多道瞬态面波法在华池县城公路勘探中的应用，张宇翔，谌文武，作为一种新型的工程勘察和工程检测手段，瑞雷波技术具有其他方法无法比拟的优点，正日益广泛地应用于公路岩土工程勘察中。本文以

内容概要：本文介绍了基于STM32的远程控制温室大棚环境监测系统的设计与实现。该系统集成了多个传感器（如DHT11温湿度传感器、MQ-2烟雾传感器、光敏电阻和土壤湿度传感器）用于环境数据的采集，并通过STM32F103C8T6单片机进行数据处理和控制。系统不仅能在本地显示屏上展示数据，还可以将数据上传至云端，支持远程控制和多端查看。此外，系统实现了智能阈值控制，可以根据预设条件自动调节环境参数，如温度、湿度和光照强度。文中还详细展示了温湿度传感器DHT11的驱动代码，以及其他关键功能模块的实现细节，如继电器控制、云平台通信和手动/自动模式切换。 适合人群：对嵌入式系统开发感兴趣的电子工程师、农业技术人员以及希望深入了解STM32开发和物联网应用的学生。 使用场景及目标：适用于需要对温室大棚环境进行精准控制的应用场景，如现代农业生产、科研实验等。主要目标是提高农作物的生长质量，降低人工管理成本，提升自动化水平。 其他说明：项目提供了丰富的参考资料，包括原理图、源码、传感器数据手册等，有助于开发者进一步优化和扩展系统功能。

COMSOL仿真研究：单个金纳米颗粒光热效应的复现与波动光学、固体传热机制探讨,金纳米颗粒光热仿真研究：基于COMSOL的多物理场复现与波动光学固体传热分析,COMSOL，单个金纳米颗粒光热仿真，文章复现，波动光学，固体传热 ,COMSOL; 金纳米颗粒; 光热仿真; 文章复现; 波动光学; 固体传热,基于COMSOL的金纳米颗粒光热仿真及文章复现：探索波动光学与固体传热机制 COMSOL是一款功能强大的多物理场仿真软件，能够模拟现实世界中的物理过程和现象。在这次研究中，研究者利用COMSOL软件对单个金纳米颗粒在光照作用下的光热效应进行了仿真研究，并深入探讨了波动光学和固体传热机制。金纳米颗粒因其独特的光学性质和在生物医学应用中的巨大潜力而备受关注，光热效应是其关键应用之一。 光热效应是指材料吸收光能后，将其转化为热能的过程。在该研究中，单个金纳米颗粒的光热效应仿真复现表明，当金纳米颗粒吸收特定波长的光时，其表面会因电子振动产生热量，从而引起周围介质的温度上升。这一过程涉及到波动光学的理论，特别是在考虑光波与纳米尺度颗粒相互作用时，表面等离子体共振（SPR）效应起到关键作用。 此外，固体传热机制也是该研究的重要组成部分。固体传热是指热量通过固体材料内部或表面进行传递的过程。在金纳米颗粒的光热效应中，热量的产生和传递对于理解和控制温度分布至关重要。COMSOL仿真能够提供详细的温度分布和热流动的模拟结果，有助于预测和优化实验设计。 该研究的成果对于发展基于金纳米颗粒的光热疗法具有重要意义。通过精确控制光照参数和金纳米颗粒的浓度，有望在肿瘤治疗等生物医学领域实现更精确的热控制。 根据仿真结果，研究者可以进一步探讨如何通过设计不同形态和大小的金纳米颗粒来增强光热效应的效率。同时，这项研究也为深入理解纳米尺度下的光-物质相互作用提供了理论基础和实践指导。 另外，研究者在文章中提到的“基于COMSOL的多物理场复现”意味着软件不仅限于模拟单一物理场，而是能够同时处理多个物理场之间的相互作用，例如在本研究中即考虑了电磁场、热场等的交互作用。这对于复杂物理过程的模拟尤为重要。 文件名称列表中包含了.doc、.html、.txt等格式的文件，这些文件可能包含了研究的具体数据、仿真过程描述、理论分析、实验结果等内容，为研究者和感兴趣的读者提供了丰富的学习和参考资源。 ： COMSOL仿真软件被用于研究单个金纳米颗粒的光热效应，该效应涉及波动光学和固体传热机制。研究者通过仿真复现了金纳米颗粒在光照下的热效应，并探讨了其在生物医学领域的应用潜力。研究结果为光热疗法的发展提供了理论和实践指导，并展示了COMSOL软件在处理多物理场交互作用方面的强大能力。此外，相关的文件列表揭示了研究中包含的丰富数据和理论分析材料。

