网络拓扑故障定位在现代网络管理中扮演着至关重要的角色。有效的故障定位方法可以显著提高网络的运维效率，减少故障排查的时间，从而降低由网络故障引起的经济损失和业务中断风险。本研究提出了一种基于无向图的网络拓扑概率故障定位方法，旨在利用概率理论来提高故障定位的准确性，以及通过有效的故障排除方法来提高网络性能和增强网络的可靠性。 在深入探讨这一主题之前，首先需要了解几个关键的网络拓扑概念。网络拓扑通常指的是网络中各节点以及连接这些节点的链路的物理或逻辑布局。拓扑结构对于网络的性能和可靠性都有着直接的影响，而对网络拓扑的发现和理解是实现故障定位的基础。 IP网络拓扑发现是指通过特定的算法或工具来获取网络中设备的IP地址、设备类型、接口信息以及它们之间的物理或逻辑连接关系。这一过程可以是被动的，即通过监控网络流量来实现；也可以是主动的，比如发送特定的查询或探测报文来收集拓扑信息。网络管理员通常利用这些信息来绘制网络的物理结构图或逻辑结构图，从而帮助诊断网络问题。 基于无向图的网络拓扑概率故障定位方法的核心思想是利用图论中的无向图模型来表示网络的拓扑结构。在这种模型中，网络中的设备和连接它们的链路被抽象为图的顶点和边。无向图意味着边不具有方向，即网络中的设备之间的连接是双向的。在这样的模型中，图的每个顶点代表一个网络设备，边代表设备间的物理或逻辑连接。这种表示方法简化了网络结构的描述，便于通过图论中的算法进行分析。 概率故障定位方法运用概率论的基本原理来处理网络中的不确定性和故障多发性。网络故障可能是由多种原因引起的，包括硬件故障、软件问题、配置错误或是外部攻击等。概率故障定位方法通过分析网络故障的历史数据和实时监控数据，结合网络的拓扑信息，计算出每个可能的故障点发生的概率。通过概率的高低来决定排查故障的优先顺序，从而提高故障定位的速度和准确性。 在具体实施过程中，这一方法需要收集和处理大量网络性能数据，分析数据中的异常模式，以及监测网络流量和设备状态的变化。利用这些数据，可以构建起一个网络性能的统计模型，并结合网络拓扑结构，推算出故障发生的概率。通过比较不同故障场景的概率，故障定位系统可以有效地识别出故障点，指导网络管理员迅速采取措施解决问题。 此外，随着人工智能技术的发展，基于机器学习的网络故障预测和定位技术也得到了长足的发展。这类技术可以处理更加复杂的网络环境，学习网络中故障发生的模式，提高故障预测的准确度，并可为概率故障定位提供数据支持和智能决策辅助。 本论文研究介绍的方法在理论上具有创新性，在实践中具有较高的应用价值。它不仅有助于提升网络运维的自动化水平，还为网络可靠性管理和故障预防提供了新的思路。尽管研究的实施可能面临许多挑战，包括收集准确的网络数据、模型的准确性校验和实际网络环境的适应性等问题，但这种基于概率理论和图模型的方法无疑为网络拓扑故障定位问题提供了一种有效的新途径。

