内容概要：本文研究基于深度强化学习的多无人机辅助边缘计算网络路径规划，旨在通过深度强化学习技术优化多无人机在复杂环境下的飞行路径，以提升边缘计算网络的服务效率与资源利用率。文中结合Matlab代码实现，详细探讨了多无人机协同工作的路径规划模型，涵盖任务分配、避障、能耗优化等关键问题，有效支持边缘计算场景下的低延迟、高可靠通信需求。; 适合人群：具备一定编程基础和无人机、边缘计算或强化学习背景的科研人员及研究生；适用于从事智能优化、路径规划或网络资源调度相关方向的研究者。; 【无人机路径规划】基于深度强化学习的多无人机辅助边缘计算网络路径规划（Matlab代码实现） 使用场景及目标：①解决多无人机在动态环境中高效执行边缘计算任务的路径规划问题；②探索深度强化学习在复杂多智能体系统协同控制中的实际应用；③为边缘计算网络提供低延迟、高稳定性的无人机辅助通信方案。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践，重点关注算法模型的设计思路与仿真实验设置，深入理解深度强化学习在路径规划中的训练机制与优化策略。

针对尾矿坝安全状况评估中的渗流场计算和求解渗流微分方程的浸润线等问题,将尾矿坝渗流计算区域简化为渗透系数为常数的矩形模型,建立矩形模型区域中工程实际边界条件方程,通过傅里叶级数法得到收敛的无穷级数解.利用Matlab对公式进行仿真,得出工程中所需的各种形式的浸润线,确定一种简化处理渗流场解析解与工程实际浸润线的计算方法.

阐述了研究中部槽弯曲角度的必要性,根据中部槽的实际使用情况与结构特点找出与弯曲角度有关的参数,列出水平和垂直弯曲的最大角度公式;总结出中部槽弯曲角度设计计算时应遵循的原则,为中部槽弯曲角度的设计提供了依据。 刮板输送机中部槽弯曲角度设计计算是煤炭开采中至关重要的一环，因为它直接影响到输送机的性能和寿命。刮板输送机主要用于综合机械化采煤工作面，承担着将开采的煤炭从工作面运输到巷道的任务。由于工作面地形的不平整，刮板输送机需要在一定范围内具备弯曲能力，以便于适应底板起伏的变化。 1. 水平弯曲角度计算 刮板输送机由多节中部槽连接成水平弯曲段，这一设计是为了确保在推进工作面设备时，输送机能与支架协调工作，依次向前移动。计算最大弯曲角度的公式如下： 向采空侧弯曲最大角度α = arctg[(L-Lc -Lc) / (L1+B+L4)] 向煤壁侧弯曲最大角度β = arctg[(L-Ld -Ld) / (L2+B+L3)] 其中，L表示哑铃定位尺寸，Ld和Lc分别代表挡板侧和铲板侧哑铃窝的定位尺寸，B为中部槽槽内口宽度，K为槽帮哑铃窝的垂直定位尺寸，L1和L2为铲板侧和挡板侧槽内口到哑铃中心的距离，L3和L4为哑铃中心到槽帮回转支撑点的距离。这些参数的选择和计算确保了刮板链在弯曲段的顺畅运行，同时减小刮板链运行阻力和中部槽的磨损。 2. 垂直弯曲角度计算 中部槽在垂直方向上的弯曲主要应对工作面底板的不平现象。通常，采用±3°的弯曲方案即可满足需求。向下弯曲最大角度θ1 = arctg[(L-Ld -Ld) / (H-H1+K/2)]，向上弯曲最大角度θ2 = arctg[(L-Ld -Ld) / (H1+K/2)]，其中H为挡板槽帮高度，H1为哑铃窝中心到挡板槽帮上沿高度。这样的设计旨在适应不同高度的底板起伏，确保输送机的稳定运行。 3. 中部槽弯曲角度设计原则 在设计中部槽的弯曲角度时，有以下几点原则需遵循： (1) 尽可能在允许的弯曲范围内选取最小的弯曲角度，以降低刮板链的运行阻力，减少中部槽的磨损。 (2) 考虑操作的便利性，弯曲段的长度应该适中，既能满足工作面的适应性，又不会过分增加拉架推溜时的操作难度。 (3) 结构稳定性是关键，中部槽的弯曲设计必须保证在各种工况下都能保持输送机的整体稳定，避免因过度弯曲导致的结构损坏。 刮板输送机中部槽的弯曲角度设计是一项涉及多方面因素的技术任务，需要综合考虑实际使用情况、结构特点以及工作面的地质条件。通过精确计算和合理设计，可以提高输送机的工作效率，延长其使用寿命，从而对煤矿井下的生产和管理带来显著的效益。

