长江大学优化设计matlab作业
Matlab-Plant-Simulation实验报告
长江大学实验教学指导书（物流系统模拟实验）专业：物流管理 ________________班级______________ 学号_____________________________学生姓名: _________________________起讫日期：2010年6月16日至2010年7月1日本实验为设计性实验一．实验目的1．了解仿真系统的基本原理2．掌握面向对象的仿真模型的建模的方法3．对生产物流系统的建模（仿真模型）二．设计要求1. 弄清每个对象和模块的用法2. 学习分层建模的方法3. 学会不同模块的接口使用4. 学习整个仿真系统的调试三．实验内容1. 不同物件的使用2. 桌子加工、装配流程的物流系统的建模与仿真四．实验报告：（一）．建模与仿真的过程与结果。
1．在Tecnomatix Plant Simulation 9 里面新建一个模型，基本对象和类库里面的对象和类都要选上。
2•在basis下面添加两个文件夹new1,new2作为建模过程中各个模块的文件夹，在Mus里面添加两个container命名为Palette和TableTop.3．进行桌子加工，装配流程，流程图如下所示：4．建模过程：4.1在Models下面的底层里创建添加对象并用控制线连接来创建3中所示的流程结果如下图：Ml4.2创建第一个模块(1 )在newl 里面添加一个框架命名为CompMilling ，来构建3)中的磨床部分。
在框架内添加单处理器，Flowcontrol,和接口等对象。
连接后结果如下图：・・ a n a ・』・ ■ ■ MM a a ・・ ・・ nun ・』・Entranc^utToSEe CompMilling Paint AsemUy Pacing Shipping4.3做第二个模块(1)在new1里面添加一个框架命名为CompPaintshop ,来构建3)中的上漆部分。
在框架中添加以下对象命名后用控制线如下图连接：--|£)|'--Eva-itControferM ....................................................ResetMilkrglMilling 1(2)用此模块替代底层流程中的Milling 部分(将原来的删掉)。
2023年MATLAB大作业题目备选
ＭATLAB大作业备选题目1、基于MＡTLＡB旳有噪声语音信号处理本课题规定基于ＭＡTLAB对有噪音语音信号进行处理,综合运用数字信号处理旳理论知识对加噪语音信号进行时域、频域分析和滤波,运用MATLAＢ作为工具进行计算机实现。
在设计实现旳过程中,规定使用双线性变换法设计ＩIR数字滤波器，对模拟加噪语音信号进行低通滤波、高通滤波及带通滤波,并运用MA ＴLＡＢ作为辅助工具完毕设计中旳计算与图形旳绘制。
2、基于MＡTLAB旳学生平均学分、绩点计算软件设计学分与绩点,是每位大学生所关怀旳重要指标之一，诸多同学辛劳学习，早出晚归,不停旳奔走于教室、图书馆、食堂、寝室之间,为旳就是可以考个好成绩，获得好旳绩点。
然而在平时我们计算学分与绩点旳时候,大都只能用计算器一种一种数据旳输入，其过程繁琐麻烦,又轻易出错。
因此，本课题规定运用所学旳MATＬＡB知识，来实现平均学分、绩点旳计算，并开发有关人机界面。
3、基于MＡTLAB旳试卷分析管理系统本设计规定基于MＡＴLＡＢ中GUＩ旳编程措施,并波及有关数据库知识。
规定通过一种简易旳顾客交互界面，实现对考试试卷旳成绩录入、查询、修改和试题整体分析等功能，以学习使用ＭＡＴLAB编程为目旳,尤其是对MATＬＡＢ中G ＵI旳掌握,加深对MＡTＬＡB旳理解,学习用ＭATＬAB实现实际应用。
4、基于ＭＡＴLAＢ旳图像处理软件设计学习MATLAB GUI程序设计,运用MATＬAＢ图像处理工具箱,设计和实现一种简易旳图像处理软件，实现如下几点功能：1）图像旳读取和保留。
2）设计图形顾客界面，让顾客可以对图像进行任意旳亮度和对比度变化调整,显示和对比变换前后旳图像。
３）设计图形顾客界面,让顾客可以用鼠标选用图像感爱好区域，显示和保留该选择区域。
4)编写程序通过近来邻插值和双线性插值等算法将顾客所选用旳图像区域进行放大和缩小整数倍旳操作,并保留,比较几种插值旳效果。
5)图像直方图记录和直方图均衡，规定显示直方图记录，比较直方图均衡后旳效果。
MATLAB大作业
M A T L A B大作业作业要求：（1）编写程序并上机实现，提交作业文档，包括打印稿（不含源程序）和电子稿（包含源程序），以班为单位交，作业提交截止时间6月24日。
（2）作业文档内容：问题描述、问题求解算法（方案）、MATLAB程序、结果分析、本课程学习体会、列出主要的参考文献。
打印稿不要求MATLAB程序，但电子稿要包含MATLAB程序。
（3）作业文档字数不限，但要求写实，写出自己的理解、收获和体会，有话则长，无话则短。
不要抄袭复制，可以参考网上、文献资料的内容，但要理解，要变成自己的语言，按自己的思路组织内容。
（4）从给出的问题中至少选择一题(多做不限，但必须独立完成，严禁抄袭)。
（5）大作业占过程考核的20%，从完成情况、工作量、作业文档方面评分。
第一类：绘制图形。
（B级）问题一：斐波那契（Fibonacci）螺旋线，也称黄金螺旋线（Golden spiral），是根据斐波那契数列画出来的螺旋曲线，自然界中存在许多斐波那契螺旋线的图案，是自然界最完美的经典黄金比例。
斐波那契螺旋线，以斐波那契数为边的正方形拼成的长方形，然后在正方形里面画一个90度的扇形，连起来的弧线就是斐波那契螺旋线，如图所示。
问题二：绘制谢尔宾斯基三角形（Sierpinskitriangle）是一种分形，由波兰数学家谢尔宾斯基在1915年提出,它是一种典型的自相似集。
其生成过程为：取一个实心的三角形（通常使用等边三角形），沿三边中点的连线，将它分成四个小三角形，然后去掉中间的那一个小三角形。
接下来对其余三个小三角形重复上述操作，如图所示。
问题三：其他分形曲线或图形。
分形曲线还有很多，教材介绍了科赫曲线，其他还有皮亚诺曲线、分形树、康托（G. Cantor）三分集、Julia集、曼德布罗集合（Mandelbrot set），等等。
这方面的资料很多（如），请分析构图原理并用MATLAB 实现。
问题四：模拟掷骰子游戏：掷1000次骰子，统计骰子各个点出现的次数，将结果以下表的形式显示，并绘制出直方图。
学生实验作业matlab
实验报告（MATLAB课后作业练习题）学院电子信息学院班级学号姓名任课教师目录实验作业1 (3)第一题、一阶电路 (3)实验作业2 (7)第一题Waterfall Scope（瀑布显示图） (7)Chirp Signal扫频信号源 (7)Uniform Random Number信号源下 (8)Band-Limited White Noise信号源 (8)第二题：设计一个编程开关仿真系统框图 (9)仿真实验作业3 (10)第一题 (10)第二题 (13)仿真实验作业4 (14)第一题 (14)第二题 (16)仿真实验作业5 (19)仿真实验作业6 (21)仿真实验作业7 (23)仿真实验作业8 (26)实验作业1第一题、一阶电路(1)、电路图如下，R=1.4欧，L=2亨，C=0.32法，初始状态：电感电流为零，电容电压为0.5V ，t=0时刻接入1V 的电压，求0<t<15s 时，i (t)，v o (t)的值，并且用Simulink 仿真画出R=1.4、R=5和 R=9的电流与电容电压的关系曲线。
还可以进一步修改信号源参数，使用三角波、正弦波等作为激励信号，观察输出信号的情况。