内容概要：本文详细介绍了基于单片机的多路温度采集控制系统的设计与实现。系统利用单片机作为核心控制单元，通过单总线技术连接数字温度传感器，实现了多路温度信号的采集、处理与显示。单片机对接收到的温度数据进行运算处理，根据预设条件发出控制信号，驱动蜂鸣器和继电器等设备，从而实现对环境温度的智能调节。系统还配备了LCD显示屏和按键，用于实时显示温度信息和设置温度限定值。文中还涉及了相关的关键代码片段，涵盖了传感器初始化、I/O操作、中断处理和定时器使用等方面的内容。 适合人群：电子工程技术人员、嵌入式系统开发者、自动化控制领域的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要多点温度监控和自动控制的场合，如智能家居、工业生产、农业温室等领域。目标是提高温度监测的精度和智能化水平，确保环境温度始终处于安全范围内。 其他说明：该系统不仅展示了单片机在温度采集与控制方面的强大功能，也为未来的创新设计提供了宝贵的经验和技术积累。

OpenCV和YOLO技术结合可以实现对多路实时流媒体传输协议(RTSP)视频流的处理。这种结合使用在监控系统、视频分析等领域具有重要应用价值。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测系统，以其速度快和检测准确度高而闻名。在本实现中，我们将重点介绍如何利用YOLOv11模型与OpenCV库来处理多个RTSP视频流。 RTSP是一种网络控制协议，被广泛用于流媒体系统中控制媒体服务器。它允许用户以实时的方式获取音视频流数据。但处理多路RTSP流时，我们面临网络延迟、数据同步和计算资源限制等挑战。利用OpenCV，我们可以有效地从多个RTSP源捕获视频流，并对流媒体数据进行初步处理。 YOLOv11是一个深度学习目标检测算法，它在设计时就考虑到了速度与准确性的平衡。YOLOv11将目标检测任务视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标的映射，以及类别概率的计算。YOLOv11与其他检测算法相比，能够在保证高准确度的前提下，快速地给出检测结果，非常适合需要实时处理的应用场景。 在Python中，可以使用OpenCV库的VideoCapture类来访问和处理RTSP流。VideoCapture类能够从网络摄像头、视频文件等来源读取帧，并将其作为numpy数组进行处理。而YOLO模型则需要使用深度学习库，如TensorFlow或PyTorch等，来加载预训练的权重并执行目标检测任务。为了实时处理多路RTSP流，我们可以并行地使用多线程或多进程，每个线程或进程处理一个视频流，然后利用YOLOv11进行目标检测。 此外，为了提高处理多路视频流的效率，可以利用YOLOv11的版本优化，例如YOLOv11中的Anchor框机制，以及使用更深更复杂的网络结构来提高检测的精度。在实时处理的应用场景下，对YOLO模型的轻量化也是提升效率的关键，这意味着需要对网络进行剪枝，减少计算复杂度，降低对硬件的要求。 通过Python与OpenCV库的结合应用，可以构建一个强大的多路RTSP流实时处理系统。系统将能够同时处理多个网络视频流，用YOLOv11模型进行实时目标检测。该系统不仅具有实际应用价值，而且随着技术的不断优化和演进，将会在实时视频分析领域发挥越来越重要的作用。

《多目标快速非支配排序遗传算法优化代码》 在计算机科学和优化领域，遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化技术。它通过模拟生物进化过程中的“适者生存”原理，寻找问题的最优解。而多目标优化问题则涉及多个相互冲突的目标函数，需要找到一组平衡所有目标的解决方案，即帕累托最优解。快速非支配排序遗传算法（Nondominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II）是解决这类问题的一种有效方法。 `nsga_2.m` 是NSGA-II的核心实现文件。这个算法包括种群初始化、选择、交叉和变异等基本操作。`initialize_variables.m` 文件用于生成初始种群，它包含了问题的潜在解。接着，`evaluate_objective.m` 对每个个体进行评估，计算其对应的目标函数值，这在多目标优化中至关重要。 `non_domination_sort_mod.m` 实现了非支配排序，这是NSGA-II的关键步骤。非支配排序将个体按照非支配关系分为多个层，第一层（Pareto前沿）包含那些没有被其他个体支配的个体，这些个体代表了当前的最优解集。第二层包含被第一层个体支配但不被其他层个体支配的个体，以此类推。 `genetic_operator.m` 包含了遗传操作，如选择、交叉和变异。`tournament_selection.m` 实现了锦标赛选择策略，这是一种常见的选择策略，通过随机选取若干个体进行对决，胜者进入下一代。交叉和变异操作则用于产生新的个体，保持种群的多样性。 `replace_chromosome.m` 处理种群更新，将新产生的个体替换掉旧的个体，确保种群不断进化。在NSGA-II中，种群的更新不仅要考虑适应度，还要考虑拥挤度，以平衡解的多样性和分布质量。 `objective_description_function.m` 文件可能是用于定义和描述目标函数的，这可以根据具体问题的性质来定制。目标函数反映了我们希望优化的各个方面，可以是单个或多个指标。 `说明.pdf` 文件可能提供了算法的详细描述、实现细节以及如何运行和理解代码的指南。阅读这份文档可以帮助我们更好地理解和使用这些代码。 这个压缩包提供了一个完整的NSGA-II实现，用于解决多目标优化问题。通过理解和调整这些代码，我们可以将其应用于各种实际问题，如工程设计、资源分配、投资组合优化等，以寻找多目标之间的最佳平衡。

