后向轨迹模型原理
倒车轨迹原理
倒车轨迹原理
倒车轨迹原理是指汽车倒车时，车轮和车身的运动轨迹。
在倒车过程中，为了保证安全，驾驶员需要时刻关注车身和车轮的位置，以避免碰撞或被卡住。
倒车轨迹原理主要由车轮和车身的运动轨迹组成。
当驾驶员将车挂入倒车档时，车轮会发生相反方向的旋转，向后推动车身。
此时，车身的运动轨迹将呈现出一个类似于“S”型的曲线。
当车轮开始旋转时，车头会先向一侧转动，然后再向另一侧转动。
这个过程中，车轮会在地面上留下一条弧形的痕迹。
随着车速的增加，车身的运动轨迹将变得越来越平滑。
倒车轨迹原理对驾驶员非常重要。
在倒车时，驾驶员需要时刻注意车身和车轮的位置，以避免碰撞或被卡住。
此外，驾驶员还需要了解车身和车轮的运动轨迹，以便更好地控制汽车的移动。
总之，了解倒车轨迹原理对驾驶员来说非常重要。
只有掌握了这个原理，才能更好地倒车，避免事故的发生。
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车转弯轨迹原理及转弯中心
车转弯轨迹原理及转弯中心1.引言1.1 概述车辆转弯是我们日常生活中常见的交通行为之一，车辆在转弯时会按照一定的轨迹行驶。
那么，车辆转弯轨迹的形成原理是什么呢？本文将探讨车辆转弯轨迹的基本原理以及转弯中心的概念及其影响因素。
在我们驾驶车辆过程中，当需要改变行驶方向时，我们通常选择转动方向盘。
这一简单的动作会引起车辆的转弯，但车辆并非立即朝着新的方向行驶，而是经过一段曲线轨迹后才完成转弯。
这种曲线轨迹的形成是由车辆在转弯时的力学原理所决定的。
车辆转弯时，转弯部分的轮胎与地面产生了一定的摩擦力，而这个摩擦力将会产生一个向内的力矩作用在车辆上。
根据牛顿第二定律，该力矩将导致车辆产生一个向内的角加速度，进而改变车辆的转向。
同时，车辆在转弯时也会受到惯性的作用。
由于车辆的质量具有一定的惯性，当转弯时，车辆的惯性会使车身有一种继续直行的趋势。
为了保持平衡，车辆需要通过转弯轨迹来克服这种惯性。
转弯中心是车辆转弯轨迹的重要概念，它是描述车辆转弯运动过程中的一个关键点。
转弯中心指的是车辆转弯时所绕的一个虚拟点，在该点上车辆没有发生横向移动。
转弯中心的位置受到多种因素的影响，比如车辆的轴距、车辆的速度以及转弯时的半径等等。
这些因素都会对转弯中心的位置产生一定的影响。
通过对车辆转弯轨迹原理及转弯中心的探讨，我们可以更好地理解车辆转弯过程中所涉及的力学原理，并能够更加科学地进行驾驶操作。
同时，对转弯中心的重要性进行讨论，有助于我们在实际驾驶过程中更好地把握车辆的操控，提高行驶的安全性和稳定性。
在接下来的正文中，我们将详细探讨车辆转弯的基本原理以及转弯中心的概念及其影响因素。
通过对这些内容的深入理解，我们能够更好地应对各种驾驶场景，更加安全、稳定地完成转弯操作。
1.2 文章结构文章结构部分的内容应该包括本文的主要章节和每个章节的概述。
在本文中，我们将介绍车辆转弯轨迹原理及转弯中心的相关概念。
文章结构如下：2.正文2.1 车辆转弯的基本原理在本节中，我们将讨论车辆在转弯时所遵循的基本物理原理。
利用FY-2E红外和水汽波段对强对流云团的识别和演变研究
利用FY-2E红外和水汽波段对强对流云团的识别和演变研究肖笑;魏鸣【摘要】In this study,the time sequential images of the FY-2E VISSR(Visible and Infrared Spin Scan Radiometer) IR(Infrared) and WV (Water Vapor) bands are used to recognize and short-time forecast deep convective clouds.In many researches regarding the distinguishing of deep convective clouds from cirrus clouds,the BT (Brightness Temperature) threshold technique is a frequently applied method,of which the defect lies in its variance with time and space,rendering it difficult to find a proper threshold to all weather conditions.The fact that water vapor has strong absorption in the location of the WV band along with the vertical distribution of water vapor in the atmosphere makes it difficult for satellites to receive the radiation emitted at the WV band by clouds under the height of around 400 hPa and at ground,while the satellite detected energy of the IR band mainly originates from the middle-low level of atmosphere.With the aid of disparity in the radiation source,the increase in optical depth of high-level clouds leads to a gradual change in the distribution pattern of pixels of satellite images in IR-WV spectral space,which is invulnerable to time and space,in contrast to the BT threshold technique.In the present study,pixels are identified as deep convective clouds if the fitted slope of their IR and WV BT is greater than a given