matlab在优化设计中的应用
MATLAB在艺术与设计研究中的应用与优化
MATLAB在艺术与设计研究中的应用与优化导言艺术与设计领域一直以来都是人类创造力的源泉，而随着科技的迅速发展，计算机科学与艺术设计之间的结合也愈发密切。
在众多的计算工具中，MATLAB （Matrix Laboratory）作为一种高级语言和交互式环境，在艺术与设计研究中扮演着重要的角色。
本文将探讨MATLAB在艺术与设计研究中的应用，并提出一些优化方案。
一、MATLAB在艺术设计中的应用1. 数据可视化数据的可视化在艺术与设计领域中扮演着重要的角色。
而MATLAB强大的数据处理和图形绘制功能使其成为理想的工具。
通过MATLAB的绘图函数，艺术家和设计师能够将抽象的数据转化为具象的艺术作品。
比如，利用MATLAB绘制的折线图和柱状图，可以直观地展示数据的变化趋势和相关统计信息。
2. 图像处理图像处理是艺术与设计领域中不可或缺的一部分。
MATLAB提供了一系列强大的图像处理函数，例如灰度转换、滤波器应用、边缘检测等。
艺术家和设计师可以利用这些函数对图像进行处理，以实现他们的创意构思。
例如，通过应用MATLAB的模糊滤波器函数，可以创建出具有柔和、模糊效果的艺术作品。
3. 建模与仿真在艺术设计中，建模与仿真是实现设计创意的关键步骤。
MATLAB提供了丰富的工具箱，如Simulink、Simscape等，可以帮助艺术家和设计师创建模型并进行仿真。
通过MATLAB的建模与仿真功能，设计师可以快速验证和优化自己的创意，从而提高作品的质量。
4. 算法艺术算法艺术是一种将计算机科学算法与艺术创作相结合的新兴艺术形式。
MATLAB作为一个数据分析和处理的利器，为算法艺术的发展提供了无限的可能性。
艺术家和设计师可以使用MATLAB中的算法函数来生成独特的艺术作品，比如利用分形算法生成具有自相似结构的艺术图案。
二、MATLAB在艺术设计中的优化1. 优化算法在艺术与设计中，优化是不可或缺的一个环节。
MATLAB提供了多种优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，可以帮助设计师在众多设计方案中找到最佳的解决方案。
Matlab优化算法及应用案例
Matlab优化算法及应用案例一、引言优化算法在科学和工程领域中起着重要的作用。
Matlab作为一款强大的科学计算软件，提供了丰富的优化算法工具箱，为用户提供了广泛的优化应用场景。
本文将介绍Matlab优化算法的基本原理，并通过实际案例来展示其在实际问题中的应用。
二、优化算法的基本原理优化算法的目标是求解一个函数的最优解，通常包括最大化或最小化目标函数。
Matlab中的优化算法主要基于以下两种类型：局部搜索算法和全局优化算法。
1. 局部搜索算法局部搜索算法是在当前解的附近搜索最优解的一类算法。
其中最为常见的是梯度下降法和牛顿法。
梯度下降法是一种迭代方法，通过沿着目标函数的负梯度方向不断调整参数，以逐步接近最优解。
具体步骤如下：（1）计算目标函数在当前解的梯度。
（2）根据梯度方向和步长系数进行参数调整。
（3）重复以上步骤直到满足停止准则。
牛顿法是一种基于二阶导数的优化方法，相比梯度下降法更为高效，但也更为复杂。
其基本思想是通过泰勒展开近似目标函数，然后解析求解导数为零的方程，得到下一次迭代的参数值。
2. 全局优化算法全局优化算法是通过全局搜索空间来找到最优解的方法。
Matlab提供了一些全局优化算法工具箱，其中最常用的是遗传算法和模拟退火算法。
遗传算法是一种模拟自然进化的优化方法，通过不断迭代生成新的解并选择适应度高的个体，并模拟自然选择、交叉和变异等操作来优化目标函数。
遗传算法在搜索空间较大且复杂的问题上有很好的表现。
模拟退火算法是一种以某种概率接受劣解的搜索算法，通过模拟金属退火过程来逐渐降低目标函数的值。
它能够避免局部最优解，并在一定程度上探索全局最优解。
三、Matlab优化算法的应用案例1. 机器学习中的参数调优在机器学习中，模型的性能很大程度上取决于参数的选择。
Matlab提供了优化工具箱，可以帮助用户选择合适的参数以提高模型的性能。
以支持向量机（SVM）为例，通过调整核函数类型、惩罚项系数和软间隔参数等参数，可以提高模型的分类准确度。
MATLAB在工程设计中的应用与实例
MATLAB在工程设计中的应用与实例概述：MATLAB（矩阵实验室）是一种高级的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于科学、工程和工业。
