汽轮机性能计算完整源代码-简化试验-包括试验计算一类修正计算和二类修正计算 1. 输入 一共四个输入文件：test_data.json;container_data.json;Design_data.json;C2_data.json 一个输出文件：output_data.json 主运行文件为:main_turbine_cal.py 其余class开头的.py文件均为定义的各种类 在当今的电力生产领域，火力发电厂仍然扮演着重要的角色。其中，汽轮机作为火电厂的核心设备之一，其性能的好坏直接关系到整个发电系统的效率和经济性。为了确保汽轮机高效可靠地运行，进行准确的性能计算是非常必要的。本篇文章将深入探讨一份关于火电厂汽轮机性能计算的完整代码实现，这是一份使用Python编程语言编写的，专门针对汽轮机性能计算的软件项目，具体项目名称为“火电厂汽轮机性能计算完整版全代码”。 该代码项目涉及到的性能计算过程主要包含了简化试验和两种修正计算。简化试验通常用于快速评估汽轮机的性能状态，而修正计算则用于对试验结果进行更为精细的调整，以期得到更为精确的性能参数。这两类修正通常被区分为一类修正和二类修正。一类修正主要基于汽轮机设计参数的偏离进行，例如对温度、压力等因素的变化进行调整；二类修正则是基于汽轮机实际运行状态的偏离，如设备老化、磨损等因素引起的性能变化进行调整。 在进行性能计算时，需要依据一系列的输入数据。本代码项目提供了四个输入文件，它们是：test_data.json、container_data.json、Design_data.json 和 C2_data.json。test_data.json 文件包含了进行试验所需的基础数据，container_data.json 文件可能用于存储容器或者机组的一些关键信息，Design_data.json 文件则涉及汽轮机的设计参数，而C2_data.json 可能用于记录与二类修正计算相关的数据。这些文件共同为性能计算提供了必要的数据支持。 输出文件名为output_data.json，这是性能计算完成后生成的文件，里面包含了汽轮机性能计算的结果数据。它不仅为工程师提供了一手的计算数据，而且可以用于后续的分析和研究，以进一步优化汽轮机的运行。 主运行文件名为main_turbine_cal.py，它可能包含了主程序的逻辑控制，用于整合各个模块，协调整个计算过程。而以class开头的.py文件则定义了各种类，这些类可能包括了数据处理类、计算模型类、修正计算类等等。通过面向对象编程，代码项目能够更加模块化，便于阅读和维护。 值得一提的是，本项目采用了pycharm这一集成开发环境进行开发。PyCharm是专为Python语言开发的IDE，它提供了一系列工具，使得开发工作更加高效。例如，PyCharm支持代码的智能补全、代码调试、版本控制等多种功能，这为性能计算的实现提供了强大的工具支持。 这份完整的火电厂汽轮机性能计算代码，通过精心设计的数据输入和输出机制，配合强大的Python编程能力和PyCharm开发环境的支持，为火电厂的汽轮机性能评估提供了有效的工具。项目中的代码涵盖了从输入数据的处理，到试验计算，再到两类修正计算的全过程，这对于确保汽轮机的高效运行具有重要意义。

2024二级域名分发系统PHP网站源码 伪静态 location / { try_files $uri $uri/ /index.php?$query_string; } php版本7.0 mysql5.6 nginx1.2.0 PHP需要安装sg15扩展 修改\src\config/mysql.php里面数据库信息 ，导入数据库 后台 admin 123456 在当前的互联网环境下，一个完整且安全的二级域名分发系统对于管理多个子域名至关重要。本次分享的“2024二级域名分发系统PHP网站源码”为使用PHP语言开发的网站系统，旨在提供一个高效、稳定的二级域名分配和管理平台。从给定的描述中可以看出，该系统已经考虑了多种技术栈，包括使用PHP 7.0版本，MySQL 5.6数据库，以及Nginx 1.2.0作为服务器软件。 对于优化及URL规范管理，该系统实现了伪静态功能，以适应不同的搜索引擎优化需求。伪静态的配置是通过Nginx服务器配置文件中的location块来实现的。配置代码中的“try_files $uri $uri/ /index.php?$query_string;”表明了当用户访问一个URL时，Nginx会首先检查本地文件系统中的相应文件是否存在，如果不存在，则将请求转发到index.php脚本进行处理。 在数据库的使用上，开发者建议在\src\config\mysql.php文件中修改数据库信息，并导入提供的数据库.sql文件。