function xdot=funcforexl23(t,x,~,R,L,C)xdot=zeros(2,1); %矩阵初始化 xdot(1)=-R/L*x(1)-1/L*x(2)+1/L* f(t); %方程1 xdot(2)=1/C * x(1); %方程2 function in=f(t) %输入信号 in=(t>0)*1; %阶跃信号%filename ex123.mL=2; %电感值 C=0.32; %电容值for R=[1.4 5 9] %仿真电阻值分别为1.5, 3, 5欧姆的情况[t,x]=ode45('funcforexl23',[0,15],[0;0.5],[],R,L,C); %也可采用ode23, ode15s 等求解figure(1);plot(t,x(:,1));hold on ; xlabel('time sec'); text(2,0.07,'\leftarrow i_L(t)');grid;figure(2);plot(t,x(:,2));hold on ;xlabel('time sec'); text(2.1,0.75,'\leftarrow u_C(t)');grid; End输入输出的传递函数：11)()()(2++==RCs LCs s F s U s H c① R=1.4时：1448.064.01)(2++=s s s H ±Vs=1Vt=0R L C +-)(t i )(t v o② R=5时：16.164.01)(2++=s s s H③ R=9时：188.264.01)(2++=s s s H连续系统的传递函数如下：借助多项式乘法函数conv 来处理：两个向量分别用num 和den 表示。
Matlab优化设计作业答案
长江大学机械工程学院机械优化设计大作业班级2012年5月31-361、⎩⎨⎧=+-=++⋅+-++=22422min 321321321232221x x x x x x t s x x x x x x f解： function f=fun1(x)f=x(1)^2+2*x(2)^2+x(3)^2-2*x(1)*x(2)+x(3)clearclcx0=[1;1;1];A=[];b=[];Aeq=[1 1 1;2 -1 1];beq=[4;2];lb=[];ub=[];[x,fval,exitflag]=fmincon('fun1',x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub)x =1.90911.95450.1364fval =3.9773exitflag =12、221212min ()2130f x x x x s t x =+-+⋅-≤解： function f=fun2(x)f=x(1)^2+x(2)^2-2*x(1)+1clearclcx0=[1;1];A=[0 -1];b=-3;Aeq=[];beq=[];lb=[];ub=[];[x,fval,exitflag]=fmincon('fun2',x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub)x =13fval =9exitflag =13、 2212min ()(2)f X x x =-+112222312..()0()0()10s t g X x g X x g X x x =-≤=-≤=-+-≤解：function f=fun3(x)f=(x(1)-2)^2+x(2)^2function [g,ceq]=mycon3(x)g=[-x(1);-x(2);-x(1)^2+x(2)^2-1];ceq=[];clearclcx0=[0;0];A=[];b=[];Aeq=[];beq=[];lb=[];ub=[];[x,fval]=fmincon('fun3',x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,'mycon3')x =2.0000fval =2.2204e-0164、⎩⎨⎧≤--≤+--⋅++++=01005.1)12424(min 21212122122211x x x x x x t s x x x x x e f x解： function f=fun4(x)f=exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1);function [g,ceq]=mycon4(x)g(1)=1.5+x(1)*x(2)-x(1)-x(2);g(2)=-x(1)*x(2)-10;ceq=[];clearclcx0=[0;0];A=[];b=[];Aeq=[];beq=[];lb=[];ub=[];[x,fval]=fmincon('fun4',x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,'mycon4')x =1.1825-1.7398fval =3.06085 喜糖问题：需要购买甲乙两种喜糖，喜糖甲10元/斤，喜糖乙20元/斤。
长江大学信号与系统matlab实验答案
实验1 信号变换与系统非时变性质的波形绘制●用MA TLAB画出习题1-8的波形。
●用MA TLAB画出习题1-10的波形。
Eg 1.8代码如下：function [y]=zdyt(t) %定义函数zdyty=-2/3*(t-3).*(heaviside(-t+3)-heaviside(-t));endt0=-10;t1=4;dt=0.02;t=t0:dt:t1;f=zdyt(t);y=zdyt(t+3);x=zdyt(2*t-2);g=zdyt(2-2*t);h=zdyt(-0.5*t-1);fe=0.5*(zdyt(t)+zdyt(-t));fo=0.5*(zdyt(t)-zdyt(-t));subplot(7,1,1),plot(t,f);title('信号波形的变化')ylabel('f(t)')grid;line([t0 t1],[0 0]);subplot(7,1,2),plot(t,y);ylabel('y(t)')grid;line([t0 t1],[0 0]);subplot(7,1,3),plot(t,x);ylabel('x(t)')grid;line([t0 t1],[0 0]);subplot(7,1,4),plot(t,g);ylabel('g(t)')grid;line([t0 t1],[0 0]);subplot(7,1,5),plot(t,h);ylabel('h(t)')grid;line([t0 t1],[0 0]);subplot(7,1,6),plot(t,fe);ylabel('fe(t)')grid;line([t0 t1],[0 0]);subplot(7,1,7),plot(t,fo);ylabel('fo(t)')grid;line([t0 t1],[0 0]);xlabel('Time(sec)')结果：Eg1.10代码如下：function [u]=f(t) %定义函数f(t) u= heaviside(t)-heaviside(t-2); endfunction [u] =y(t) %定义函数y(t)u=2*(t.*heaviside(t)-2*(t-1).*heaviside(t-1)+(t-2).