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电动汽车再生制动系统的Simulink与Carsim联合仿真模型。首先，通过搭建模型架构并设置关键参数如SOC阈值，确保电池安全运行。接着，深入探讨了制动力分配算法，特别是能量回收的跷跷板逻辑，包括SOC过高时的线性衰减、车速阈值设定以及坡度补偿因子的应用。此外，还提到了Carsim端的信号映射配置，强调了坡道工况处理的重要性。为了便于调试，推荐使用Simulink的Dashboard模块进行实时参数调整，并通过能量流桑基图直观展示制动能量分配情况。最后，指出实际应用中还需考虑ESP介入和电池温度保护等因素。 适合人群：从事电动汽车研究的技术人员、高校相关专业师生、对汽车工程感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：①用于验证和优化电动汽车再生制动系统的性能；②帮助研究人员更好地理解能量回收机制及其影响因素；③为后续开发提供理论依据和技术支持。 其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码片段，方便读者理解和复现实验过程。同时提醒读者，在实际应用中还需要综合考虑更多复杂因素。

将镜质组随机反射率Rran分为5个子区间,各区间所占百分比标记为R1,R2,R3,R4和R5,以这5个指标作为实验变量,在满足捣固炼焦对配合煤质量要求的前提条件下,实施了35组5kg试验焦炉捣固炼焦实验.结果表明:R1,R2,R3,R4和R5这5个指标与w(Vdaf)值、max值、G值和Y值之间都有着较强的线性相关性,相关系数R分别为0.933,0.976,0.858和0.564;采用R1,R2,R3,R4和R5预测焦炭反应性,预测精度高;R1含量增加会明显劣化焦炭热态强度,R3和R4含量增加会提高焦炭热态强度,同时,R1,R2,R3,R4和R5对CRI的影响程度大小为R1>R3=R4>R5>R2.通过调整R1,R2,R3,R4和R5的含量,使其分别为255%,200%,10 %,10%%和5%,可以有效改善焦炭热态强度.

内容概要：本文档提供了一个完整的机器学习工作流示例，专注于使用随机森林回归模型预测地表温度（LST）。首先，通过对数据集进行预处理，去除非特征列并进行独热编码，准备用于训练的特征和目标变量。然后，通过超参数调优或默认参数训练随机森林模型，确保模型的性能优化。接下来，评估模型性能，包括计算均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²），并通过交叉验证进一步验证模型稳定性。此外，还提供了详细的可视化分析，如实际值与预测值对比图、残差图、特征重要性图以及预测误差分布图。最后，利用SHAP库进行解释性分析，生成SHAP值的柱状图和点图，帮助理解各个特征对模型预测的影响。 适合人群：具有一定数据分析和机器学习基础的数据科学家、研究人员和工程师，尤其是对地理信息系统（GIS）和环境科学领域感兴趣的专业人士。 使用场景及目标：①学习如何从数据预处理到模型训练、评估和解释的完整机器学习流程；②掌握随机森林模型的超参数调优方法及其在实际问题中的应用；③理解如何通过可视化工具直观展示模型性能和特征重要性；④利用SHAP值深入分析模型预测的可解释性。 阅读建议：本文档代码详尽，涵盖了从数据准备到模型评估的各个环节。读者应重点关注数据预处理步骤、模型训练中的超参数选择、评估指标的计算方法以及可视化和解释性分析部分。建议在阅读过程中动手实践代码，并结合自己的数据集进行实验，以加深理解。

基于数字图像处理和深度学习的车牌定位，字符分割识别项目，包含数据集和cnn模型、论文

COMSOL混凝土冻融模型，探讨了其在建筑耐久性研究中的重要性。首先解释了为什么需要研究混凝土冻融模型，指出冻融循环对混凝土耐久性有重大影响。接着阐述了COMSOL模型的工作原理，即利用热力学和力学原理模拟混凝土在冻融循环中的物理变化和力学行为。然后展示了该模型的具体应用，包括一段简化的Python代码片段，用于初始化仿真环境、定义材料属性、设定仿真条件和运行仿真。最后讨论了该模型的意义和未来展望，强调其在提高混凝土抗冻性能方面的潜力。 适合人群：从事建筑工程设计、施工管理和科研工作的专业人员，尤其是对建筑材料耐久性感兴趣的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要评估和预测混凝土耐久性的工程项目，旨在提高建筑物的安全性和寿命。通过使用COMSOL混凝土冻融模型，可以优化设计方案，选择合适的材料和施工工艺，从而增强建筑物的抗冻能力。 其他说明：文中提供的代码片段仅为示例，在实际应用中需要根据具体的项目需求调整模型设置和参数配置。此外，随着计算机技术和仿真模型的发展，COMSOL混凝土冻融模型有望在未来发挥更大的作用。

