摘要：针对双电机转速同步的问题，提出了偏差耦合同步控制策略。电机控制使用svpwm变频调速方式，建立了系统仿真模型，并进行了负载干扰情况下的双电机转速同步仿真。系统采用matlab仿真软件进行仿真，结果表明，采用偏差耦合转速补偿方法可以很好的降低双电机转速差，实现双电机的转速同步控制。 　　1.引言 　　随着工业技术的发展，在航空、军事、机械制造领域等需要多个电机同时驱动一个或多个工作部件进行协调控制的场合越来越多。传统的控制系统多采用单一电机实现单轴控制，电机的输出转矩有一定的限制，当传动系统需要较大的驱动功率时，必须特制功率与之相匹配的驱动电机和驱动器，使得系统的成本上升，而且过大的输

Python电影推荐系统+爬虫+可视化（协同过滤推荐算法）（包含项目源码+数据库文件+文档）计算机毕业设计 项目结构说明 |-- 项目 |-- db.sqlite3 数据库相关 重要 想看数据，可以用navicat打开 |-- requirements.txt 项目依赖库，可以理解为部分技术栈之类的 |-- 运行说明.txt 如何运行 |-- app 主要代码文件夹 | |-- models.py django的model 不懂百度一下即可 这个有点重要 | |-- views.py 后端主要代码 重点 重点 重点 重点 重点 重点 |-- meteorological | |-- settings.py 配置文件 | |-- urls.py 路由 这个有点重要 |-- static 静态文件夹 js css img这些文件 |-- templates 模板

算法与数据结构涵盖了以下主要内容： 数据结构（Data Structures）： 逻辑结构：描述数据元素之间的逻辑关系，如线性结构（如数组、链表）、树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（有向图、无向图等）以及集合和队列等抽象数据类型。 存储结构（物理结构）：描述数据在计算机中如何具体存储。例如，数组的连续存储，链表的动态分配节点，树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。 基本操作：针对每种数据结构，定义了一系列基本的操作，包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析这些操作的时间复杂度和空间复杂度。 算法： 算法设计：研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令，使得计算机可以执行以求解问题。 算法特性：包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。即一个有效的算法必须能在有限步骤内结束，并且对于给定的输入产生唯一的确定输出。 算法分类：排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序），查找算法（如顺序查找、二分查找、哈希查找），图论算法（如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法），动态规划，贪心算法，回溯法，分支限界法等。 算法分析：通过数学方法分析算法的时间复杂度（运行时间随数据规模增长的速度）和空间复杂度（所需内存大小）来评估其效率。 学习算法与数据结构不仅有助于理解程序的内部工作原理，更能帮助开发人员编写出高效、稳定和易于维护的软件系统。

测试效果

BOD—DO水质模型参数反演算法，艾克锋，闵涛，BOD—DO水质模型中的多参数反演问题可以归结为非线性算子方程的求解问题，将遗传算法引入该问题的求解，通过构造适应值函数将原问�

将遗传规划、遗传算法和数值分析技术相结合,借助于工程岩体的变形监测,进行了工程岩体参数的等效模式智能识别,借助于获得的等效岩体参数进行了工程问题正分析,并将计算位移与监测位移进行对比分析,显示出较好的一致性。由此表明,基于实测监测信息的等效模式智能识别方法可以用于岩土工程的参数反演,为复杂岩体参数的合理选择提供一条可选的途径。

为了解决现有的堆石料非线性本构模型参数估计方法预测精度低问题,提出了基于遗传算法的材料非线性本构模型参数反演方法.采用Duncan-Chang非线性本构模型描述堆石料的应力-应变特性.建立了堆石料三轴压缩实验轴向应变与垂直载荷关系的近似解析计算方法.根据实验室堆石料三轴压缩实验观测数据,反演得到了堆石料的本构模型参数.研究结果表明:与现有的参数估计方法相对比,新方法预测的应变值与实验观测值具有较高的拟合精度.

针对开采沉陷计算参数反演方法存在早熟收敛现象、容易陷入局部最优解的问题,提出将蚁群算法运用于开采沉陷计算参数反演:首先对反演参数的搜索空间进行离散,将参数反演问题转化为组合优化问题,然后建立了基于最大-最小蚁群算法的概率积分法计算参数反演流程。应用实例表明,蚁群算法对观测站测点缺失具有较强的抗干扰能力,较最小二乘法和模矢法有较好的拟合效果。

提出了一种网络流量异常检测新算法。该算法将线性模型与小波变换相结合，解决了阈值监控无法告警和监测的问题。在实际的网络数据SNMP MIB以及Netflow的应用检测中，性能较好。与GLR算法相比，异常点的判断更加及时、准确、可靠。

适用于样本不均衡的数据，可提高模型的性能。