0xFF

фаз (т.е. кроме 8-й фазы минимальной скорости) реализуются. b) Профиль без фазы постоянной скорости: При меньшем расстоянии максимальная скорость V достигается, но не выдерживается. c) Профиль без достижения V: Максимальная скорость не достигается, но достигается максимальное ускорение A. d) Короткий профиль: Ни V, ни A не достигаются из-за малого расстояния. 2) Алгоритм определения типа профиля

Для определения типа профиля нужно последовательно проверить критические расстояния:

def determine_profile_type(X, V, A, j):
    # Расстояние для достижения A и снижения до 0
    X_min_acceleration = (A**3) / (j**2)
    
    # Расстояние для достижения V без поддержания A
    X_min_speed = (V**2 * j) / (2 * A**2)
    
    # Расстояние для достижения V с поддержанием A
    d_accel = A**2 / j  # Длительность фазы достижения A и снижения до 0
    v_at_accel = A**2 / (2 * j)  # Скорость после достижения A и снижения до 0
    X_full_speed = v_at_accel * d_accel + V * (V - v_at_accel) / A
    
    if X < X_min_acceleration:
        return "короткий_профиль"  # Ни A, ни V не достигаются
    elif X < X_min_speed:
        return "профиль_без_V"  # Достигается A, но не V
    elif X < X_full_speed:
        return "профиль_без_постоянной_V"  # Достигается V, но не поддерживается
    else:
        return "полный_профиль"  # Реализуются все фазы

3) Расчет времени и координат для каждого типа профиля
Для короткого профиля, например, нам нужно найти точки переключения, решив систему уравнений:

def calculate_short_profile(X, j):
    # Для симметричного профиля без достижения A и V
    # Время достижения пиковой скорости
    t_peak = (6 * X / j)**0.5
    
    # Максимальное достигаемое ускорение
    a_max = j * t_peak / 2
    
    # Максимальная достигаемая скорость
    v_max = j * (t_peak / 2)**2 / 2
    
    # Полное время перемещения
    total_time = t_peak
    
    return {
        "t_peak": t_peak,
        "a_max": a_max,
        "v_max": v_max,
        "total_time": total_time
    }

4) Полный алгоритм для любого расстояния
Вместо простого повторения фаз, как это сделал DeepSeek, я предложу функцию, которая анализирует входные параметры и вычисляет оптимальный профиль движения:

def calculate_optimal_trajectory(X, V_max, A_max, j):
    # Определяем тип профиля
    profile_type = determine_profile_type(X, V_max, A_max, j)
    
    if profile_type == "короткий_профиль":
        return calculate_short_profile(X, j)
    elif profile_type == "профиль_без_V":
        return calculate_profile_without_v(X, A_max, j)
    elif profile_type == "профиль_без_постоянной_V":
        return calculate_profile_without_constant_v(X, V_max, A_max, j)
    else:  # полный профиль
        return calculate_full_profile(X, V_max, A_max, j)

Для каждого типа профиля необходимо разработать специальные уравнения и решать их для нахождения ключевых моментов времени.

5) Пример расчета для профиля без достижения максимальной скорости

def calculate_profile_without_v(X, A_max, j):
    # Фаза 1: Увеличение ускорения до A_max
    t1 = A_max / j
    v1 = j * t1**2 / 2
    x1 = j * t1**3 / 6
    
    # Найдем t2 таким образом, чтобы выполнялось условие симметрии профиля
    # Полное расстояние можно представить как 2*x1 + 2*x2 + 2*x3
    # где x2 - расстояние при движении с постоянным ускорением
    
    # Решаем квадратное уравнение для t2-t1
    dt = ((v1**2 + 2*A_max*(X - 2*x1))**0.5 - v1) / A_max
    t2 = t1 + dt
    v2 = v1 + A_max * (t2 - t1)
    x2 = x1 + v1 * (t2 - t1) + A_max * (t2 - t1)**2 / 2
    
    # Фаза 3: Уменьшение ускорения до нуля
    t3 = t2 + t1
    v3 = v2 + A_max * (t3 - t2) - j * (t3 - t2)**2 / 2
    x3 = x2 + v2 * (t3 - t2) + A_max * (t3 - t2)**2 / 2 - j * (t3 - t2)**3 / 6
    
    # Фазы 5, 6, 7 симметричны 1, 2, 3
    t7 = 2*t3
    
    return {
        "t1": t1, "v1": v1, "x1": x1,
        "t2": t2, "v2": v2, "x2": x2,
        "t3": t3, "v3": v3, "x3": x3,
        "v_max": v3,  # Максимально достигаемая скорость
        "total_time": t7
    }

Заключение
Вот полное решение, которое:

Определяет тип профиля движения в зависимости от расстояния и заданных ограничений
Рассчитывает оптимальную траекторию для каждого типа
Учитывает случаи, когда максимальная скорость, ускорение или оба эти параметра недостижимы
Это гораздо более полный анализ задачи, чем просто перечисление фаз, и он учитывает реальные физические ограничения движения.