代码简介：提出了一种考虑 变载启停特性的电解槽混合整数线性模型，根据电 氢负荷可以实时调整设备工作状态，有效提升电解 制氢过程的灵活性；考虑IES参与到碳交易市场，引入阶梯式碳交易机制引导IES控 制碳排放；接着细化电转气（P2G）的两阶段运行过程，引入电解槽、甲烷反应器、氢燃料电池（HFC）替换传统 的P2G，研究氢能的多方面效益；最后提出热电比可调的热电联产、HFC运行策略，进一步提高IES的低碳性 与经济性。基于此，构建以购能成本、碳排放成本、弃风成本最小的低碳经济运行目标，将原问题转化为混合 整数线性问题。代码注释详细，可拓展能力强，具有一定创新性！ 参考文献：《计及精细化氢能利用的综合能源系统多时间尺度鲁棒优化策略》《考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化》

内容概要：本文提出了考虑多工况电解槽运行和多元需求响应下的电-氢-热综合能源系统优化调度模型，旨在提高能源系统的灵活性和经济性，特别适用于平衡由新能源带来的波动性。模型详细探讨了包括停机、待机在内的多个工况下电解槽的灵活调适能力和电、热负荷在时间和空间维度上的动态分配。 适合人群：面向从事能源管理和电力系统优化的研究学者和工程师。 使用场景及目标：针对拥有波动性电源和电动汽车调节能力背景的电-氢-热集成系统优化其日常调度策略，以达到最低成本与最稳供能的目的。 其他说明：该模型和所配的MATLAB代码高度原创，能够协助理解和实践复杂系统内的精细调控逻辑和技术实施方案，便于研究人员验证假设和完善系统设计。

基于遗传算法的低碳冷链物流配送路径优化研究：综合考虑固定成本、制冷成本、惩罚成本、货损成本、运输成本及碳排放成本,基于遗传算法的低碳冷链物流配送路径优化研究：综合考虑固定成本、制冷成本、惩罚成本、货损成本、运输成本及碳排放成本,低碳冷链路径规划 遗传算法 车辆路径规划问题 遗传算法考虑惩罚成本的低碳冷链物流配送 以固定成本，制冷成本，惩罚成本，损成本，运输成本，碳排放成本总和最小为优化目标 ,低碳冷链路径规划; 遗传算法; 成本优化; 货损成本; 碳排放成本,基于遗传算法的低碳冷链物流路径优化研究

张力控制是工业生产中的一项关键技术，特别是在塑料挤出、纺织等需要精确控制材料张力的领域。张力控制的目标是维持一定的张力值，以确保生产过程中的产品质量和运行效率。在实现张力控制的过程中，PID（比例-积分-微分）控制器是一种广泛使用的调节工具，因为它的算法简单且效果明显。B&R作为自动化领域的知名品牌，其产品中的PID调节器可以被应用于张力控制。 张力控制的背景主要涉及塑料挤出生产线、薄膜加工以及纺织机械如织机和卷染机。这些应用中，控制对象通常是变频器或伺服电机，而控制的目标是管材、薄膜或纺织品等软性材料的张力。实现张力控制的手段主要有三种：常规的PID控制、前馈控制以及PID参数线性化。 PID控制的原理在于通过计算设定值与实际值之间的偏差（误差），并使用比例（P）、积分（I）、微分（D）三个参数进行调节。这三个参数的不同组合可以产生不同的控制效果，达到快速且精确地响应控制目标。在实际应用中，调节这些参数非常关键，必须根据具体的控制系统和生产条件细致地调整。 前馈控制是一种预防性控制方式，它预先考虑了系统中可能出现的滞后问题，尤其是在变频器设定到实际速度稳定的过程中存在的延时。通过前馈控制，可以提高系统的动态响应能力，减少或避免因滞后而导致的调节超调。 PID参数线性化是为了处理张力控制中的一个普遍问题：不同速度段下的PID参数可能不通用。通过线性化处理，可以实现PID参数在全速度范围内的平滑过渡，提高控制系统的稳定性与适应性。 实现PID张力控制的方法可以概括为几个步骤：首先是选择合适的采样周期，然后是调节PID参数，接下来是选择合适的滤波参数，并进行PID参数线性化处理。 采样周期的选择是根据调节回路中最快的事件来确定的，必须保证足够的采样次数以便快速捕捉到系统的动态变化，但过长或过短的采样周期都有可能降低系统的调节性能，甚至导致不稳定。 PID参数的调节方法包括： - 比例系数（Kp）的调节：初始值可以从1/Ks开始，逐渐增加直至系统出现振荡趋势后再适当回调。 - 积分系数（Ki）的调节：目的是消除剩余误差，可以通过逐步减半的方法来精细调整直至最佳。 - 微分系数（Kd）的调节：微分器的作用是减少振荡，选择好初始值后同样通过逐步加倍的方法来找到最佳值。 滤波参数的选择是为了抑制测量噪声，初始值通常是基于采样时间的一定比例，然后逐步增加直到出现振荡倾向，最后回调至无振荡状态。 线性化步骤包括： 1. 根据不同的速度设定多组PID参数值； 2. 对每一速度下的PID参数进行调节，以达到最佳的动、静态性能； 3. 在自动升降速过程中，以前一台变频器为基准，按一定的步长平稳地进行调整。 以上内容涵盖了张力控制的基本概念、控制手段、PID控制器原理、PID参数调节方法以及具体实现步骤，为在B&R系统中实现张力控制提供了详尽的理论与实践指导。

