为MinIO去除webUI大多数功能之前的最后一个版本，分享出来供大家使用

Delphi 11.3是一款强大的RAD（快速应用开发）工具，主要用于Windows、macOS、Linux、iOS和Android等多平台的应用程序开发。FMX（FireMonkey）是Delphi的一个重要组件，它提供了跨平台的用户界面设计能力，使得开发者可以创建具有现代感和一致性的UI，无论是在桌面还是移动设备上。本Demo源代码主要展示了如何利用Delphi 11.3和FMX构建一个三层分布式应用程序。 三层架构是一种常见的软件设计模式，它将应用程序分为三个逻辑部分：表现层（Presentation Layer）、业务逻辑层（Business Logic Layer）和数据访问层（Data Access Layer）。这种结构有助于提高代码的可维护性、可扩展性和复用性。 1. 表现层：这是用户与应用交互的接口，通常包括用户界面和控制器。在Delphi 11.3和FMX中，你可以使用FireMonkey控件库来创建丰富的图形界面，这些控件可以跨平台运行，确保在不同设备上的一致用户体验。 2. 业务逻辑层：这一层负责处理应用程序的核心功能和业务规则。它不依赖于任何特定的用户界面或数据存储，而是提供了一系列的业务服务供表现层调用。在Delphi中，可以创建独立的单元（Units）来封装业务逻辑，以便在不同的项目中重用。 3. 数据访问层：此层处理与数据库的交互，包括数据的读取、写入和查询。在Delphi中，你可以使用ADO（ActiveX Data Objects）、IBX（InterBase XE Components）或者DataFrame等组件来实现对各种数据库系统的访问。此外，对于分布式系统，可能还需要引入ORM（对象关系映射）框架，如ORMy，以简化数据库操作。 在Delphi 11.3的三层分布式Demo中，可能涉及的技术还包括： - 服务器端技术：如HTTP/HTTPS服务，可能使用 Indy 或其他网络库来处理客户端请求。 - 客户端技术：使用FireMonkey构建的跨平台客户端，通过HTTP协议与服务器通信。 - JSON 或 XML 作为数据交换格式，用于在客户端和服务器之间传输数据。 - 事务处理和错误处理机制，确保数据的一致性和完整性。 - 可能采用TMS Component Pack等第三方库，以增强应用的功能和性能。 这个Demo源代码将帮助开发者理解如何在实际项目中实施三层架构，以及如何利用Delphi 11.3和FMX的强大功能来创建分布式应用程序。通过研究这个Demo，你可以学习到如何组织代码结构、如何设计有效的接口以及如何实现跨平台的通信。这对于提升你的Delphi编程技能和理解分布式系统的设计原则非常有帮助。

内容概要：本文探讨了分布式鲁棒优化（DRO）在处理电力系统中风光发电不确定性的问题。文中介绍了利用Wasserstein距离构建模糊不确定集的方法，通过MATLAB、Yalmip和Cplex进行仿真，实现了含风、光、水、火多种能源的分布鲁棒动态最优潮流模型。该模型能够在满足风光预测误差服从模糊不确定集内的极端概率分布情况下，最小化运行费用，从而提高系统的鲁棒性和经济性。 适合人群：从事电力系统研究、优化算法开发的研究人员和技术人员，以及对分布式鲁棒优化感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要处理风光发电不确定性的电力系统优化场景，目标是提升系统的鲁棒性和经济性，确保大规模清洁能源接入电网后的稳定运行。 其他说明：文中提供了详细的代码示例，展示了如何定义变量、构建模糊不确定集、设置目标函数和约束条件，并最终求解模型。此外，还讨论了选择合适的Wasserstein距离半径的重要性及其对模型性能的影响。

内容概要：本文详细介绍了在电力系统中，特别是在高可再生能源渗透率的情况下，如何利用Matlab实现分布鲁棒联合机会约束下的能量和备用调度。文中讨论了两阶段随机程序的应用，重点解释了Wasserstein模糊集的作用及其在处理不确定性和保障系统安全方面的优势。通过具体的Matlab代码示例展示了如何构建Wasserstein模糊集、处理联合机会约束以及优化调度策略。实验结果表明，相比传统的随机规划方法，该模型不仅提高了系统的可靠性，还显著降低了成本波动，实现了更好的经济性和鲁棒性的平衡。 适合人群：从事电力系统研究和技术开发的专业人士，尤其是关注可再生能源接入和智能电网调度的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决高可再生能源渗透带来的不确定性和复杂性的电力系统调度场景。主要目标是在保证系统安全可靠的前提下，降低运营成本，提高经济效益。 其他说明：文中提供的Matlab代码为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整和完善。此外，文中提到的一些关键技术如Wasserstein模糊集、联合机会约束等，对于理解和改进现有调度模型具有重要指导意义。

