内容概要：本文详细介绍了非支配排序多目标灰狼优化算法（NSGWO）的Matlab实现，涵盖了算法的核心思想、关键技术实现以及丰富的测试函数和工程应用场景。首先，文章解释了NSGWO如何将灰狼的社会等级制度与多目标优化的非支配排序相结合，通过α、β、δ三个等级的狼来引导种群进化。接着，重点讨论了目标函数的向量化操作、种群更新策略、收敛因子的设计等关键技术点。此外，还提供了46个标准测试函数及其评价指标，如超体积（HV）等。最后，通过天线设计、电机设计等多个工程案例展示NSGWO的实际应用价值。 适合人群：具备一定数学建模和优化理论基础的研究人员、工程师，尤其是从事多目标优化研究和技术开发的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要同时优化多个相互冲突的目标的场景，如天线设计、机械设计等领域。主要目标是帮助用户理解和掌握NSGWO算法的实现原理，并能够将其应用于实际工程项目中。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码实现，还分享了许多实用的小技巧，如矩阵运算优化、并行计算加速等。对于希望进一步改进算法的读者，文章还探讨了NSGWO与其他模型（如LSTM）结合的可能性。

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB进行Buck-Boost升降压斩波电路的设计与仿真过程。首先解释了Buck-Boost电路的基本原理及其电压变换特性，接着通过具体实例展示了如何在MATLAB/Simulink环境中构建电路模型，包括参数设定、PWM信号生成、PID控制器调参等步骤。文中还探讨了实际应用中常见的问题，如电感值选择不当引起的电流纹波过大、二极管压降和MOSFET导通电阻的影响，并提供了相应的解决方案。此外，文章强调了硬件在环测试的重要性，讨论了将仿真模型转化为实际硬件过程中需要注意的关键点，如死区时间和寄生参数的处理。 适合人群：从事电力电子设计的研究人员和技术工程师，尤其是那些希望深入了解Buck-Boost电路特性和掌握MATLAB仿真技能的人群。 使用场景及目标：适用于需要设计高效稳定的直流电源转换系统的项目，帮助工程师们在理论推导的基础上，通过仿真手段验证设计方案的可行性，优化电路性能，最终实现从仿真到实物的有效过渡。 其他说明：文章不仅涵盖了基本的电路理论，还包括了许多实践经验，如参数选择的经验法则、常见错误的规避方法以及提高仿真实验效率的小技巧。这些内容对于初学者来说非常有价值，能够显著提升他们的动手能力和解决实际问题的能力。

云计算任务调度优化是当前云计算领域的一个热门研究方向，其核心问题在于如何有效地将计算任务分配给云平台上的各种计算资源，以满足服务质量(QoS)要求并优化资源利用率。本文介绍了一种基于稳定婚姻算法的多对多匹配策略，旨在通过改进的Gale-Shapley算法实现云计算环境下任务与资源的智能匹配，以期达到降低能耗和缩短执行时间的目的。该策略基于CloudSim框架实现，CloudSim是一个开源的云计算仿真环境，专门用于模拟数据中心的运行情况，能够为云计算研究提供实验平台。 稳定婚姻算法，即Gale-Shapley算法，是一种经典的匹配算法，最初用于求解稳定婚姻问题，后来被广泛应用于经济学、计算机科学等多个领域。在云计算任务调度中，Gale-Shapley算法可以用来确定任务与资源的匹配关系，使得每项任务都能找到最适合的资源，同时每项资源也能高效地服务于一个或多个任务。通过算法的迭代过程，可以保证最终获得一个稳定的匹配结果，即不存在两个任务都更愿意与对方的资源进行匹配而放弃当前的配对。 在云计算环境下，任务调度优化不仅涉及到资源的有效利用，还包括能耗的降低和执行时间的缩短。通过采用Gale-Shapley算法，可以构建一种智能匹配机制，以提高资源的利用率，减少任务在等待资源分配过程中的空闲时间，从而降低整体的能耗和缩短任务的执行时间。这种智能匹配机制能够根据任务需求和资源特性动态地调整任务与资源之间的匹配关系，实现资源的合理分配和任务的有效调度。 基于CloudSim框架的本科毕业设计，提供了一个模拟和分析云计算任务调度优化的环境。通过CloudSim，设计者可以模拟数据中心的运行情况，包括任务的提交、资源的分配、任务的执行以及能耗的统计等。在这样的仿真平台上，可以对不同的调度策略进行比较分析，验证Gale-Shapley算法在多对多匹配场景下的性能表现，以及它在实际云计算环境中的可行性与有效性。 文档中包含的"附赠资源.docx"和"说明文件.txt"，可能提供了具体的设计思路、实验结果和实现细节。例如，说明文件中可能包含了如何在CloudSim平台上部署Gale-Shapley算法，以及如何对算法进行测试和评估的详细步骤。附赠资源文档可能包含了相关的教学视频、示例代码或是对算法优化的具体建议等资源，以辅助理解和应用算法。 此外，GaleShapley-master文件夹可能包含了算法的核心实现代码，包括任务调度模块、资源匹配模块、性能评估模块等，以及可能的用户界面或控制台应用程序。这些代码为研究者和开发者提供了直接的算法实现参考，可以在此基础上进行进一步的开发和定制化研究。 总结而言，这份本科毕业设计研究了云计算任务调度优化问题，采用Gale-Shapley算法进行智能匹配，并在CloudSim平台上进行了模拟实验。研究结果可能表明，使用该算法可以有效地降低能耗、缩短执行时间，并提升资源利用率。设计者提供了相关的文档和代码资源，旨在帮助其他研究者更深入地理解算法的实现细节，以及如何在自己的研究中应用这些知识。