*heaviside(t-2)); endt0=-2;t1=5;dt=0.01; t=t0:dt:t1; f1=f(t); y1=y(t); f2=f(t)-f(t-2); y2=y(t)-y(t-2); f3=f(t)-f(t+1); y3=y(t)-y(t+1);subplot(3,2,1),plot(t,f1); title('激励——响应波形图') ylabel('f1(t)')grid;line([t0 t1],[0 0]);-10-8-6-4-2024012信号波形的变化f (t)-10-8-6-4-2024012y (t)-10-8-6-4-2024012x (t)-10-8-6-4-2024012g (t)-10-8-6-4-2024012h (t)-10-8-6-4-202400.51f e (t)-10-8-6-4-2024-101f o (t)Time(sec)subplot(3,2,2),plot(t,y1); ylabel('y1(t)')grid;line([t0 t1],[0 0]); subplot(3,2,3),plot(t,f2); ylabel('f2(t)')grid;line([t0 t1],[0 0]); subplot(3,2,4),plot(t,y2); ylabel('y2(t)')grid;line([t0 t1],[0 0]); subplot(3,2,5),plot(t,f3); ylabel('f3(t)')grid;line([t0 t1],[0 0]); subplot(3,2,6),plot(t,y3); ylabel('y3(t)')grid;line([t0 t1],[0 0]); xlabel('Time(sec)')结果：实验2 微分方程的符号计算和波形绘制上机内容用MA TLAB 计算习题2-1，并画出系统响应的波形。
matlab大作业参考课题
matlab大作业参考课题
当选择一个 MATLAB 大作业的参考课题时，你可以考虑以下几
个方面来确定一个合适的课题：
1. 兴趣和专业方向，首先，你可以考虑自己的兴趣和专业方向。
如果你对信号处理感兴趣，可以选择音频处理或图像处理的课题；
如果你对控制系统感兴趣，可以选择系统建模和控制设计的课题。
2. 实际应用，考虑选择与实际应用相关的课题，这样可以增加
课题的实用性和吸引力。
例如，可以选择医学图像处理、金融数据
分析或者工程控制系统设计等方面的课题。
3. 数据和资源，确保你能够获取到相关的数据和资源来支持你
的课题研究。
这些资源可以是公开数据集、实验数据或者模拟数据。
4. 研究难度，考虑课题的研究难度，确保它既不会过于简单以
至于缺乏挑战性，也不会过于复杂以至于无法完成。
举例来说，如果你对音频处理感兴趣，可以选择一个课题是基
于 MATLAB 的音频信号处理和音乐合成；如果你对图像处理感兴趣，
可以选择一个课题是基于 MATLAB 的图像处理和分析；如果你对控制系统感兴趣，可以选择一个课题是基于 MATLAB 的系统建模和控制设计。
总之，选择一个适合的 MATLAB 大作业参考课题需要考虑到自己的兴趣、专业方向、实际应用、资源获取和研究难度等因素，希望这些建议对你有所帮助。
机械优化设计论文(基于MATLAB工具箱的机械优化设计)
基于MATLAB 工具箱的机械优化设计长江大学机械1：程学院机械11005班刘刚 摘 要：机械优化设计是一种非常重要的现代设计方法，能从众多的设计方案中 找出最佳方案，从而大大提高设计效率和质量。
本文系统介绍了机械优化设计的 研究内容及常规数学模型建立的方法，同时本文通过应用实例列举出了 MATLAB 在工程上的应用。
关键词：机械优化设计；应用实例：MATLAB 工具箱；优化目标优化设计是20世纪60年代随计算机技术发展起来的一门新学科，是构成和 推进现代设计方法产生与发展的重要内容。
机械优化设计是综合性和实用性都很 强的理论和技术，为机械设计提供了一种可靠、高效的科学设计方法，使设计者 由被动地分析、校核进入主动设计，能节约原材料，降低成本，缩短设计周期， 提高设计效率和水平，提升企业竞争力、经济效益与社会效益。
国内外相关学者 和科研人员对优化设计理论方法及其应用研究十分觅视，并开展了大最工作， 其基本理论和求解手段己逐渐成熟。
国内优化设计起步较晚，但在众多学者和科研人员的不懈努力下，机械优 化设计发展迅猛，在理论上和工程应用中都取得了很大进步和丰硕成果，但与 国外先进优化技术相比还存在一定差距，在实际工程中发挥效益的优化设计方 案或设计结果所占比例不大。
计算机等辅助设备性能的提高、科技与市场的双重 驱动，使得优化技术在机械设计和制造中的应用得到了长足发展，遗传算法、神 经网络、粒子群法等智能优化方法也在优化设计中得到了成功应用。
目前，优化 设计已成为航空航天、汽午制造等很多行业生产过程的一个必须且至关重要的环 节。
一、机械优化设计研究内容概述机械优化设计是一种现代、科学的设计方法，集思考、绘图、计算、实验于 一体，其结果不仅“可行”，而且“最优S 该“最优”是相对的，随着科技的 发展以及设计条件的改变，最优标准也将发生变化。
优化设计反映了人们对客观 世界认识的深化，要求人们根据事物的客观规律，在一定的物质基和技术条件 下充分发挥人的主观能动性，得出最优的设计方案a优化设计的思想是最优设计，利用数学手段建立满足设计要求优化模型， 方法是优化方法，使方案参数沿着方案更好的方向自动调整，以从众多可行设 计方案中选出最优方案，手段是计算机，计算机运算速度极快，能够从大量方 案中选出“最优方案“。
MATLAB大作业
MATLAB大作业一、作业说明MATLAB，即matrix laboratory，作为强大的数学处理软件，在化学化工领域中也有着极为广泛的应用。
而作为化工专业的学生，我认为本课学习MATLAB最直接和有效的意义在于，学生能够利用MATLAB处理实验数据和图形。
而对于MATLAB本身数学逻辑与语言的理解和掌握相信在之前所上交的“高斯消元法”和“二分法改进”两次小作业中得到体现。
因此，本次大作业我选择利用MATLAB处理化工原理实验中已经做过的离心泵实验来进行数据处理和图形制作。
其中实验原始数据皆由本人进行化工原理实验时所记录，水的密度和粘度表由文献查得。
二、编程思路整个M文件的目标是，利用现有的实验做得数据，进行实验数据的处理以及图形绘制，主要分为三个步骤完成：第一部分利用插值和拟合求实验温度下水的密度和粘度值；第二部分利用公式和矩阵变换计算离心泵的扬程He和轴功率Pzhou；第三部分作图：离心泵的扬程和轴功率随流量变化的曲线（双y轴）。
具体思路已在主程序文件中进行注释。
三、MATLAB主程序clearclose allformat compact,format shortecho off% 处理化工原理实验数据及图形制作% 第一部分求水的密度和粘度%已知条件：（1）实验温度为23.1℃% （2）网上查得15℃-30℃下水的密度和粘度表，记录为excel表% （3）此部分数据存放在原始数据表的sheet1和sheet2中%%主要方法：（1）MATLAB数据读入% （2）矩阵初等变换% （3）函数拟合% （4）函数插值%[num1]=xlsread('原始数据表');%读取excel表格中sheet1的数据x0=[num1(:,1)];%x0x表示温度值，sheet1的第1列y0=[num1(:,2)];%y0表示密度值，sheet1的第2列x1=x0';%进行转置，将列向量转换为相应的行向量y=y0';%进行转置，将列向量转换为相应的行向量%下面开始拟合密度随温度的变化函数n = length(y);ss = '';for k = 1:n;yy = num2str(y(k));ss = strcat(ss,['+''(' yy ')''*''x''^' num2str(n+1-k)]);%将数值转换为字符串格式，在MATLAB内将密度与温度的关系拟合为n次多项式endpause,ss%输出密度随温度变化函数式%%进行图像表示%x轴为温度，y轴为密度，表示在figure窗口的上半部分pause,subplot(2,1,1),line(x1,y,'linewidth',2),title('T-density'),xlabel('温度T/℃'),ylabel('密度/(kg?m^-3)')axis([15,30,995,1000])pause, x2=23.1,y1=interp1(x1,y,x2,'spline');%读取excel表格中sheet2的数据，接下来步骤与密度处理方法相同[num2]=xlsread('原始数据表',2);t0=[num2(:,1)];z0=[num2(:,2)];t1=t0';z=z0';n = length(z);rr= '';for k = 1:n;zz = num2str(z(k));rr = strcat(rr,['+''(' zz ')''*''t''^' num2str(n+1-k)]);endpause,rr%x轴为温度，y轴为粘度，表示在figure窗口的下半部分pause,subplot(2,1,2),line(t1,z,'linewidth',2),title('T-viscosity'), xlabel('温度T/℃'),ylabel('粘度/(Pa?s)')axis([15,30,0.0008 0.0012])pause,t2=23.1,z1=interp1(t1,z,t2,'spline');y1,z1%显示实验温度下流体的密度与粘度值，y1为密度，z1为粘度pause,close all%关闭图像窗口pause,clc% 第二部分计算离心泵的扬程He和轴功率Pzhou%%已知条件：（1）所需数据存放在原始数据表的sheet3中% （2）从左至右分别为“入口压强、出口压强、入口速度、出口速度、流量、电机功率”% （3）计算公式：He=pout-pin+0.2+(uout.^2-uin.^2)./(9.81*2);% Pzhou=P.*0.9;%%主要方法：（1）MATLAB数据读入% （2）矩阵初等运算与变换% （3）利用MATLAB进行实验数据处理%读取excel表格中sheet3的数据%“pin、pout、uin、uout、qv、P、He、Pzhou”分别表示为%“入口压强、出口压强、入口速度、出口速度、流量、电机功率、扬程和轴功率”[num3]=xlsread('原始数据表',3);pout0=[num3(:,2)];pin0=[num3(:,1)];uout0=[num3(:,4)];uin0=[num3(:,3)];qv0=[num3(:,5)];pout=pout0';pin=pin0';uout=uout0';uin=uin0';qv=qv0';He=pout-pin+0.2+(uout.^2-uin.^2)./(9.81*2);P0=[num3(:,6)];P=P0';Pzhou=P.*0.9;pause,clc%输出计算结果pause,HePzhouclose allpause,clcpause,%第三部分作图：离心泵的扬程和轴功率随流量变化的曲线（双y轴）%%pause,s1=He;s2=Pzhou;x5=qv;yWidth = 60;%设置两个y轴的间隔（像素）axesPosition = [110 40 200 200];%设置图像生成位置x5Limit = [min(x5) max(x5)];%设定自变量范围x5Offset=-yWidth*diff(x5Limit)/axesPosition(3);%建立图像，设置双变量与双坐标轴h1 = axes('Units','pixels','Position',axesPosition,...'Color','w','XColor','k','YColor','r',...'XLim',x5Limit,'YLim',[10 22],'NextPlot','add');h2 = axes('Units','pixels','Position',axesPosition+yWidth.*[-1 0 1 0],...'Color','none','XColor','k','YColor','m',...'XLim',x5Limit+[x5Offset 0],'YLim',[0.3 0.7],...'XTick',[],'XTickLabel',[],'NextPlot','add');xlabel(h1,'qv');ylabel(h2,'Pzhou');%给坐标轴命名pause,plot(h2,x5,s2,'*m');pause,plot(h1,x5,s1,'^r');四、工作日志density_viscosity（密度_粘度）clearclose allformat compact,format shortecho offss =+(999.126)*x^31+(999.05)*x^30+(998.97)*x^29+(998.888)*x^28+(998.802)* x^27+(998.714)*x^26+(998.623)*x^25+(998.53)*x^24+(998.433)*x^23+(998. 334)*x^22+(998.232)*x^21+(998.128)*x^20+(998.021)*x^19+(997.911)*x^18 +(997.799)*x^17+(997.685)*x^16+(997.567)*x^15+(997.448)*x^14+(997.327 )*x^13+(997.201)*x^12+(997.074)*x^11+(996.944)*x^10+(996.813)*x^9+(99 6.679)*x^8+(996.542)*x^7+(996.403)*x^6+(996.262)*x^5+(996.119)*x^4+(9 95.974)*x^3+(995.826)*x^2+(995.676)*x^1x2 =23.1000rr =+(0.0011404)*t^16+(0.0011111)*t^15+(0.0010828)*t^14+(0.0010559)*t^13+ (0.0010299)*t^12+(0.001005)*t^11+(0.000981)*t^10+(0.0009579)*t^9+(0.0009358)*t^8+(0.0009142)*t^7+(0.0008937)*t^6+(0.0008737)*t^5+(0.000854 5)*t^4+(0.000836)*t^3+(0.000818)*t^2+(0.0008007)*t^1t2 =23.1000y1 =997.5432z1 =9.3361e-04He =Columns 1 through 1021.7000 20.9069 19.9348 19.1688 18.7950 18.3412 17.9656 17.1311 16.2075 15.6581Columns 11 through 1415.1075 14.2847 13.4611 12.6543Pzhou =Columns 1 through 100.3240 0.3600 0.4050 0.4500 0.4770 0.5040 0.5310 0.5670 0.5940 0.6120Columns 11 through 140.6300 0.6390 0.6570 0.6750diary off五、附录附录1. 温度在15-30℃时，水的密度表附录2. 温度在15-30℃时，水的粘度表附录3. 离心泵实验原始数据记录表附录4. 生成图像。
matlab课程设计大作业
matlab课程设计大作业一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握MATLAB基本语法、编程技巧以及MATLAB 在工程计算和数据分析中的应用。
通过本课程的学习，学生将能够熟练使用MATLAB进行简单数学计算、线性方程组求解、函数图像绘制等。
1.掌握MATLAB基本语法和编程结构。
2.了解MATLAB在工程计算和数据分析中的应用。