threshold.The backward trajectory method is used to predict the location and shape of the detected cloud in future hours.The motionvector field of the target area is retrieved using the cross-correlation method from two neighbouring images,with a time resolution of 30 minutes.The detection and forecast methods are applied to an MCC (Mesoscale Convective Complex) which occurred in southeastern China,and the evolution of the MCC during its entire lifecycle is obtained by the analysis of its cloud top TBB (Temperature of BlackBody)distribution.The results show that the detection algorithm in this article,compared to other methods using IR data only,functions more effectively in discriminating thin cirrus from intense convective clouds,as well as in detecting convective clouds with lower height.The forecast approach performs well in a short time range,and the results are more accurate for clouds with large spatial dimensions than small ones.%使用FY-2E静止气象卫星的红外1(10.3～11.3 μm)和水汽波段(6.3～7.6μm)时序图像,对强对流云进行识别和短时预测.亮温阈值法是将强对流云和其他高云区分开的常用方法,但是合适的亮温阈值是随着时间和空间而变化的,过高的阈值会将许多卷云包括进来,太低的阈值会排除掉云顶发展还不是很高的强对流云.水汽波段所在的位置是水汽的一个强吸收带,而高度在400 hPa上下的大气层是水汽波段的一个强吸收层,大气在垂直方向上的对水汽波段辐射吸收的分布模式使得卫星接收到的水汽波段辐射主要来自于400 hPa以上的大气中高层,而卫星接收到的红外波段辐射主要来自于大气中低层,两个波段间辐射来源的差异使得不同光学厚度的高云的辐射观测值在红外—水汽光谱空间中的分布具有明显差别,并且这种差异具有时空的稳定性.本文将一定范围内的云团的象元测值在红外—水汽光谱空间中的分布的拟合直线斜率作为强对流云识别的依据,结果表明相对于亮温阈值法,本文的识别方法不仅能够较好地区别卷云和强对流云,同时也能更有效地识别未达到旺盛阶段的对流云.在对强对流云进行识别后,根据相邻时间段的卫星图像,利用交叉相关法反演得到强对流云团顶部的位移矢量场,并根据后向轨迹法对强对流云团位置形状进行短时预测,预报结果在短时间内(0～1 h)较好,并且对面积较大的云团的预报效果要优于较小的对流云团.此外文中还利用逐半小时的云顶黑体温度(Temperature of Black Body,TBB)资料分析了云顶亮温的分布变化,得到了整个强对流过程的演变特征.【期刊名称】《大气科学学报》【年(卷),期】2018(041)001【总页数】10页(P135-144)【关键词】FY-2E;强对流云;水汽波段;云顶黑体温度;交叉相关法【作者】肖笑;魏鸣【作者单位】南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京210044【正文语种】中文暴雨、冰雹、大风等由强对流系统所引发的灾害性天气给人民的生命安全和社会经济活动造成巨大危害,因此对强对流云团的分析和研究有着重要的意义。
HYSPLIT后向轨迹模式应用
欧拉方法 vs. 拉格朗日方法
特征:
采用平流扩散方程； 所有格点上均需要求解偏微分方程 扩散过程是浓度梯度的函数 适合于多污染源、多化学转化 对于点源会引入虚假扩散
特征:
在粒子路径上求解方程 只需要计算粒子周围格点 适合于点源模拟 多点源模拟会大大影响计算效率
拉格朗日烟团模型 vs. 拉格朗日粒子模型
HYSPLIT扩散轨迹计算方法
HSYPLIT中假定质点的轨迹是随着风场而运动的，轨迹是质点在空间和时间上的积分。质点 所在位置的矢量速度在时间和空间上都是线性插值得出的，其具体计算公式如下： P'(t+ Δ t) = P(t) + V(P,t) Δt P(t+Δt) = P(t) + 0.5 [ V( P,t) + V(P',t+Δt) ] Δt 其中下时刻指点的位置是由上一时刻的平均速度和第一猜值所在点的速度平均后与时间步 长的乘积而得到的。 其中积分时间步长是变化的（1分钟 – 1小时），满足如下公式： Umax (grid‐units min‐1)Δt (min) < 0.75 (grid‐units),
3D Particle Distribution
Top-hat Puff Center Positions
HYSPLIT模式的应用
