提出了一种可以完全跟踪光伏(PV)曲线斜率变化的自适应变步长算法，并在理论上比较分析了所提变步长法与常规变步长法的灵敏度特性，通过分析发现，所提变步长法具有更优的自适应性，在保证连续潮流计算精度的同时，大幅降低了计算时间。提出了一种组合参数化法，即在PV曲线的不同区域采用不同的参数化法，同时在PV曲线追踪过程中设置参数化切换断点，并以校正不收敛作为组合切换判据。基于IEEE标准节点系统的计算结果验证了所提自适应变步长算法与组合参数化法的有效性与优越性。

CST方法是一种强大的参数化方法，因为它具有简单性，鲁棒性以及可以归纳为各种可能形状的气动体的能力。 具有低阶多项式的 CST 也适用于翼型初步设计和优化目的，因为它只需要很少的参数来给出特定的翼型形状。 CST 通过对由伯恩斯坦多项式构建的基函数的个体贡献求和来构建翼型。 该代码易于使用，也很容易根据您自己的需要进行修改。 CST_airfoil.m 的输入如下： - wl（较低的表面重量） - wu（上表面重量） - dz（后缘厚度） - N（翼型坐标数） 其中输出是一组 CST 生成的翼型的 x 和 y 坐标。 作为演示，您可以尝试以下操作： CST_airfoil([-1 -1 -1], [1 1 1],0,400) 或者， CST_airfoil([-0.1294 -0.0036 -0.0666], [0.206 0.2728 0.2292],0,400) 后者将

为弥补传统飞机翼型设计周期长、代价高的缺点,将CST翼型参数化方法,与机器学习中的高斯过程回归方法相结合,通过对已有的翼型数据的学习,实现对未知翼型气动性能或者外形数据的快速准确预测。选取一组NACA四位族翼型,获得其CST参数描述数据,并分别计算其在一定条件下的升力系数、阻力系数和压力分布数据。利用这些数据对高斯过程回归模型进行训练,实现了翼型的快速正设计以及反设计系统。并将实验结果与采用NACA翼型参数表示法得到的预测结果进行了对比。实验结果表明,基于CST参数化方法的翼型快速设计准确度高、速度快,具有很大的应用价值。

书名，Mesh Parameterization: Theory and Practice，详细介绍曲面参数化的原理，计算机图形学领域 作者：1.Kai Hormann（Clausthal University of Technology） 2.Bruno Lévy（INRIA） 3.Alla Sheer(The University of British Columbia)

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本文通过一个设计案例,论述如何利用Matlab进行机构的参数化设计,并应用于实际作品中。理论联系实践,首先进行机构整体设计,用数学公式推理出各参数的关系,再进行数学建模,综合考虑各参数对运动的影响,进行合理优化,完成参数化设计。

非常好用的TEKLA工具箱，支持模型和图纸的操作；同时添加了参数化的节点，欢迎留言和咨询，共同进步。

VERILOG 编写的BCD码转2进制参数化文件，通过直接修改成所需位宽即可实现，工作可用。运行仿真平台quartues和modelsim。核心思想为移位后大4加3。

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