**jsPlumb 概述** jsPlumb 是一个开源JavaScript库，专为在Web应用程序中绘制连接图和拓扑图而设计。它基于HTML5 canvas、SVG或VML技术，能够在各种现代浏览器上运行，包括IE6+、Firefox、Chrome、Safari和Opera。这个库的主要目标是提供一种简单易用的方式来创建和操作这些可视化图表，同时保持高度的灵活性和可定制性。 **主要功能** 1. **连接元素**：jsPlumb 提供了一种方便的方式，可以在页面上的DOM元素之间建立动态连接。这些连接可以是直线、曲线或其他自定义形状，可以包含箭头和其他视觉标记。 2. **端点管理**：每个连接都有两个端点，jsPlumb允许用户定义端点的外观和行为，例如大小、形状、颜色以及它们如何响应用户的拖动操作。 3. **事件监听**：库提供了丰富的事件机制，如连接的创建、删除、移动等，可以方便地与其他JavaScript库或应用逻辑交互。 4. **动画支持**：jsPlumb 支持平滑的动画效果，如连接的淡入淡出、移动等，使得交互更富动态性。 5. **预定义样式**：内置了一些预定义的样式，如连接线的颜色、宽度和样式，也可以自定义样式以满足个性化需求。 6. **工具提示和标签**：可以在连接和端点上添加工具提示或标签，提供额外的信息展示。 7. **可扩展性**：jsPlumb 设计时考虑了插件系统，可以通过编写插件扩展其功能，比如添加新的连接类型、端点类型等。 **优化与修改** 在您提到的"绘画巨作"基础上进行的优化和修改可能涉及以下几个方面： 1. **性能提升**：可能对连接和端点的渲染算法进行了优化，减少了计算量，提高了页面的响应速度。 2. **用户体验**：可能改进了用户交互设计，使拖动连接、选择元素等操作更加流畅和自然。 3. **错误修复**：解决了原代码中的某些bug，提高了程序的稳定性和可靠性。 4. **功能增强**：可能添加了新的特性或功能，比如新的端点类型、连接约束条件等，以满足特定需求。 5. **兼容性**：可能增强了对不同浏览器或不同版本的兼容性，使得应用能在更多环境下正常工作。 **应用场景** jsPlumb 库广泛应用于以下场景： 1. **网络架构图**：在展示服务器、路由器等设备间的网络拓扑结构时，jsPlumb 可以轻松地创建和调整连接。 2. **流程图**：在业务流程模拟或工作流设计中，用于描绘各个步骤之间的关系。 3. **数据可视化**：将复杂的数据模型通过连线表示，便于理解和分析。 4. **UI设计**：在布局编辑器或原型设计工具中，用以构建组件间的连接。 5. **教学工具**：在教学环境中，帮助解释和演示概念之间的关系。 **学习与实践** 要掌握 jsPlumb，你需要了解基本的HTML和JavaScript知识，然后通过阅读官方文档、查看示例代码和实践项目来熟悉它的API和用法。在实践中不断优化和调整，你会发现 jsPlumb 是一个强大的工具，可以帮助你创建出富有表现力和交互性的拓扑图。

华为ICT大赛作为全球范围内备受瞩目的信息技术与通信技术竞技活动，其全国总决赛网络赛道实验拓扑无疑是对参赛者网络架构设计与优化能力的终极考验。在2023-2024年的全国总决赛中，实验拓扑的设计无疑成为众多参赛队伍关注的焦点。实验拓扑是指在特定的网络环境中，为了解决特定问题或验证特定技术而构建的网络模型。它通常包括了网络的物理布局、设备配置以及数据流的传输路径等内容。 在这个实验拓扑中，参赛者需要充分运用他们的网络工程知识，包括但不限于网络协议、网络设备配置、网络安全以及网络性能优化等方面。数通（数据通信）作为本次比赛的重点，意味着参与者必须对数据传输过程中的各种通信技术有深入的理解和应用能力，如路由协议、交换技术、无线通信技术、以及最新的网络通信协议等。 网络赛道实验拓扑的设计需要考虑多方面因素，如网络的可靠性、扩展性、维护性以及成本效益比等。设计者需要根据比赛的具体要求，构建出能够满足实际应用需求的网络拓扑结构。例如，他们可能需要考虑到网络中不同层次的设计，包括核心层、分布层以及接入层的设计和配置；同时，还需考虑网络安全措施，如防火墙、入侵检测系统和安全协议的部署；此外，对于网络流量的管理和监控也是不可或缺的一部分。 在实际操作中，参赛者可能需要使用多种网络模拟软件或实际设备来搭建实验拓扑，进行网络配置、故障诊断和性能测试。他们将面对各种技术挑战，包括但不限于网络拥塞控制、延迟优化、路径选择、负载均衡、QoS（服务质量）保障等。整个实验过程需要高度的实践技巧和理论知识相结合，以确保网络设计方案的有效性和实用性。 此外，网络赛道实验拓扑设计还要求参赛者具备创新思维，能够根据变化的网络需求和条件，提出并实施创新的解决方案。这不仅考验了他们的技术能力，还考验了他们的创新能力和实际问题解决能力。因此，这个实验拓扑不仅是技术实力的展示，更是对参赛者综合素质的一次全面检验。 在2023-2024年的华为ICT大赛中，网络赛道实验拓扑无疑将成为各大院校网络专业精英展示自我、挑战自我的大舞台。我们期待着参赛者在这个舞台上，通过他们的智慧和努力，为我们带来一场精彩绝伦的技术盛宴。

