内容概要：本文详细介绍了基于STM32G030的永磁同步电机（PMSM）无感FOC控制方案及其在滚筒洗衣机中的应用。主要内容涵盖：1) FOC无感控制的核心算法，如单电阻采样、ADC同步触发配置；2) 龙贝格观测器的简化实现，用于估算反电势并提高启动成功率；3) 负载检测算法，特别是重量感知和偏心检测，确保洗衣效果优化；4) Class B安全代码设计，保障系统可靠性；5) 共振点检测与规避，避免机械故障。此外，文中还提到了实际生产中的优化措施和问题解决方案。 适用人群：嵌入式系统开发者、电机控制系统工程师、家电产品设计师。 使用场景及目标：适用于需要深入了解滚筒洗衣机BLDC电机控制技术的研发人员，旨在提供从理论到实践的全面指导，帮助理解和实现高效可靠的电机控制方案。 其他说明：该方案已在实际产品中成功应用，并经历了多次OTA升级，证明了其稳定性和可扩展性。

内容概要：本文详细介绍了基于STM32F103微控制器的洗衣机大DD无感电机控制程序，重点讨论了FOC（磁场定向控制）技术及其在PMSM（永磁同步电机）中的应用。文中阐述了无感电机控制的基本原理，特别是混合磁链观测器的作用，它能通过检测电压和电流信号估算转子位置，确保电机的精确控制。此外，文章还介绍了偏心、重量、共振等感知算法，这些算法通过对电机振动和声音信号的监测，实现了对洗衣机运行状态的实时调整，提高了系统的稳定性和可靠性。 适合人群：从事电机控制系统开发的技术人员，尤其是专注于家电产品如洗衣机的嵌入式软件开发者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和掌握无感电机控制技术的研发人员，旨在帮助他们优化家电产品的性能，提升用户体验，特别是在节能、降噪等方面。 其他说明：本文不仅提供了理论背景，还分享了具体的实现细节和技术挑战，为相关领域的研究和开发提供了宝贵的参考资料。

基于PFC-FLAC 3D耦合模拟的库水位骤降边坡破坏过程研究与实践,边坡库水位骤降案例分析,【PFC- FLAC 3D耦合】实现库水位骤降边坡的破坏过程，PFC与FLAC版本均为6.0。 案例主要以边坡库水位骤降为例 。 主要创新有： [1]将浸润线运用到离散元数值模拟中。 [2]将地下水位变动的区域进行了划分（天然状态区，饱和区和非饱和区）。 [3]在不同的位置施加了不同大小的拖拽力，以模拟库水位下降的力。 附赠案例 ,核心关键词：PFC-FLAC 3D耦合; 库水位骤降; 边坡破坏过程; 浸润线; 离散元数值模拟; 地下水位变动区域划分; 拖拽力模拟。,PFC-FLAC 3D耦合模拟库水位骤降边坡破坏过程