内容概要：本文利用COMSOL软件对330kv和550kv不同电压等级的盆式绝缘子进行电场与温度场分布的仿真分析，探讨了其电热耦合特性。首先建立了盆式绝缘子的三维模型并设定了相应参数，然后分别进行了电场分布和温度场分布的仿真，最后结合两者建立了电热耦合模型。结果显示，随着电压等级的提高，盆式绝缘子内部的电场强度和温度升高均更加显著。此外，还与相关文献进行了对比分析，验证了仿真的准确性。 适合人群：从事高压输电系统设计、优化及运行维护的技术人员，以及对电热耦合仿真感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解盆式绝缘子在不同电压等级下的电场与温度场分布特性的场合，旨在为盆式绝缘子的设计、优化及运行维护提供理论依据和技术支持。 其他说明：本文不仅展示了具体的仿真步骤和结果，还对未来的研究方向提出了展望，强调了考虑更多环境因素和采用更先进仿真技术的重要性。

基于Comsol的工件感应加热仿真计算模型：多物理场耦合的电磁热分析与温度场分布研究,Comsol工件感应加热仿真模型：电磁热多物理场耦合计算揭秘温度场与电磁场分布,Comsol工件感应加热仿真计算模型，采用温度场和电磁场耦合电磁热多物理场进行计算，可以得到计算模型的温度场和电磁场分布 ,Comsol;感应加热;仿真计算模型;温度场;电磁场;耦合电磁热多物理场;温度场分布,Comsol仿真计算模型：多物理场耦合感应加热的温度与电磁场分布 在工程技术和科学研究中，感应加热技术被广泛应用于材料加工和处理领域。感应加热的核心原理在于利用交变电流在工件中感应出涡流，从而产生热效应。工件中的涡流强度受到工件材料、形状、大小以及交变电流的频率和幅值等多种因素的影响。随着现代计算技术和仿真软件的发展，利用如Comsol Multiphysics这类仿真软件对工件的感应加热过程进行模拟和分析，已成为一个重要的研究方向。 Comsol Multiphysics是一个强大的多物理场耦合仿真软件，能够模拟复杂物理现象并提供多物理场交互作用的仿真分析。在感应加热研究中，Comsol可以用于构建包含电磁场和温度场的耦合模型。在电磁场分析中，软件能够计算出工件中感应电流的分布，以及由此产生的热源分布。温度场分析则关注由电磁热效应导致的工件温度变化，以及温度随时间和空间的分布情况。通过模拟，研究者可以直观地观察到工件在加热过程中的温度变化，并对其内部和表面的温度梯度进行分析。 通过多物理场耦合技术，Comsol软件能够将电磁场计算结果作为热源输入，进而进行温度场的计算。这种耦合分析能够确保模拟结果的精确性，因为电磁场和温度场之间存在相互依赖和影响。例如，材料的电磁特性可能会随着温度的变化而改变，这种变化又会影响电磁场的分布，进而影响温度场。因此，通过多物理场耦合仿真，可以得到更为准确的温度场和电磁场分布。 在实际应用中，多物理场耦合仿真技术可以用于指导工件的加热工艺设计和优化。例如，在感应淬火、焊接、热处理等工艺中，通过仿真分析可以预测并控制工件的温度分布，从而达到改善加工质量、提高生产效率的目的。此外，仿真技术还可以用于研究材料在特定温度下的行为，比如电击穿现象和电树枝效应等，这对于新型复合材料的研究和应用具有重要的指导意义。 仿真计算模型的建立涉及对工件材料属性、几何结构、感应加热装置参数以及边界条件的详细定义。工件的几何模型需准确反映实际形状，材料属性应包括电导率、磁导率、热容等参数，而感应加热装置的参数则包括线圈的匝数、电流频率等。边界条件通常涉及工件与周围环境的热交换，如对流、辐射和传导等。通过设置合理的边界条件，可以模拟实际工况下工件的加热过程。 仿真结果的准确性不仅取决于模型的精确性，还与计算方法和网格划分的精细程度有关。在进行仿真分析时，网格划分的密度直接影响计算结果的精度，过粗的网格可能导致结果不够精确，而过细的网格会增加计算量。因此，在实际操作中，需要根据具体情况调整网格划分策略，以获得既准确又高效的仿真结果。 基于Comsol的工件感应加热仿真计算模型是研究工件感应加热过程中电磁场与温度场耦合的重要工具。通过构建多物理场耦合模型，可以有效地分析工件的温度场分布，优化加热工艺，提高产品质量，并为新型材料的研究提供理论指导。