基于Matlab的无线充电仿真：LCC谐振器与不同拓扑的磁耦合谐振无线电能传输系统解析与建模,无线充电仿真 simulink 磁耦合谐振 无线电能传输 MCR WPT lcc ss llc拓扑补偿 基于matlab 一共四套模型： 1.llc谐振器实现12 24V恒压输出 带调频闭环控制 附参考和讲解视频 2.lcc-s拓扑磁耦合谐振实现恒压输出 附设计过程和介绍 3.lcc-p拓扑磁耦合谐振实现恒流输出 附设计过程 4.s-s拓扑补偿 带原理分析，仿真搭建讲解和参考，可依据讲解自行修改参数建模 四套打包 ,关键词：无线充电仿真；Simulink；磁耦合谐振；无线电能传输（WPT）；MCR；LLC谐振器；LCC-S拓扑；LCC-P拓扑；调频闭环控制；设计过程；恒压输出；恒流输出；s-s拓扑补偿；Matlab。,基于Matlab的无线充电仿真模型：多拓扑磁耦合谐振无线电能传输系统研究

内容概要：本文详细介绍了6kw单相光伏并网逆变器的设计与仿真研究。首先，文章阐述了两级式拓扑结构，前级为两路boost交错升压电路，后级为H4/Heric/H6逆变电路加LCL滤波电路。其次，文章探讨了多种控制策略，包括光伏电池的PO扰动观察法MPPT算法、Boost电路的电压电流双闭环控制、逆变电路的电压电流双闭环控制（含陷波器、PR控制、电网电压前馈控制、有源阻尼），以及单/双极性SPWM调制策略和SOGL-PLL锁相环。最后，文章展示了仿真结果，如光伏电池输出特性、并网电压电流波形、直流母线电压波形、锁相环跟踪效果和驱动信号，并进行了实验验证。 适合人群：从事光伏并网逆变器设计、电力电子技术研究的专业人士，以及对光伏并网系统感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于光伏并网发电系统的研究与开发，旨在提升逆变器的效率、稳定性和电能质量，确保其在不同电网环境下能够高效运行。 其他说明：文中提供的Plecs仿真模型、仿真报告、主功率硬件参数计算文档、环路参数计算文档及相关参考文献，有助于读者深入了解并掌握该逆变器的设计与实现细节。

基于反激拓扑的变压器

在IT领域，ECharts是一款由百度开发的开源JavaScript可视化库，它支持丰富的图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，并且在大数据可视化方面表现优秀。本话题聚焦于ECharts的一个特殊应用场景——拓扑图，用于展现网络设备、数据传输路径等复杂关系。我们将深入探讨如何使用ECharts创建数据传输的拓扑图。 ECharts的拓扑图是通过其内置的`graph`图表类型实现的。在ECharts中，拓扑图的基本元素包括节点（node）和边（edge），它们分别代表系统中的各个实体和它们之间的关系。节点可以自定义样式，如图标、文字等；边则可配置线条样式、箭头、宽度等。 创建拓扑图的第一步是准备数据。数据通常包含两个数组，一个表示节点，一个表示边。节点数据应包含节点ID和节点的属性，例如名称、类型等；边数据包含源节点ID、目标节点ID以及边的属性，如权重、方向等。例如： ```json { "nodes": [ {"id": "node1", "name": "节点1", "type": "device"}, {"id": "node2", "name": "节点2", "type": "switch"} ], "edges": [ {"source": "node1", "target": "node2", "weight": 1, "directed": true} ] } ``` 接下来，我们需要配置ECharts实例，指定图表类型、数据、以及各种视觉和交互效果。在`option`对象中，我们可以设置`series`为`graph`类型，并将之前准备的数据传递给`data`字段。对于拓扑图，我们可能还需要配置`layout`（布局方式，如力导向布局）、`RoamController`（拖拽缩放功能）等。例如： ```javascript var option = { series: [{ type: 'graph', layout: 'force', // 力导向布局 data: nodes, // 节点数据 links: edges, // 边数据 roam: true, // 开启拖拽和缩放 ... }], ... }; ``` 此外，ECharts提供了丰富的API和事件，如点击节点触发事件、动态添加或删除节点和边等，使得拓扑图具有高度的交互性。例如，你可以监听`click`事件来实现节点详情的弹出窗口，或者通过`update`方法动态更新图表内容。 在数据传输图中，我们可能还需要展示流量信息。ECharts允许通过`label`或`itemStyle`设置节点和边的颜色和大小，以反映数据量。例如，根据边的权重设置边的宽度，或者根据节点的流量大小改变节点颜色。 ECharts提供了一套强大的工具来创建和定制拓扑图，无论是简单的网络设备连接图，还是复杂的动态数据传输图，都能轻松应对。通过深入理解ECharts的`graph`图表类型和相关配置，开发者可以构建出直观、生动的可视化界面，有效地传达系统结构和数据流动信息。在实际应用中，结合前端框架（如Vue、React）进行封装，可以进一步提升开发效率和用户体验。