它的功能强大，可以通过编写算法和脚本来进行数据处理、模拟和分析。
在工程设计中，MATLAB的应用非常广泛，可以帮助工程师解决各种实际问题。
本文将介绍MATLAB在工程设计中的应用，并结合实例进行详细说明。
一、信号处理与滤波器设计在工程设计中，经常需要处理来自传感器或其他设备的信号。
MATLAB提供了丰富的信号处理工具箱，可以进行信号滤波、频域分析、谱估计等一系列操作。
例如，在音频处理中，我们可以使用MATLAB对音频信号进行去噪、降噪、特征提取等操作，以改善音频质量。
另外，在无线通信中，信号调制、解调和通道估计等操作也需要使用到MATLAB的信号处理工具箱。
二、控制系统设计与仿真控制系统设计是工程设计的重要组成部分，它涉及到自动化、机械、电子等多个领域。
MATLAB提供了专业的控制系统工具箱，可以进行控制系统建模、系统辨识、控制器设计等工作。
例如，在飞行器的姿态控制中，我们可以使用MATLAB进行系统模型的建立，并设计合适的控制器来实现飞行器的稳定飞行。
此外，MATLAB还支持对控制系统进行仿真，可以通过模拟系统动态响应来验证设计的效果。
三、电路与电子设计在电路与电子设计中，MATLAB可以辅助工程师进行电路分析、模拟和优化。
MATLAB提供了电路设计工具箱，包括电路拓扑分析、参数优化、电路模型生成等功能。
例如，在功率电子领域，我们可以使用MATLAB对电子变流器进行建模，并通过优化算法找到最佳的拓扑结构，以提高功率转换效率。
此外，MATLAB还支持混合信号电路设计和可编程逻辑器件（FPGA）设计等领域。
四、结构力学与有限元分析结构力学是工程设计的重要组成部分，它涉及到物体的力学性质和结构响应。
MATLAB提供了结构力学分析工具箱和有限元分析工具箱，可以进行静力学和动力学分析、结构模态分析、应力/应变分布等工作。
MATLAB在化工过程模拟与优化中的应用指南
MATLAB在化工过程模拟与优化中的应用指南随着化工工业的发展，化工过程模拟与优化成为了一个重要的课题。
而MATLAB作为一种高级数学软件，可以为化工工程师提供强大的工具和功能，用于建立数学模型、进行模拟和优化，为化工过程的设计和优化提供支持。
本文将介绍MATLAB在化工过程模拟与优化中的应用指南，包括如何运用MATLAB进行系统建模，模拟过程以及优化控制。
一、MATLAB在化工过程模拟中的应用1.1 数学模型的建立在化工过程中，建立一个准确的数学模型是模拟和优化的基础。
MATLAB提供了丰富的数学工具箱，可以帮助化工工程师通过建立代数方程、微分方程和偏微分方程等来描述化工过程的动态变化。
这些数学工具包括符号计算、方程求解、微分方程求解等。
例如，可以使用MATLAB的符号计算工具箱来建立化学反应过程的动力学模型，并求解模型方程，得到重要的反应动力学参数。
1.2 过程模拟与仿真利用已建立的数学模型，MATLAB可以进行过程模拟与仿真。
通过编程设计仿真用的数学模型，可以模拟整个化工过程的动态变化。
同时，MATLAB还提供了各种绘图和可视化工具，可以直观地展示过程模拟的结果。
例如，在反应器中进行化学反应的模拟时，可以通过MATLAB的动态绘图工具观察反应物浓度随时间的变化，并分析其动态特性。
二、MATLAB在化工过程优化中的应用2.1 数值优化化工过程的优化是通过最小化或最大化某种目标函数来实现的。
MATLAB中的优化工具箱提供了各种数值优化方法，如线性规划、非线性规划、整数规划等。
这些优化方法可以用于化工过程的优化设计，如最小化能耗、最大化产率等。
通过使用MATLAB的优化工具箱，化工工程师可以快速、准确地找到最优解，提高生产效率，节约资源。
2.2 数据拟合与参数估计在化工过程中，有时需要利用实验数据对模型参数进行拟合和估计。
MATLAB 提供了强大的拟合工具，如最小二乘拟合、非线性拟合等。
通过拟合实验数据，可以对模型的参数进行估计和调整，从而提高模型的准确性。
MATLAB中的优化算法及其使用方法
MATLAB中的优化算法及其使用方法1. 引言在科学与工程领域，优化问题是一类常见且重要的问题。
它涉及到在给定约束条件下，寻找最优解或使目标函数达到最小或最大值的问题。
在解决这类问题时，MATLAB是一个非常强大且常用的工具，它提供了多种优化算法和函数。
本文将介绍MATLAB中的部分常见优化算法及其使用方法。