这样的设计允许用户在不同的服务器环境中部署系统时，能够方便地设置和配置自己的数据库。 系统的安全性和扩展性也通过使用特定的PHP扩展——sg15来增强。sg15扩展是一种安全功能增强模块，它可以提高网站的防护能力，防止常见的网络攻击，比如SQL注入和跨站脚本攻击。 后台管理方面，系统提供了基于Web的管理界面。根据提示，后台的访问地址是“admin”，并设置了初始登录密码为“123456”。这为管理员提供了一个简明直观的操作平台，通过这个后台界面，管理员可以执行诸如添加、删除、修改二级域名等管理操作。 在文件结构方面，压缩包中包含了多个文件夹和文件，如index.html、robots.txt、src文件夹、js文件夹、新建 文本文档.txt等。其中，index.html可能是系统的主要入口页面，robots.txt文件用于指导搜索引擎爬虫，src文件夹可能包含了源代码，而js文件夹可能包含了前端使用的JavaScript脚本。此外，新建 文本文档.txt和epayy文件夹等可能用于存放系统日志或其他临时文件。 该二级域名分发系统集成了多种现代Web开发技术，并且在安全性、易用性和可维护性方面都做出了相应的设计和考量。系统的配置和安装流程简单明了，使得即使是没有丰富经验的开发者或管理员也能够轻松上手进行部署和使用。

征途二级域名分发源码 基于最新版快乐二级域名分发3.1 修改并增加签到和活动抽奖等实用功能 所有内容均可在后台更改 环境要求 PHP >= 7.1.3 PHP OpenSSL 扩展 PHP PDO 扩展 PHP Mbstring 扩展 PHP Tokenizer 扩展 PHP XML 扩展 PHP Ctype 扩展 PHP JSON 扩展 PHP BCMath 扩展 Nginx 伪静态配置 location / {       try_files $uri $uri/ /index.php?$query_string;   } 介绍博文 ​​https://blog.csdn.net/wdxbxh/article/details/222222

固高GTS运动控制卡C#三轴点胶机样本程序源代码及二次开发手册参考,固高GTS运动控制卡C#三轴点胶机样本程序源代码及二次开发手册参考,固高GTS运动控制卡，C#语言三轴点胶机样本程序源代码，使用 的是固高GTS-800 8轴运动控制卡。 资料齐全，3轴点胶机样本程序，还有操作手册及各种C#事例程序，适合自己参照做二次开发，GTS-400的四轴运动控制卡是一样使用。 ,固高GTS运动控制卡;C#语言三轴点胶机样本程序源代码;操作手册及事例程序;二次开发;GTS-800;GTS-400。,固高GTS运动控制卡C#三轴点胶机程序开发指南

项目细节： 首先载入源图像，并进行尺寸预处理。 载入源图像image并作拷贝为org，将image按原始h,w的比例大小设置为高度为500的图像。 进行边缘检测和轮廓检测 在灰度化->边缘检测->轮廓检测后，将轮廓按轮廓的面积进行排序（注意这里默认是顺序的即从小到大，我们需要从大到小排序，所以reverse = True），取面积最大的前5个轮廓，并用多边形逼近（cv.approxPolyDP）的方法将轮廓近似出来，因为检测的轮廓有圆形有长矩形，我们需要的检测的目标轮廓是四边形（类似于矩形）。所以我们经过筛选得到我们需要的四边形的坐标。 坐标的透视变换 由多边形逼近轮廓的方法得到的坐标 是每个轮廓逆时钟方向的各个顶点的坐标，而我们想要顺时针方向的各个顶点的坐标，所以需要先对轮廓坐标重新排序。接着需要求出四边形轮廓的高和宽，来创建一个dst数组：该数组为[[0,0],[width-1,0],[width-1,height-1],[0,height-1] 。将四边形轮廓坐标和dst输入到cv.getPerspectiveTransform 函数里，得到透视变换的M矩阵。接着将用M矩阵对原图像做透视变化，其中得出的warped的大小为（width，height），这样透视变换就做完了。 简单点说：首先读取两个坐标数组，计算变换矩阵；然后根据变换矩阵对原图进行透视变换，并输出到目标画布， OCR识别 在OCR识别之前要对待识别的图像进行预处理，即灰度二值化，接着利用ocr指令来识别。 