic conditions or at junctions.It aims at taking corrective action based on the feedback available from the closed loop system which is recursively accessed by the central controller of the car and it controls the propulsion and steeringand provides a greater restoring force to move the vehicle to a safer region.Our work is towards the development of an application for the DSRC framework (Dedicated Short Range Communication for Inter-Vehicular Communication) by US Department of Traffic (DoT) and DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) and European Commission- funded Project SAVE-U (Sensors and System Architecture for Vulnerable road Users Protection) and is a step towards Intelligent Transportation Systems such as Autonomous Unmanned Ground and Aerial Vehicular systems. Keywords-Driver assist, Model predictive control, Multi-vehicle co-operation, Dynamic matrix control, Self-mapping I.INTRODUCTION Driver assist technologies aim at reducing the driver stress and fatigue, enhance his/her vigilance, and perception of the environment around the vehicle. It compensates for the driver’s ability to react [6].In this paper, we present experimental results obtained in the process of developing a consumer car based on the initiative of US DoT for the need for safe vehicular movement to reduce fatalities due to accidents [5]. We aim at developing computational assist for the car using the surrounding map data obtained by the LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors which is evaluated and specific commands are issued to the vehicle’s propellers to avoid static and dynamic obstacles. This is also an initiative by the Volvo car company [1] where they plan to drive some of these control systems in their cars and trucks by 2020 and by General Motors, which aims to implement semi-autonomous control in cars for consumers by the end of this decade [18].Developments in wireless and mobile communication technologies are advancing methods for ex- changing driving information between vehicles and roadside infrastructures to improve driving safety and efficiency [3]. We attempt to implement multi-vehicle co-operative communication using the principle of swarm robotics, which will not only prevent collisions but also define specific patterns, which the nearby cars can form and pass through any patch of road without causing traffic jams. The position of the car and the position of the obstacles in its path, static or moving, will be updated in real time for every sampling point and stored in constantly updated matrices using the algorithm of dynamic matrix control. Comparing the sequence of previous outputs available with change in time and the inputs given to the car, we can predict its non-linear behavior with the help of model predictive control. One of the advantages of predictive control is that if the future evolution of the reference is known priori, the system can react before the change has effectively been made, thus avoiding the effects of delay in the process response [16]. We propose an approach in which human driving behavior is modeled as a hybrid automation, in which the mode is unknown and represents primitive driving dynamics such as braking and acceleration. On the basis of this hybrid model, the vehicles equipped with the cooperative active safety system estimate in real-time the current driving mode of non-communicating human-driven vehicles and exploit this information to establish least restrictive safe control actions [13].For each current mode uncertainty, a mode dependent dynamic matrix is constructed, which determines the set of all continuous states that lead to an unsafe configuration for the given mode uncertainty. Then a feedback is obtained for different uncertainties and corrective action is applied accordingly [7].This ITS (Intelligent Transport System) -equipped car engages in a sort of game-theoretic decision, in which it uses information from its onboard sensors as well as roadside and traffic-light sensors to try to predict what the other car will do, reacting accordingly to prevent a crash.When both cars are ITS-equipped, the “game” becomes a cooperative one, with both cars communicating their positions and working together to avoid a collision [19]. The focus is to improve the reaction time and the speed of communication along with more accurate vehicle localization. In this paper, we concentrate on improving vehicle localization using model predictive control and dynamic matrix control algorithm by sampling inputs of the car such as velocity, steering frame angle, self-created maps Dynamic Matrix and Model Predictive Control for a Semi-Auto Pilot Car

施工项目进度控制原理修订稿

施工项目进度控制原理 Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】

施工项目进度控制原理 摘要:本文通过分析影响施工项目进度的五大因素,从而得出施工项目进度控制的六方面原理。施工项目进度控制与投资控制和质量控制一样,是项目施工申的重点控制之一。它是保证施工项目按期完成,合理安排资源供应、节约工程成本的重要措施。关键词:施工项目进度控制原理 一、施工项目进度控制概述 (一)施工项目进度控制的概念 施工项目进度控制与投资控制和质量控制一样,是项目施工申的重点控制之一。它是保证施工项目按期完成,合理安排资源供应、节约工程成本的重要措施。 施工项目进度控制是指在既定的工期内,编制出最优的施工进度计划,在执行该计划的施工中,经常检查施工实际进度情况,并将其与计划进度相比较,若出现偏差,便分析产生的原因和对工期的影响程度,找出必要的调整措施,修改原计划,不断地如此循环,直至工程竣工验收。施工项目进度控制的总目标是确保施工项目的既定目标工期的实现,或者在保证施工质量和不因此而增加施工实际成本的条件下,适当缩短施工工期。 (二)施工项目进度控制方法、措施和主要任务