2. 优化问题的形式化表示在应用优化算法之前，首先需要将优化问题进行形式化表示。
假设我们要解决一个优化问题，其中有一个目标函数f(x)和一组约束条件h(x) = 0和g(x) ≤ 0。
这里，x是一个n维向量，表示我们要优化的参数。
3. 无约束优化算法无约束优化算法用于解决没有约束条件的优化问题。
MATLAB中提供了多个无约束优化算法，常用的有fminunc和fminsearch。
3.1 fminunc函数fminunc函数是MATLAB中用于寻找无约束优化问题最小值的函数。
它基于梯度下降算法，通过迭代优化来逼近最优解。
使用fminunc函数，我们需要提供目标函数和初始解作为输入参数，并指定其他可选参数，如最大迭代次数和精度要求。
3.2 fminsearch函数fminsearch函数也是用于无约束优化问题的函数，但与fminunc不同的是，它使用了模拟退火算法来搜索最优解。
使用fminsearch函数，我们需要提供目标函数和初始解作为输入参数，并指定其他可选参数，如最大迭代次数和收敛容忍度。
4. 约束优化算法约束优化算法用于解决带有约束条件的优化问题。
MATLAB中提供了多个约束优化算法，常用的有fmincon和ga。
4.1 fmincon函数fmincon函数是MATLAB中用于求解约束优化问题的函数。
它基于拉格朗日乘子法，并使用内点法等技术来求解约束优化问题。
使用fmincon函数，我们需要提供目标函数、约束条件、初始解和约束类型等作为输入参数，并指定其他可选参数，如最大迭代次数和精度要求。
Matlab中的多目标优化算法与应用
Matlab中的多目标优化算法与应用Matlab 中的多目标优化算法与应用多目标优化问题是实际生活中普遍存在的一类问题，它们涉及到多个冲突的目标函数。
Matlab 作为一个功能强大的数学软件，提供了众多优化算法和工具箱，可以帮助我们解决多目标优化问题。
本文将介绍 Matlab 中的多目标优化算法以及它们在实际应用中的应用。
1. 多目标优化问题简介多目标优化问题是在给定约束下找到多个目标函数的最优解。
与单目标优化问题不同的是，在多目标优化问题中，不存在一个单一的最优解，而是存在一组解，其中没有一个解可以在所有目标函数上优于其他解。
2. Matlab 中的多目标优化算法在Matlab 中，有多种多目标优化算法可供选择。
以下是其中的几种常见算法。
(1) 遗传算法 (Genetic Algorithm)遗传算法是一种模拟自然优化过程的优化算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异的过程来搜索多目标优化问题的解空间。
在 Matlab 中，可以使用 "gamultiobj" 函数实现遗传算法。
(2) 粒子群算法 (Particle Swarm Optimization)粒子群算法是一种基于鸟群觅食行为的优化算法。
它通过模拟鸟群中个体之间的协作和信息共享来搜索多目标优化问题的解空间。
在 Matlab 中，可以使用"particleswarm" 函数实现粒子群算法。
(3) 差分进化算法 (Differential Evolution)差分进化算法是一种基于种群的优化算法。
它通过随机生成和演化种群中的个体来搜索多目标优化问题的解空间。
在 Matlab 中，可以使用 "multiobjective" 函数实现差分进化算法。
(4) NSGA-II 算法NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) 是一种经典的多目标优化算法。
matlab机械优化设计应用实例
一维优化问题
一维优化问题的数学模型为：
min
具体的调用格式如下： 调用格式1：
f ( x)
x1 x x2
在matlab中，一维优化问题，也就是一维搜索问题的实现是由函数fminbnd 来实现的。
调用方式二： 在命令窗口中输入： [x,fval]=fminsearch(@demfun1,[0,0]) 得到的结果 X= 1.0016 0.8335 Fval= -3.3241
约束优化问题
1.线性规划
f=[-7;-5]; A=[3,2;4,6;0,7]; b=[90;200;210]; lb=zeros(2,1); 调用linprog函数 [x,fval]=linprog(f,A,b,[],[],lb)
方法二：在MATLAB的M编辑器中建立函数文件用来保存所要 求解最小值的函数：