源码： import cv2 as cv import numpy as np import pytesseract def order_point(pts): rect = np.zeros((4, 2), dtype = "float32") s = pts.sum(axis = 1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2] = pts[np.argmax(s)] diff = np.diff(pts,axis=1) rect[1] = pts[np.argmin(diff)] rect[3] = pts[np.argmax(diff)] return rect def four_point_transfer(image,pts): rect = order_point(pts) (tl,tr,br,bl) = rect width1 = np.sqrt((tr[0]-tl[0])*(tr[0]-tl[0])+(tr[1]-tl[1])*(tr[1]-tl[1])) width2 = np.sqrt((br[0]-bl[0])*(br[0]-bl[0])+(br[1]-bl[1])*(br[1]-bl[1])) width = max(width1,width2) #python中有max函数和np.max函数，前者是比较两个数值的大小取最大值，后者是取出数组的最大值 height1 = np.sqrt((tr[0]-br[0])*(tr[0]-br[0])+(tr[1]-br[1])*(tr[1]-br[1])) height2 = np.sqrt((tl[0]-bl[0])*(tl[0]-bl[0])+(tl[1]-bl[1])*(tl[1]-bl[1])) height = max(height1,height2) dst = np.array([[0,0],[width-1,0],[width-1,height-1],[0,height-1]],dtype="float32") M = cv.getPerspectiveTransform(rect,dst) warped =cv.warpPerspective(image,M,(width,height)) return warped def resize(image,height=None): if height is None: return image else : h,w= image.shape[:2] #shape:h,w,channel image[h(row),w(col),channel] r = height/h width = int(w*r) #关于size函数参数的一般是（宽，高） image = cv.resize(image,(width,height),interpolation=cv.INTER_AREA) #还有resize(img,(宽，高)),即先列后行 return image #利用cv.bounding()得到x,y,width,height #其它情况一般都是先行后列（高，宽） #如shape得到参数,或者roi区域内部参数，建立新的Mat 都是先行后列 image = cv.imread("E:\opencv\picture\page.jpg") orig = image.copy() image = resize(image,height=500) ratio = orig.shape[0]/500 #边缘检测 image_gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) image_gray = cv.GaussianBlur(image_gray,(5,5),0) image_edge = cv.Canny(image_gray,75,200) #轮廓检测 image_contours = cv.findContours(image_edge.copy(),cv.RETR_LIST,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1] countours = sorted(image_contours,key=cv.contourArea,reverse=True)[:5] for c in countours: arc = cv.arcLength(c,closed=True) approx = cv.approxPolyDP(c,arc*0.02,True) if len(approx) == 4: screen_shot = approx break cv.drawContours(image,[screen_shot],-1,(0,0,255),2) warped =four_point_transfer(orig,screen_shot.reshape(4,2)*ratio) cv.imshow('warped_window',resize(warped,height=650)) warped =cv.cvtColor(warped,cv.COLOR_BGR2GRAY) scan = cv.threshold(warped,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)[1] cv.imwrite("E:/opencv/picture/scan.png",scan) cv.imshow("scan ",scan) scanstring = pytesseract.image_to_string(scan) print(scanstring) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 在这个图像处理案例中，主要涉及了以下几个关键技术点： 1. 