内容概要：本文详细介绍了一个基于Java与Vue的学生健康状况信息管理系统的设计与实现，旨在通过信息化手段提升校园健康管理水平。系统采用B/S架构和前后端分离模式，后端基于Java语言与Spring Boot框架构建RESTful API，前端使用Vue实现动态交互界面。项目实现了学生基本信息管理、健康档案记录、体检数据存储、健康事件预警、多维度统计分析等功能，并强调数据的安全性、隐私保护及系统的高可用性。文中还展示了核心实体类设计（如学生、健康档案）、数据访问层（DAO）、业务逻辑层、数据库连接工具类及智能预警模块的代码实现，提供了从前端表单到后端服务的完整开发示例。; 适合人群：具备Java基础和前端Vue开发经验的软件开发者、计算机相关专业学生、教育信息化项目研究人员，以及从事智慧校园系统设计的技术人员；尤其适合有一定Web开发经验、希望深入理解前后端协作与实际项目落地的

程序是一个以柔性互联系统（SOP）为核心的配电网多时段优化调度模型，结合了电压控制、无功补偿、OLTC、投切电容器（CB）等多种调节手段，并通过 YALMIP + Gurobi 实现求解，目标是最小化网损与电压偏差的加权和。 在电力系统中，配电网是连接电网与用户的重要环节，它直接关系到电能的质量和供电的可靠性。随着能源结构的转型和电力电子设备的广泛应用，配电网面临着日益增长的调节需求和运行的复杂性。因此，为了保证电能质量，降低网损，提高配电网的运行效率，研究和开发先进的配电网优化调度模型显得尤为重要。 柔性互联系统（SOP）是一种能够有效提升电网运行灵活性和可靠性的新型控制策略，它能够综合多种调节手段，例如电压控制、无功补偿、变压器的有载调压（OLTC）以及投切电容器（CB）等，以适应电网运行中可能出现的各种情况。通过SOP，可以有效实现对配电网功率流的动态调控，从而达到优化网络性能的目的。 在构建配电网多时段优化调度模型时，目标是实现电能的最优分配。通过模型的构建，可以最小化因运行中的能量损耗和电压偏差带来的成本。电能损耗通常以网损的形式表现，它不仅会降低电网的传输效率，还会增加运营成本，甚至影响电网设备的寿命。电压偏差则是指电压值偏离规定范围的程度，它直接关系到电能质量。电网在不同时间段的负荷变化较大，因此需要一个能够在多时段内均能保持良好运行状态的优化调度模型。 为了实现上述目标，研究人员采用了YALMIP + Gurobi这一组合工具来求解优化调度模型。YALMIP是一个用于模型化、分析和求解优化问题的MATLAB接口，而Gurobi是一个功能强大的数学规划求解器。通过这两种工具的结合，可以在保证求解质量的同时，提高模型求解的速度和效率。 在实际应用中，配电网优化调度模型会涉及到大量的实时数据和历史数据，如负荷数据、发电数据、网络拓扑结构、设备参数等。这些数据的获取、处理和分析对优化调度模型的准确性和实用性至关重要。同时，该模型还需适应多种运行模式和约束条件，例如负载预测、设备故障应对、电力市场的实时电价等。因此，模型需要具有足够的灵活性和扩展性，以适应不断变化的电网环境和运营需求。 在配电网多时段优化调度模型中，通过合理安排各种调节手段，可以实现对电压水平和电能损耗的有效控制。例如，OLTC可以通过改变变压器的变比来调整电压水平，而投切电容器可以提供无功功率，改善电网的功率因数。此外，合理的网络重构也是优化调度的一个重要方面，它可以通过改变电网的拓扑结构来平衡负荷，降低网损。 柔性互联系统为核心的配电网多时段优化调度模型在现代电力系统中扮演着至关重要的角色。它不仅可以提高电能质量，降低运行成本，还能增强电网对负荷变化的适应能力，提升电网的整体性能。随着智能电网技术的不断发展，这类优化调度模型将会在未来的电网规划和运行中发挥更加重要的作用。