### 二维拓扑优化设计的后处理和平滑清晰几何图形的提取 #### 背景与简介 拓扑优化（Topology Optimization, TO）是一种数学方法，用于在预定义的设计空间内对材料区域进行优化，使其在给定的要求和边界条件下满足特定的目标。这种优化能够大大缩短产品的开发周期，并且还能在满足特定目标的同时减少生产过程中的材料用量。二维拓扑优化尤其适用于平面结构的优化设计，如桥梁、框架等。 #### 问题定义 对于二维拓扑优化而言，一个简单的代码比复杂的商业软件更易于操作和理解。例如，经典的88行MATLAB代码就是一个很好的起点，它支持多种载荷情况，具有网格独立性，并且计算速度快。此外，该代码已经被广泛验证为理解和学习拓扑优化的一个优秀工具。然而，该代码也有其局限性，如处理复杂边界条件的能力较弱等。 #### 方法论 本研究主要聚焦于拓扑优化后的处理流程，即如何从优化结果中提取平滑且清晰的几何图形，并将其转换成CAD模型，以实现设计到制造的一体化。具体包括以下几个方面： 1. **拓扑优化**：采用典型的拓扑优化方法，如SIMP法（Solid Isotropic Material with Penalization）、水平集法等进行结构优化设计。 2. **几何平滑**：对拓扑优化的结果进行后处理，以去除不连续性和噪声，提高几何形状的质量。 3. **几何提取**：从优化结果中提取边界轮廓，形成清晰、准确的几何形状。 4. **设计结果CAD重构**：将提取的几何形状导入CAD系统，生成可用于制造的精确模型。 5. **边界提取**：识别并提取出优化结果中的边界，以确保模型的完整性和准确性。 #### 结果分析 为了评估所提出的方法的有效性，本研究选取了几个典型的二维结构案例进行验证，包括但不限于： 1. **材料属性**：定义材料的弹性模量、泊松比等基本属性，这些参数将直接影响优化结果。 2. **MBB梁**：通过优化不同载荷条件下的MBB梁结构，测试方法的有效性。 3. **T型梁**：进一步验证方法在复杂结构上的适用性。 4. **额外细节**：探讨诸如网格尺寸、惩罚因子等因素对优化结果的影响。 5. **结果度量**：使用几何偏差、符合度和体积分数等指标来评价后处理的效果。 6. **限制因素**：讨论现有方法可能遇到的挑战和局限性，为未来的研究提供方向。 7. **展望**：基于当前研究的基础上，提出未来可能的发展方向和技术改进措施。 #### 实现细节 所有的编程工作均使用MATLAB完成，并采用了基于图像的后处理方法。这种方法的优势在于可以直接从二维优化结果中提取信息，并且可以最小化几何偏差、符合度和体积分数的变化。通过对多个数值实例的测试，我们能够全面评估该方法的性能、局限性和数值稳定性。 #### 总结 本文提出了一种有效的二维拓扑优化后处理方法，旨在从优化结果中提取平滑且清晰的几何图形，并将其重构为CAD模型，从而实现设计到制造的一体化。通过几个典型案例的分析，证明了该方法的有效性和可行性。未来的研究将进一步探索如何提高优化效率，以及如何更好地解决实际工程应用中的复杂问题。

基于密度的Navier-Stokes流体流动拓扑优化的MATLAB代码。_MATLAB code for density-based topology optimisation of Navier-Stokes fluid flow..zip

基于MATLAB/Simulink构建的光伏并网逆变器低电压穿越仿真模型。该模型采用了Boost升压电路和NPC三电平逆变器的组合拓扑结构，支持SVPWM控制和正负序分离控制。文中解释了模型的关键组件及其工作原理，如Boost电路的电压提升机制、NPC逆变器的中点平衡控制、正负序分离控制的实现方法以及锁相环（PLL）的改进措施。此外，还讨论了模型在不同电网电压条件下的表现，特别是在电压骤降情况下的低电压穿越能力。 适用人群：电力电子工程师、光伏系统设计师、MATLAB/Simulink用户、科研人员。 使用场景及目标：①研究光伏并网系统的低电压穿越性能；②优化逆变器控制系统的设计；③验证不同控制策略的有效性；④提高对光伏并网系统的工作原理和技术细节的理解。 其他说明：该模型适用于MATLAB 2018及以上版本，在2020b及以上版本中仿真速度更快。实际应用中需要注意中点电压波动的问题，并预留足够的硬件余量。