图像预处理： - **图像尺寸预处理**：通过`resize`函数调整图像尺寸，确保图像高度为500像素，保持原图像的宽高比例。这一步骤是为了统一处理不同大小的图像，使其适应后续的处理算法。 - **灰度化**：使用`cv.cvtColor`函数将彩色图像转换为灰度图像，简化图像特征，便于边缘检测和轮廓识别。 - **边缘检测**：采用Canny算法`cv.Canny`进行边缘检测，识别图像中的边界，帮助分离文字区域。 2. 轮廓检测与筛选： - **轮廓检测**：使用`cv.findContours`找出图像中的所有轮廓，`cv.RETR_LIST`确保获取所有独立的轮廓，`cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE`压缩轮廓信息以节省内存。 - **轮廓排序与筛选**：按照轮廓面积进行降序排序，选择前五个最大的轮廓，这是因为文字区域通常比背景区域的面积更大。通过`cv.approxPolyDP`进行多边形逼近，去除非四边形轮廓，保留类似矩形的四边形轮廓，以精确选取文本区域。 3. 坐标变换与透视变换： - **坐标排序**：将轮廓坐标按照顺时针方向重新排序，这是为了满足`cv.getPerspectiveTransform`函数的需要，它需要按顺序的顶点坐标。 - **创建dst数组**：dst数组定义了目标四边形的四个顶点，即一个标准的矩形。 - **计算透视变换矩阵**：利用`cv.getPerspectiveTransform`得到将四边形轮廓坐标转换为dst矩形的透视变换矩阵`M`。 - **执行透视变换**：通过`cv.warpPerspective`函数，应用M矩阵对原图像进行透视变换，生成warped图像，使文字区域变为标准矩形。 4. OCR识别： - **预处理**：将warped图像转为灰度图像并进行二值化，使用`cv.threshold`和`cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU`进行自动阈值设定，提高文字识别的准确性。 - **OCR识别**：使用`pytesseract.image_to_string`对二值化后的图像进行文字识别，将图像转换为可读的文本字符串。 总结来说，这个案例展示了如何通过OpenCV库进行图像处理，包括尺寸调整、边缘检测、轮廓识别、坐标变换以及最终的OCR文字识别。这些步骤是图像分析和自动化文本提取的关键技术，常用于文档扫描、图像识别和信息提取等领域。

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Matlab仿真研究：二自由度滚动轴承动力学模型及内、外圈、滚动体故障动态响应的编程实现与参考学习,Matlab二自由度滚动轴承动力学模拟：正常状态及内、外圈、滚动体故障动态响应的编程实现与应用参考。,matlab：滚动轴承，二自由度动力学含正常状态，内、外圈，滚动体故障动态响应，可用于参考学习轴承动力学编程以及复现。 ,Matlab;滚动轴承;二自由度动力学;正常状态;内、外圈故障;滚动体故障动态响应;编程参考学习;复现。,Matlab轴承二自由度动力学编程学习参考 Matlab仿真研究在机械工程领域中扮演着重要的角色，特别是在滚动轴承动力学模型的研究上。本文主要围绕二自由度滚动轴承动力学模型的建立，及其在正常状态和故障状态下的动态响应分析，提供了一套完整的编程实现方法和学习参考。 二自由度动力学模型是研究滚动轴承性能的基础，它通过将轴承系统简化为具有特定自由度的数学模型，来模拟轴承在工作时的动态行为。在这个模型中，通常考虑轴承内外圈的转动以及滚动体在接触面之间的滚动运动，这些因素共同决定了轴承的动态特性。 在正常状态下，二自由度模型能够帮助工程师预测轴承在不同工作条件下的性能，包括载荷分布、应力应变以及振动特性等。通过Matlab编程，可以对这些动态响应进行数值模拟和分析，从而为轴承设计提供理论依据。 然而，轴承在长期运行过程中难免会出现故障，比如内外圈磨损、裂纹和滚动体损伤等。