ARMA模型（自回归滑动平均模型）是时间序列分析中的一个重要工具，广泛应用于金融、经济、工程等领域，用于预测和建模具有依赖性的随机过程。Cholesky分解则是一种矩阵分解方法，常用于求解线性系统和进行统计推断。在本项目中，"用Cholesky分解求ARMA模型的参数并作谱估计"，是利用Cholesky分解来优化计算ARMA模型的参数，并进一步进行谱估计，以更好地理解时间序列的结构和特性。 Cholesky分解是将一个对称正定矩阵A分解为LL^T的形式，其中L是一个下三角矩阵。这种分解在求解线性系统Ax=b时非常有用，因为可以将原问题转化为两个下三角系统的求解，从而大大提高效率。在ARMA模型的参数估计中，通常会遇到需要求解大量线性系统的场景，Cholesky分解可以提供一个快速且稳定的解决方案。 ARMA模型由自回归（AR）和滑动平均（MA）两部分组成，形式为AR(p)+MA(q)，其中p和q分别表示自回归项和滑动平均项的阶数。参数估计通常采用极大似然法或最小二乘法，这需要求解包含模型参数的线性系统。Cholesky分解在这种情况下可以提高计算效率，使得参数估计更加便捷。 谱估计是分析时间序列频域特性的方法，它通过估计功率谱密度来揭示数据的周期性和频率成分。在ARMA模型中，谱估计可以帮助识别模型的阶数，以及确定模型参数的合理性。结合Cholesky分解求得的ARMA参数，我们可以更准确地进行谱估计，从而得到更可靠的模型和预测。 在提供的压缩包文件中，MARMACH.C很可能是用C语言编写的程序，实现了上述的Cholesky分解求ARMA参数和谱估计的过程。而www.pudn.com.txt可能是源代码的说明文档或者版权信息，提供了程序的使用方法和背景介绍。 这个项目通过C语言实现了一种高效的方法，利用Cholesky分解优化了ARMA模型的参数估计，并结合谱估计深入分析时间序列的特性。对于需要处理大量时间序列数据的科研工作者和工程师来说，这样的工具具有很高的实用价值。

本资源文件提供了关于三相异步电动机矢量控制的Simulink仿真模型。通过Matlab构建的SVPWM仿真模块，能够生成PWM波形，驱动逆变电路工作，从而使三相异步电动机旋转起来。仿真结果展示了三相异步电机在矢量控制技术下的技术特性。 资源内容 仿真模型：包含在Simulink中建立的三相异步电动机矢量控制模型。 SVPWM模块：用于生成PWM波形的SVPWM仿真模块。 逆变电路：驱动三相异步电动机旋转的逆变电路模型。 仿真结果：展示了三相异步电机在矢量控制下的技术特性。 使用说明 打开Matlab：确保已安装Matlab软件，并加载Simulink模块。 导入模型：将提供的Simulink模型文件导入Matlab工作区。 运行仿真：在Simulink中运行仿真模型，观察三相异步电动机的运行情况。 分析结果：通过仿真结果分析三相异步电机在矢量控制下的技术特性。