function f=demfun1(x) f= 2*x(1)^3+4*x(1)*x(2)^3-10*x(1)*x(2)+x(2)^2; 保存为demfun1.m。
然后，在命令窗口中调用该函数，这里有两种调用方式：
调用方式一： 在命令窗口中输入： [x,fval]=fminsearch('demfun1',[0,0])
调用格式2：[X,FVAL]=fminunc(FUN,X0) 这种格式的功能是：同时返回解x和在点x处的目标函数值。
1. 求函数F=sin(x)+3的最小值点。
function f=demfun(x) f=sin(x)+3 然后，在命令窗口中输入： X=fminunc(@demfun,2)
基于MATLAB在反应器优化设计中的应用
（ ） Ａ Ｌ Ｂ中 ｆ ｉｓａ ｈ命令的调用格式 二 Ｍ ＴＡ ｍ ｎｅｒ ｃ ＭＡ Ｌ Ｂ中 的 ｆ ｉｓａ ｈ命 令 基 于 Ｎ ｌｅ Ｍ ａ ＴＡ ｍ ｎｅｒ ｃ ｅ ｒ ｅｄ ｄ－ 算法 ， 求多变量 函数的最小值 。其调用格式为 ：
ｘ＝ ｝ Ｉ ｎ ｓ ａｒ ｈｔ ＇ ， ｎ１ ｔ ｃ ｆ Ｈｎｃ ｘ０
：
资及产 品成本的问题。而对于一个 优化项 目而言 ， 需解 决两个 问题 ， 一是根据实 际问题建立合理 的数学模 型 ， 二是数学模学 的求解 。反应器的优化设计中 ， 需要对模
型进行求导运算 ， 若问题较为复杂 ， 求导则变得异常 困 难。利用 ＭＡ Ｌ Ｂ中的 ｆ ｉｓａ ｈ命令 ， ＴＡ ｍ ｎｅｒ ｃ 可以对问题进 行无约束优化 ， 使得优 化问题大大简化 。 优化模 型的变形及 ｆ ｉｓａｃ ｍ ｎｅｒｈ命令的调用格
｛ｇ（ Ｘ）≤ ０ ｌ ） ０ ｈ（
例如求 ｍ ｎ（ ）为 最优化 问题 的标 准型 ； 果求 ｉ ｘ， ｆ 如 ｍ ｘ（）则应根据 实际情况将 问题 转化为最优化 问题 ａｆｘ ，
循环 科
Ｆ 、 、
图 １ 具 有 循 环操 作 的 平推 流 反 应 器 示意 图
（ ） 一 具有循环操作的平推流反应器的基础算式 在平推流反应器进 口处对组分 Ａ进行质量恒算 ：
应器体积 。
－ ｊ
㈦
（） ４
运用式（ ） ４ 计算反应器的体积 ， 将反应器体积 作 为 目标 函数 ， ｆ ｉｓａ ｈ命令计算最佳的循环 比。计 用 ｍ ｎｅｒ ｃ
算过程如图 ２ 所示 。
１０ ３－
－
【 专题研讨 】
三、 全混流反应器与平推流反应器 串联 （ ） 一 具有循环操作 的平推流反应器的基础算式 在全混流反应器 中 ， Ａ组分进行质量恒算 ： 对
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m a t l a b在优化设计中的应用The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020Matlab 在优化设计中的应用摘 要常见的优化问题包括线性规划、无约束优化、约束优化、最下二乘优化、多目标规划等。
本文研究了matlab 在这些常见优化问题中的应用及求解。
在进行研究本课题之前，我们先通过网络、电子书刊等各种有效渠道获取我们所需信息，在充分了解与熟练掌握了各种优化问题的具体特点及性质后，我们给出了关于如何用matlab 进行多类优化问题的求解基本方法，在此前提下，为了体现该软件在这些优化领域的实际应用效果，我们结合若干个优化问题的实例进行分析、建模、以及运用matlab 编程求解，在求解过程中，通过得到的精确数据和反应结果的图例，我们了解到matlab 工具箱的功能强大，是处理优化问题的非常方便的编程工具。
关键词：matlab 优化问题二、基本概念线性规划线性规划是优化的一个重要分支。
它在理论和算法上都比较成熟，在实际中有广泛的应用。
例如数学表达形式：⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=≥=+++=+++=++++++n i x b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a t s x c x c x c i m n mn m m n n n n nn ,,2,1,0..min 221122222121112121112211在MTLAB 提供的优化工具箱中，解决规划的命令是linprog ,它的调用格式如下，),,(b A c linprog x =求解下列形式的线性规划：⎩⎨⎧≤bAx t s x c T ..min ),,,,(beq Aeq b A c linprog x =求解下面形式的线性规划：⎪⎩⎪⎨⎧⎩⎨⎧=•≤beq x Aeq b Ax t s x c T ..min若没有不等式约束b Ax ≤，则只需命令[][],==b A 。