融合遗传算法与粒子群优化：自适应权重与学习因子的MATLAB实现,遗传-粒子群自适应优化算法--MATLAB 两个算法融合且加入自适应变化的权重和学习因子 ,核心关键词：遗传算法; 粒子群优化算法; 自适应变化; 权重; 学习因子; MATLAB实现; 融合算法; 优化算法。,融合遗传与粒子群优化算法：自适应权重学习因子的MATLAB实现 遗传算法和粒子群优化算法是两种广泛应用于优化问题的启发式算法。遗传算法模拟了生物进化的过程，通过选择、交叉和变异操作对一组候选解进行迭代优化；而粒子群优化算法则受到了鸟群觅食行为的启发，通过粒子间的信息共享来指导搜索过程。这两种算法虽然在某些方面表现出色，但也存在局限性，如遗传算法可能需要较多的迭代次数来找到最优解，而粒子群优化算法在参数选择上可能不够灵活。因此，将两者融合，不仅可以互补各自的不足，还能提升算法的搜索能力和收敛速度。 在融合的过程中，引入自适应机制是关键。自适应权重和学习因子允许算法根据搜索过程中的不同阶段动态调整参数，这样做可以使得算法更加智能地应对问题的多样性。例如，自适应权重可以根据当前的搜索状态来决定全局搜索和局部搜索之间的平衡点，学习因子则可以调整粒子对历史信息的利用程度。MATLAB作为一个强大的数学软件，提供了丰富的函数库和开发环境，非常适合实现复杂的算法和进行仿真实验。 在实现自适应遗传粒子群优化算法时，需要考虑以下几点：首先是初始化参数，包括粒子的位置、速度以及遗传算法中的种群大小、交叉率和变异率等；其次是定义适应度函数，这将指导搜索过程中的选择操作；然后是算法的主循环，包括粒子位置和速度的更新、个体及种群的适应度评估、以及根据自适应机制调整参数；最后是收敛条件的判断，当满足预设条件时，算法停止迭代并输出最终的解。 将这种融合算法应用于具体的优化问题中，例如工程设计、数据挖掘或控制系统等，可以显著提高问题求解的效率和质量。然而，算法的性能也受到问题特性、参数设定以及自适应机制设计的影响，因此在实际应用中需要根据具体问题进行适当的调整和优化。 在文档和资料的命名上，可以看出作者致力于探讨融合遗传算法与粒子群优化算法，并着重研究了自适应权重与学习因子在MATLAB环境中的实现方法。文件名称列表中包含多个版本的实践与应用文档，表明作者可能在不同阶段对其研究内容进行了补充和完善。此外，"rtdbs"这一标签可能指向了作者特定的研究领域或是数据库的缩写，但由于缺乏具体上下文，难以确定其确切含义。 通过融合遗传算法与粒子群优化算法，并引入自适应权重和学习因子，可以设计出一种更加高效和灵活的优化策略。MATLAB作为实现这一策略的平台，不仅为算法的开发和测试提供了便利，也为科研人员和工程师提供了强有力的工具。