Draxler, R.R., and G.D. Hess, 1998, An overview of the HYSPLIT_4 modelling system for trajectories, dispersion, and deposition. Australian Meteorological Magazine, 47: 295‐308. • 轨迹模拟 – – – • 沙尘模拟 – – Wang, Y.Q., Stein, A.F., Draxler, R.R., Rosa, J.D.d.l. and Zhang, X.Y., 2011. Global sand and dust storms in 2008: Observation and HYSPLIT model verification. Atmospheric Environment, 45(35): 6368‐6381. Escudero, M., A. Stein, R. R. Draxler, X. Querol, A. Alastuey, S. Castillo, and A. Avila (2006), Determination of the contribution of northern Africa dust source areas to PM10 concentrations over the central Iberian Peninsula using the Hybrid Single‐Particle Lagrangian Integrated Trajectory model (HYSPLIT) model, , J. Geophys. Res.,, 111, D06210, doi:10.1029/2005JD006395. Draxler, R.R., D.A. Gillette, J.S. Kirkpatrick, and J. Heller, 2001, Estimating PM10 air concentrations from dust storms in Iraq, Kuwait, and Saudi Arabia, Atm. Environ., 35, 4315‐4330. Rolph, G.D., R.R. Draxler, and R.G. de Pena, 1992, Modeling sulfur concentrations and depositions in the United States during ANATEX. Atmos. Environ., 26A:73‐93. Stein, A.F., D. Lamb, and R.R. Draxler, 2000, Incorporation of detailed chemistry into a three‐dimensional Lagrangian‐Eulerian hybrid model: application to regional tropospheric ozone, Atm. Environ., 34, 4361‐4372. Draxler, R.R. 2000, Meteorological Factors of Ozone Predictability at Houston, Texas, J. Air and Waste Management Assoc., 50: 259‐271. Stein, A.F., V. Isakov, J. Godowitch, R.R. Draxler (2007),A hybrid modeling approach to resolve pollutant concentrations in an urban area, Atmospheric Environment 41:9410‐9426. Stunder, B.J.B., J.L. Heffter, R.R. Draxler (2007), Airborne Volcanic Ash Forecast Area Reliability, Weather and Forecasting, 22:1132‐1139, DOI: 10.1175/WAF1042.1 Glenn D. Rolph, Roland R. Draxler, Ariel F. Stein, Albion Taylor, Mark G. Ruminski, Shobha Kondragunta, Jian Zeng, Ho‐Chun Huang, Geoffrey Manikin, Jeffery T. McQueen, and Paula M. Davidson (2009), Description and Verification of the NOAA Smoke Forecasting System: The 2007 Fire Season Weather and Forecasting, 24:361‐378, DOI: 10.1175/2008WAF2222165.1 Cohen, M., R. Artz, R. Draxler. 2007 NOAA Report to Congress: Mercury Contamination in the Great Lakes. Air Resources Laboratory, Silver Spring MD. Submitted to Congress on May 14, 2007. 162 pages. Cohen,M., Artz,R., Draxler,R., Miller,P., Poissant,L., Niemi,D., Ratte,D., Deslauriers,M., Duval,R., Laurin,R., Slotnick,J., Nettesheim,T., and McDonald,J., 2004, Modeling the atmospheric transport and deposition of mercury to the Great Lakes, Environmental Research, 95, 247‐265. Draxler, R.R., 1991, The accuracy of trajectories during ANATEX calculated using dynamic model analyses versus rawinsonde observations. J. Appl. Meteorol. 30:1446‐1467. Draxler, R.R., R. Dietz, R.J. Lagomarsino, and G. Start, 1991, Across North America Tracer Experiment (ANATEX): Sampling and analysis. Atmos. Environ. 25A:2815‐2836. Draxler, R.R., 1979, Modeling the results of two recent mesoscale dispersion experiments. Atmos. Environ. 13:1523‐1533.