3.熟悉MATLAB的函数库和工具箱。
4.能够使用MATLAB进行简单数学计算。
5.能够使用MATLAB求解线性方程组。
6.能够使用MATLAB绘制函数图像。
7.能够利用MATLAB进行数据分析和处理。
情感态度价值观目标：1.培养学生对计算机辅助设计的兴趣和认识。
2.培养学生团队合作和自主学习的能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括MATLAB基本语法、编程技巧以及MATLAB在工程计算和数据分析中的应用。
1.MATLAB基本语法：介绍MATLAB的工作环境、基本数据类型、运算符、编程结构等。
2.MATLAB编程技巧：讲解MATLAB的函数调用、脚本编写、函数文件编写等编程技巧。
3.MATLAB在工程计算中的应用：介绍MATLAB在数值计算、线性方程组求解、图像处理等方面的应用。
4.MATLAB在数据分析中的应用：讲解MATLAB在数据采集、数据分析、数据可视化等方面的应用。
三、教学方法本课程采用讲授法、案例分析法、实验法等多种教学方法相结合的方式进行教学。
1.讲授法：通过讲解MATLAB的基本语法、编程技巧以及应用案例，使学生掌握MATLAB的基本知识和技能。
2.案例分析法：通过分析实际工程案例，使学生了解MATLAB在工程计算和数据分析中的应用。
3.实验法：安排上机实验，使学生在实际操作中巩固所学知识，提高实际编程能力。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、实验设备、多媒体资料等。
1.教材：选用《MATLAB教程》作为主要教材，辅助以相关参考书籍。
2.实验设备：为学生提供计算机实验室，配备有MATLAB软件的计算机。
MABLAB优化设计大作业
基于MATLAB R2014（a）实例学习与调试班级：学号：姓名：一、线性规划问题线性规划（Linear Programming）是数学规划中最简单和最基本的问题，他主要用来解决在有限的资源下完成最多的任务，或是确定如何统筹任务完成以使用最少的资源。
线性规划的数学模型包括决策变量、约束条件和目标函数三个要素，它的决策变量是非负的，而且约束函数和目标都是线性规划。
用于求解线性规划的MATLAB函数是linprog，线性规划的数学模型表示为m in f T Xs.t. AX≤b（线性不等式的约束条件）AeqX=beq（线性等式约束条件）lb≤X≤ub（边界约束条件）函数linprog的使用格式为[xopt,fopt]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) 其中，输出参数有：xopt和fopt分别是返回目标函数的最优解及其函数值；输入参数有：f是目标函数各维变量的系数向量；A和b分别是不等式约束函数的系数矩阵和常数向量；Aeq和beq分别是等式约束函数的系数矩阵和常数向量；lb和ub分别是设计变量的上、下限；x0是初始点；options是设置优化选项参数。
练习：生产规划问题：某工厂利用a、b、c三种原料生产A、B、C三种产品，已知生产每种产品在消耗原料方面的各项指标和单位产品的利润，以及可利用的各种原料的数量如下表所示，试制定适当的生产规划使得该工厂的总利润最大。
解：（1）确定决策变量设生产A、B、C三种产品的数量分别是x1,x2,x3,因而有三维非负的决策变量X=[x1,x2,x3]T。
（2）建立目标函数根据三种单位产品的利润情况，按照实现总的利润最大化，建立关于决策变量的函数max f(X)=2x1+4x2+3x3或min f(X)=-2x1-4x2-3x3（3）确定约束条件根据三种资源数量的限制，建立三个线性不等式约束条件3x1+4x2+2x3≤6002x1+x2+2x3≤400x1+3x2+2x3≤800因此该线性规划的数学模型是min f(X)= -2x1-4x2-3x3s.t. 3x1+4x2+2x3≤6002x1+x2+2x3≤400x1+3x2+2x3≤800x1,x2,x3≥0（4）编制线性规划计算的M文件%线性规划（生产规划问题）f=[-2,-4,-3]; %各维变量的系数向量A=[3,4,2;2,1,2;1,3,2]; %不等式约束函数的系数矩阵b=[600;400;800]; %不等式约束函数的常数向量Aeq=[];beq=[]; %没有等式约束lb=zeros(3,1); %设计变量的下限[xopt,fopt]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb) %调用线性规划函数M文件的运行结果如下图：经检验，约束最优解X∗位于第一个和第二个不等式约束的交集上。
MATLAB优化设计
MATLAB 优化设计学 院： 机电学院 专 业： 机械设计制造及其自动化 班 级： 学 号： 姓 名： 指导老师：201 年10月25日题目 11、求解如下最优化问题222121212262)(m in x x x x x x x f +-+--=步骤一：对已有的数学模型matlab 编程 1. 编写.m 文件并保存：h=[2 ,-2;-2, 4]; %实对称矩阵 f=[-2;-6]; %列向量 a=[1, 1;-1, 2]; %对应维数矩阵 b=[2;2]; %列向量 lb=zeros(2, 1);[x,value]=quadprog(h, f, a ,b ,[] ,[], lb)2. 运行.m 文件结果如图1.0所示：subject to221≤+x x 22-21≤+x x 021≥x x ，图1.0题目一文件运行结果 步骤二：matlab 运行结果分析阶段由图1.0知，当x1=0.8，x2=1.2时，min f (x)= -7.2。
题目 2步骤一：题目分析阶段设：圆筒的半径为R,圆筒的高度为H 。
谷仓的容积为300立方米，可得：2、某农场拟修建一批半球壳顶的圆筒形谷仓，计划每座谷仓容积为300立方米，圆筒半径不得超过3米，高度不得超过10米。
半球壳顶的建筑造价为每平方米150元，圆筒仓壁的造价为每平方米120元，地坪造价为每平方米50元，求造价最小的谷仓尺寸为多少？3003232=+R H R ππ圆筒高度不得超过10米，可得：100≤≤H圆筒半径不得超过3米，可得：30≤≤R当造价最小时：2225021202150),(m in R H R R H R f πππ+⨯+⨯=步骤二：数学模型建立阶段2225021202150),(m in R H R R H R f πππ+⨯+⨯=s.t. 3003232=+R H R ππ100≤≤H30≤≤R步骤三：matlab编程阶段1.编写myfun3.m文件并保存：function f=myfun2(x)f=350*3.14*x(1)^2+240*3.14*x(1)*x(2); %目标函数2.编写mycon3.m文件并保存：function[g,ceq]=mycon2(x)q=[] ;ceq=2*3.14*x(1)^3/3+3.14*x(1)^2*x(2)-300; %约束等式3.编写文件final.m保存:X=fmincon(@myfun2,[3;3],[],[],[],[],[0;0],[3;10],@mycon2) 4.运行final.m结果如图2.0所示：图2.0题目二文件运行结果步骤四：matlab运行结果分析阶段由图2.0知，当圆筒的半径R为3m，高度H为8.6157m时,满足体积要求的谷仓最小造价为29369元。
机械优化设计大作业(长江大学)