),,,,,,(ub lb beq Aeq b A c linprog x =求解下面形式的线性规划：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎪⎩⎪⎨⎧≤≤=•≤ub x lb beq x Aeq b Ax t s x c T ..min 若没有不等式约束b Ax ≤，则只需令[][],==b A ；若只有下界约束，则可以不用输入ub 。
无约束优化算法对于无约束优化问题，已经有许多有效的算法。
这些算法基本都是迭代法，它们都遵循下面的步骤：① 选取初始点x 0 ，一般来说初始点越靠近最优解越好；② 如果当前迭代点x k 不是原问题的最优解，那么就需要找一个搜索方向p k ，使得目标函数f （x ）从x k 出发，沿方向p k 有所下降；③ 用适当的方法选择步长a k （≥0），得到下一个迭代点x k+1=x k +a k p k ；④ 检验新的迭代点xk+1是否为原问题的最优解，或者是否与最优解的近似误差满足预先给定的容忍度。
单变量约束优化问题单变量约束优化问题的标准形式为⎩⎨⎧<<b x a t s x f ..)(min 即为求目标函数在区间（a ，b ）上的极小点。
最小二乘法优化最小二乘优化时一类非常特殊的优化问题，它在实际中，尤其是在处理一些曲线拟合问题、线性方程组无解时的近似解等问题，用的非常多。
最小二乘优化问题的目标函数一般为若干个函数的平方和，即：()∑=∈≅m i n R x x f x F 121)(min多目标规划问题在大多数的优化、中，都将多目标规划的一般形式表述为：()()()[]T p x f x f x f x F 21)(min = ()()⎩⎨⎧===≥ni x h m i x g t s i i ,,2,1,0,,2,1,0.. 其中，()x f i 、()x g i 、()x h i 既可以为线性函数，也可以为非线性函数。
三、基本方法对于解决那些常见优化问题，基本思路将在解题过程中得到体现。
我们给出具体一些建模实例来体现基本算法：就下列命令求下面分段函数的极小值点。
()⎪⎩⎪⎨⎧-<++≤≤-+->+-=1,3411,11,56222x x x x x x x x x f解：首先编写目标函数的M 文件如下：end x x y elsex y x x elseif x x y x if x example y function ;342;121&1;5621)(78++=+-=<=->=+-=>=*∧∧*∧然后为了分析直观，利用MTLAB 画出目标函数的图像，步骤如下：>> x=-5::5;>> n=length(x)n =1001>> for i=1:1001y(i)=example8_7(x(i));end对于下面的线性规划问题：min –x1-3x2. ⎪⎩⎪⎨⎧≥≤=-≤+02,18221621x x x x x x先利用图解法求其最优解，然后利用优化工具箱中的linprog 命令求解。
解 〈图解法〉先利用MATLAB 画出该线性规划的可行集及目标函数等值线：>>clear>>syms x1 x2>>f=-x1-3*x2;>>c1=x1+x2-6;>>c2=-x1+2*x2-8;>>ezcontourf(f)>>axis([0 6 0 6])>>hold on>>ezplot(c1)>>ezplot(c2)>>legend('f 等值线','x1+x2-6=0','-x1+2*x2-8=0')>>title('利用图解法求线性规划问题'）>>gtext('x')运行结果如下图：从上图中可以看出可行集的顶点x （4/3,14/3）即为线性规划的最优解，它也是两个线性约束的交点。