在数学建模领域，优化问题是一项关键任务，尤其是在面对复杂多目标问题时。"多目标快速非支配排序遗传算法"（Multi-Objective Fast Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm，简称NSGA-II）是一种广泛应用的多目标优化算法，它结合了遗传算法的优势和非支配排序的概念，以有效地寻找帕累托最优解集。 遗传算法是模拟生物进化过程的一种搜索算法，通过模拟自然选择、遗传和突变等机制来探索问题空间。在多目标优化问题中，一个解决方案可能在各个目标之间存在权衡，没有全局最优解，而是存在一组非支配解，即帕累托最优解。这些解对每个目标都尽可能好，无法被其他解在所有目标上同时改进，因此非支配排序成为评估和选择种群中个体的关键步骤。 NSGA-II算法的核心步骤包括： 1. 初始化种群：随机生成初始解决方案群体，作为算法的起点。 2. 非支配排序：根据各个个体在多目标空间的位置，将种群分为多个非支配层。第一层是最优的，即没有其他个体在所有目标上都优于它，第二层是次优的，以此类推。 3. 分层拥挤度计算：对于同一层内的个体，根据它们在目标空间的分布情况，计算拥挤度，以处理 Pareto 前沿的稀疏性和多样性。 4. 选择操作：采用基于非支配层次和拥挤度的复合选择策略，确保在保留优秀解的同时保持种群多样性。 5. 变异和交叉操作：通过基因重组（交叉）和基因突变生成新的后代个体，维持种群的遗传多样性。 6. 更新种群：用新生成的后代替换旧种群的一部分，保持种群大小恒定。 7. 循环迭代：重复上述步骤，直至达到预设的迭代次数或满足其他停止条件。 NSGA-II算法的优势在于它能够同时考虑多个目标，并生成多样性的帕累托最优解集，这对于决策者在实际问题中权衡不同目标非常有用。在数模中的优化与控制方向，这种算法可以应用于如资源分配、调度问题、网络设计等多个领域，帮助找到满意的整体解决方案。 在提供的压缩包文件中，“多目标快速非支配排序遗传算法优化代码”可能是实现NSGA-II算法的一个具体程序。这个程序可能包含了算法的详细实现，包括种群初始化、非支配排序、选择、交叉、变异等核心功能，以及可能的性能优化措施。通过阅读和理解这段代码，用户可以学习如何应用NSGA-II解决实际的多目标优化问题，也可以在此基础上进行二次开发，适应特定的优化需求。

内容概要：本文详细介绍了使用COMSOL进行电弧放电仿真的方法，涵盖电磁场、热场、流体场和电路场的多物理场耦合。通过具体代码示例展示了如何构建磁流体方程模型，设置关键参数如电极间隙、电压范围、电阻限制以及移动电极的速度。文中强调了洛伦兹力在电弧行为中的重要性，并提供了优化网格划分、求解器设置和可视化效果的技术细节。此外，还讨论了常见错误及其解决方案，如电弧边缘的极端细长网格设置、动态电阻的引入等。 适合人群：从事电弧放电研究、等离子体物理、电磁仿真等相关领域的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要精确模拟电弧放电过程的研究项目，帮助研究人员理解电弧在不同条件下的行为特征，优化焊接工艺和其他工业应用中的电弧控制。 其他说明：文章不仅提供理论指导，还包括大量实用的操作技巧和经验分享，有助于提高仿真效率并获得更准确的结果。