永磁同步电机滑膜控制仿真模型：深入了解SMO控制策略及其实践应用,永磁同步电机滑膜控制SMO控制仿真模型 ,核心关键词：永磁同步电机; 滑膜控制; SMO控制; 仿真模型;,"滑膜控制SMO仿真模型在永磁同步电机中的应用" 永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor，简称PMSM）是当今工业应用中一种非常重要的电机类型，以其高效率、高性能以及良好的控制特性的特点，在许多领域中得到了广泛应用。随着对电机控制技术的深入研究，滑模变结构控制（Sliding Mode Control，简称SMO）策略因其对参数变化和外部扰动具有良好的鲁棒性，被广泛应用于电机控制领域。滑模变结构控制策略（SMO）通过设计滑模面和到达条件，可以使系统状态变量沿着特定的滑模面到达平衡点，并保持在滑模面上滑动。这种控制策略在处理非线性、时变系统以及存在不确定因素的系统时具有明显的优势。 在永磁同步电机的控制中，SMO控制策略可以确保电机在各种运行工况下都具有较好的动态和稳态性能。通过精确控制电机的磁通和转矩，SMO策略能够有效提升电机的运行效率，减少能量损耗，同时，其快速的动态响应特性使得电机能够快速适应负载变化，这对于提高电机的控制精度和稳定性具有重要意义。 仿真模型作为一种理论分析与实验验证的重要工具，对理解和设计SMO控制策略在永磁同步电机中的应用具有重要作用。通过仿真模型，研究人员可以在不接触实际硬件的情况下，对电机控制系统进行设计、测试和优化。这不仅能够节省研发成本，加快开发进程，还能够提供一种安全的实验环境，避免因操作失误或设计缺陷造成的真实设备损坏。 在本次提供的资料中，包含了多个文档和图片文件，如“永磁同步电机是一种高效高性能的电机在许多应.doc”、“探索永磁同步电机滑膜控制与控制的仿.html”、“永磁同步电机滑膜控制控制仿真模型.html”等，这些文件可能包含了关于永磁同步电机、滑膜控制、SMO控制策略以及仿真模型的详细研究和分析。通过这些文档，可以更深入地理解SMO控制策略的设计原理、实现方法以及在永磁同步电机中的应用效果。 此外，图片文件如“2.jpg”、“1.jpg”、“3.jpg”可能是仿真模型运行的界面截图或者实验结果图表，能够直观展示SMO控制策略在电机控制中的实际表现和效果。文本文件如“永磁同步电机滑膜控制控制仿真模.txt”、“永磁同步电机滑膜控制控制仿真模型一引言.txt”、“永磁同步电机滑膜控制控制仿真模型一引.txt”可能包含了关于该仿真模型的详细描述、实验步骤以及研究结论等内容，对于进一步分析和验证SMO控制策略具有很高的参考价值。 SMO控制策略为永磁同步电机提供了一种有效的控制方法，通过滑模控制原理能够实现电机的高性能控制。仿真模型则是实现理论与实践结合的关键工具，通过它可以对SMO控制策略进行深入研究和验证。这些文档和图片文件为进一步理解永磁同步电机的SMO控制策略提供了丰富的信息资源。随着控制技术的不断进步，未来的永磁同步电机控制策略会更加高效、智能，满足日益增长的应用需求。

