YOLO模型的优化与加速方法,旨在提高目标检测的速度和精度。首先,介绍了YOLO模型的基本架构和版本演变,包括YOLOv5的结构特点。接着,重点讨论了模型架构的优化,包括更高效的Backbone(如CSPDarknet53)、激活函数(如Leaky ReLU和Swish)以及增强型特征融合(如PANet)。然后,深入分析了数据处理的优化方法,包括数据增强、预处理和数据加载优化。训练技巧方面,介绍了学习率调度、正则化技术(如Dropout和Batch Normalization)以及迁移学习的应用。最后,探讨了硬件加速技术,包括GPU、TensorRT优化和FPGA加速,强调了通过不同技术手段提升YOLO模型的实际性能。本文通过丰富的源码示例和技术细节,为YOLO模型的实际应用提供了全面的优化方案。
2025-07-28 16:05:50 8KB 目标检测 batch 迁移学习 fpga开发
1
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
2025-07-28 15:54:59 1.32MB
1
BTT与STT导弹六自由度Simulink完整模型及优化方案:涵盖总体设计与各模块数学模型,BTT与STT导弹六自由度Simulink完整模型及优化方案:涵盖总体设计与各模块数学模型,BTT导弹六自由度仿真simulink完整模型; STT导弹六自由度仿真simulink完整模型; BTT导弹6DOF仿真总体方案、各模块数学模型包含Simulink目标模型、Simulink导弹模型、Simulink导引头模型、Simulink导引规律模型、Simulink控制规律模型、Simulink舵机模型及完整的仿真报告文件 所有模型均可自行设置参数、修改及二次优化; ,BTT导弹六自由度仿真; STT导弹六自由度仿真; Simulink模型; 参数设置; 模型修改; 二次优化; 仿真报告文件,STT/BTT导弹六自由度Simulink完整仿真模型与优化方案
2025-07-28 14:14:23 3.85MB 开发语言
1
内容概要:本文详细介绍了BTT(Bank-to-Turn)和STT(Skid-to-Turn)两种导弹六自由度仿真的Simulink建模方法及其优化方案。文中涵盖了导弹的整体设计方案以及各个子系统的数学模型,如目标模型、导弹模型、导引头模型、导引规律模型、控制规律模型和舵机模型。特别强调了参数自定义、修改与二次优化的重要性,并提供了具体的代码实例,如导引头的二阶滞后环节和舵机的死区+饱和+速率限制模型。此外,还讨论了常见的错误和注意事项,如参数单位换算错误和耦合系数符号错误,并提出了自动化生成仿真报告的方法。 适合人群:航空航天工程领域的研究人员和技术人员,尤其是对导弹六自由度仿真感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于需要进行导弹六自由度仿真的科研项目或教学活动。主要目标是帮助用户掌握Simulink环境下导弹仿真的建模技巧,提高仿真精度和效率。 其他说明:文中提供的模型和代码可以在GitHub上获取,便于用户进行实际操作和进一步优化。
2025-07-28 14:13:17 1.91MB Simulink 参数优化
1
内容概要:本文详细介绍了利用COMSOL平台进行声固耦合超声波无损检测的技术,重点探讨了汉宁窗调制正弦信号的生成方法及其在COMSOL中的应用。首先,通过Matlab代码展示了如何生成汉宁窗调制的3周期正弦信号,并解释了关键参数如时间步长、窗函数长度的选择原因。接着,讨论了如何将生成的时域信号导入COMSOL并正确设置压力边界条件,避免常见的错误。此外,还提供了关于网格划分的具体建议,特别是声场侧和固体侧的网格设置,以确保高频信号的准确性。最后,强调了材料阻尼设置对模型稳定性的影响,并给出了推荐的瑞利阻尼系数初值。 适合人群:从事超声波无损检测、声固耦合仿真研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要精确模拟超声波传播特性的科研项目或工业检测任务,旨在提高仿真的可靠性和精度。 其他说明:文中提供的具体参数和代码片段有助于实际操作中的问题解决,特别是在信号生成和网格划分方面。
2025-07-27 20:29:42 946KB
1
内容概要:本文详细介绍了如何利用MATLAB/Simulink构建单相PWM全桥整流器的仿真模型,重点探讨了电压电流双闭环控制策略及其参数整定方法。文中首先阐述了主电路结构,包括四个IGBT组成的全桥拓扑以及相关参数选择。接着深入讲解了内外环PI控制器的设计与调试技巧,特别是电网电压前馈的应用和PI参数的试凑法。此外,还讨论了PWM信号生成的具体实现方式,包括载波频率、死区时间和调制方式的选择。最后分享了一些实用的调试经验和性能评估标准,如THD指标和动态响应测试。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域的工程师和技术人员,尤其是对PWM整流器感兴趣的研究者。 使用场景及目标:适用于需要深入了解单相PWM全桥整流器工作原理及控制策略的人群,旨在帮助读者掌握从理论到实践的完整流程,能够独立完成类似系统的建模仿真。 其他说明:文中提供了大量MATLAB代码片段和具体的参数设置建议,有助于读者更好地理解和应用所学知识。同时强调了实际调试过程中需要注意的关键点,避免常见错误。