在IT领域，网络通信是应用程序之间交互的基础，TCP/IP（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）协议栈则是互联网上最广泛使用的通信协议。C#语言提供了一种强大的方式来实现基于TCP/IP的网络通信，通过.NET Framework中的Socket类。本资源"**C# TCP-IP服务器和客户端源代码.rar**"就是针对C#新手设计的一套完整示例，帮助开发者理解和实现简单的TCP/IP通信。 让我们深入了解TCP/IP协议。TCP/IP由四层模型组成：应用层、传输层、网络层和数据链路层。在C#中，我们主要关注应用层和传输层，其中TCP协议位于传输层，提供面向连接的、可靠的字节流服务。而IP协议在 network 层，负责数据包的路由和传输。 在C#中，Socket类是进行网络通信的核心。它提供了一种低级别的接口，可以用来创建TCP或UDP连接。在这个压缩包中，有两个文件，"**Client**"和"**Server**"，分别代表TCP/IP通信的两端——服务器和客户端。 服务器端（Server）： 1. 创建Socket实例，指定IPv4协议和TCP传输类型。 2. 绑定到特定的IP地址和端口，通常使用"0.0.0.0"表示监听所有可用的网络接口。 3. 开始监听，设置最大连接队列长度，等待客户端连接。 4. 当有客户端连接时，Accept方法会阻塞直到有新的连接请求，返回一个新的Socket用于与客户端通信。 5. 读取客户端发送的数据，通常是通过Receive方法完成。 6. 处理接收到的数据，然后可能需要向客户端发送响应。 7. 关闭Socket连接。 客户端端（Client）： 1. 创建Socket实例，同样指定IPv4和TCP。 2. 使用Connect方法连接到服务器的IP地址和端口。 3. 发送数据到服务器，使用Send方法。 4. 接收服务器返回的数据，使用Receive方法。 5. 重复步骤3和4，直到通信结束。 6. 关闭Socket连接。 在实际开发中，通常会使用异步编程模式，避免阻塞主线程，提高程序的响应性。C#提供了BeginReceive和BeginSend等异步方法，以及BeginConnect和BeginAccept等用于异步连接和接受。 此外，为了构建聊天系统，还需要考虑多线程处理，即服务器端可能需要为每个客户端创建一个新的线程来处理通信，以便同时处理多个客户端的请求。同时，错误处理和异常处理也是必不可少的部分，确保程序在遇到问题时能够优雅地恢复或关闭连接。 这个"C# TCP-IP服务器和客户端源代码"资源是一个很好的学习起点，它展示了如何在C#中使用Socket类实现TCP/IP通信的基本流程。对于初学者，理解并实践这些代码将有助于深入理解网络编程概念，为进一步开发复杂的网络应用打下坚实基础。

使用p5.js临摹一个动态图形并作出拓展，供大家参考，具体内容如下 原图形 由内向外，白色圆的半径依次增大，黑色圆的半径不变； 白色圆在上一个白色圆碰到之前就开始增大半径； 图中只能存在一个周期的变化； 临摹图形 使用P5.js，依照上文的规律进行临摹 画12对圆； 相邻圆之间半径差为25； 白色圆半径以周期为60帧的正弦函数的正数值部分变化，变化幅度为22； 相邻白色圆运动函数相位差为13帧； 代码如下： function setup() { createCanvas(400, 400); frameRate(30)//图形设为30帧 } function draw() { ba

校园组团-校园组团平台-校园组团平台源码-校园组团平台代码-springboot校园组团平台源码-基于springboot的校园组团平台设计与实现-校园组团管理平台-校园组团项目代码-校园组团网站代码 随着互联网技术的飞速发展，各种类型的网络平台如雨后春笋般涌现，其中校园类平台由于其独特的目标用户群体和服务内容受到了广泛关注。校园组团平台作为一种特殊的应用形式，它针对高校学生群体的特性，提供了一个基于兴趣或者需求而组织活动的服务平台。基于Spring Boot的校园组团平台设计与实现，不仅利用了现代的互联网技术，还融合了校园生活的特点，旨在为学生提供一个方便、快捷、高效的组团服务。 Spring Boot是当下流行的Java开发框架，它继承了Spring原有的强大功能，并在此基础上简化了配置和部署过程，使得开发者能够更加专注于业务逻辑的实现。校园组团平台采用Spring Boot框架，可以大大降低项目的开发难度，加快开发进度，并提高系统的稳定性和可维护性。 在校园组团平台中，用户可以是组织者也可以是参与者。组织者可以在平台上发布组团信息，如组团目的、时间、地点等，同时也可以管理已发布的组团信息。参与者则可以浏览各种组团信息，根据自己的兴趣爱好选择加入到某个组团中。整个平台的核心功能包括用户注册登录、组团信息发布、组团信息浏览、组团信息管理、用户消息通知等。 这样的平台对于促进校园内的交流与合作具有重要意义。一方面，它可以帮助学生发现志同道合的朋友，组织有意义的校园活动，增加校园生活的趣味性和丰富性。另一方面，校园组团平台还可以为学生提供实践学习的场所，让他们在参与组织活动的过程中锻炼自己的组织能力、沟通能力和团队协作能力。 从技术角度来看，校园组团平台的后端开发涉及到Spring Boot、Spring MVC、Spring Data JPA等技术栈，前端开发则可以使用Vue.js、React.js等现代JavaScript框架来构建用户友好的界面。此外，还需要考虑到数据存储的问题，通常会采用MySQL、PostgreSQL等关系型数据库进行数据持久化。为了提高平台的可用性和扩展性，还可以引入Redis作为缓存，以处理高并发场景。 在安全方面，校园组团平台需要关注用户数据的隐私保护，通过安全的用户认证机制来防止未经授权的访问，同时，数据传输过程中要使用HTTPS协议加密信息，确保用户数据的安全。 基于Spring Boot的校园组团平台设计与实现，既能够满足学生群体的实际需求，又能够借助现代互联网技术提供高效的服务。随着技术的不断进步，未来的校园组团平台将会更加智能化、个性化，更好地服务于校园用户。