### 模电报告：MULTISIM仿真 —— 二极管、稳压管的仿真模型与正反向特性测试及负反馈放大电路参数的仿真分析 #### 一、概述 在电子学领域，二极管作为一种基本的半导体元件，具有极其重要的地位。它不仅能作为整流元件用于电源电路中，还能在信号处理、保护电路等方面发挥关键作用。稳压管，特别是齐纳二极管(Zener Diode)，则是一种特殊的二极管，它能够在特定的反向电压下稳定工作，提供恒定的参考电压。这两种元件的特性和应用对于现代电子设备的设计至关重要。 #### 二、二极管与稳压管的正反向特性测试 **1. 二极管的正反向特性** - **正向特性**：当二极管两端施加正向电压时，一旦电压超过一定的阈值（称为正向导通电压），电流迅速增加，此时二极管处于导通状态。 - **反向特性**：当二极管两端施加反向电压时，只要电压不超过某一极限值（称为反向击穿电压），二极管中的电流几乎为零，此时二极管处于截止状态。如果反向电压超过击穿电压，二极管会被损坏。 **2. 稳压管的正反向特性** - **正向特性**：与普通二极管类似，但通常不用于这种应用。 - **反向特性**：稳压管的主要工作模式是在反向偏置状态下。当反向电压达到一定值时（即齐纳电压），电流会急剧上升，而电压保持相对稳定。这种特性使得稳压管能够作为电压基准或限幅元件使用。 #### 三、负反馈放大电路参数的仿真分析 **1. 负反馈的基本概念** 负反馈是指将放大器的一部分输出信号以相反相位送回到输入端的过程。通过这种方式可以降低放大器的增益波动、改善带宽稳定性，并减少非线性失真。 **2. MULTISIM中的负反馈放大电路仿真** - **电路设计**：首先需要设计一个包含负反馈路径的放大电路。常见的负反馈方式有电压串联反馈、电压并联反馈、电流串联反馈和电流并联反馈。 - **参数选择**：根据具体的应用需求，选择合适的反馈电阻和其他元件参数，确保电路满足所需的性能指标。 - **仿真分析**：利用MULTISIM软件进行电路仿真，观察不同条件下放大器的频率响应、增益稳定性等特性。此外，还可以通过改变输入信号频率或幅度等方式进一步测试电路的动态性能。 #### 四、MULTISIM仿真工具介绍 MULTISIM是一款强大的电路仿真软件，它提供了丰富的元件库以及直观的操作界面，非常适合进行各种类型的电路设计和仿真分析。在本次报告中，我们主要利用MULTISIM来进行二极管、稳压管的正反向特性测试以及负反馈放大电路的仿真分析。 **1. MULTISIM的元件库** MULTISIM拥有非常全面的元件库，几乎涵盖了所有常见的电子元件，如电阻、电容、电感、二极管、晶体管等，还包括了各种集成电路芯片。这使得用户可以在一个平台上完成复杂电路的设计和仿真。 **2. 操作界面与仿真功能** - **操作界面**：MULTISIM采用了类似于CAD的设计界面，用户可以通过简单的拖拽方式来布置电路元件，非常方便快捷。 - **仿真功能**：除了基本的直流和交流分析之外，MULTISIM还支持瞬态分析、傅立叶分析等多种高级仿真模式，能够帮助工程师深入了解电路的动态行为。 #### 五、结论 通过对二极管、稳压管的正反向特性测试以及负反馈放大电路参数的仿真分析，我们不仅加深了对这些基本电子元件工作原理的理解，而且也掌握了利用MULTISIM进行电路设计和仿真的方法。这对于未来从事电子工程技术领域的学习和研究都具有重要的意义。

FLAC3D蠕变命令流程详解：博格斯本构模型驱动的自动时间步长调整实践，包含5.0与6.0版本指令，附图文视频全面解析。图示竖向位移云图与拱顶沉降时间变化趋势分析。,FLAC3D蠕变命令流详解：博格斯本构模型的时间步长自动调整实践与应用，附图一至图三竖向位移云图变化及图四拱顶沉降趋势分析。,flac3d蠕变命令流，蠕变本构模型采用博格斯本构，时间步长自动调整，5.0和6.0命令均有，配有文字和视频解释。 图一至图三为不同蠕变时间下的竖向位移云图，图四为拱顶沉降随时间的变化趋势。 ,flac3d;蠕变命令流;博格斯本构;时间步长自动调整;5.0和6.0命令;文字解释;视频解释;竖向位移云图;拱顶沉降随时间变化趋势。,FLAC3D蠕变命令流：博格斯本构自动调整时间步长解释

文件名：Archimatix Pro v1.3.5.unitypackage Archimatix Pro 是 Unity 上一个强大的建模和设计插件，特别适合那些希望在 Unity 内进行快速、可扩展、参数化建模的开发者。它通过参数化和程序化的方式创建建筑和复杂几何形状，不仅能大大减少手动建模的时间，还能灵活调整和生成多种样式的建筑模型。 主要功能 参数化建模：Archimatix Pro 允许你使用节点系统来创建参数化模型，你可以通过调整参数实时修改模型的形状和大小。这样可以在同一个模型基础上快速生成不同的变体。 节点系统：插件使用基于节点的工作流程，包括形状节点（Shape Nodes）、变换节点（Transform Nodes）、重复节点（Repeater Nodes）等。可以通过组合这些节点来构建复杂的建筑模型和结构。 实时预览：在 Unity 编辑器中，你可以实时预览模型的变化，极大地方便了模型调整与优化。 变体生成：可以轻松创建多种不同的几何变体，适合快速生成不同的建筑或物体形状，减少手动修改和重复工作。 建模工具库：插件中包含了丰富的建模工具和预置模型...