1.施工项目进度控制方法 施工项目进度控制方法主要是规划、控制和协调。规划是指确定施工项目总进度控制目标和分进度控制目标,并编制其进度计划。控制是指在施工项目实施的全过程中,进行施工实际进度与施工计划进度的比较,出现偏差及时采取措施调整。协调是指协调与施工进度有关的单位、部门和工作队组之间的进度关系。 2.施工项目进度控制的措施 工项目进度控制采取的主要措施有组织措施、技术措施、合同措施·经济措施和信息管理措施等。 组织措施主要是指落实各层次的进度控制的人员,具体任务和工作员任;建立进度控制的组织系统;按着施工项目的结构、进展的阶段或合同结构等进行项目分解,确定其进度目标,建立控制目标体系;确定进度控制工作制度,如检查时间、方法、协调会议时间、参加人等;对影响进度的因素分析和预测。技术措施主要是采取加快施工进度的技术方法。合同措施是指对分包单位签定施工合同的合同工期与有关进度计划目标相协调。经济措施是指实现进度计划的资金保证措施。信息管理措施是指不断地收集施工实际进度的有关资料进行整理统计与计划进度比较,定期地向建设单位提供比较报告。 3.施工项目进度控制的任务 施工项目进度控制的主要任务是编制施工总进度计划并控制其执行,按期完成整个施工项目的任务;编制单位工程施工进度计划并控制其执行,按期完成单位工程的施工任务;编制分部分项工程施工进

预测控制中动态矩阵控制DMC算法研究及仿真

安徽大学 本科毕业论文(设计) (内封面) 题目:预测控制中动态矩阵控制DMC算法研究 学生姓名:张汪兵学号:P4*******院(系):电子科学与技术学院专业:自动化 入学时间:2006年9月导师姓名:张倩职称/学位:硕士 导师所在单位:安徽大学电子科学与技术学院

预测控制中动态矩阵控制DMC算法研究及仿真 摘要:动态矩阵控制(dynamic matrix control, DMC)算法是一种基于对象阶跃响应预测模型、滚动实施并结合反馈校正的优化控制算法,是预测控制算法之一。本文阐述了预测控制的产生、发展及应用,进一步介绍动态矩阵控制算法的产生和现状,就当前动态矩阵控制算法在实际工业控制领域中发展应用现状以及今后可能的研究发展方向作了分析。并对动态矩阵控制的算法作了推导,在理论依据方面给予证明。可是在实际工业控制领域中,大多数被控对象都是多变量的,本文通过对该算法作了有约束、多变量两方面的改进,使该算法实际应用性更强。文章还对该算法进行了 matlab 仿真,并对仿真结果进行分析研究,予以验证。 关键词:预测,动态矩阵控制,模型,反馈矫正,有约束,多变量。 Forecast for control of Dynamic Matrix Control DMC algorithm Abstract Dynamic Matrix Control (dynamic matrix control, DMC) algorithm is a step response based on the object prediction model, and rolling implementation and optimization of the feedback correction control algorithm, is one of predictive control algorithms. This paper describes the control forecast the rise, development and application of further information on Dynamic Matrix Control algorithm and the formation of the status quo on the current dynamic matrix control algorithm in the actual control in the field of industrial development and possible future application of the research and development direction of an analysis. Dynamic Matrix Control and the algorithm is derived, in terms of the theoretical basis for that. But in practice in the field of industrial control, the majority of objects are charged with multiple variables, the paper through the binding of the algorithm, two more variables in the promotion and improvement of the algorithm so that a more practical application. The article also has the algorithm matlab simulation, and analysis of simulation results to be verified. Key words: forecasting; dynamic matrix control; model; feedback correction; binding; multivariable