本文详细介绍了ADRC（自抗扰控制）的基本原理、结构及其在实际应用中的操作方法。ADRC作为PID控制的升级版，通过TD（跟踪微分器）、ESO（扩张状态观测器）和NLSEF（非线性控制律）三个核心组件，保留了PID的优点并改良了其缺点。文章重点解析了各组件的作用及数学公式，并提供了C语言实现的ADRC程序代码。此外，还详细说明了11个参数的整定方法，包括TD、ESO和NLSEF的参数调整步骤及注意事项。作者结合自身在电机闭环控制中的实践经验，分享了参数整定的技巧和效果验证方法，为读者提供了实用的操作指南。 ADRC，即自抗扰控制技术，是一种先进的控制策略，它对传统的PID控制进行了扩展和优化。ADRC的核心在于融合了跟踪微分器(TD)、扩张状态观测器(ESO)和非线性状态误差反馈(NLSEF)三个主要组成部分。这种控制技术能够有效应对系统的不确定性和外部干扰，使得系统具有更好的鲁棒性和适应性。 在跟踪微分器(TD)方面，它负责提取信号的快速变化部分，同时保留原始信号的平滑特性。通过合理的设计TD，可以确保控制过程中的快速响应和准确跟踪。扩张状态观测器(ESO)则用于观测系统中未建模动态和干扰的实时状态，通过状态反馈机制，ESO能够有效地补偿系统中的未知动态和干扰，从而提供一个接近真实动态的估计。非线性状态误差反馈(NLSEF)则根据系统的误差和ESO的观测值，生成控制量，实现对系统状态的精确控制。 ADRC通过这三个组件的协同工作，不仅继承了PID控制的简洁性和直观性，还大大提升了控制系统的抗干扰能力和适应性。在实际应用中，如电机闭环控制领域，ADRC表现出了优异的性能，通过精确的参数整定，可以实现对电机的高速准确控制。 文章中还详细提供了ADRC的C语言实现代码，这为实际操作提供了极大的便利。作者不仅在代码层面提供了完整的实现，更在理论和实践中深入解析了各组件的作用及其实现的数学原理。特别是对于ADRC的11个参数，作者详细阐述了其整定方法和过程，这包括了TD、ESO和NLSEF参数的调整步骤和注意事项。此外，作者结合自己在电机闭环控制中的实践经验，分享了参数整定的技巧和验证方法，为读者提供了极富价值的操作指南。 自动控制领域中，ADRC自抗扰控制技术的应用不仅限于电机控制，其在航空航天、工业过程控制、汽车电子以及智能机器人等众多领域都有着广泛的应用前景。随着自动化技术的不断发展，ADRC技术作为处理复杂动态系统的重要手段，其研究和应用将会更加深入。

