2016-06 第七版 A Manual for Writers of Research Papers, Theses, and Dissertation

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范例论文 此库为希望使用R Markdown撰写论文或论文的任何人提供了模板。 这是一个带有伪代码和文本的最小示例，以显示华盛顿大学要求指定的所有元素如何组合在一起以生成最终文档。 这是中的以及该示例中的。 有关更多资源，请访问： 和 和 依赖项：knitr，bookdown，pdf创建者（TeX） 合作者：

Matlab 电网调度代码为智能建筑能源管理系统开发硬件在环测试平台 提案代码： 8109 主要主管（电子邮件） 彭志贤 (elepcj{@}nus.edu.sg ) 标题： 为智能建筑能源管理系统开发硬件在环测试平台 概要： 在自由化的能源市场中，需求响应 (DR) 是优化发电调度和实现全系统效益的有效机制。 DR 聚合器将在管理一组客户的 DR 方面发挥关键作用。 这引出了建筑能源管理系统 (BEMS) 的概念，它是一种软件加硬件工具，用于控制住宅配电系统的各个组件，例如负载、光伏发电、电池存储等。在设计 BEMS 的软件组件时，硬件实现仍然是一个挑战。 每个可控负载和发电源的控制电路都需要与中央 BEMS 控制器有效通信，该控制器本质上是运行在专用微型计算机或 PC 上的软件。 客观的： 开发一个 BEMS 硬件组件，该组件将连接到另一台运行电力系统仿真工具的 PC。 电力系统测量值将输入到 BEMS 控制器，BEMS 控制器的输出将反馈到虚拟电力系统。 工作性质： 建模、仿真、嵌入式系统 项目交付： 在适当的计算平台（如 Arduino、DSP 或其他）上开发 BEMS 控制器

配网中电动汽车充电的最优调度 项目摘要 运输部门在总能源消耗中占很大比例，迄今为止主要以化石燃料为基础。 通过道路交通的大规模电气化减少温室气体的排放，可能会降低配电网中的电压分布和过载的网络设备。 以集中和协调的方式控制电动汽车的充电时间表可为缓解此类问题提供一种潜在的解决方案，并可推迟对网络基础设施升级的投资。 在这项工作中，提出了一种用于在居民低压配电网中为电动汽车充电过夜的健壮的，将成本最小化的单向日前调度例程，该例程在随机环境中观察了本地网络，设备和充电需求约束。 为了降低计算复杂度，采用了线性潮流近似。 建模环境涉及不确定的住宅用电需求，市场价格以及电动汽车所有者的出行行为，包括随机的每日出行距离，到达和离开时间。 有关这些参数的概率分布的知识用于对冲有关充电成本，网络过载，电压违规和充电可靠性的风险。 结果提供了对不确定性的影响以及优化过程中解决风险特定方面的有效性的见解

连续机器人示例 连续机器人具有弹性连杆，该连杆能够进行大规模的连续变形。 此仓库包含示例脚本，用于模拟各种设计范例的连续体机器人。 每个示例均附有PDF格式的简短文章。 动机 介绍连续体机器人建模 演示动态仿真等高级概念 传播已发表的学术成果 连续体和软机器人技术问题的学习曲线可能比较陡峭。 机器人运动的力学通过微分方程来描述。 控制机器人可能依赖于编写仿真循环，以交互速率从数值上解决机器人行为。 尽管存在难以在软件中概括的基本复杂性，但是此回购旨在通过示例作为学习辅助工具提供更简单的途径。 这些示例从简单开始，逐步构建以呈现越来越复杂的模型。 代码是C ++，其中一些示例也在MATLAB中实现。 建议将Qt与C ++示例一起使用，因为项目组织文件为“ .pro” Qt格式，Qt的绘图功能用于可视化模型，事件系统用于演示交互式仿真。 先决条件 Qt（ ） PDF查看器 MATLAB（

JLU_学位论文：吉林大学学位论文Latex模板

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香港科技大学沈劭劼老师的博士论文，十分有参考价值！

遗传算法源代码matlab程序使用遗传和细菌共轭算法对移动无线传感器网络进行聚类 此源代码是我在MATLAB中实现的论文。 此源代码使用遗传和细菌共轭算法对移动无线传感器网络进行了聚类。 无线技术的最新进展已导致移动无线传感器网络（MWSN）的发展。 但是，由于移动传感器节点是低功耗设备，能源效率是设计网络时最关键的问题之一，此外，节点的移动性也带来了挑战，其中包括动态拓扑，动态聚类和未知位置的节点。 可以通过最小化活动通信并选择有效的簇头来获得功率优化。 关于这些网络的基本特征，它们更适用于搜救行动，健康和环境监测以及智能交通控制系统。 除了传感器节点的移动性带来的所有挑战之外，我们还可以留意路由和动态聚类。 先前的研究表明，具有可调整参数的群集模型在最大程度地降低能耗和延长网络寿命方面具有重大影响。 因此，本研究的主要目的是提出一种使用进化算法来选择簇头的更智能方法，以增加网络的生命周期并正确传送数据包。 群集MWSN的基本算法是LEACH-M，我用Matlab模拟器实现了该算法。 在LEACH-M之后，遗传算法（GA）得以实施并应用于更智能地选择簇头。 然后，为了进行有效的簇头选