求解下面的最小二乘优化问题：2221mind Cx - ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤≤-≤≤-≤++-≤++225,513212..321321321x x x x x x x x x t s 其中⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=101,023101210d C程序输入及结果>> clearA=[1 2 1;-2 1 3];b=[1 1]';C=[0 -1 2;1 0 -1;-3 2 0];d=[1 0 1]';lb=[-5 -5 -2]';ub=[5 5 2]';Aeq=[];beq=[];[x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda]=lsqlin(C,d,A,b,Aeq,beq,lb,ub) Warning:Large-scale method can handle bound constraints only;switching to medium-scale method.Warning: Large-scale method can handle bound constraints only;using medium-scale method instead.> In lsqlin at 249Optimization terminated.x = %最优解resnorm = %残差向量2-范数的平方，即reanorm=norm（residual）^2 residual = %残差向量exitflag =1 %函数收敛到最优解output =iterations: 4 %迭代4次algorithm: 'medium-scale: active-set' %调用的积极集算法firstorderopt: []cgiterations: []message: 'Optimization terminated.'lambda = %Lagrange 乘子lower: [3x1 double]upper: [3x1 double]eqlin: [0x1 double]ineqlin: [2x1 double]ineqlin:[2xl double]求下面优化问题的最优解，并求出相应的梯度、Hessian 矩阵以及Lagrang 乘子。
()()222112min -+-x x⎩⎨⎧≥+--≥+-020..21221x x x x t s 解 现将该优化问题转化为下面的标准形式：()()222112min -+-x x⎩⎨⎧≤+≤-20..21221x x x x t s 编写目标函数的M 文件如下：function y=example8_9(x)y=(x(1)-2)^2+(x(2)-1)^2;function [c1,c2]=nonlin(x)c1=x(1)^2-x(2);c2=[];clearA=[1 1];b=2;Aeq=[];beq=[];lb=[];ub=[];x0=[0 0]';[x,fval,exitflag,output,lambda,g,H]=fmincon(@example8_9,x0,Aeq,beq,lb,ub,@n onlin)Warning £ºLarge-scale £¨trust region £©method does not currently solve this type of problem£¬switching to medium-scale£¨line search£©¡£四、实际应用V 带轮优化设计提出问题：设计带式输送机传动装置上的普通V 带传动，已知电动机额定功率P=4Kw ，转速n1=1440r/min ，传动比i=3，采用A 型V 带，每天工作不超过10小时，设计带根数尽量少，带轮直径和中心距尽量小的方案。
数学模型建立（1）设计变量：V 带传动的独立设计变量是小带轮直径和带的基准长度 即X=[1x ，2x T ]=[ 1d d ，d L T ]（2）目标函数包括三个分目标：a ．小带轮直径 min 1f （X ）=1d d =1xb ．中心距 min 2f （X ）=a=1a +221a a -其中，1a =d L /4-π（i+1）1d d /8，2a =（i-12)21d d /8c ．带的根数 min 3f （X ）=z=A K P/(0P +0P ∆)αK L K（3）约束条件小带轮直径不小于推荐的A 型带轮最小直径mm d 100min = 即=)(1X g 11min 100x d d d -=-≤0带速不超过最大带速s m v /25max =即02560000/60000/)(1max 12≤-=-=n d v n d X g d d ππ小带轮包角大于。