EE308_LPL_Sprint (D1)

Cwq_kirito 2021-11-20 19:45:37
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Group number07-B
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The Name of TeamLPL
GITHUB PROJECT LINKhttps://github.com/Koumpo101/Programming-language-teaching
 

 

 

Project Progress

MemberCompleted tasksTime(min)Difficulties and Solution
MengZe YuOverall research questions and assignment of tasks70 

WenQi

Chen

Learn back-end knowledge and database building260

Difficulties: 

1. Unfamiliar with the call of each function

2. Don't know how to get the needed API from the open documentation

Solution: According to the document ye'yi'j provided by WeChat

ZhiLin JieLearn back-end knowledge and database building300
SiCai CaoLearn the front-end development of WeChat small program and try to develop the first interface270

Difficulties:Unfamiliar with front-end languages, difficult and slow development

Solution: Learn WeChat development documentation

GuangRong

 

Liu

Download WeChat developer tools, configure environment, learn front-end180

 

 

Progress records

Progress screenshoot

 

 

Burnout Chart

 

 

 

 

 

 

 


Member Contribution

MemeberContribution RateContribution Details
MengZe Yu35%Learn about how to build a database, Blog writing

WenQi

Chen

35%Front-end page design, learning how to make interface
ZhiLin Jie10%Front-end page design, learning how to make interface
SiCai Cao10%Upload codes to Github team repository, assisting in shooting Vlog

GuangRong

 

Liu

10%Shooting daily Vlog, assisting in writing Vlog

UML Diagram

 

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内容概要:本文围绕“基于超局部模型与自抗扰ESO观测器的无模型预测电流控制改进策略”展开研究,提出一种结合超局部模型(ULM)与扩张状态观测器(ESO)的无模型预测电流控制(MFPCC)改进方法,旨在提升永磁同步电机(PMSM)电流环的动态响应性能与抗干扰能力。该策略利用超局部模型对系统行为进行局部逼近,避免依赖精确数学模型,同时引入自抗扰控制中的ESO实时观测并补偿系统内外部扰动,有效抑制参数摄动、负载变化及模型不确定性带来的影响。研究通过Simulink搭建完整的控制系统仿真模型,对传统MFPCC与所提改进策略进行对比分析,验证了新方法在电流跟踪精度、响应速度和鲁棒性方面的优越性。; 适合人群:具备电机控制、现代控制理论及Simulink仿真基础的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高性能电机驱动系统中电流环控制器的设计与优化;②为无模型控制与自抗扰控制的融合应用提供技术参考;③支撑相关课题的仿真验证、论文复现与创新方法研究。; 阅读建议:建议读者结合Simulink仿真模型深入理解控制结构与参数整定过程,重点关注ESO的观测性能与扰动补偿机制,并可通过改变负载条件、参数偏差等工况进行鲁棒性测试,进一步掌握该改进策略的核心优势与适用边界。
内容概要:本文围绕Scratch图形化编程平台,详细阐述了《人体感应灯光系统》这一贴近生活的AI科创作品的设计与教学应用。通过模拟真实智能家居中人体感应灯的工作原理,利用Scratch的侦测、逻辑判断、亮度特效调节等功能,实现了人物靠近自动亮灯、延时熄灭及环境亮度自适应等仿真功能。文章系统拆解了从场景搭建、核心逻辑设计、分层编程实现到调试优化的完整开发流程,并提供了基础版与进阶版可直接导入的源码,支持零基础快速上手与高阶创新拓展。同时构建了“基础—进阶—高阶”三层阶梯式教学体系,适配常规课堂、创客社团与赛事培优等多元教学场景,推动中小学AI教育的生活化、实践化与创新化发展。 适合人群:小学高年级至初中阶段学生,信息技术教师,创客教育从业者,以及参与青少年科创赛事的师生。 使用场景及目标:①作为中小学人工智能通识课程的教学案例,帮助学生理解智能感应与控制逻辑;②用于校内创客社团开展项目式学习;③支撑学生参加AI科创类赛事,完成高质量作品创作与答辩准备;④布置为课后综合实践作业,提升动手能力与科技素养。 阅读建议:建议结合提供的Scratch源码进行实践操作,在复现基础上尝试参数调优与功能扩展,如增加音效提示、多区域感应等,深化对编程逻辑与智能系统设计的理解。

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