内容概要：本文详细介绍了压缩空气储能系统各关键部件（压缩机、换热器、储气罐、透平、热水罐）的数学建模方法。作者通过MATLAB和Simulink平台实现了各个部件的仿真模型，重点讨论了压缩机的等熵效率、储气罐的压力变化、透平的反动度设计以及换热器的传热效率等问题。文中还分享了许多实际建模过程中遇到的技术挑战及解决方案，如模块化设计、参数校准、仿真优化等。此外，作者推荐了几篇有助于深入理解非设计工况建模和热力学分析的文献。 适合人群：从事能源存储研究的专业人士，特别是对压缩空气储能系统感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：帮助读者掌握压缩空气储能系统的建模方法，提高仿真精度，优化系统性能。适用于学术研究、工业应用及工程项目中的系统设计与评估。 其他说明：文章提供了大量MATLAB代码片段作为实例，强调了模块化建模的优势，并指出了实际工程中需要注意的具体事项。

内容概要：本文详细介绍了如何在LabVIEW测试测量项目中进行数据库操作以及项目结构的搭建。首先，文章讲解了数据库连接的配置方法，强调了字符集选择、连接池参数调整和错误处理的重要性。接着，文章展示了数据存储部分的设计，包括参数化查询、时间戳处理和事务控制等关键技术。此外，文章还讨论了项目结构的分层设计，将项目分为硬件驱动层、业务逻辑层和数据持久层，以便于管理和维护。对于数据查询的优化，文章提出了分页查询和缓存机制的应用，并分享了一些提高查询效率的经验。最后，文章提到了数据库索引优化、常用查询语句的动态加载、自动生成测试报告等功能的具体实现。 适合人群：具有一定LabVIEW基础并希望深入学习数据库操作和项目结构设计的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要进行大量数据采集和存储的测试测量项目，旨在提高数据管理效率和系统的稳定性。通过学习本文，读者能够掌握如何在LabVIEW中高效地进行数据库操作，避免常见错误，并优化项目结构。 其他说明：文中提供了多个具体的代码示例和实践经验，帮助读者更好地理解和应用相关技术。

内容概要：本文详细介绍了软包锂离子电池在遭受针刺时发生热失控现象的三维仿真建模过程。首先构建了电芯层叠结构，考虑了层间接触热阻的影响。接着设置了材料库中的热物性参数，尤其是电解液分解反应的活化能和指前因子。然后讨论了物理场耦合的重要性，包括焦耳热、副反应放热以及结构变形导致的接触变化。针对针刺过程中的网格畸变问题，采用了自适应网格细化和任意拉格朗日-欧拉（ALE）方法。此外，还探讨了边界条件如对流散热的设置及其对仿真结果的影响。最后强调了求解器配置和可视化阶段的重点。 适合人群：从事电池安全研究的专业人士、仿真工程师、材料科学家。 使用场景及目标：适用于希望深入了解软包锂离子电池热失控机制的研究人员，旨在为电池安全设计提供理论依据和技术支持。 其他说明：文中提到的具体参数设置和仿真技巧对于提高仿真的准确性至关重要，有助于避免实验中的潜在风险并指导实际应用中的改进措施。