三轴数控机床的轨迹控制原理
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直线轨迹控制原理
1. 直线轨迹控制原理也 叫直线插补原理 2. 直线插补：一种插补 直线插补 方式，在此次方式中， 两点间的插补沿着直 线的点群来逼近，沿 此直线控制刀具的运 动。
2010-11-01
宁夏大学
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逐点比较插法直线插补
逐点比较法插补概念： 每走一步都将加工 点与给定轨迹进行比 较，以确定下一步进 Y 给方向。
F = X e Yj − X i Ye > 0
F<0 X
O
当M在OA下方，即F<0时；
F = X e Yj − X i Ye < 0
插补规则 Yj Ye < 当F≥0，则沿+X方向进给一步 X i Xe 当F<0，则沿+Y方向进给一步。
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偏差计算公式： F ≥ 0 ,Fm + 1 = F m − Y e
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三轴数控机床轨迹控制原理
二、直线控制数控机床
• • ① ② ③ ④ 3. 直线控制： 直线控制：运动路线只能沿 机床坐标轴平行移动。 机床坐标轴平行移动。 特点： 特点： 除了能控制点与点之间的准 确定位， 确定位，还要控制两相关点 之间的移动速度和路线。 之间的移动速度和路线。 同时控制的坐标轴只有一个 刀具能以指定的进给速度进 行切削 一般只能加工矩形、 一般只能加工矩形、台阶形 零件。 零件。 具有直线控制功能的机床： 具有直线控制功能的机床： 数控车床、铣床、磨床等。 数控车床、铣床、磨床等。
三轴数控机床轨迹控制原理
学 生：张伟永 学 号：12010130378 指导教师：段建中
基于Hysplit后向轨迹模式分析太原市重污染天气影响
摘 要：利用 Hysplit 拉格朗日后向轨迹模式，结合 AQI 指数分析及当时
气象观测数据，分析了 2017 年 12 月 13—14 日太原市出现重污染天气的
影响因素。 根据分析，12 月 10—11 日太原市区以西北风为主，风力较大，
风速较强， 从 12 日开始风向由西北转为南风及东南风， 一直持续至 14
日，形成重污染天气；从 14 日开始风向逐渐由东南转变为西北风，空气质
量出现逐渐好转；太原市东、西、北三面环山，形成喇叭口地形，造成通风
不畅，不利于污染物的扩散，尤其偏南风时外来输送的污染物在市区造成
大量堆积，难以扩散，外部传输为污染的加重提供了增强的条件。
关键词：重污染；AQI 指数；Hysplit 模型；太原市
Hysplit 模型轨迹模拟主要有 2 种形式— ——后向传 输模型和前向扩散模型。 前向模拟是模拟目标地区气 流流向的一种形式， 主要用来解释目标地区气体或者 颗粒污染物对别的地方所造成的影响， 是用来解释汇 的问题； 后向模拟是模拟目标地区的气流流向的另一 种形式， 主要用来解释目标地区气体或者颗粒污染物
山西科技
SHANXI SCIENCE AND TECHNOLOGY
２０18 年 第 33 卷 第 6 期
பைடு நூலகம்
文章编号：1004-6429（2018）06-0131-03
收稿日期：2018-09-11
基于 Hysplit 后向轨迹模式分析太原市
重污染天气影响
南少杰 1，梁美生 2，施建华 3
（1.煤炭工业太原设计研究院，山西太原，030001； 2.太原理工大学，山西太原，030024；
HYSPLIT后向轨迹模式应用
采用声雷达资料和边界层混合系数(白天/夜晚)
采用声雷达资料和连续的垂直扩散系数 模式格点资料，并对近地层资料进行插值 支持多种气象数据、发展综合的粒子、烟团模型
(NOAA Technical Memo ERL ARL‐224) 从服务器版到PC版的发展 短期模拟引入各向同性的湍流参数化方案 采用sigma和多项式方法的地形坐标 修改垂直扩散参数化方案 动态数组调用，支持经纬度格点 加入扩散集合预报、矩阵和源解析扩散预报 引入非均一湍流订正和沙尘模拟 引入湍流方差、TKE和新的邻近预报方程 与CMAQ的兼容性, 扩展集合预报选项、烟羽抬升、Google earth
• HYSPLIT模式可以用来计算简单的气团轨迹以及 模拟复杂的扩散和沉积。
• 最初是由NOAA和澳大利亚气象局合作开发的，主 要开发者是Roland Draxler。
• 网络版和PC版。 • 网站：/HYSPLIT_info.php
HYSPLIT 发展历史
– Draxler, R.R., D.A. Gillette, J.S. Kirkpatrick, and J. Heller, 2001, Estimating PM10 air concentrations from dust storms in Iraq, Kuwait, and Saudi Arabia,
•
沙尘模拟
– Draxler, R.R., 1979, Modeling the results of two recent mesoscale dispersion experiments. Atmos. Environ. 13:1523‐1533.
