matlab 四分之一非线性车辆参数蒙特卡洛方法优化

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1、内容简介


547-可以交流、咨询、答疑

2、内容说明

3、仿真分析

clear
clc
close all
currentFolder = pwd;
addpath(genpath(currentFolder));
rng default
ms=240;       % 车身质量(kg)
mu=36;        % 悬挂质量(kg)
L=100;
Gq=256*10^(-6);
nq=0.011;
n0=0.1;
u=10;
t=L/u;
t1=1./(u.*n0)./20;  %采样周期 
iter=5;

for i=1:iter
    disp(['运行到了第 ' num2str(i) ' 次'])
    sim('model_4MonteCarlo.mdl');
    CS(i)=cs(end);
    XJ(i)=xj(end);
    LT(i)=lt(end);

    K1s(i)=ks;
    K2s(i)=ku;
    C1s(i)=c;
    Ks(i)=K;
    ps(i)=p;
end

x1_1 = corr(CS',K1s')
x1_2 = corr(CS',K2s')
x1_3 = corr(CS',C1s')
x1_4 = corr(CS',Ks')
x1_5 = corr(CS',ps')
disp('-----------')
x2_1 = corr(XJ',K1s')
x2_2 = corr(XJ',K2s')
x2_3 = corr(XJ',C1s')
x2_4 = corr(XJ',Ks')
x2_5 = corr(XJ',ps')
disp('-----------')
x3_1 = corr(LT',K1s')
x3_2 = corr(LT',K2s')
x3_3 = corr(LT',C1s')
x3_4 = corr(LT',Ks')
x3_5 = corr(LT',ps')
figure
bar([x1_1 x1_2 x1_3 x1_4 x1_5])
xticklabels('K1s','K2s','C1s','Ks','ps')
title CS

figure
bar([x2_1 x2_2 x2_3 x2_4 x2_5])
xticklabels('K1s','K2s','C1s','Ks','ps')
title XJ

figure
bar([x3_1 x3_2 x3_3 x3_4 x3_5])
xticklabels('K1s','K2s','C1s','Ks','ps')
title LT

save('Result12.mat','K1s','K2s','C1s','Ks','ps','CS','XJ','LT');
load('Result12.mat')
figure;
subplot(6,4,1);
hist(CS); 
subplot(6,4,2);
hist(XJ); 
subplot(6,4,3);
hist(LT); 

subplot(6,4,1+4);
plot(CS,K1s,'b.');ylabel('K1');
subplot(6,4,1+4*2);
plot(CS,K2s,'b.');ylabel('K2');
subplot(6,4,1+4*3);
plot(CS,C1s,'b.');ylabel('C1');
subplot(6,4,1+4*4);
plot(CS,ps,'b.');ylabel('p');
subplot(6,4,1+4*5);
plot(CS,Ks,'b.');ylabel('K');xlabel('cs');

subplot(6,4,2+4);
plot(XJ,K1s,'b.');
subplot(6,4,2+4*2);
plot(XJ,K2s,'b.');
subplot(6,4,2+4*3);
plot(XJ,C1s,'b.');
subplot(6,4,2+4*4);
plot(XJ,ps,'b.');
subplot(6,4,2+4*5);
plot(XJ,Ks,'b.');xlabel('xj');

subplot(6,4,3+4);
plot(LT,K1s,'b.');
subplot(6,4,3+4*2);
plot(LT,K2s,'b.');
subplot(6,4,3+4*3);
plot(LT,C1s,'b.');
subplot(6,4,3+4*4);
plot(LT,ps,'b.');
subplot(6,4,3+4*5);
plot(LT,Ks,'b.');xlabel('lt');

subplot(6,4,4+4);
hist(K1s);
subplot(6,4,4+4*2);
hist(K2s);
subplot(6,4,4+4*3);
hist(C1s);
subplot(6,4,4+4*4);
hist(ps);
subplot(6,4,4+4*5);
hist(Ks);
 

 

 

 

 

4、参考论文


 

以上是关于matlab 四分之一非线性车辆参数蒙特卡洛方法优化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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