GeoGebra是一款强大的数学软件，它集几何、代数、微积分、统计和图形等多种数学功能于一体，被广泛用于教学和学习。这个“GeoGebraPrototype”是针对Android平台的一个原型项目，它专注于实现GeoGebra核心应用的一些基础工具。在深入探讨这个Android原型之前，我们先了解一下GeoGebra的主要功能。 1. 几何构造：GeoGebra允许用户通过简单的拖放操作创建几何图形，如直线、圆、点和多边形，并支持动态调整形状和位置，以直观地理解几何关系。 2. 代数运算：软件能够处理代数表达式，进行求值、化简、求导等操作，帮助用户解决复杂方程问题。 3. 微积分：GeoGebra支持绘制函数图像，进行极限、导数、积分的计算，有助于理解和应用微积分概念。 4. 统计分析：它可以处理数据集，绘制统计图表，如直方图、散点图，进行回归分析，提供统计参数的计算。 5. 交互式学习：GeoGebra的应用程序界面友好，允许用户与图形和数据进行实时交互，有助于增强理解和探索性学习。 现在回到“GeoGebraPrototype”这个项目，它基于Java语言开发，这意味着开发者使用了Android Studio作为集成开发环境，并利用Java语言的强大特性和Android SDK来构建这个原型。以下是一些可能包含的关键知识点： 1. Android开发基础：了解Android的架构、生命周期管理和组件（如Activity、Service、BroadcastReceiver、ContentProvider）是必不可少的。 2. Java编程：包括类、对象、继承、接口、异常处理、集合框架等基础知识，以及面向对象编程的原则。 3. UI设计：使用XML布局文件创建用户界面，理解View和 ViewGroup的概念，掌握适配器和ListView等控件的使用。 4. Android图形系统：学习如何使用Canvas和Path来绘制图形，理解Matrix类在图形变换中的作用。 5. Android事件处理：处理触摸事件和手势识别，实现与用户的交互。 6. 数据存储：可能涉及到SQLite数据库来存储用户创建的几何图形或计算结果。 7. 应用程序发布和调试：理解APK打包流程，学会使用Android模拟器或真实设备进行测试和调试。 8. GeoGebra API集成：如果原型项目打算与GeoGebra原生应用接口交互，那么需要熟悉相关的API和协议。 “GeoGebraPrototype-master”这个文件名可能表示这是一个Git仓库的主分支，意味着开发者可能使用Git进行版本控制，通过提交和合并代码来协同开发。此外，这个项目的源码可能包含了项目的结构、资源文件、Java源代码和必要的配置文件。 “GeoGebraPrototype”是一个尝试将GeoGebra的核心功能带到Android平台的项目，它涵盖了Android开发的多个方面，同时也涉及了数学软件开发的特定挑战。通过这个项目，开发者可以深化对Java编程和Android应用开发的理解，同时也能探索数学教育技术的创新应用。

孙宏福开发的MATLAB代码集专注于定量磁化率成像(QSM)技术，这是一种基于磁共振成像(MRI)的诊断工具，主要用于计算和映射人体组织的磁化率属性。QSM的重建过程对于准确诊断和理解各种病理过程具有重要意义，尤其是在神经科学和放射学领域。该代码集合能够处理复杂的信号采集数据，输出高质量的磁化率图。 代码的设计和实现体现了孙宏福在该领域的深厚知识和对MATLAB编程的熟练掌握。它包括一系列功能模块，涵盖了从原始MRI数据的导入到最终图像的生成和可视化。在处理过程中，孙宏福的代码实现了复杂的信号处理算法，包括数据的预处理、相位数据的校正、逆问题求解等关键步骤。 该代码集合为研究人员提供了一个高效、可靠且易于使用的工具，他们可以利用这个工具进行QSM的重建，而无需从头开始编写繁琐的代码。由于其易用性，研究人员可以更加专注于科学分析和结果解释，而不是编程细节，大大提高了研究效率。此外，代码的开源性质意味着全球的研究人员都可以访问和改进这些工具，从而推动定量磁化率成像技术的进一步发展。 在实际应用中，QSM重建管道能够提供比传统MRI更准确的生物组织的物理和化学特性信息。这对于疾病的诊断、治疗规划以及监控治疗效果等方面都具有潜在的重要价值。例如，在神经退行性疾病的诊断中，通过QSM能够获得大脑铁含量的分布情况，这对于揭示病理过程、追踪疾病进展和评估治疗效果都至关重要。 孙宏福的MATLAB代码实现不仅是技术上的创新，而且是科研合作和知识共享精神的体现。通过开放源代码，研究者能够相互学习、验证方法的准确性和可靠性，共同推动医学影像技术的进步。

thingsboard3.7源代码