mpc演算法

1. mpc演算法每一步迭代的計算時間怎麼獲取

1、使用編程語言的計時功能：在實現MPC演算法的程序中，可以使胡或用編程笑毀語言提供的計時功能來記錄每一步迭代的計算時間。以Python語言為褲升伍例，可以使用time庫中的time()函數來獲取當前時間，然後在每一步迭代開始和結束時分別調用該函數來計算時間差，從而獲取每一步迭代的計算時間。
2、使用專業的性能分析工具：為了更加准確地獲取MPC演算法每一步迭代的計算時間，可以使用專業的性能分析工具，例如IntelVTune、AMDCodeXL等。這些工具可以對程序進行全面的性能分析，包括每一步迭代的計算時間、內存佔用、CPU利用率等，並且可以生成詳細的性能報告，幫助用戶優化程序性能。

2. mpc為什麼不能動態避障

MPC的計算量較大，運行速度較慢，從而使其難以用來動態避障。
MPC指的是模型預測畢備控制。MPC是一種高級控制方法，它可以對未來的控制行為差叢進行優化，以滿足各種約束條件。MPC的優勢在於它可以考慮到系統參數的變化和不確定性等因素。然而，相比其他控制演算法，MPC的計算量較大，運行速度較慢，從而使其難以用來動態避障。動態避障需要實時高效的障礙物檢測和規劃手慶毀路徑的能力，這對於MPC演算法來說是一項挑戰。現有的計算機視覺和深度學習技術可以實現實時的障礙物檢測，但在MPC中需要集成的路徑規劃演算法應該也能夠快速運行以響應檢測到的障礙物。
此外，MPC還可能需要對車輛的動力學和運動約束進行建模，這意味著需要更多的感測器和對車輛運動的更多理解。
雖然MPC不是最好的選擇來實現動態避障，但它可以在包括自動駕駛在內的其他應用中發揮重要作用。

3. spaceclaim梁單元和面如何連接

雖說現在workbench憑借其各方面優勢受到了大多初次接觸ansys用戶的青睞,但是有時候回到經典界面深入了解下一些設置背後的方法和原理時,或許會對workbench有更加深入的了解。出於此意,因此後面一段時間我會就一些簡單的問題在經典界面進行說明與比較,希望對在這些方面有疑惑的朋友有所幫助。

本篇主要說的是如掘乎何在ansys中實現梁單元與實體單元的連接,作為在公眾號這個平台寫的第一篇文章,雖然網上也可以找到很多介紹這一方面的文章,但是還是那句話:值得回味。居然回味了,就一定要在自己以前的理解上產生新的認識。

問題的提出

下面是一個簡絕鬧易的分析模型,所做的處理僅僅是將梁單元(beam188)與實體單元(solid185)的重合節點進行自由度耦合


點擊solve後出現以下錯誤:


意譯過來是:模型約束不足(例如節點2687的x方向旋轉自由度)

通過搜尋,很容易找到2687正好是樑上的一個節點。那麼已經將梁單元節點和實體單元節點的自由度都耦合上了,為什麼不能計算呢?

問題的回答

解決該問題需要知道兩點:①梁單元的每個節點有六個自由度(不考慮翹曲自由度),而實體單元的節點僅有三個自由度②自由度耦合依據就低原則。

這兩點就說明梁節點與實體單元節點進行耦合時,以實體單元的自由度為標准進行耦合,因此梁單元的三個轉動並未受到約束(就算是直接使用實體單元的節點進行梁單元建模,同樣和耦合自由度一樣就低原則)。那麼我們就可以說兩者相連只能傳遞三個方向的位移自由度。

當然有人可能會疑惑,自己並沒有在轉動方向上施加力,因此也不會導致轉動方向位移的問題?為什麼實體單元只有三個自由度而不是六個?這些問題如果讀者有興趣的話可以發表意見。

解決方案

針對上述問題,ansys自然也有相應的解決對策。主要有十字梁判宏悉法,剛性區法,自由度耦合以及mpc方法。不過今天主要就對mpc法進行說明,該方法相比其他方法來說主要有三大優勢①操作方便,利用接觸向導快速完成②不要求節點連續性③適用於大部分單元的連接問題,適用性更廣。

mpc演算法簡介

Mpc(Multi-Point Constraint)也即多點約束演算法,他通過內部生成的約束方程在接觸面上保證協調。該方法可以用於實體,殼體和梁單元之間和本身的連接,並且可以在大變形下使用,但是僅適用於綁定接觸與無分離接觸。

軟體實現

官方給出的梁與實體的裝配是將梁的端點作為控制節點來控制實體單元的面節點。但是實際上這種方法並不會比直接建立剛性區方便到哪去,並且控制節點選擇不好的話可能會擴大受力區域,因此這里我推薦一種更為便捷的方法,而且具有一定的精度。該方法類似於殼與實體的裝配,這里只是將梁作為接觸面,實體面作為目標面進行mpc裝配,具體流程如下:


上述操作完成以後進入optional setting面板設置相應參數

4. mpc怎麼算

mpc演算法是模型預測控制演算法。一種進階過程式控制制方法，自1980年以來開始在化工煉油等過程工業得到應用，並已應用於經濟領域；MPC是一種多變數控制策略，它包括：過程內環的動態模型；受控數量的歷史值；預測區間上的最優值方程j，從上述量中可以得到最優控塵弊制量。

5. 卡爾曼濾波和mpc區別

卡爾曼濾波和MPC（Model Predictive Control）是兩種經典的控制演算法，它們的應用場景不同，且具有不同的控制目標。

卡爾曼濾波主要用於估計狀態變數，屬於一種基於貝葉斯理論的最優估計演算法。它通過對觀測數據和系統模型進行融合，可以及時地估計出系統的狀態，並降低因雜訊等因素引起的測量誤差。卡爾曼濾波廣泛應用於導航、目標跟蹤、機器人等系統領域。

MPC主要用於動態系統的控制，通過對未來一段時間內的狀態變數進行預測，使得控制器可以快速、准確地響應變化的環境。MPC在每個采樣周期內都會對未來一段時間內的系統狀態進行預測，並計算出一個優化控制輸入搏凳，以使得系基爛旅統在未來的時間內達到預期的控制目標。MPC廣泛應用於工業生產、交通運輸歷如、電力系統等領域。

因此，卡爾曼濾波和MPC雖然都是控制領域中的經典演算法，但它們的應用場景和控制目標不同，需要根據實際情況選擇合適的演算法。

6. mpc演算法為什麼用增量

因為在預測時域內的狀態量和輸出量都可以通過系統當前的狀態量和控制時域內的控制增量計算得到

7. ansys中接觸分析演算法怎麼設置

在ANSYS Classic中可以用「Contact Pair」（接觸對），昌模或者點約束(MPC)演算法，通過方程進行約束。MPC 演算法適用於面對面、點對面的接觸單元。使用該方法時，晌粗ANSYS 會根據接觸運動
建立 MPC 方程。內部 MPC 方法能夠克服傳統接觸法則和其他多點約束方法的缺點。若與
粘結接觸結合使用，MPC 方法可簡化下列形式的接觸裝配和運動約束：固-固裝配、殼-殼裝
配、殼-固裝配、梁-固裝配、剛性面約束以及任意麵的載荷分布。

另外，在ANSYS Workbench中在接觸區域控制的接觸類型設定中，可以模擬的接觸類型：
固結（Bonded），即完全綁定，無摩擦也無滑動。
不分離（No separation），和固結類似，不過在小耐謹緩范圍內允許無摩擦的滑動。
無摩擦（Frictionless），部件之間摩擦系數為 0，允許法相分離。
粗糙（Rough），與無摩擦類型相似，只是部件之間不允許接觸滑動。
有摩擦的（Frictional），部件之間會因摩擦系數而產生剪切力。

8. 什麼是MPC模式

MPC是國外興起的一種全新的獵頭模式沒讓，即Most placeable candidate 也就是優質候選人。說白了這就是敲開客戶大門的敲門磚，通過這種方式去發展客戶，讓客戶了解獵頭公司的優勢。

這種模式是從PS模式中分化出來的。這種模式最適合某些候選人很稀缺的領域，比如AI，大數據，演算法，無人駕駛，區塊鏈，物聯網等新興領域，候選人很少，客戶需求旺盛。某些高精尖的領域也適合這種模式，比如醫葯研發科學家，投資高管，外資資深律師等等。

MPC模式這一趨勢最初興起於歐美獵頭公司，MPC(Mostplaceablecandidate)是相對於KA(Keyaccount)模式來叫的。簡單來說，MPC模式是以服務候選人為核心，KA模式是以服務客戶為核心。

(8)mpc演算法擴展閱讀：

在中國大部分獵頭公司依然都是KA模式的，採用KA模式的獵頭公司，注重與企業客戶的關系，力爭與客戶建立夥伴級合作關系族察派，只要有招聘需求。

不論哪個崗位，行政，管理，財務，人事，市場，銷售，研發……統統拿來，他們都能做。在傳統的獵頭服務中，獵頭顧問認為每年搞定10幾個也是不錯的收入。

相對於採用MPC模式的獵頭公司來說，每個獵頭顧問有自己的人才庫，從開始獵頭的第一天開始就不斷的維護自己的人才庫，淘汰差的，加入新的。

MPC模式的獵頭公司一般是只專注於某個領域內的高級人才。人才庫中都是專業性比較強的人才。而中國唯一一家只專注於建築行業的易建100獵頭機構就是只為建築行業的人才服務的。

參考資料來源兆賀：網路-獵頭公司

9. 比亞迪海豚字母MPC是什麼意思

MPC是模型預測控制模塊。
汽車MPC是模型預測控制模塊。是一種更加復雜的控制器，它非常依賴於數學優化。MPC一般分為三個步驟，建立車輛模型，利用優化引擎計算有限范圍時間內的控制輸入，執行第一組控制輸入。汽車MPC模塊是一個重復的過程，它計算一系列控制輸入，並優化改序列。但MPC控制器實際只實現了序列中的第一組控制輸入，然後控制器再次重復該循環。
MPC是模型預測控制演算法，在車輛運動跟蹤軌跡的控制中發揮很大的優勢。MPC演算法和LQR的公式非常接近，其表達式是離散的，函數是有邊界的演算法中稱之為約束條件，現實生活中，求出的解必須要對其進行限制那車速舉例，你不可能讓車子跑出500km/h，這就是約束條件。