DAB仿真模型：双闭环单移相控制，700V输入350V可调输出，电路及波形详解,DAB仿真模型 DAB采用电压电流双闭环，单移相控制 输入电压700V，输出电压350V，输出电压可调 主电路以及输出波形如下 ,核心关键词：DAB仿真模型; 电压电流双闭环控制; 单移相控制; 输入电压700V; 输出电压350V; 输出电压可调; 主电路; 输出波形。,基于DAB仿真模型：电压电流双闭环控制下的可调输出电压研究 双闭环单移相控制的DAB仿真模型是一种应用于电力电子领域的高级仿真技术。它通过精确控制电压和电流，实现了从700V输入到350V可调输出的高效能量转换。该模型的核心在于双闭环控制策略，即同时监控电压和电流两个参数，确保输出的稳定性和响应速度。单移相控制则是指通过改变相位来控制电路的开关，这种控制方式在维持高效率和减少功率损耗方面发挥着重要作用。 DAB模型的设计非常注重电路的主电路设计及其输出波形的质量，因为这些都是影响整体性能的关键因素。700V的高输入电压要求电路具备足够的绝缘和耐压能力，同时还要能够有效地将电压降至350V，并保证输出电压的可调性，以适应不同应用场景的需求。在实际应用中，DAB仿真模型可以广泛应用于通信、电源管理等多个领域。 该仿真模型的研究不仅限于理论层面，还包括了对电路和波形的详细分析。通过构建仿真模型，研究者能够在实际搭建电路之前，对电路的行为和性能进行预测和优化。这种仿真技术通常涉及到先进的计算机软件和算法，以模拟电路在不同条件下的动态响应。 此外，DAB仿真模型的探索与实现还涉及到对控制策略的深度研究，比如如何在保持高效率的同时，实现对输出电压的精确控制。这种研究对于提高电源系统的性能、可靠性和经济性至关重要，尤其是对于那些要求高精度和高稳定性的应用场合。 在数字时代，电力电子技术正经历着快速的发展。因此，深入探讨和解析DAB仿真模型的实现技术，不仅有助于推动电力电子领域的科技创新，也为相关行业的工程师和研究人员提供了宝贵的参考。通过这种方式，他们可以更加有效地设计和优化电力系统，以满足日益增长的高性能和低功耗的需求。 在模拟电路设计和电力系统分析中，图像文件（如.jpg）提供了直观的视觉辅助，帮助工程师理解电路的结构和波形的特点。而文档文件（如.doc和.txt）则包含了丰富的理论分析和技术说明，它们是深入学习和应用DAB仿真模型不可或缺的资料。通过对这些资料的仔细研究，相关人员可以更好地掌握该模型的工作原理和设计方法，从而在实践中取得更佳的成果。

基于Wasserstein距离的电气综合能源系统能量与备用调度分布鲁棒优化模型——考虑条件风险价值CVaR的新策略,基于Wasserstein距离与CVaR条件风险价值的电气综合能源系统能量-备用分布鲁棒优化调度模型,matlab代码：计及条件风险价值的电气综合能源系统能量-备用分布鲁棒优化 关键词：wasserstein距离 CVAR条件风险价值 分布鲁棒优化 电气综合能源 能量-备用调度 参考文档《Energy and Reserve Dispatch with Distributionally Robust Joint Chance Constraints》 主要内容：代码主要做的是电气综合能源系统的不确定性调度问题。 通过wasserstein距离构建不确定参数的模糊集，建立了电气综合能源系统—能量备用市场联合优化调度模型，并在调度的过程中，考虑调度风险，利用条件风险价值CVaR评估风险价值,从而结合模糊集构建了完整的分布鲁棒模型，通过分布鲁棒模型对不确定性进行处理，显著降低鲁棒优化结果的保守性，更加符合实际。 ,关键词：matlab代码; Wasserstein距离; CV