Maxwell 永磁同步电机高速建模与仿真：50,000至100,000rpm的先进技术实践,Maxwell建模仿真：高速永磁同步电机转速范围50,000至100,000rpm的精确模拟与优化,高速永磁同步电机 maxwell 50000到100000rpm 建模仿真 ,高速永磁同步电机; Maxwell仿真; 转速范围50000-100000rpm; 建模仿真,Maxwell 50000-100000rpm高速永磁同步电机建模仿真分析 在现代工业领域，电机的设计和优化已成为提升机械设备性能的关键环节。特别是永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM），由于其高效率、高功率密度及优良的动态特性，广泛应用于各种高精度、高转速需求的场合。随着技术的发展，电机的转速要求不断提升，当前，如何实现转速在50,000至100,000rpm范围内的高速永磁同步电机的设计和仿真，成为了一个值得深入探讨的课题。 Maxwell软件作为一款先进的仿真工具，它在电磁场仿真领域具有强大的功能。通过Maxwell软件进行建模仿真，不仅可以模拟电机在运行过程中的电磁场分布，还可以对电机的性能进行深入分析。在高速永磁同步电机的设计中，Maxwell软件能够帮助工程师精确计算电机的电磁转矩、损耗、反电动势以及温度分布等参数，这些都是评估电机性能和可靠性的重要指标。 针对高速运行环境下的永磁同步电机，建模与仿真面临多项挑战。高速运转对电机的材料、结构设计提出了更高的要求。例如，高速旋转带来的离心力会导致转子的变形和轴承的磨损，而高转速下电磁场的动态变化也对仿真精度提出了挑战。此外，电机的散热问题在高速运行时也变得更加显著，这些都需要在仿真模型中予以充分考虑。 在具体操作过程中，首先需要根据电机的实际设计参数建立准确的三维模型，然后利用Maxwell软件中的多物理场耦合分析功能，将电磁场、热场、机械应力等多种因素纳入仿真分析中。通过对电机在不同工况下的仿真，可以得到电机在高转速下的性能表现，并根据仿真结果对电机设计进行调整和优化，以达到预期的性能指标。 此外，仿真过程中还可以对电机的启动、负载响应、故障模拟等工况进行模拟，从而全面评估电机在各种工作状态下的表现。仿真技术不仅可以节约研发成本，缩短研发周期，而且还能提前发现并解决潜在的设计问题，提高产品的可靠性。 在高速永磁同步电机的建模与仿真研究中，仿真软件的选择和仿真模型的构建是影响仿真结果准确性的关键因素。Maxwell软件以其强大的仿真功能和用户友好的操作界面，在众多电磁场仿真软件中脱颖而出。通过合理地应用Maxwell软件进行高速电机的建模与仿真，可以为电机的设计和优化提供强有力的技术支持，推动电机技术向更高水平发展。 Maxwell软件在高速永磁同步电机建模与仿真中的应用，不仅能够帮助工程师深入理解电机在高速运行时的内部电磁现象，还能为电机的设计优化提供准确的数据支持。这对于提高电机性能、缩短研发周期、降低研发成本具有重要意义，并且为电机技术的进一步发展提供了新的技术路径。

内容概要：本文详细探讨了双有源桥DAB隔离型双向DCDC变换器的不同控制策略及其应用场景。首先介绍了DAB的基本结构和传统单移相控制方法，指出其存在的电流应力大和效率低的问题。接着深入讨论了三重移相双目标优化控制，通过增加内外移相角度来提高效率并减少电流应力。同时，利用粒子群优化算法进行实时参数调整，确保系统性能最优化。对于电压闭环控制部分，提出了改进的PID控制器，加入低通滤波器以避免振荡现象。此外，还介绍了基于状态空间方程的模型预测控制（MPC），强调了其在动态响应和效率方面的优势。最后，针对移相控制产生的谐波问题，提出了一种有效的PWM死区补偿方法。 适合人群：电力电子工程师、新能源汽车和储能系统的研发人员、对双向DCDC变换器感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要高效能量转换和精确电压控制的应用场合，如电动汽车充电系统、电池管理系统等。目标是提升系统的效率、可靠性和稳定性。 阅读建议：本文涉及多种控制算法和技术细节，建议读者具备一定的电力电子基础知识，并结合具体工程案例进行理解和实践。

POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪） 1.分解部分 （POA-VMD）采用鹈鹕优化变分模态分解 寻优对象：k α 包含10种适应度函数 可出适应度曲线图 分解图 频谱图 三维分解图和α、K位置随迭代变化图 适应度函数包括： 1.综合评价指标2.包络熵3.包络谱峭度值4.幅值谱熵5.模糊熵 6.皮尔逊系数7.峭度值8.样本熵9.排列熵10.信息熵 2.分量筛选 采用余弦相似度评判分解分量与原序列间的余弦相似度，设定阈值，将含躁分量提取出， 3.降噪 通过阈值小波进行降噪， 降噪方法包含（可根据降噪效果选取最合适的方法。 ） %软小波阈值降噪 %硬小波阈值降噪 %改进小波阈值降噪（阈值函数曲线见链接图片） 以西储大学数据为例效果如图 matlab代码，含有部分注释； 数据为excel数据，使用时替数据集即可； ， ,中心电感振动数据为基础进行噪音治理的POA-VMD变分模态分解降噪法,POA-VMD降噪技术,POA-VMD; 鹈鹕优化VMD; 降噪; 余弦相似度; 小波阈值; 分解部分; 寻优对象; 适应度函数; 分量筛选; 西储大学,轴承故障信号P