内容概要：本文探讨了MATLAB在雷诺润滑方程求解及其应用于轴承静动特性计算中的具体方法。首先介绍了雷诺润滑方程的基本概念及其重要性，随后详细展示了如何利用MATLAB编程环境求解该方程，进而计算轴承的静特性（如承载能力和静态刚度）以及动特性（如刚度和阻尼）。文中还提供了具体的MATLAB代码示例，包括参数定义、方程求解步骤、压力分布图和刚度阻尼图的绘制方法。此外，针对箔片轴承和滑动轴承等特定类型的轴承，讨论了它们特有的结构和工况条件对其润滑性能的影响，并提出了相应的分析和计算方法。 适合人群：机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是那些希望深入了解轴承润滑机制并对相关理论进行实际验证的人群。 使用场景及目标：适用于需要精确模拟和分析轴承内部流体动力学行为的研究项目或工业应用场景。主要目标是帮助工程师更好地理解轴承的工作原理，优化设计参数，提高设备运行效率和可靠性。 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还包括实用的操作指南和代码片段，便于读者快速上手实践。同时强调了不同种类轴承之间的差异性和针对性解决方案的重要性。

微穿孔板吸声系数理论计算，comsol计算，可以算单层，双层串联并联，两两串联后并联的微穿孔板吸声系数。 ,微穿孔板吸声系数综合分析：从理论计算到Comsol仿真计算实践,微穿孔板吸声系数计算方法：单层、双层串联并联及两两串联后并联的精确分析理论，采用COMSOL技术计算的研究。,核心关键词：微穿孔板吸声系数; 理论计算; comsol计算; 单层微穿孔板; 双层串联并联微穿孔板; 两两串联后并联的微穿孔板。,微穿孔板吸声系数：理论计算与Comsol模拟

内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB编写基于牛顿法原理的程序来求解非线性方程组。首先解释了牛顿法的基本原理，即通过构造迭代序列逐步逼近方程组的解。接着展示了具体的MATLAB程序实现，包括函数定义、输入输出参数说明、迭代过程及终止条件。程序中包含了详细的注释，帮助使用者理解每一步骤的作用。最后提供了使用说明，指导用户如何正确设置初始参数并调用函数。 适合人群：对数值分析和科学计算有一定兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是熟悉MATLAB编程环境的用户。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂非线性方程组问题的实际工程和科研项目中。通过掌握牛顿法的应用技巧，可以提高解决问题的效率和准确性。 其他说明：文中提供的MATLAB代码已在2020a版本验证可行，但在实际应用时需要注意检查雅可比矩阵的可逆性和适当调整参数配置以优化性能。

SHA256算法是一种广泛使用的哈希函数，属于SHA-2（安全哈希算法2）家族的一部分，由美国国家安全局设计，并由美国国家标准与技术研究院（NIST）发布为联邦信息处理标准（FIPS）。SHA256算法可以生成一个256位（即32字节）的哈希值，通常用一个64位的十六进制字符串表示。它在安全性要求较高的场合中被广泛应用于数据完整性校验、数字签名、密码存储和区块链技术等领域。 纯C语言实现的SHA256算法表明，该算法的代码是用C语言编写而成，这意味着它可以在不依赖其他库或框架的情况下独立运行。通常，这种实现方式是为了确保算法的可移植性和跨平台兼容性。C语言编写的代码能够被编译和运行在各种不同的硬件和操作系统上，这为算法的应用提供了极大的灵活性。 在SHA256算法的实现中，包括两个关键的文件：SHA256.cpp和SHA256.h。文件SHA256.cpp很可能包含了算法实现的主体代码，即一系列的函数定义，这些函数负责执行实际的哈希计算过程。而文件SHA256.h则可能包含了算法的接口声明，即函数的原型，供其他程序调用这些函数时使用。在C语言的模块化编程实践中，通过头文件（.h）来声明接口，而通过源文件（.cpp）来实现接口是一种常见的做法。 SHA256算法的工作原理基于密码学的哈希函数理论，它通过一系列复杂的数学运算对任意长度的数据进行处理，输出固定长度的哈希值。这个哈希值是原始数据的“数字指纹”，即使原始数据只有微小的改动，也会导致输出的哈希值产生巨大的变化，这一特性被称为雪崩效应。此外，SHA256算法设计时考虑到抵抗各种已知的密码攻击手段，包括生日攻击和长度扩展攻击等。 由于SHA256算法具有较高的安全性，它被许多安全协议和标准所采纳，包括TLS和SSL、PGP、SSH和IPsec等。在数字签名算法（DSA）和椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）中，SHA256作为摘要算法来保证消息的完整性和认证。在比特币和其他加密货币中，SHA256被用于挖矿过程中进行工作量证明（Proof of Work）。 此外，SHA256算法的使用还涉及到软件开发中的一些实践。开发者在使用SHA256算法时，通常会关注其性能，尤其是在处理大量数据时，性能成为了一个不可忽视的因素。为了优化性能，开发者可能会采用多种方法，例如对算法进行优化、使用更高效的编译器选项，或者在多线程环境下并行处理数据。 SHA256算法作为密码学中的一种基础工具，在信息安全管理方面发挥着重要作用。纯C语言实现的SHA256算法提供了良好的跨平台兼容性，适用于需要高效、安全处理数据的场合。通过了解和掌握SHA256算法的实现和应用，开发者可以为软件项目增添必要的安全特性，保护数据不被未授权访问和篡改。