RACI责任分配矩阵

RACI 什么是RACI模型?释义 RACI是一个相对直观的模型,用以明确组织变革过程中的各个角色及其相关责任。我们知道,变革过程是不可能自发或者自动进行的,必须有人对其进行作用,促使进程发生变化。因而,就很有必要对谁做什么,以及促发什么样的变革进行定义和描述。 除了RACI以外,还有RASCI或RASIC都是用来描述变革过程中的角色、任务的。 RACI的具体含义英文缩写 · 谁负责(R = Responsible),即负责执行任务的角色,他/她具体负责操控项目、解决问题。 · 谁批准(A = Accountable),即对任务负全责的角色,只有经他/她同意或签署之后,项目才能得以进行。 · 谁支持(S = Supportive),即提供信息资源,辅助执行任务的人员。 · 咨询谁(C = Consulted),拥有完成项目所需的信息或能力的人员。 · 通知谁(I =Informed), 即拥有特权、应及时被通知结果的人员,却不必向他/她咨询、征求意见。 RACI模型通常利用RACI表来帮助讨论、交流各个角色及相关责任。(参见右图) RACI的步骤 1. 辨识整个流程、找出各项活动,将它们记录在RACI表的左侧。 2. 辨识流程、活动中的所有角色,将它们记录在RACI表的上方。 3. 完成RACI表的方格单元:辨识每一个流程、活动的角色(R、A、S、C、I)。 4. 每一个流程最好只有一个“R”角色,这是RACI的一般原则。当一个流程找不到“R”角色时,则出现缺口。当一个流程有多个“R”角色时,则出现交叠。 5. 解决交叠问题。每个流程只能有一个“R”角色,以便明确流程的具体拥有者和责任。如果不止一个“R”存在,那么就要对该流程进行再分解,然而再对“R”进行分配。

RACI责任分配矩阵

R A C I责任分配矩阵 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】

RACI 什么是RACI模型?释义 RACI是一个相对直观的模型,用以明确组织变革过程中的各个角色及其相关责任。我们知道,变革过程是不可能自发或者自动进行的,必须有人对其进行作用,促使进程发生变化。因而,就很有必要对谁做什么,以及促发什么样的变革进行定义和描述。 除了RACI以外,还有RASCI或RASIC都是用来描述变革过程中的角色、任务的。RACI的具体含义英文缩写 ·谁负责(R=Responsible),即负责执行任务的角色,他/她具体负责操控项目、解决问题。 ·谁批准(A=Accountable),即对任务负全责的角色,只有经他/她同意或签署之后,项目才能得以进行。 ·谁支持(S=Supportive),即提供信息资源,辅助执行任务的人员。 ·咨询谁(C=Consulted),拥有完成项目所需的信息或能力的人员。 ·通知谁(I=Informed),即拥有特权、应及时被通知结果的人员,却不必向他/她咨询、征求意见。 RACI模型通常利用RACI表来帮助讨论、交流各个角色及相关责任。(参见右图)RACI的步骤 1.辨识整个流程、找出各项活动,将它们记录在RACI表的左侧。 2.辨识流程、活动中的所有角色,将它们记录在RACI表的上方。 3.完成RACI表的方格单元:辨识每一个流程、活动的角色(R、A、S、C、I)。 4.每一个流程最好只有一个“R”角色,这是RACI的一般原则。当一个流程找不到“R”角色时,则出现缺口。当一个流程有多个“R”角色时,则出现交叠。 5.解决交叠问题。每个流程只能有一个“R”角色,以便明确流程的具体拥有者和责任。如果不止一个“R”存在,那么就要对该流程进行再分解,然而再对“R”进行分配。 6.解决缺口问题。如果某个流程找不到“R”角色,这时对流程或项目负全责的权威人士则应该在现有角色中(或者发现新人选)挑选、任命一人担任“R”。更新RASCI表,对各个角色及其相关责任进行阐述

矩阵操作C++

淮阴工学院 算法设计技能训练 设计题目:矩阵操作(动态数组) 院别:计算机与软件工程学院 专业:计算机科学与技术 班级:XXXXXXXXXX 学生姓名:XXX 学号:XXXXXXXXXX 指导教师:XXX XXX 2017 年11 月

算法设计技能训练成绩 班级:计算机1161 学生姓名:XXX学号:1161301105 院别:计算机与软件工程学院 算法设计技能训练题目:矩阵操作(动态数组) 教师签字: 日期:

目录 1 引言 (1) 1.1课题描述 (1) 1.2课题意义 (1) 1.3设计思想 (1) 2 总体设计 (2) 2.1总体功能结构 (2) 2.2类的分析与设计 (2) 3 详细设计和实现 (3) 3.1构建m*n的全零矩阵 (3) 3.2构建n*n的方阵 (3) 3.3拷贝构造函数(深拷贝) (3) 3.4根据一维数组拷贝函数 (3) 3.5根据二维数组拷贝函数 (3) 3.6析构函数 (4) 3.7矩阵转置 (4) 3.8矩阵信息获取及修改 (4) 3.9矩阵加法 (4) 3.10矩阵减法 (4) 3.11矩阵乘法 (5) 3.12重载=运算符 (5) 3.13打印函数 (5) 4 系统测试 (6) 4.1主界面 (6) 4.2创建矩阵 (6) 4.3矩阵相加 (8) 4.4矩阵相减 (9) 4.5矩阵数乘 (9) 4.6矩阵转置 (10) 4.6矩阵相乘 (10) 结论 (11)

致谢 (12) 参考文献 (13) 附录 (14)

1 引言 1.1课题描述 设计矩阵操作类算法,并做到可以动态的操作不同类型的数组,矩阵操作包括各种类型的构造函数如直接构造m*n型的全零矩阵或者全零方阵或者根据一维数组二维数组来构造矩阵,然后是析构函数。还需要返回行数列数以及设置某一位置的值和返回某一位置的值,操作类主要包括矩阵的转置、加减乘除和数乘赋值功能还有打印功能 1.2课题意义 矩阵是线性代数研究的主要对象。矩阵是由来源于某一问题的有关的数据所组成的矩形数表,在对矩阵定义了一些重要的运算并逐渐形成了矩阵的理论体系后,矩阵成为对数学研究即应用非常有效的数学工具,矩阵计算的理论与方法在许多实际问题研究中有着广泛的应用。将矩阵用代码实现可以大大减少实际计算工作量,使人们在生活研究方面得到很大的便利,省时省力。 1.3设计思想 本算法主要设计一个Matrix的类来实现矩阵的各种操作。该矩阵操作的数据类型可以自己选择,因为采用了模板,相对的设计时也会稍微繁琐一些。矩阵数据成员主要有矩阵元素的头指针,矩阵行数rowNum,矩阵列数colNum。公有成员函数则要实现各种方式的构造函数如直接构造m*n型的全零矩阵或者全零方阵或者根据一维数组二维数组来构造矩阵。获得矩阵信息的功能如获得矩阵的行数列数获得矩阵某一位置的值打印矩阵等。还有修改矩阵某一位置的值的功能,再接下来是最重要的矩阵的各种操作包括加减乘和数乘还有转置等,这些主要通过重载运算符来实现。

动态矩阵

MATLAB环境下动态矩阵控制实验 姓名:刘慧婷 学号:132030052 专业:控制理论与控制工程 课程:预测控制 指导老师:曾庆军

一算法实现 设某工业对象的传递函数为:G P(s)=e-80s/(60s+1),采用DMC后的动态特性如图1 所示。在仿真时采样周期T=20s,优化时域P=10,控制时域M=2,建模时域N=20。 MATLAB程序1: 仿真结果如下图所示: 图中曲线为用DMC控制后系统的阶跃响应曲线。从图中可以看出:采用DMC控 后系统的调整时间小,响应的快速性好,而且系统的响应无超调。该结果是令人满意的。

二P和M对系统动态性能的影响 1.P对系统性能的影响 优化时域P表示我们对k时刻起未来多少步的输出逼近期望值感兴趣。当采样期T=20s,控制时域M=2,建模时域N=20,优化时域P分别为6,10和20时的阶跃响应曲线 MATLAB程序2: 仿真结果如下图所示:

图中曲线1为P=6时的阶跃响应曲线;曲线2为P=10时的阶跃响应曲线;曲线 为P=20时的阶跃响应曲线。从图中可以看出:增大P,系统的快速性变差,系统的稳定性增强;减小P,系统的快速性变好,稳定性变差。所以P的选择应该兼顾快速性和稳定性。 2.M对系统性能的影响 控制时域M表示所要确定的未来控制量的改变数目。当采样周期T=20s,优化时域P=20,建模时域N=20,控制时域M分别取4,2和1时系统的响应曲线如图3所示。MATLAB程序3:

图中曲线1为M=4时的响应曲线;曲线2为M=2时的响应曲线;曲线3为M=1 时的响应曲线。从图中可以看出:减小M,系统的快速性变差,系统的稳定性增强;增大M,系统的快速性变好,稳定性变差。增大P和减小M效果类似,所以在选择时,可以先确定M再调整P,并且M小于等于P。 三模型失配时的响应曲线 当预测模型失配时,即当G M(S)≠G P(S),当G M(S)=2e-50s/(40s+1)时的响应曲线如图4所示。 MATLAB程序4:

C语言中动态分配二维数组

C语言中动态分配二维数组 在C中动态分配内存的,对于单个变量,字符串,一维数组等,都是很容易的。C中动态分配二维数组的方法,很少有C语言书中描述,我查找了有的C语言书中提到了一个方法:假定二维数组的维数为[M][N] 分配是可以这样: int **ptr=new int*[M]; //////这是先动态分配一个包含有M个指针的数组,即指先分配一个针数组 ///////////指针数组的首地址保存在ptr中 for(int i=0;i

连续多变量解耦和多回路PID控制器设计方法

连续多变量解耦和多回路PID控制器设计方法 摘要:底层算法为多变量解耦及多回路PI/ PID控制器的设计在一个连续的方式得到解决。一个单回路技术,由有偏差的继电器鉴定计划和整定公式形成误差最小的加权积分公式组成,被应用在调整每个循环中预先确定的顺序循环结束。所提倡的调整技术适用于一个过程动态在一个多变量环境中的广泛波动。然后提出一种方法来设计解耦器来补偿优化结果弱相互作用的影响,单回路PI/ PID 控制器的顺序调整。解耦合器,连同单回路控制器,构成了多变量解耦控制器。如果相互作用不是特别明显,多回路PI/PID控制器,不纳入解耦合器,可受聘。仿真和比较结果展示在一个2*2和一个3*3多变量系统中。尽管它的简单性,该设计方法是在产生优越的性能,鲁棒稳定性和完整性的基础上的多元设计。 1.引文 任何产品的生产和提炼能力的过程,不可能圆满地在一个单一的控制回路中完成。几乎每个单元操作至少需要两个控制回路,以维持所需的生产效率和产品质量(Shinskey,1988)。已经有报告指出一个真正的多回路控制系统,是由工作在一个多回路系统中的单输入单输出控制器组成的(1972年Vinante和Luyben ;Berry,1973; Ogunnaike,1979; Tyreus,1982年)。对于这样的系统,回路的相互作用可以产生和造成困难对反馈控制器的设计。过程变量的交叉接头预防控制工程师独立设计每个循环。一个回路的控制器参数调整,会影响的另一个回路的表现,有时甚至破坏整个系统的稳定程度。为了确保稳定,许多工业的多环单输入单输出控制器松散的调整,从而导致低效运作和更高的能源成本。 有适合作为实体的多环系统的多回路设计方法。Niederlinski (1971)提出了一个启发式方法的基础上,经典的单回路Ziegler和Nichols(1942)的调整方法,调整多回路PID控制器的推广。该方法还没有得到广泛接受,因为其复杂性和一些表现不佳的报告(沃勒,1984年)。Luyben(1986)提出的最大的日志模调谐(百龙滩)方法多回路PI控制器。该方法首先调整每一个人的PI控制器单环Ziegler-Nichols规则,然后走调整个系统由一个单一的因素,以满足特定的稳定性要求的。Basualdo和Marchetti(1990)的方法是的修改BLT方法。首先,单个控制器的设计独立基础上的内部模型控制(IMC)结构(Garcia和Morari,1982)。然后,一个单一的参数调整直到满意鲁棒稳定性和性能条件下的多环系统。后两种方法都需要过多的建模努力寻求一个完整的传递函数矩阵的缺点。 近年来序贯设计理念被应用于多环控制系统。根据特定的顺序算法,多变量的设计问题分解成一系列的SISO设计问题。因此,在考虑一个连续的形式中,

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