机械优化设计大作业姓名：**班级：机械11005班序号：11目录第一题.........................................................................................1-4第二题........................................................................................4-5第三题........................................................................................5-7第四题........................................................................................8-10 第五题.......................................................................................10-11 心得体会...................................................................................11-13 草稿....................................................................... ....14-181.⎪⎩⎪⎨⎧≥=++≥++⋅++=0,20521532min 21321321321x x x x x x x x t s x x x f解法一：将可行域化为对应的函数的标准形式：-x 1-2x 2-3x 3≤-15s.t 2x 1+x 2+5x 3=20x 1,x 2≥0程序清单如下： f=[1,1,1]; A=[-1,-2,-3]; Aeq=[2,1,5]; b=[-15]; beq=[20]; lbnd=[0,0];[x,minf]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lbnd,[]) 程序运行结果整理： x 1=0.0000 x 2=2.1429 x 3=3.5714 minf=5.7143解法二：构造新的函数求解 由2x 1+x 2+5x 3=20可知x 3=3(20−x 2−2x 1)5所以f= x 1+x 2+x 3= x 1+x 2+3(20−x 2−2x 1)5=﹣15x 1+25x 2+4令F=5(f-4)=3x 1+4 x 2，则可行域可化为：-x 1-2x 2-3x 3≤-15 x 1-7x 2≤-15s.t 2x 1+x 2+5x 3=20 s.tx 1,x 2≥0 x 1,x 2≥0 所以欲求minf 即求minF 程序清单如下： f=[3,4]; A=[1,-7]; b=[-15]; lbnd=[0,0];[x,minF]=linprog(f,A,b,[],[],lbnd,[]) 程序运行结果整理： x 1=0.0000; x 2=2.1429 minF=8.5714 因此minf=F5+4=8.57145+4=5.7143解法三：将解法二的可行域转化x 1-7x 2≤-15 x 1-7x 2≤-15s.t - x 1≤0x 1,x 2≥0 - x 2≤0此时不等式的约束关系可表示为：1 -7 x 1 -15 -1 0 ≤ 0 0 -1 x2 0程序清单如下： f=[3,4];A=[1,-7;-1,0;0,-1]; b=[-15,0,0];[x,minF]=linprog(f,A,b) 程序运行结果整理： x 1=0.0000 x 2=2.1429 minF=8.5714 因此minf=F5+4=8.57145+4=5.7143注：Ⅰ.由以上三种方法的运行结果可知，三种方法均可行。
MATLAB优化设计实验
1.1 MATLAB窗口
1、Command Window(命令窗口) 一行可写入一个或多个命令，命令之间用逗号或分号隔开，如果
命令尾带分号将不显示该命令的执行结果；如果命令有返回结 果，如果不赋给自定义变量，将默认赋给变量ans；变量还可有 续行；最后用回车提交命令。 命令窗口常用键 ↑键—显示前个命令 ↓键—显示后个命令 Esc键－取消输入 Ctrl+x—剪切 Ctrl+c—复制
B\A = (A'/B')’ 所以 A\B相当于A–1×B
2021/3/4
1.3 矩阵运算
10. 矩阵乘方 ☆矩阵的标量乘方 A^p
当p为整数时，A应为方阵： p>0 则 A^p = A＊A＊…＊A
p次 p=0 则 A^p = A^0
等于与A同维的单位矩阵 p<0 则A^p=inv(A^abs(p))
2021/3/4
1.1 MATLAB窗口
2、Workspace(工作区) 程序运行中的自定义变量和默认变量都包含在工作
区中。可通过工作区观察变量的大小、类型，双击变量 名可查看数值大小。
也可用who和whos命令查看 3、Command History(命令记录)
记录了Command Window 中的每一条命令，双击 Command History中的命令，即可重复那条命令。
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1.2.1数据的输出格式
例如： format long e 5/3 ans =
1.66666666666667e + 000 format rat 0.75 ans =
3/4
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1.2.2数组
1.2.2 数组 分为行向量、列向量、矩阵。普通变量可看成1×1数组。 1、创建数组的基本方法
(完整word版)优化设计Matlab编程作业
优化设计无约束优化min f(x)= 21x +22x -21x 2x -41x初选x0=[1,1]程序：Step 1: Write an M-file objfun1.m.function f1=objfun1(x)f1=x(1)^2+2*x(2)^2-2*x(1)*x(2)-4*x(1);Step 2: Invoke one of the unconstrained optimization routinesx0=[1,1];>> options = optimset('LargeScale','off');>> [x,fval,exitflag,output] = fminunc(@objfun1,x0,options)运行结果：x =4.0000 2.0000fval =-8.0000exitflag =1output =iterations: 3funcCount: 12stepsize: 1firstorderopt: 2.3842e-007algorithm: 'medium-scale: Quasi-Newton line search'message: [1x85 char]非线性有约束优化1. Min f(x)=321x +22x +21x -32x +5Subject to: 1g (x)=1x +2x +18≤02g (x)=51x -32x -25≤03g (x)=131x -4122x 0≤4g (x)=14≤1x 130≤5g (x)=2≤2x 57≤初选x0=[10,10]Step 1: Write an M-file objfun2.mfunction f2=objfun2(x)f2=3*x(1)^2+x(2)^2+2*x(1)-3*x(2)+5;Step 2: Write an M-file confun1.m for the constraints.function [c,ceq]=confun1(x)% Nonlinear inequality