任何一种求解瑞利导波频散曲线的解析方法都会出现高频数值溢出现象,如何避免Abo-Zena,Menke和张碧星等研究的传递矩阵法计算中的高频数值溢出,这是本文研究的核心问题.传递矩阵法中的频散方程是一个实方程,可用二分法求根.当传递矩阵中与频率有关的指数项的指数部分的模趋近很大时,用"-1"或者"-i"代替指数部分,并令传递矩阵中与频率无关的项为0,则不影响频散函数的正负性,即不影响频散方程的求根.在计算机上编制计算时进行如此处理后,可从根本上解决传递矩阵法计算中高频数值的溢出问题,模拟计算结果也验证了方法的正确性和可行性.

内容概要：本文详细介绍了如何利用COMSOL软件进行BIC（连续谱中的束缚态）的研究，涵盖三个主要方面：能带计算、Q因子分析以及远场偏振投影。首先，通过设置周期性边界条件和参数化扫描来完成能带计算，确定潜在的BIC位置；其次，采用频域半高宽法或时域衰减法计算Q因子，评估模式损耗；最后，通过对远场电场分量的转换得到偏振特性，识别特定的BIC模式。此外，还提供了实用的录屏技巧，帮助记录复杂操作流程。 适合人群：从事光子晶体和超表面设计的研究人员和技术爱好者，尤其是对BIC感兴趣的科学家。 使用场景及目标：适用于需要深入了解BIC特性的科研项目，旨在提高使用者对COMSOL软件的理解和应用能力，同时掌握BIC相关物理现象的分析方法。 其他说明：文中包含详细的MATLAB代码片段用于辅助理解和实施具体的技术细节，强调了网格划分对于精确仿真的重要性。

OpenCV和YOLO技术结合可以实现对多路实时流媒体传输协议(RTSP)视频流的处理。这种结合使用在监控系统、视频分析等领域具有重要应用价值。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测系统，以其速度快和检测准确度高而闻名。在本实现中，我们将重点介绍如何利用YOLOv11模型与OpenCV库来处理多个RTSP视频流。 RTSP是一种网络控制协议，被广泛用于流媒体系统中控制媒体服务器。它允许用户以实时的方式获取音视频流数据。但处理多路RTSP流时，我们面临网络延迟、数据同步和计算资源限制等挑战。利用OpenCV，我们可以有效地从多个RTSP源捕获视频流，并对流媒体数据进行初步处理。 YOLOv11是一个深度学习目标检测算法，它在设计时就考虑到了速度与准确性的平衡。YOLOv11将目标检测任务视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标的映射，以及类别概率的计算。YOLOv11与其他检测算法相比，能够在保证高准确度的前提下，快速地给出检测结果，非常适合需要实时处理的应用场景。 在Python中，可以使用OpenCV库的VideoCapture类来访问和处理RTSP流。VideoCapture类能够从网络摄像头、视频文件等来源读取帧，并将其作为numpy数组进行处理。而YOLO模型则需要使用深度学习库，如TensorFlow或PyTorch等，来加载预训练的权重并执行目标检测任务。为了实时处理多路RTSP流，我们可以并行地使用多线程或多进程，每个线程或进程处理一个视频流，然后利用YOLOv11进行目标检测。 此外，为了提高处理多路视频流的效率，可以利用YOLOv11的版本优化，例如YOLOv11中的Anchor框机制，以及使用更深更复杂的网络结构来提高检测的精度。在实时处理的应用场景下，对YOLO模型的轻量化也是提升效率的关键，这意味着需要对网络进行剪枝，减少计算复杂度，降低对硬件的要求。 通过Python与OpenCV库的结合应用，可以构建一个强大的多路RTSP流实时处理系统。系统将能够同时处理多个网络视频流，用YOLOv11模型进行实时目标检测。该系统不仅具有实际应用价值，而且随着技术的不断优化和演进，将会在实时视频分析领域发挥越来越重要的作用。