针对多无人机编队空战战术决策问题，提出了基于案例推理（CBR）和规则推理（RBR）的战术决策方法。 在剖析战术决策案例特征的基础上，设计了一种基于框架结构的案例表示方法，并引入结构相似度和云模型理论以 改进传统的最近邻检索算法。最后，借用基于案例推理和规则推理设计的战术决策 GUI 界面，能够快速地从库中检 索出与当前空战态势最匹配的战术决策源案例，仿真结果证明该方法具有较好的有效性。 ### 多无人作战飞机编队空战智能决策方法解析 #### 一、研究背景与意义 随着现代军事科技的发展，无人机技术已经成为了各国军队的重要组成部分。相比于传统的有人驾驶飞机，无人机具有更高的生存能力和更强的任务执行能力。特别是在多无人机编队作战方面，其协同作战能力更是传统单一无人机所无法比拟的。多无人机编队作战能够有效提高任务执行效率，增强作战灵活性，降低人员风险。然而，多无人机编队空战中的战术决策是一项复杂的技术挑战，它不仅涉及到了复杂的环境感知、决策制定和行动执行等多个环节，还需要高度智能化的决策支持。 #### 二、关键技术与方法 ##### 2.1 案例推理(CBR)与规则推理(RBR) 针对多无人机编队空战中的战术决策问题，本文提出了一种结合案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)和规则推理(Rule-Based Reasoning, RBR)的方法。这两种方法各有优势：CBR通过从历史案例中学习并应用类似情境下的解决方案来做出决策，而RBR则是基于预设的规则集来进行逻辑推断，从而实现决策。 ##### 2.2 基于框架结构的案例表示方法 为了有效地表示和存储案例，本研究设计了一种基于框架结构的案例表示方法。这种表示方法能够清晰地表达出案例的关键特征，如敌我双方的位置、速度、高度等关键参数，同时还能保留案例之间的关系和上下文信息，为后续的案例检索提供便利。 ##### 2.3 结构相似度与云模型理论 为了提高案例检索的准确性和效率，本研究引入了结构相似度计算方法和云模型理论来改进传统的最近邻检索算法。结构相似度计算考虑了案例特征之间的结构关系，而不仅仅是数值上的相似性。云模型则是一种用于不确定性和模糊性的数学模型，能够有效地处理案例中不确定性因素的影响，提高决策的可靠性。 #### 三、战术决策GUI界面设计 基于CBR和RBR设计的战术决策GUI界面是本研究的一个亮点。该界面能够快速地从案例库中检索出与当前空战态势最匹配的战术决策案例。用户可以通过简单的操作输入当前的战场信息，系统会自动匹配最合适的案例，并给出相应的战术建议。这种方式极大地简化了决策过程，提高了决策的速度和准确性。 #### 四、仿真验证 为了验证所提出方法的有效性，研究团队进行了详细的仿真试验。实验结果显示，在不同的空战场景下，该方法都能够准确地从案例库中检索出合适的战术决策案例，证明了其在实际应用中的可行性和有效性。 #### 五、结论与展望 本研究针对多无人机编队空战中的战术决策问题，提出了一种结合案例推理和规则推理的方法，并通过改进的案例表示方法和检索算法实现了高效的战术决策支持。未来的研究可以进一步探索更复杂的情境模拟，以及如何将人工智能技术更好地应用于无人机编队的自主决策中，以期达到更高水平的自动化和智能化。 本文介绍的方法不仅为多无人机编队空战提供了有效的战术决策支持，也为未来的无人机自主作战系统的发展指明了方向。

内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL多物理场仿真软件进行铝板裂纹检测的研究。具体来说，在一块1mm厚的铝板中，通过250kHz的电磁超声（EMAT）激发超声波，并在特定位置设置了一个深度为0.8mm的裂纹缺陷。在距离起始点85mm的位置放置压电片来接收信号，成功捕捉到了始波、裂纹反射波以及右端面回波三种信号。文中还深入探讨了模型建立的关键步骤，包括电磁场与固体力学之间的耦合关系、材料参数的选择、边界条件的设定以及信号分析的方法。此外，针对可能出现的问题提供了相应的解决方案。 适用人群：从事无损检测领域的研究人员和技术人员，尤其是那些对电磁超声技术和压电传感技术感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电磁超声与压电接收技术在金属材料内部缺陷检测方面应用的人群。主要目的是展示这两种技术相结合的优势，即能够有效探测细微裂缝，从而提高工业生产中的安全性和可靠性。 其他说明：该研究不仅展示了具体的实验方法和结果，同时也指出了实践中可能遇到的一些挑战及其应对措施。对于想要进一步探索这一领域的读者而言，这份资料将是非常有价值的参考资料。