constraintsc=[x(1)+x(2)+18;5*x(1)-3*x(2)-25;13*x(1)-41*x(2)^2;14-x(1);x(1)-130;2-x(2);x(2)-57];% Nonlinear inequality constraintsceq=[];Step 3: Invoke constrained optimization routinex0=[10,10]; % Make a starting guess at the solution>> options = optimset('LargeScale','off');>> [x, fval] = ...fmincon(@objfun2,x0,[],[],[],[],[],[],@confun1,options)运行结果：x =3.6755 -7.0744fval =124.14952. min f （x ）=222154x x +s.t. 0632)(211≤-+=x x x g01)(212≥+=x x x g 初选x0=[1,1]Step 1: Write an M-file objfun3.mfunction f=objfun3(x)f=4*x(1)^2+5*x(2)^2Step 2: Write an M-file confun3.m for the constraints.function [c,ceq]=confun3(x)%Nonlinear inequality constraintsc=[2*x(1)+3*x(2)-6;-x(1)*x(2)-1];% Nonlinear equality constraintsceq[];Step 3: Invoke constrained optimization routinex0=[1,1];% Make a starting guess at the solution>> options = optimset('LargeScale','off');>> [x, fval] = ...fmincon(@objfun,x0,[],[],[],[],[],[],@confun,options)运行结果：Optimization terminated: no feasible solution found. Magnitude of searchdirection less than 2*options.TolX but constraints are not satisfied.x =1 1fval =-13实例：螺栓连接的优化设计图示为一压气机气缸与缸盖连接的示意图。
优化设计大作业
《优化设计》上机大作业班级：姓名：学号：日期：这个属于二次规划问题，由f (x )=12x ′Hx +f ′，则H =[2−2−24]，f =[−2−6]，x =[x 1x 2]。
1) 由MATLAB 中编程如下：H=[2 -2;-2 4］； f=［—2;-6]; A=［1 1；-1 2］；b=[2；2]; %A 、b 满足线性不等式A ∙x ≤b lb=［0;0］； %下边界[x,favl]=quadprog(H,f ，A ，b,[］，［],lb ）2) MATLAB 计算结果的截图：截图1-13) 计算结果：解得：最优解为x 1=0.8000,x 2=1.2000；最优值min f (x )=−7.2000。
1. 求解如下最优化问题 222121212262)(min x x x x x x x f +-+--=subje to 221≤+x x 22-21≤+x x 021≥x x ，2。
某农场拟修建一批半球壳顶的圆筒形谷仓，计划每座谷仓容积为300立方米，圆筒半径不得超过3米，高度不得超过10米。
半球壳顶的建筑造价为每平方米150元,圆筒仓壁的造价为每平方米120元,地坪造价为每平方米50元，求造价最小的谷仓尺寸为多少？1）求解过程,数学模型的分析与建立:2)MATLAB程序的编制:(1）新建fu2_1。
m文件function f= fu2_1（x)f=350*pi*x（1)^2+240*pi*x（1）*x(2）；（2）新建fu2_2。
m文件function ［c ceq］=fu2_2（x)c=［］；ceq=(2*pi*x(1）^3）/3+pi*x(1）^2＊x（2）-300；（3）主程序 fu2_3.m文件clc,clear，close all[x favl]=fmincon(＠fu2_1，［3；3］，[]，[］，[］，［]，[0;0］,［3；10］，@fu2_2）3）截图（1）新建fu2_1。
长江大学机械优化设计大作业
长江大学机械工程学院机械优化设计大作业要求根据目标函数和约束条件采用适合的MATLAB 优化函数求解优化问题。
问答题要求：（1）对该问题进行分析，写出该问题的优化模型（包括设计变量、目标函数、约束条件）；（2）将优化模型转化为matlab 程序（m 文件）； （3）利用matlab 软件求解该优化问题，写出最优解。
（4）作业打印打上交时，若发现同学作业雷同或拷贝，则无本课程成绩。
一、1、⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤-≤+≤+-⋅--=0,31232424min 2121212121x x x x x x x x t s x x f 2、72220:m in 321321≤++≤⋅-=x x x t s x x x f3、022:)1()2(m in 212221=-+⋅-+-=x x t s x x f4、2221)3(m in x x f +-=⎪⎩⎪⎨⎧≥-≥≥--⋅05.000412221x x x x t s5、求函数42121122(,)32(15)f x x x x x x =+++的极小点。
6、求表面积为2150m 的体积最大的长方体体积。
7、某车间生产甲（如轴）、乙（如齿轮）两种产品。
生产甲种产品每件需要用材料9㎏，3个工时、4kw 电，可获利60元；生产乙种产品每件需要用材料4㎏、10个工时， 5kw 电,可获利120元。
若每天能供应材料360㎏，有300个工时，能供电200kw 电，问每天生产甲、乙两种产品各多少件，才能够获得最大的利润。
8、已知：轴一端作用载荷 p=1000N/ cm ，扭矩 M=100N·m ；轴长不得小于8cm ；材料的许用弯曲应力 [σw]=120MPa ，许用扭剪应力 [τ]= 80MPa ，许用挠度 [f] = 0.01cm ；密度[ρ] = 7.8t /m ，弹性模量E=2×105MPa 。
要求：设计销轴，在满足上述条件的同时，轴的质量应为最轻。
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结构优化设计作业
班级: 土木11104班
姓名: 李俊涛
班级序号: 07
指导老师: 罗永赤
长江大学城市建设学院
2014年6月7日
用成功失败法求解例题3.3
h=3;
x0=4;n=1;
f0=x0*x0+2*x0;
fprintf('初始点x0=%d 步长h=%d 目标函数f0=%d\n',x0,h,f0)
while abs(h)>1e-4
x=x0+h;
f=x^2+2*x;
fprintf('第%d步，从x=%d出发，经过步长%d，到达点x=%d,目标函数为f=%d;',n,x0,h,x,f)
n=n+1;
if f<f0
h=h*2;x0=x;f0=f;i='此步成功了！';
else
h=-h/4;i='此步失败了.';
end
fprintf('%s\n',i)
end
fprintf('最优解为x=%d，目标函数f=%d',x0,f0)
成功失败法运算结果
初始点x0=4 步长h=3 目标函数f0=24
第1步，从x=4出发，经过步长3，到达点x=7,目标函数为f=63;此步失败了.
