内容概要：本文详细探讨了利用FAST与MATLAB/SIMULINK联合仿真平台对5MW非线性风力发电机进行PID独立变桨和统一变桨控制的建模与仿真。首先介绍了NREL 5MW风机参数的基础，然后阐述了如何将OpenFAST与MATLAB/SIMULINK集成用于联合仿真，包括数据交互接口的设置。接着讨论了两种变桨控制策略的具体实现方法及其MATLAB代码示例，如统一变桨控制以转速为反馈信号，独立变桨控制则以叶根载荷为反馈。此外，还展示了仿真结果对比，揭示了两种控制方式在不同工况下的表现差异，特别是在应对突发风速变化时的表现。最后提到了联合仿真过程中的一些关键技术挑战，如时钟同步问题，并分享了一些实用的经验和技巧。 适用人群：从事风电控制系统设计、仿真测试的技术人员，以及对风机变桨控制感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解风机变桨控制机制及其仿真验证的研究项目，旨在提高风机运行效率和安全性，优化控制策略。 其他说明：文中提到的所有模型和代码均可通过指定渠道获取，便于读者自行实验和验证。

内容概要：本文详细介绍了基于ADRC（自抗扰控制）的电机转速控制系统及其Simulink仿真实现。首先阐述了一阶ADRC适用于快速响应的小惯性电机，其核心组件为跟踪微分器TD、扩张状态观测器ESO和状态误差反馈，并提供了TD的具体Matlab代码实现。接着讨论了二阶ADRC用于复杂工况下大惯性电机的应用，特别是ESO升级到三阶以同时估计转速、加速度和总扰动，并展示了C语言形式的S函数实现。最后引入了粒子群优化（PSO）进行参数优化，通过ITAE指标评估优化效果，显著降低了超调量。文中还给出了具体的实战建议，包括不同阶次ADRC的选择依据、噪声处理以及防止过冲的方法。 适合人群：对电机控制理论有一定了解，希望深入掌握ADRC控制技术和Simulink仿真的工程师和技术人员。 使用场景及目标：①理解和应用一阶和二阶ADRC在不同类型的电机控制系统中的优势；②利用粒子群优化提高ADRC参数配置效率；③通过Simulink平台验证和改进电机转速控制系统的性能。 阅读建议：读者需要具备一定的电机控制基础知识，尤其是对PID控制有所了解。建议边读边动手实践，在Simulink环境中尝试搭建和调整ADRC控制系统，以便更好地理解各部分的工作原理和相互关系。

Metalens超构透镜设计及Lumerical FDTD仿真技术研究：参数扫描与目标相位半径计算代码探讨,Metalens超构透镜设计：扫参分析、目标相位与半径计算及Lumerical FDTD与MATLAB的关联应用,出Metalens超构透镜lumerical fdtd仿真文件。 本人研究生阶段从事的是超构透镜设计，可1如何扫参得到相位和半径的关系可2目标相位和目标半径计算代码(传输相位，几何相位型均有) 3.Lumeical fdtd和MATLAB关联设计一键建模和运行有关超透镜，超构透镜和lumerical fdtd的 ,Metalens超构透镜; Lumerical FDTD仿真; 扫参方法; 相位与半径关系; 目标相位和目标半径计算代码; MATLAB关联设计; 一键建模; 超透镜设计,Metalens超构透镜设计及仿真：扫参优化与MATLAB关联操作指南

雷达信号处理中Radon-Fourier算法的运动目标相参积累：Matlab实现与注释详解,雷达信号处理中Radon-Fourier算法检测运动目标及距离和多普勒参数估计的Matlab实现,雷达信号处理：运动目标相参积累——Radon-Fourier算法，用于检测运动目标，实现距离和多普勒参数估计。 Matlab程序，包含函数文件和使用文件，代码简洁易懂，注释详细。 ,雷达信号处理;运动目标相参积累;Radon-Fourier算法;距离和多普勒参数估计;Matlab程序;函数文件;代码简洁易懂;注释详细。,Radon-Fourier算法：雷达信号处理中的运动目标相参积累与参数估计

轻子混合参数的精确测量和中微子质量等级的确定是即将进行的中基线反应堆抗中微子实验（如JUNO和RENO-50）的主要目标。 在这项工作中，我们通过假设 典型的实验装置。 事实证明，如果在最乐观的情况下，NSI参数εeμ或εeτ高达2％，则可以在大于3σ的水平上排除真实的混合参数sin2θ12。 但是，发现NSI效应的发现范围很小，并且严重取决于违反CP的阶段。 最后，我们表明NSI效应可以增强或降低JUNO和RENO-50实验在正常和反向中微子质量层次之间的区分能力。