在本实验中，我们主要探讨的是Java Web开发中的JSP（JavaServer Pages）与JDBC（Java Database Connectivity）技术的综合应用，特别是针对数据库记录的增加和查询操作。这是一个典型的前后端交互场景，通常在开发动态网站时会遇到。下面我们将深入解析这个实验涉及到的关键知识点。 1. **JSP基础**： JSP是Java平台上的服务器端脚本语言，用于创建动态网页。在JSP中，我们可以混合HTML、CSS和Java代码，以实现动态内容的生成。JSP文件会被Web容器（如Tomcat）转换为Servlet，然后由Servlet处理请求并生成响应。 2. **JDBC原理**： JDBC是Java访问数据库的标准接口，提供了一套API，允许Java程序与各种关系型数据库进行交互。通过JDBC，开发者可以执行SQL语句、管理事务、处理结果集等。 3. **数据库连接**： 在JSP中使用JDBC，首先要建立数据库连接。这通常通过`DriverManager.getConnection()`方法完成，需要提供数据库URL、用户名和密码。在实验中，可能使用了如MySQL或Oracle这样的数据库。 4. **SQL语句的编写与执行**： 实验中涉及到了数据库记录的增加和查询，这就需要用到SQL语句。增加记录通常用`INSERT INTO`语句，查询记录则使用`SELECT`语句。JDBC提供了`Statement`或`PreparedStatement`接口来执行SQL，后者更安全，可防止SQL注入。 5. **结果集的处理**： 查询数据库后，结果会被返回到一个`ResultSet`对象中。我们需要遍历这个结果集，将数据呈现到JSP页面上。例如，使用`ResultSet.next()`方法移动指针，`ResultSet.getString()`等方法获取列的值。 6. **异常处理**： 在数据库操作中，异常处理至关重要。JDBC操作可能会抛出`SQLException`，需要捕获并处理这些异常，以确保程序的健壮性。 7. **MVC模式**： 虽然没有明确提及，但这个实验可能隐含了MVC（Model-View-Controller）设计模式。JSP作为View负责显示数据，JDBC操作作为Controller处理业务逻辑，而数据库模型作为Model存储数据。 8. **文件组织**： 文件名"2213043109_李萍_代码及数据库"表明实验可能包含代码文件和数据库文件。代码文件可能包括JSP页面和Java类，数据库文件可能是如`.sql`格式的文件，用于创建和初始化数据库表。 9. **最佳实践**： 在实际开发中，为了提高代码复用性和可维护性，通常会将JDBC代码封装到DAO（Data Access Object）层，与业务逻辑分离。此外，还可以使用连接池管理数据库连接，以优化性能。 10. **安全性考虑**： 针对用户输入的数据，应当进行验证和清理，避免SQL注入攻击。在处理敏感信息时，应遵循最佳安全实践，如使用预编译语句，避免明文存储密码等。 这个实验涵盖了JSP和JDBC的基本用法，以及数据库操作的核心概念，对于学习Java Web开发的学生来说，是一次宝贵的实践经验。通过实践，学生不仅能掌握技术，还能了解如何在实际项目中组织和管理代码。

基于STM32的水质监测系统全套资料分享：原理、仿真、电路与源码全解析,基于STM32的水质综合监测系统：含原理图、仿真图、源码与多种传感器模块的水污染评估系统。,基于stm32的水质监测系统，有原理图，有protues仿真图，有pcb板图，有源码。 资料非常齐全 基于STM32f103vet6单片机的水质监测系统，水质监测系统硬件电路和相应的软件程序，其中系统的硬件模块主要包括STM32单片机模块、浑浊度检测传感器模块、PH传感器、温度检测模块、GSM模块、LCD1602液晶显示模块、声光告警模块等。 STM32单片机对水源进行采集，再通过传感器对采集到的水源进行处理产生模拟信号，之后再通过模拟信号转变成数字信号转器（STM32单片机内部A D 转器），转变之后的数字信号传送给单片机，单片机接收到信号之后进行处理后再显示模块进行显示。 可以有效地得出水中浑浊度、PH值、水温，从而判断水的污染情况，如果水相关指标超过告警门限值，进行声光告警和GSM短信提醒。 ,基于STM32的水质监测系统; 原理图; Protues仿真图; PCB板图; 源码; 硬件模块; 传感器; 模拟信号; 数字