单相并网逆变器PLECS仿真模型：H4、Heric与H6拓扑双环控制优化，电压外环二次谐波抑制与电流内环跟踪效果卓越，sogipll锁相环及电网前馈功能实现高效并网。,单相并网逆变器plecs仿真模型，H4,Heric,H6拓扑双环仿真，电压外环pi陷波器二次谐波抑制好，电流内环pr，电流跟踪效果好。 sogipll锁相环，功率因数可调，电网前馈，lcl有源阻尼 ,关键词： 单相并网逆变器；plecs仿真模型；H4、Heric、H6拓扑；双环仿真；电压外环pi陷波器；二次谐波抑制；电流内环pr；电流跟踪效果；sogipll锁相环；功率因数可调；电网前馈；lcl有源阻尼。,"单相并网逆变器：H拓扑双环仿真模型，高效抑制二次谐波的PI陷波器研究"

袋式除尘器是一种广泛应用的空气过滤设备，用于除去工业生产过程中排放气体中的粉尘颗粒。为了提高袋式除尘器的运行效率和控制精度，研究者们提出了一种新的控制模型，即风量风压解耦控制模型，并通过仿真验证了其性能。在这一研究中，解耦控制被运用于调节除尘器的风量与风压，目的是降低这两者之间的相互影响，使得系统具有更好的动态响应和静态稳定性。 控制模型的设计采用了前馈补偿法。前馈补偿是一种开环控制方法，可以预见到系统的干扰和变化，提前对控制器的输入做出调整。通过设计前馈补偿器，可以实现对袋式除尘器风量和风压的独立控制，从而提高控制精度和系统的整体性能。 在仿真分析中，作者建立了一个传递函数模型，用以描述袋式除尘器的动态行为。传递函数模型中包含了四个主要变量：G11(s), G12(s), G21(s), 和 G22(s)。它们分别代表了除尘器风量控制回路和风压控制回路在不同控制输入下的动态响应。U1 和 U2 表示控制输入信号，而P(s)和Q(s)分别表示压力和风量的输出信号。通过这些传递函数，可以模拟和分析在不同控制策略下袋式除尘器的动态特性。 值得注意的是，研究中还使用了Simulink这一软件进行模型的仿真。Simulink是MATLAB的一个附加产品，它提供了一个图形化的环境用于模拟、建模和分析多域动态系统。通过Simulink可以直观地看到系统响应，并对控制策略进行优化。 文章中还提及了在不同工况下的模拟实验。例如，实验中设置了不同的频率和时间参数，观察系统在不同条件下的响应。通过实验数据分析，解耦控制方法可以在负载变化的情况下，有效地保持风量和风压的稳定性。 此外，文中还提到了一些特定的仿真参数和结果图表，这些图表显示了在不同的风量和频率条件下的压力变化曲线。这些结果表明，通过解耦控制策略，可以有效地减少风量与风压之间相互干扰，从而获得更好的系统响应性能。 在整个研究中，还涉及了关于袋式除尘器风量与风压控制的相关文献引用。这些文献为该研究提供了理论支持和技术背景，并且与本研究中的仿真模型和结果进行了比较分析。 文章中提到，这项研究是由河北工业大学的机械工程学院的刘亚男、谭阳、刘利兵等人完成的。这一工作不仅提供了袋式除尘器控制模型的理论和实践基础，而且也展示了该领域的最新进展和技术趋势。通过这种解耦控制方法，可以更好地满足工业现场对袋式除尘器性能的要求，提高工业生产的环保水平。

基于容腔法的Simulink涡喷发动机动态模型设计与仿真：进气道、涡轮等模块详解,基于容腔法的Simulink涡喷发动机动态模型设计与仿真：进气道、涡轮等模块详解,【基于容腔法的Simulink涡喷发动机动态模型】 1、进气道，涡轮，燃烧室，压气机，尾喷管，转子，容积模块，单独matlab函数 2、进气的扰动，高度马赫数以及燃料量的扰动 3、绘图源代码 ,基于容腔法的Simulink涡喷发动机动态模型; 关键组件: 进气道; 涡轮; 燃烧室; 压气机; 尾喷管; 结构元素: 转子; 容积模块; 扰动因素: 进气扰动; 高度马赫数扰动; 燃料量扰动; 绘图工具: 源代码。,基于Simulink的容腔法涡喷发动机动态模型：含进气扰动与燃料控制绘图源码

多变量紧格式动态线性化泛模型仅适用于常值干扰和慢变化干扰情形。其结构自适应功能只对系统的输出阶数和输入阶数有效,对系统的时滞无效,同时其伪梯度矩阵参数不唯一,要求控制输入的变化量不能为零。为此,提出一种适用于快变化干扰和随机干扰的多变量紧格式动态线性化泛模型,采用多变量解耦增量型滤波PID控制,基于可克服算法病态的非线性递推最小二乘算法对PID控制参数寻优,给出多变量系统的在线修正参数的变时滞无模型滤波PID控制算法。结果表明,算法具有在线修正参数性能和无模型自适应控制功能,以及优良的控制品质。