mpc算法

1. mpc算法每一步迭代的计算时间怎么获取

1、使用编程语言的计时功能：在实现MPC算法的程序中，可以使胡或用编程笑毁语言提供的计时功能来记录每一步迭代的计算时间。以Python语言为裤升伍例，可以使用time库中的time()函数来获取当前时间，然后在每一步迭代开始和结束时分别调用该函数来计算时间差，从而获取每一步迭代的计算时间。
2、使用专业的性能分析工具：为了更加准确地获取MPC算法每一步迭代的计算时间，可以使用专业的性能分析工具，例如IntelVTune、AMDCodeXL等。这些工具可以对程序进行全面的性能分析，包括每一步迭代的计算时间、内存占用、CPU利用率等，并且可以生成详细的性能报告，帮助用户优化程序性能。

2. mpc为什么不能动态避障

MPC的计算量较大，运行速度较慢，从而使其难以用来动态避障。
MPC指的是模型预测毕备控制。MPC是一种高级控制方法，它可以对未来的控制行为差丛进行优化，以满足各种约束条件。MPC的优势在于它可以考虑到系统参数的变化和不确定性等因素。然而，相比其他控制算法，MPC的计算量较大，运行速度较慢，从而使其难以用来动态避障。动态避障需要实时高效的障碍物检测和规划手庆毁路径的能力，这对于MPC算法来说是一项挑战。现有的计算机视觉和深度学习技术可以实现实时的障碍物检测，但在MPC中需要集成的路径规划算法应该也能够快速运行以响应检测到的障碍物。
此外，MPC还可能需要对车辆的动力学和运动约束进行建模，这意味着需要更多的传感器和对车辆运动的更多理解。
虽然MPC不是最好的选择来实现动态避障，但它可以在包括自动驾驶在内的其他应用中发挥重要作用。

3. spaceclaim梁单元和面如何连接

虽说现在workbench凭借其各方面优势受到了大多初次接触ansys用户的青睐,但是有时候回到经典界面深入了解下一些设置背后的方法和原理时,或许会对workbench有更加深入的了解。出于此意,因此后面一段时间我会就一些简单的问题在经典界面进行说明与比较,希望对在这些方面有疑惑的朋友有所帮助。

本篇主要说的是如掘乎何在ansys中实现梁单元与实体单元的连接,作为在公众号这个平台写的第一篇文章,虽然网上也可以找到很多介绍这一方面的文章,但是还是那句话:值得回味。居然回味了,就一定要在自己以前的理解上产生新的认识。

问题的提出

下面是一个简绝闹易的分析模型,所做的处理仅仅是将梁单元(beam188)与实体单元(solid185)的重合节点进行自由度耦合


点击solve后出现以下错误:


意译过来是:模型约束不足(例如节点2687的x方向旋转自由度)

通过搜寻,很容易找到2687正好是梁上的一个节点。那么已经将梁单元节点和实体单元节点的自由度都耦合上了,为什么不能计算呢?

问题的回答

解决该问题需要知道两点:①梁单元的每个节点有六个自由度(不考虑翘曲自由度),而实体单元的节点仅有三个自由度②自由度耦合依据就低原则。

这两点就说明梁节点与实体单元节点进行耦合时,以实体单元的自由度为标准进行耦合,因此梁单元的三个转动并未受到约束(就算是直接使用实体单元的节点进行梁单元建模,同样和耦合自由度一样就低原则)。那么我们就可以说两者相连只能传递三个方向的位移自由度。

当然有人可能会疑惑,自己并没有在转动方向上施加力,因此也不会导致转动方向位移的问题?为什么实体单元只有三个自由度而不是六个?这些问题如果读者有兴趣的话可以发表意见。

解决方案

针对上述问题,ansys自然也有相应的解决对策。主要有十字梁判宏悉法,刚性区法,自由度耦合以及mpc方法。不过今天主要就对mpc法进行说明,该方法相比其他方法来说主要有三大优势①操作方便,利用接触向导快速完成②不要求节点连续性③适用于大部分单元的连接问题,适用性更广。

mpc算法简介

Mpc(Multi-Point Constraint)也即多点约束算法,他通过内部生成的约束方程在接触面上保证协调。该方法可以用于实体,壳体和梁单元之间和本身的连接,并且可以在大变形下使用,但是仅适用于绑定接触与无分离接触。

软件实现

官方给出的梁与实体的装配是将梁的端点作为控制节点来控制实体单元的面节点。但是实际上这种方法并不会比直接建立刚性区方便到哪去,并且控制节点选择不好的话可能会扩大受力区域,因此这里我推荐一种更为便捷的方法,而且具有一定的精度。该方法类似于壳与实体的装配,这里只是将梁作为接触面,实体面作为目标面进行mpc装配,具体流程如下:


上述操作完成以后进入optional setting面板设置相应参数

4. mpc怎么算

mpc算法是模型预测控制算法。一种进阶过程控制方法，自1980年以来开始在化工炼油等过程工业得到应用，并已应用于经济领域；MPC是一种多变量控制策略，它包括：过程内环的动态模型；受控数量的历史值；预测区间上的最优值方程j，从上述量中可以得到最优控尘弊制量。

5. 卡尔曼滤波和mpc区别

卡尔曼滤波和MPC（Model Predictive Control）是两种经典的控制算法，它们的应用场景不同，且具有不同的控制目标。

卡尔曼滤波主要用于估计状态变量，属于一种基于贝叶斯理论的最优估计算法。它通过对观测数据和系统模型进行融合，可以及时地估计出系统的状态，并降低因噪声等因素引起的测量误差。卡尔曼滤波广泛应用于导航、目标跟踪、机器人等系统领域。

MPC主要用于动态系统的控制，通过对未来一段时间内的状态变量进行预测，使得控制器可以快速、准确地响应变化的环境。MPC在每个采样周期内都会对未来一段时间内的系统状态进行预测，并计算出一个优化控制输入搏凳，以使得系基烂旅统在未来的时间内达到预期的控制目标。MPC广泛应用于工业生产、交通运输历如、电力系统等领域。

因此，卡尔曼滤波和MPC虽然都是控制领域中的经典算法，但它们的应用场景和控制目标不同，需要根据实际情况选择合适的算法。

6. mpc算法为什么用增量

因为在预测时域内的状态量和输出量都可以通过系统当前的状态量和控制时域内的控制增量计算得到

7. ansys中接触分析算法怎么设置

在ANSYS Classic中可以用“Contact Pair”（接触对），昌模或者点约束(MPC)算法，通过方程进行约束。MPC 算法适用于面对面、点对面的接触单元。使用该方法时，晌粗ANSYS 会根据接触运动
建立 MPC 方程。内部 MPC 方法能够克服传统接触法则和其他多点约束方法的缺点。若与
粘结接触结合使用，MPC 方法可简化下列形式的接触装配和运动约束：固-固装配、壳-壳装
配、壳-固装配、梁-固装配、刚性面约束以及任意面的载荷分布。

另外，在ANSYS Workbench中在接触区域控制的接触类型设定中，可以模拟的接触类型：
固结（Bonded），即完全绑定，无摩擦也无滑动。
不分离（No separation），和固结类似，不过在小耐谨缓范围内允许无摩擦的滑动。
无摩擦（Frictionless），部件之间摩擦系数为 0，允许法相分离。
粗糙（Rough），与无摩擦类型相似，只是部件之间不允许接触滑动。
有摩擦的（Frictional），部件之间会因摩擦系数而产生剪切力。

8. 什么是MPC模式

MPC是国外兴起的一种全新的猎头模式没让，即Most placeable candidate 也就是优质候选人。说白了这就是敲开客户大门的敲门砖，通过这种方式去发展客户，让客户了解猎头公司的优势。

这种模式是从PS模式中分化出来的。这种模式最适合某些候选人很稀缺的领域，比如AI，大数据，算法，无人驾驶，区块链，物联网等新兴领域，候选人很少，客户需求旺盛。某些高精尖的领域也适合这种模式，比如医药研发科学家，投资高管，外资资深律师等等。

MPC模式这一趋势最初兴起于欧美猎头公司，MPC(Mostplaceablecandidate)是相对于KA(Keyaccount)模式来叫的。简单来说，MPC模式是以服务候选人为核心，KA模式是以服务客户为核心。

(8)mpc算法扩展阅读：

在中国大部分猎头公司依然都是KA模式的，采用KA模式的猎头公司，注重与企业客户的关系，力争与客户建立伙伴级合作关系族察派，只要有招聘需求。

不论哪个岗位，行政，管理，财务，人事，市场，销售，研发……统统拿来，他们都能做。在传统的猎头服务中，猎头顾问认为每年搞定10几个也是不错的收入。

相对于采用MPC模式的猎头公司来说，每个猎头顾问有自己的人才库，从开始猎头的第一天开始就不断的维护自己的人才库，淘汰差的，加入新的。

MPC模式的猎头公司一般是只专注于某个领域内的高级人才。人才库中都是专业性比较强的人才。而中国唯一一家只专注于建筑行业的易建100猎头机构就是只为建筑行业的人才服务的。

参考资料来源兆贺：网络-猎头公司

9. 比亚迪海豚字母MPC是什么意思

MPC是模型预测控制模块。
汽车MPC是模型预测控制模块。是一种更加复杂的控制器，它非常依赖于数学优化。MPC一般分为三个步骤，建立车辆模型，利用优化引擎计算有限范围时间内的控制输入，执行第一组控制输入。汽车MPC模块是一个重复的过程，它计算一系列控制输入，并优化改序列。但MPC控制器实际只实现了序列中的第一组控制输入，然后控制器再次重复该循环。
MPC是模型预测控制算法，在车辆运动跟踪轨迹的控制中发挥很大的优势。MPC算法和LQR的公式非常接近，其表达式是离散的，函数是有边界的算法中称之为约束条件，现实生活中，求出的解必须要对其进行限制那车速举例，你不可能让车子跑出500km/h，这就是约束条件。