这些故障会对轴承的动态响应产生显著影响。因此，研究故障状态下的动态响应对于故障诊断和维护计划的制定至关重要。通过Matlab仿真，可以模拟不同故障情况下的轴承性能，分析故障对系统动态特性的影响，从而在故障初期发现并采取措施。 Matlab仿真研究的关键在于编程实现。文档中提到了多个以“基于的滚动轴承动力学研究及其复”为前缀的文件，可能包含了具体的编程代码、模型构建步骤、仿真案例以及结果分析等。这些文档是学习Matlab在滚动轴承动力学分析中应用的重要参考资料。此外，文件列表中还出现了多个以“编程模拟滚动轴承二自由度动力学”为标题的文件，这些文件可能提供了模拟轴承动力学模型的详细方法和步骤。 通过这些文档，研究者和工程师不仅能够学习如何使用Matlab对轴承动力学进行建模和仿真，还能了解如何处理仿真结果，以及如何根据结果对轴承设计进行优化。这样的仿真研究对于提高轴承性能、延长使用寿命、降低成本具有重要意义。 此外，文档列表中提到了“xbox”这一标签，虽然其在本文中的具体作用和含义不明，但可能表明研究中使用了某些特定的工具或方法，或许与Matlab仿真环境下的某种扩展应用有关。这需要进一步的文档内容来详细说明。 本文通过Matlab仿真研究，揭示了二自由度滚动轴承动力学模型的构建过程，以及如何通过编程实现正常和故障状态下的动态响应分析。这一研究不仅为轴承动力学的学习和研究提供了参考，也为实际工程应用提供了有力的工具和方法。

内容概要：本文详细介绍了如何在MATLAB中建立二自由度滚动轴承动力学模型，并模拟其在正常状态和内外圈、滚动体故障情况下的动态响应。首先解释了为什么关注滚动轴承的动力学特性及其重要性，接着阐述了二自由度动力学模型的基础理论，包括旋转和平移运动的描述。然后展示了具体的编程实现步骤，从定义参数、动力学方程到最后使用ODE求解器进行仿真的全过程。最后讨论了仿真结果的应用价值，强调了它在故障检测和机械系统优化方面的作用。 适合人群：机械工程专业学生、从事机械设备维护的技术人员、对MATLAB编程感兴趣的初学者及有一定经验的工程师。 使用场景及目标：①用于教学目的，帮助学生掌握MATLAB编程技巧和机械动力学基础知识；②为实际工程项目提供参考，辅助工程师进行滚动轴承的设计、测试和故障诊断。 其他说明：文中提供的代码仅为示例框架，用户可根据实际情况调整参数设置，以适应特定应用场景的需求。同时鼓励读者尝试修改模型参数，深入探究不同条件下滚动轴承的行为特征。

二维码开源库ZBar是一个强大的工具，专为读取多种类型的条形码和二维码而设计。在本文中，我们将深入探讨ZBar的特点、功能以及如何在Hisi平台上与Qt5结合使用，同时也会提及OpenCV在图像处理中的作用。 ZBar是一个跨平台的条码阅读器库，支持多种编码标准，包括QR码、EAN-13、UPC-A等。它提供了丰富的API，开发者可以方便地将条码识别集成到自己的应用中。标题中提到的“二维码开源库（zbar）”正是指这个强大的工具，它允许开发者免费使用并进行定制化开发。 Hisi平台是华为海思半导体公司开发的一系列处理器平台，广泛应用于移动设备和物联网设备。ZBar的支持Hisi平台意味着该库可以在这些设备上运行，为物联网应用提供便捷的条码识别功能。这对于需要在嵌入式系统中实现快速、可靠条码扫描的应用来说，是一个理想的选择。 Qt5是一个全面的跨平台应用程序和用户界面开发框架，用于创建美观且功能丰富的图形用户界面。将ZBar与Qt5结合，开发者可以轻松地在Qt应用中添加条码识别功能。通过调用ZBar的API，开发者可以在Qt的窗口或控件中实时捕获和解析条码，从而增强应用的功能和用户体验。 在描述中提到了“采样opencv 二值化和高斯滤波等方法”，这暗示了ZBar在处理图像时采用了OpenCV库。OpenCV是一个开源计算机视觉库，包含了大量的图像和视频处理函数。二值化是将图像转化为黑白两色调的过程，有助于提高条码识别的准确性。高斯滤波则是一种平滑滤波操作，可以消除图像噪声，进一步优化条码的识别效果。ZBar结合OpenCV的这些技术，能够在各种环境下有效地识别条码，即使在低质量或有干扰的图像中也能保持较高准确率。 压缩包内的文件"ZBar-0.10"可能包含了ZBar的源代码、编译构建脚本和其他相关文档。开发者可以通过这些资料了解ZBar的内部工作原理，进行二次开发或调试，以满足特定项目的需求。 总结来说，ZBar是一个强大的二维码和条形码识别库，具有跨平台和开源的特性，能够很好地支持Hisi平台和Qt5环境。结合OpenCV的图像处理技术，ZBar能在多种条件下提供高效的识别性能。对于需要在移动设备或嵌入式系统中集成条码识别功能的开发者来说，ZBar是一个值得考虑的解决方案。