第2步，从x=4出发，经过步长-7.500000e-001，到达点x=3.250000e+000,目标函数为f=1.706250e+001;此步成功了!
第3步，从x=3.250000e+000出发，经过步长-1.500000e+000，到达点x=1.750000e+000,目标函数为f=6.562500e+000;此步成功了!
第4步，从x=1.750000e+000出发，经过步长-3，到达点x=-1.250000e+000,目标函数为f=-9.375000e-001;此步成功了!
第5步，从x=-1.250000e+000出发，经过步长-6，到达点x=-7.250000e+000,目标函数为f=3.806250e+001;此步失败了.
第6步，从x=-1.250000e+000出发，经过步长1.500000e+000，到达点x=2.500000e-001,目标函数为f=5.625000e-001;此步失败了.
第7步，从x=-1.250000e+000出发，经过步长-3.750000e-001，到达点x=-1.625000e+000,目标函数为f=-6.093750e-001;此步失败了.
第8步，从x=-1.250000e+000出发，经过步长9.375000e-002，到达点x=-1.156250e+000,目标函数为f=-9.755859e-001;此步成功了!
第9步，从x=-1.156250e+000出发，经过步长1.875000e-001，到达点x=-9.687500e-001,目标函数为f=-9.990234e-001;此步成功了!
第10步，从x=-9.687500e-001出发，经过步长3.750000e-001，到达点x=-5.937500e-001,目标函数为f=-8.349609e-001;此步失败了.
第11步，从x=-9.687500e-001出发，经过步长-9.375000e-002，到达点x=-1.062500e+000,目标函数为f=-9.960938e-001;此步失败了.
第12步，从x=-9.687500e-001出发，经过步长2.343750e-002，到达点x=-9.453125e-001,目标函数为f=-9.970093e-001;此步失败了.
第13步，从x=-9.687500e-001出发，经过步长-5.859375e-003，到达点x=-9.746094e-001,目标函数为f=-9.993553e-001;此步成功了!
第14步，从x=-9.746094e-001出发，经过步长-1.171875e-002，到达点x=-9.863281e-001,目标函数为f=-9.998131e-001;此步成功了!
第15步，从x=-9.863281e-001出发，经过步长-2.343750e-002，到达点x=-1.009766e+000,目标函数为f=-9.999046e-001;此步成功了!
第16步，从x=-1.009766e+000出发，经过步长-4.687500e-002，到达点x=-1.056641e+000,目标函数为f=-9.967918e-001;此步失败了.
第17步，从x=-1.009766e+000出发，经过步长1.171875e-002，到达点x=-9.980469e-001,目标函数为f=-9.999962e-001;此步成功了!
第18步，从x=-9.980469e-001出发，经过步长2.343750e-002，到达点x=-9.746094e-001,目标函数为f=-9.993553e-001;此步失败了.
第19步，从x=-9.980469e-001出发，经过步长-5.859375e-003，到达点x=-1.003906e+000,目标函数为f=-9.999847e-001;此步失败了.
第20步，从x=-9.980469e-001出发，经过步长1.464844e-003，到达点x=-9.965820e-001,目标函数为f=-9.999883e-001;此步失败了.
第21步，从x=-9.980469e-001出发，经过步长-3.662109e-004，到达点x=-9.984131e-001,目标函数为f=-9.999975e-001;此步成功了!
第22步，从x=-9.984131e-001出发，经过步长-7.324219e-004，到达点x=-9.991455e-001,目标函数为f=-9.999993e-001;此步成功了!
第23步，从x=-9.991455e-001出发，经过步长-1.464844e-003，到达点x=-1.000610e+000,目标函数为f=-9.999996e-001;此步成功了!
第24步，从x=-1.000610e+000出发，经过步长-2.929688e-003，到达点x=-1.003540e+000,目标函数为f=-9.999875e-001;此步失败了.
第25步，从x=-1.000610e+000出发，经过步长7.324219e-004，到达点x=-9.998779e-001,目标函数为f=-1.000000e+000;此步成功了!
第26步，从x=-9.998779e-001出发，经过步长1.464844e-003，到达点x=-9.984131e-001,目标函数为f=-9.999975e-001;此步失败了.
第27步，从x=-9.998779e-001出发，经过步长-3.662109e-004，到达点x=-1.000244e+000,目标函数为f=-9.999999e-001;此步失败了.
最优解为x=-9.998779e-001，目标函数f=-1.000000e+000>>。