10. MPC——理论知识（1）

    模型闭穗预测控制重构了追踪轨迹作为优化问题的任务。优化问题的解决方案是最佳的轨迹。模型预测控制涉及模拟不同的执行器输入，预测最终的轨迹并以最小的成本选择该轨迹。当前状态和参考轨迹是已知的。在每个时间步骤中，制动器输入被优化以便最小化预测轨迹的成本。一旦找到最低成本的轨迹，执行第一组致动器命令，其余部分被丢弃，并且在计算新的最佳轨迹时在每个时间步重复。

（1）预测模型：预测模型是模型预测控制的基础。主要功能是根据对象的历史信息和未来输入，预测系统未来的输出。对于模型预测的形式没有严格的限定，状态方程、传递函数这类传统的模型都可以作为预测模型。对于线性稳定系统，阶跃响应、脉冲响应这类非参数模型，也可以直接作为预测模型使用。

（2）滚动优化：预测模型控制通过某一性能指标的最优来确定控制作用，但优化不是一次离线进行，而是反复在线进行的。这就是滚动优化的含义，也是模型预测控制区别于传统最优控制的根本点。

（3）反馈校正：在新的采样时刻，首先检测对象的实际输出，并利用这一实时信息对基于模型的预测结果进行修正，然后进行新的优化。

控制过程中始终存在一条期望轨迹。以时刻k作为当前时刻（坐标系纵轴所在的位置），控制器结合当前的测量值和预测模型，预测系统未来一段时域内 （也被称为预测时域）系统的输出，如曲线2所示。通过求解满足目标函数的以及各种约束的优化问题，得到控制时域 内一系列的控制序列，如图中矩形波4所示（从坐标系纵轴开始），并将该控制序列的第一个元素作为受控对象的实际控制量。当下一个时刻k+1时，重复上述过程，如此滚动地完成一个个带约束的优化问题，以实现对被控对象的持续控制。

  根据所采用模型的不同，模型预测控制主要包括动态矩阵控制（DMC）、模型算法控制（MAC）、广义预测控制（GPC）等。同时，在现代控制理论中广泛使用的状态空间模型，同样可以应用于模型预测控制中。

（1）预测方程

首先考虑以下的离散线性化模型：

设定

可以得到一个新的状态空间表达式：

                   

其中

所以

可得：

为了进一步简化计算，做出如下假设：

如果系统预测时域为 ，控制时域为 ，那么预测时域内的状态量和系统输出量可以用以下算式计算:

为了使整个关系更加明确，将系统未来时刻的输出以矩阵的形式表达：

式中：

通过上式可以清楚看到，在预测时域内的状态量和输出量都可以通过系统当前的状态量 和控制时域内的控制增量 计算得到。这也就是模型预测控制算法中“预测”功能的实现。

（2）优化求解

    实际上，系统的控制增量是未知的搏仿，只有通过设定合适的优化目标，并对其进行求解，才能得到控制时域内的控制序列。

可以把控制增量作为目标函数的状态量，优化目标函数如下形式：

其中，第一项反映了系统对参考轨线的跟随能力，第二项反映了对控制量平稳变化的要求。Q和R为权重矩阵，整个表达式的功能是使系统能够尽快且平稳地跟踪上期基态纤望的轨迹。同时，在实际控制系统中，往往需要满足系统状态量以及控制量的一些约束，一般如下：

控制量约束：

控制量约束：

输出约束：

上面三个公式，形成了一个完整的优化目标表达式。通过求解这个带约束条件的优化目标，就能得到未来一段时间的控制序列。然而，由于系统的模型是实时改变的，并不能保证每个时刻该优化目标都能得到可行解。因此，有必要对优化目标进行相应的处理。比普遍并且证明有效的方式是在优化目标中加入松弛因子，如下所示：

式中， 为权重系数， 为松弛因子。

将系统输出的状态空间表达式代入优化目标式，并且将预测时域内的输出量偏差表示为：

经过相应的矩阵计算， 可以将优化目标调整为：

式中：

在式中， 为常量，因此模型预测控制在每一步的带约束优化求解问题都等价于求解如下的二次规划问题：

（3）反馈机制

    在每个控制周期内完成对上式的求解后，得到了控制时域内的一系列控制输入增量：

    根据模型预测控制的基本原理，将该控制序列中的第一个元素作为实际的控制输入增量作用于系统，即：

    系统执行这一控制量直到下一时刻。在新的时刻，系统根据状态信息重新预测下一段时域的输出，通过优化过程得到一个新的控制增量序列。如此循环，直到系统完成控制过程。