10. MPC——理論知識（1）

    模型閉穗預測控制重構了追蹤軌跡作為優化問題的任務。優化問題的解決方案是最佳的軌跡。模型預測控制涉及模擬不同的執行器輸入，預測最終的軌跡並以最小的成本選擇該軌跡。當前狀態和參考軌跡是已知的。在每個時間步驟中，制動器輸入被優化以便最小化預測軌跡的成本。一旦找到最低成本的軌跡，執行第一組致動器命令，其餘部分被丟棄，並且在計算新的最佳軌跡時在每個時間步重復。

（1）預測模型：預測模型是模型預測控制的基礎。主要功能是根據對象的歷史信息和未來輸入，預測系統未來的輸出。對於模型預測的形式沒有嚴格的限定，狀態方程、傳遞函數這類傳統的模型都可以作為預測模型。對於線性穩定系統，階躍響應、脈沖響應這類非參數模型，也可以直接作為預測模型使用。

（2）滾動優化：預測模型控制通過某一性能指標的最優來確定控製作用，但優化不是一次離線進行，而是反復在線進行的。這就是滾動優化的含義，也是模型預測控制區別於傳統最優控制的根本點。

（3）反饋校正：在新的采樣時刻，首先檢測對象的實際輸出，並利用這一實時信息對基於模型的預測結果進行修正，然後進行新的優化。

控制過程中始終存在一條期望軌跡。以時刻k作為當前時刻（坐標系縱軸所在的位置），控制器結合當前的測量值和預測模型，預測系統未來一段時域內 （也被稱為預測時域）系統的輸出，如曲線2所示。通過求解滿足目標函數的以及各種約束的優化問題，得到控制時域 內一系列的控制序列，如圖中矩形波4所示（從坐標系縱軸開始），並將該控制序列的第一個元素作為受控對象的實際控制量。當下一個時刻k+1時，重復上述過程，如此滾動地完成一個個帶約束的優化問題，以實現對被控對象的持續控制。

  根據所採用模型的不同，模型預測控制主要包括動態矩陣控制（DMC）、模型演算法控制（MAC）、廣義預測控制（GPC）等。同時，在現代控制理論中廣泛使用的狀態空間模型，同樣可以應用於模型預測控制中。

（1）預測方程

首先考慮以下的離散線性化模型：

設定

可以得到一個新的狀態空間表達式：

                   

其中

所以

可得：

為了進一步簡化計算，做出如下假設：

如果系統預測時域為 ，控制時域為 ，那麼預測時域內的狀態量和系統輸出量可以用以下算式計算:

為了使整個關系更加明確，將系統未來時刻的輸出以矩陣的形式表達：

式中：

通過上式可以清楚看到，在預測時域內的狀態量和輸出量都可以通過系統當前的狀態量 和控制時域內的控制增量 計算得到。這也就是模型預測控制演算法中「預測」功能的實現。

（2）優化求解

    實際上，系統的控制增量是未知的搏仿，只有通過設定合適的優化目標，並對其進行求解，才能得到控制時域內的控制序列。

可以把控制增量作為目標函數的狀態量，優化目標函數如下形式：

其中，第一項反映了系統對參考軌線的跟隨能力，第二項反映了對控制量平穩變化的要求。Q和R為權重矩陣，整個表達式的功能是使系統能夠盡快且平穩地跟蹤上期基態纖望的軌跡。同時，在實際控制系統中，往往需要滿足系統狀態量以及控制量的一些約束，一般如下：

控制量約束：

控制量約束：

輸出約束：

上面三個公式，形成了一個完整的優化目標表達式。通過求解這個帶約束條件的優化目標，就能得到未來一段時間的控制序列。然而，由於系統的模型是實時改變的，並不能保證每個時刻該優化目標都能得到可行解。因此，有必要對優化目標進行相應的處理。比普遍並且證明有效的方式是在優化目標中加入鬆弛因子，如下所示：

式中， 為權重系數， 為鬆弛因子。

將系統輸出的狀態空間表達式代入優化目標式，並且將預測時域內的輸出量偏差表示為：

經過相應的矩陣計算， 可以將優化目標調整為：

式中：

在式中， 為常量，因此模型預測控制在每一步的帶約束優化求解問題都等價於求解如下的二次規劃問題：

（3）反饋機制

    在每個控制周期內完成對上式的求解後，得到了控制時域內的一系列控制輸入增量：

    根據模型預測控制的基本原理，將該控制序列中的第一個元素作為實際的控制輸入增量作用於系統，即：

    系統執行這一控制量直到下一時刻。在新的時刻，系統根據狀態信息重新預測下一段時域的輸出，通過優化過程得到一個新的控制增量序列。如此循環，直到系統完成控制過程。