– Wang, Y.Q., Stein, A.F., Draxler, R.R., Rosa, J.D.d.l. and Zhang, X.Y., 2011. Global sand and dust storms in 2008: Observation and HYSPLIT model verification. Atmospheric Environment, 45(35): 6368‐6381.
后向轨迹模型原理
后向轨迹模型原理轨迹模型是一种用于预测物体或者目标未来运动轨迹的模型。
它基于已有的运动数据和物体的运动特征，通过分析和建模来预测物体未来的位置和运动轨迹。
轨迹模型在许多领域都有广泛的应用，例如交通管理、人体行为分析、机器人导航等。
轨迹模型的原理主要包括两个方面：特征提取和轨迹预测。
特征提取是指从已有的运动数据中提取出物体的运动特征，例如速度、加速度、运动方向等。
这些特征可以通过各种传感器或者图像处理技术获取到。
轨迹预测是指根据提取到的特征，利用数学模型或者机器学习算法来预测物体未来的位置和运动轨迹。
在特征提取阶段，常用的方法包括位置差分、速度计算和加速度计算等。
位置差分是指计算物体在相邻两个时刻的位置变化，从而得到物体的运动方向和速度。
速度计算是指通过计算物体在单位时间内移动的距离，从而得到物体的瞬时速度。
加速度计算是指通过计算物体速度的变化率，从而得到物体的瞬时加速度。
在轨迹预测阶段，常用的方法包括线性模型、非线性模型和机器学习模型等。
线性模型是指基于物体的运动特征，利用线性方程来描述物体的运动轨迹。
非线性模型是指基于物体的运动特征，利用非线性方程来描述物体的运动轨迹。
机器学习模型是指利用已有的运动数据和物体的运动特征，通过训练模型来预测物体未来的位置和运动轨迹。
轨迹模型的性能主要取决于特征提取的准确性和轨迹预测的精度。
特征提取需要考虑到物体的运动特征是否能够准确地反映其运动状态，以及特征提取的方法是否能够对噪声和干扰进行有效的抑制。
轨迹预测需要考虑到模型的复杂度和适应性，以及模型的训练数据是否能够充分地覆盖物体的运动状态。
在实际应用中，轨迹模型可以用于交通管理，通过预测车辆的行驶轨迹来优化交通流量和减少交通拥堵。
它还可以用于人体行为分析，通过预测人体的运动轨迹来识别异常行为和提高安全性。
此外，轨迹模型还可以用于机器人导航，通过预测机器人的运动轨迹来规划路径和避免障碍物。
轨迹模型是一种用于预测物体或者目标未来运动轨迹的模型。
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后向轨迹模型原理
后向轨迹模型是一种基于马尔科夫决策过程理论的建模方法，用于研究决策问题。
该模型考虑了决策过程中的时间序列性质以及不确定性因素，可以用于预测未来决策的结果。
后向轨迹模型基于反向递归的方式，倒推出每一步决策的最优决策路径。
具体来说，该模型将决策过程分为若干个时间段，每个时间段内有若干个决策可选。
在每个时间段，模型计算每种决策的预期收益，并选取最优决策。
通过不断倒推，可以得到最终的最优决策路径。
后向轨迹模型的建模过程需要确定状态空间、决策空间、收益函数和转移概率。
在状态空间中，需要考虑所有可能的状态，包括初始状态和所有可能的中间状态。
在决策空间中，需要考虑所有可能的决策选项。
收益函数用于评估每种决策的结果，通常是某种效用函数或成本函数。
转移概率用于描述状态之间的转移概率，通常是一个条件概率。
后向轨迹模型在实际应用中被广泛用于各种决策问题，包括金融、医疗、工程等领域。
该模型可以优化决策过程，提高决策的准确性和效率。
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