MATLAB仿真平台下的AODV与LEACH自组网网络性能对比：吞吐量、时延、丢包率及节点能量消耗的综合分析,matlab的AODV,leach自组网网络平台仿真,对比吞吐量,端到端时延,丢包率,剩余节点个数,节点消耗能量 ,AODV; LEACH; 自组网网络平台仿真; 吞吐量; 端到端时延; 丢包率; 剩余节点个数; 节点消耗能量,MATLAB仿真：AODV与LEACH自组网性能对比 在当今的无线通讯领域，自组网技术作为无线传感器网络和移动Ad-hoc网络的重要组成部分，日益受到关注。自组网能够有效地在没有固定基础设施的环境下，实现节点间的快速有效通信。而在众多自组网协议中，AODV（Ad-hoc On-demand Distance Vector Routing Protocol）和LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是两种具有代表性且广泛研究的路由协议。 MATLAB作为一个强大的仿真工具，在工程和学术研究中被广泛应用，其在研究和评估自组网网络性能方面表现尤为突出。通过MATLAB仿真平台，研究人员能够对AODV和LEACH协议在不同条件下的网络性能进行模拟和比较。 在网络性能评估指标方面，吞吐量、端到端时延、丢包率以及节点能量消耗是四个核心的评价参数。吞吐量指的是在一定时间内，网络中成功传输的数据量，它直接反映了网络的传输效率。端到端时延是指数据从源节点传输到目的节点所需的总时间，它反映了网络的响应速度。丢包率是指在网络传输过程中丢失的数据包数量与总发送数据包数量的比率，它能够体现网络的稳定性和可靠性。节点能量消耗是自组网网络设计中的一个重要考量因素，它关系到网络的整体寿命和运行成本。 AODV是一种按需的路由协议，它在节点需要发送数据时才开始寻找路由，这样的设计在一定程度上减少了路由维护的开销，但是在发现和建立路由过程中可能会引入较大的时延和丢包问题。而LEACH协议是一种分簇的路由协议，它通过周期性地建立簇来降低节点间的通信距离和能量消耗，从而延长网络的整体生命周期。然而，LEACH协议在建立和维护簇的过程中也可能消耗一定的能量和时间。 MATLAB仿真平台的引入使得研究人员能够在控制变量的情况下，对比分析AODV和LEACH协议在网络吞吐量、时延、丢包率以及节点能量消耗等方面的性能差异。通过仿真实验，研究人员能够获取大量数据，对这两种协议的适用场景和优劣势进行深入的研究和探讨。 通过MATLAB仿真平台进行AODV与LEACH自组网网络性能对比分析，不仅可以从理论上分析这两种协议的工作机制和特点，还能从实际仿真的角度验证理论分析的正确性，为无线传感器网络和移动Ad-hoc网络的设计和优化提供了科学的参考依据。

8.1 Nuhertz滤波器综合向导介绍 背景介绍 Nuhertz 滤波器综合向导的开发公司为：Nuhertz 公司(Nuhertz Technologies, LLC)。该公司是国际上滤波器设计软件的行业领军企业。基于多年滤波器方面的深入 研究使得该公司在射频行业内拥有十分理想可靠的滤波器高效综合算法。特别需要说 明的，结合 Nuhertz 滤波器综合向导，AWR 公司的 Microwave Office 提供了滤波器集 总 LC 和分布集成设计解决方案，这样 Nuhertz 综合和 AWR 分析的联合让您具有强大 的集成设计能力和分析能力。Nuhertz/AWR 是无缝集成的，许多集成选项可用来自定 义无缝集成参数以 好地满足您的需要。其具体的设计拓扑模块有： 线性相位滤波器 延迟线 高阶椭圆滤波器 管状滤波器 耦合谐振滤波器 小电感 ZigZag 滤波器 微带线和带状线 抽头和非抽头微波滤波器 三阶和四阶单级运算放大器 大量的可切换的电容结构 按用户指定带通百分比的严格的 Chebyshev 或 Elliptic 带通纹波 小于带通滤波器阶数的 小电感数 对于三阶和四阶来说， 小化有源滤波器中的运算放大器数量 从微波发夹型滤波器或交叉型滤波器在不需要抽头的情况下移除狭小的间隙 同时计算微带线和带状线的几何特性 同时在不需要杂乱的尝试与错误而得出群体时延 同时较少滤波器电感 Q 在频率响应中的作用 能根据用户选择的电容值设计有源滤波器

基坑事故的发生与基坑施工方案设计不完善有着密切联系。目前基于二维平面的设计方案往往难以清楚表达基坑施工过程的空间与时间关系。而采用虚拟现实的三维模拟仿真技术，可以构建立体的施工方案表述；并且结合基坑支护结构仿真结果，验证施工方案的有效性；同时通过三维仿真模型可对基坑结构变形进行预警，以防止基坑工程事故的发生。基于VRML与Web Services技术，研究并实现了一个基坑支护工程的三维模拟仿真系统。给出了系统架构，并对服务器端和客户端的开发与实现方法作了详细说明，最后给出了三维模拟仿真系统的应用实例。