2025-07-26 22:22:52 294KB 电力电子 PI控制
1
内容概要:本文详细介绍了利用COMSOL进行水泥砂浆水化放热过程的数值模拟,涵盖从模型建立、关键参数设定、网格划分、边界条件配置到求解器选择等多个方面。作者通过实例展示了如何精确模拟半绝热和蒸汽养护条件下的传热传质过程,并提供了多个实用技巧,如采用改进的Arrhenius公式、动态调整换热系数、优化网格划分以及自适应时间步长控制等。此外,还讨论了常见问题及其解决方案,强调了温度场均匀性和水化度监测的重要性。 适用人群:从事建筑材料研究、混凝土工程设计及相关领域的科研人员和技术工程师。 使用场景及目标:适用于希望深入了解水泥水化过程并提高仿真精度的研究者;旨在帮助用户掌握COMSOL在复杂多物理场耦合问题中的应用方法,从而更好地指导实际工程项目。 其他说明:文中提供的MATLAB代码片段和建模思路对于初学者非常有借鉴价值,同时也为高级用户提供了一些创新性的优化建议。
2025-07-26 17:58:36 649KB
1
内容概要:本文详细探讨了模型预测控制(MPC)在混合动力汽车能量管理中的应用。首先介绍了车速预测模型,如BP神经网络和RBF神经网络,用于预测未来的车速信息。接着讨论了动态规划(DP)算法与MPC的结合,实现了基于预测的优化控制策略。通过逆向迭代和正向求解的方法,能够在预测时域内找到局部最优解,从而提高燃油经济性和能量利用效率。此外,还提到了在线预测的魅力,即将预测模型与MPC结合,实现接近实时的最优能量管理。文中提供了大量伪代码示例,展示了具体的实现过程和技术细节。 适合人群:从事混合动力汽车研究的技术人员、高校师生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解混合动力汽车能量管理策略优化的研究者,旨在通过MPC和DP的结合,提升车辆的燃油经济性和能量利用效率。 其他说明:文章不仅提供了理论分析,还包括了大量的代码示例,有助于读者更好地理解和实践。同时,作者分享了一些个人经验,如状态离散化策略、遗传算法优化BP神经网络等,进一步丰富了内容。
2025-07-26 14:29:48 1.47MB
1
"基于多时间尺度优化的含分布式光伏配电网有功无功协调策略复现:日前预测与日内校正的二阶锥模型线性化处理","基于多时间尺度优化的含分布式光伏配电网有功无功协调调度策略复现:日前预测与日内校正的二阶锥模型线性化处理",基于MPC含分布式光伏配电网有功无功协调优化复现 日前决策出各设备预测出力,日内对各设备出力进行校正,使用二阶锥模型线性化处理,日前时间尺度为1h,日内时间尺度为15min,多时间尺度日前日内调度,模型见文献,仿真结果见图。 ,核心关键词:MPC; 分布式光伏配电网; 有功无功协调优化; 复现; 日前决策; 设备预测出力; 日内校正; 二阶锥模型; 线性化处理; 多时间尺度调度; 仿真结果。,基于多时间尺度调度的配电网优化复现
2025-07-26 14:25:21 560KB
1
内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB和NSGA-II算法实现风光水多能互补系统的协调优化调度。首先,构建了水电站优化调度模型,定义了水轮机效率曲线和水库库容等相关参数。接着,结合光伏发电的特点,建立了水-光系统互补模型,考虑到光照强度和转换效率的影响。然后,通过NSGA-II算法进行多目标优化求解,定义了目标函数(如成本和可靠性)、约束条件(如水量平衡和功率限制),并通过MATLAB工具箱实现了算法的具体调用。此外,文中还探讨了如何处理光伏预测误差、引入鲁棒优化层以及使用并行计算工具箱加速计算等问题。最终,展示了优化结果的帕累托前沿,并讨论了不同调度方案的应用场景。 适合人群:从事能源领域研究和技术开发的专业人士,尤其是对多能互补系统和优化算法感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:适用于风光水多能互补系统的优化调度,旨在提高系统的发电效率和稳定性,降低弃光率,为实际工程提供科学依据和技术支持。 其他说明:文中提供了详细的MATLAB代码示例,帮助读者更好地理解和实现该优化调度方案。同时,强调了实际应用中的注意事项,如光伏预测误差处理和并行计算加速等。
2025-07-25 10:31:13 277KB
1