在全国土壤侵蚀1km分布.zip的压缩包中，我们可以预见包含有全国土壤侵蚀状况的数据，这将对地理科学、环境科学、农业科学以及生态科学等领域的研究具有重要价值。由于其分布是以1公里为单位，意味着该数据集具有较高的地理分辨率，能够为研究者提供较为详尽的土壤侵蚀情况分析。 土壤侵蚀是一个全球性问题，对土地的可持续利用和生态环境保护构成巨大威胁。土壤侵蚀不仅造成土地生产力下降，还会导致水质问题、生物多样性丧失等一系列连锁反应。通过分析这些数据，可以识别出我国土壤侵蚀的高风险区域，为针对性的预防措施和治理策略的制定提供依据。 此外，1公里分辨率的数据能够帮助科研人员对地形、植被覆盖、土地利用方式等因素如何影响土壤侵蚀进行深入分析。这些信息对于指导农林活动、土地规划、环境保护等具有重要作用。在农业领域，这些数据可以用来优化耕作方式和灌溉方法，以减少水土流失。在生态修复方面，可以依据土壤侵蚀情况，科学规划植被恢复和水土保持工程，提升生态系统的稳定性。 同时，由于土壤侵蚀与气候变化有着密切的联系，该数据集也有助于评估气候变化对土壤侵蚀的影响，进而为气候变化适应措施的制定提供数据支持。例如，可以通过模型预测在不同的气候变化情景下，土壤侵蚀的潜在变化趋势，从而制定出更有效的土地管理策略。 此外，土壤侵蚀数据的高精度分布还可以为政策制定者提供直观的决策支持工具。政府可以根据土壤侵蚀的分布情况，制定或调整土地保护政策，优先考虑那些土壤侵蚀严重的区域，实施有效的土地管理措施。 标签“土壤侵蚀”意味着这份数据集侧重于提供全国范围内的土壤侵蚀情况，这对于教育和普及土壤保护知识也具有积极意义。可以通过这些数据向公众展示土壤侵蚀的严重性，提高公众的环境保护意识，引导公众参与土壤保护活动。 全国土壤侵蚀1km分布.zip压缩包中的数据对于科学研究、土地管理、环境保护及政策制定等多个方面都具有十分重要的意义。通过这些数据，可以更有效地理解土壤侵蚀的现状和趋势，为制定科学合理的土地保护和修复措施提供基础支撑。

使用COMSOL仿真软件构建电磁线圈涡流检测模型的方法和技术。通过该模型，可以精确模拟和分析电磁线圈中感应涡流的电磁场及损耗分布情况。文章从引言开始，阐述了电磁线圈涡流检测的重要性和应用场景，随后介绍了COMSOL软件的基本特性和其在电磁场仿真的应用。接下来，重点讲解了如何在COMSOL中建立电磁线圈涡流检测模型，包括几何建模、材料属性设定、仿真环境配置、涡流源和边界条件的设置。最后，通过对仿真结果的分析，展示了感应涡流的电磁场及损耗分布的具体情况，并讨论了该模型在设备设计、优化和故障诊断方面的广泛应用前景。 适合人群：从事电磁学研究、电气工程、设备维护等相关领域的科研人员和工程师。 使用场景及目标：① 设备设计阶段，利用模型优化电磁线圈性能；② 运行过程中，通过模型监测设备状态，预防故障发生；③ 故障诊断时，借助模型分析异常原因，提出改进建议。 阅读建议：读者可以通过本文详细了解COMSOL在电磁线圈涡流检测中的应用，掌握建模方法和分析技巧，提升实际工作中解决问题的能力。

用于耿贝尔分布的包伟尔概率格纸-baoweier.m R.T 直接上程序，能的直接下载，或以下代码：x=[0.01 0.5 10 20 50 80 90 95 99 99.9];%设置横坐标数值 y=log/log);%横坐标转换 %画垂直于横坐标的线 for i=1:size     line,y],[0 8]);     hold on end z=0:8; %画垂直于纵坐标的线 for i=1:8; %8为纵坐标的格数，可以自已设置。     line],[z z]);     hold on end h=findobj; set],'ylim',[0 ,8]);%同时去掉x轴和y轴的刻度 %重设横坐标 set; set; %设置标题及横纵坐标名称 title; xlabel; ylabel;复制代码

基于MATLAB的全面ADMM算法实现：串行与并行迭代方式应用于综合能源协同优化,MATLAB实现三种ADMM迭代方式的综合能源分布式协同优化算法,MATLAB代码：全面ADMM算法代码，实现了三种ADMM迭代方式 关键词：综合能源 分布式协同优化 交替方向乘子法 最优潮流 参考文档：《基于串行和并行ADMM算法的电_气能量流分布式协同优化_瞿小斌》 仿真平台：MATLAB 主要内容：本代码是较为全面的ADMM算法代码，实现了三种ADMM迭代方式，分别是：1、普通常见的高斯-赛德尔迭代法。 2、lunwen中的串行高斯-赛德尔迭代方法。 3、lunwen中的并行雅克比迭代方法程序的应用场景为参考文献中的无功优化方法，具体区域的划分可能有细微差别，但是方法通用。 ,核心关键词： MATLAB代码; 全面ADMM算法; 三种ADMM迭代方式; 交替方向乘子法; 分布式协同优化; 最优潮流; 串行高斯-赛德尔迭代; 并行雅克比迭代; 无功优化方法。,基于MATLAB的综合能源系统ADMM算法三种迭代方式优化仿真程序