采用叠加法实现渐变折射率分布

线程池是Java多线程编程中的重要概念，它是一种管理线程的机制，通过池化技术有效地管理和控制线程的生命周期，以提高系统资源的利用率和系统性能。本篇文章将深入探讨线程池的七大核心参数、工作原理、创建方式、拒绝策略以及如何合理分配线程池的大小。 一、线程池七大核心参数 1. corePoolSize：核心线程数，表示线程池中始终存在的最小线程数量，即使在空闲时也不会被销毁。 2. maximumPoolSize：最大线程数，线程池可以同时运行的最大线程数量。 3. keepAliveTime：非核心线程的空闲存活时间，当线程池中的线程数超过corePoolSize时，超出部分的线程在空闲超过此时间后会被终止。 4. unit：keepAliveTime的时间单位，如毫秒、秒、分钟等。 5. workQueue：任务队列，用于存储等待执行的任务，有无界队列和有界队列两种类型。 6. threadFactory：线程工厂，用于创建新线程，可以自定义线程的命名、优先级等属性。 7. handler：拒绝策略，当线程池和任务队列都满时，新提交的任务的处理方式，常见的拒绝策略有AbortPolicy、CallerRunsPolicy、DiscardPolicy和DiscardOldestPolicy。 二、线程池工作原理 1. 当提交一个新任务时，如果当前线程池中的线程数量少于corePoolSize，会直接创建新线程来执行任务。 2. 如果线程池已达到corePoolSize，但任务队列未满，新任务会放入任务队列中等待。 3. 当线程池中的线程数大于等于corePoolSize，且任务队列已满，会尝试创建新线程，直到达到maximumPoolSize。 4. 当线程池和任务队列都满，且线程数量已达maximumPoolSize，将根据拒绝策略处理新任务。 三、线程池的创建方式 Java中使用ExecutorService接口和Executors类来创建线程池。常见创建方式有： 1. newFixedThreadPool：固定大小的线程池，核心线程数与最大线程数相同。 2. newSingleThreadExecutor：单线程线程池，保证所有任务按顺序执行。 3. newCachedThreadPool：缓存线程池，无核心线程，最大线程数为Integer.MAX_VALUE，空闲线程存活时间为60秒。 4. newScheduledThreadPool：定时线程池，可以实现定时或周期性任务。 四、线程池的拒绝策略 1. AbortPolicy：默认策略，抛出RejectedExecutionException异常，终止执行。 2. CallerRunsPolicy：调用者运行，主线程直接执行被拒绝的任务。 3. DiscardPolicy：丢弃策略，默默丢弃被拒绝的任务，不做任何处理。 4. DiscardOldestPolicy：丢弃最旧的任务，为新任务腾出空间。 五、如何合理分配线程池大小 线程池大小的合理分配要考虑以下因素： 1. CPU密集型任务：线程池大小接近CPU核心数，充分利用多核优势。 2. I/O密集型任务：线程池大小可稍大于CPU核心数，因为I/O操作时线程可以切换执行其他任务。 3. 任务特性：根据任务执行时间、并发量等因素综合评估。 4. 系统资源：考虑内存、磁盘等资源限制。 总结，线程池的高效利用对于优化系统性能至关重要。理解并掌握线程池的核心参数、工作原理、创建方式和拒绝策略，以及如何根据实际需求合理分配线程池大小，能帮助开发者编写出更高效、稳定的多线程程序。通过持续学习和实践，我们可以更好地驾驭线程池，提升系统的并发处理能力和响应速度。

OPERA实验已最终观察到了μon中微子CNGS束中tau中微子的出现。 利用OPERA检测器功能，可以隔离高纯度的νe，νμ和ντ带电电流中微子相互作用以及中性电流弱相互作用样品。 在本文中，首次使用完整的数据集来测试三味中微子振荡模型，并得出在3 + 1中微子模型框架内对轻型无菌中微子存在的约束。 首次将tau和电子中微子出现通道联合用于检验无菌中微子假设。 LSND和MiniBooNE实验所允许的绝大部分无菌中微子参数空间在90％C.L下被排除。 特别是，MiniBooNE结合中微子和反中微子数据获得的最佳拟合值被排除在3.3σ显着性之外。

内容概要：本文详细介绍了四参数随机生长法（QSGS算法）在生成随机孔隙结构方面的应用。首先，通过Python代码展示了如何利用QSGS算法生成二维和三维的随机孔隙结构，并讨论了关键参数如孔隙率、生长概率、分布概率等的作用。接着，文章探讨了将生成的孔隙结构转化为CAD模型的方法，包括使用SVG、DXF等格式进行矢量化处理，以及在导入仿真软件（如COMSOL、ANSYS Fluent）之前所需的网格光顺处理。此外，文中还分享了一些实用技巧，如使用trimesh库进行网格优化，以及如何通过参数扫描提高仿真精度。 适合人群：从事材料科学、多孔介质研究、仿真分析的技术人员和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要生成复杂随机孔隙结构并进行流体力学、热传导等仿真的应用场景。主要目标是提供一种高效、灵活的孔隙结构生成方法，提升仿真的准确性和效率。 其他说明：文章提供了多个Python代码片段作为实例，帮助读者更好地理解和应用QSGS算法。同时，强调了参数调整的重要性，并给出了具体的优化建议。

BMS电池管理系统中的SOC估计模型与卡尔曼滤波算法研究：基于Simulink的锂电池参数辨识与SOC估算,BMS电池管理系统SOC估计模型 电池管理系统simulink SOC电池参数辨识模型10个； 卡尔曼滤波算法锂电池SOC估算估算模型15个；SOC估算卡尔曼滤波估算 卡尔曼滤波31个； ,BMS电池管理系统;SOC估计模型;电池参数辨识模型;Simulink;卡尔曼滤波算法;锂电池SOC估算;SOC估算方法;卡尔曼滤波应用;电池管理,基于BMS的SOC估计模型研究：卡尔曼滤波算法与电池参数辨识模型的应用分析