针对FLAC3D数值模拟软件在复杂三维建模以及网格划分等前处理中存在的不直观、工作量大等问题,提出了基于Auto CAD与HYPERMESH软件自动生成复杂地质体FLAC3D模型的方法。该方法以地质地形图及岩层柱状图为原始资料,通过Auto CAD、HYPERMESH软件进行三维实体建模并划分网格,再利用编写的接口程序转换生成FLAC3D计算模型,实现了FLAC3D计算求解。最后,以陕北黄土沟壑区地形为实例,验证了该方法快速精准建模的实用性和有效性。

为了分析润滑油道中的磨损颗粒，通过分析颗粒皮带电机，提出了一种考虑介电常数的油路静电传感器的数学模型。 同时介绍了空间敏感性和视野的概念。 分别研究了带电磨粒位置，传感器轴向长度和径向半径的影响因素。 获得了每个变量对灵敏度的影响，并验证了数学模型的准确性。 仿真结果表明，减小传感器的径向半径可以有效地提高静电传感器的空间灵敏度。 电极的轴向长度L越大，灵敏度越高，并且截面敏感场分布越均匀。 在轴向和径向上，轴直径比越大，传感器越灵敏，并且也越灵敏。

本文讨论了带有ARCH（p）误差的部分函数线性模型中参数的估计。 结合功能原理，提出了一种混合估计方法。 获得均值模型中线性参数和ARCH误差模型中参数的估计量的渐近正态性，并建立了斜率函数估计的收敛速度。 此外，进行了一些仿真和实际数据分析，以说明问题，并且表明该方法在有限样本下性能良好。

我们基于打破SO（6）→SO（4）×SO（2）的全局对称性，研究了各种Yukawa类型的复合2-Higgs doublet模型（C2HDMs）的现象。 动力学部分和Yukawa Lagrangian是根据伪Nambu-Goldstone玻色子（pNGB）矩阵和SO下的6升费米子构造的（6）。 标量电势假定与具有柔和断裂的离散Z2对称性的基本2希格斯双峰模型（E2HDM）相同。 然后，我们通过关注与发现的希格斯状态（h）的标准模型（SM）耦合的偏差以及大型强子对撞机的生产截面和分支比（BRs）来讨论E2HDM和C2HDM之间的现象学差异。 （LHC）的额外希格斯玻色子。 我们发现，即使在两种情况下假设hVV耦合具有相同的偏差（V = W，Z），由于Yukawa耦合的结构，E2HDM和C2HDM之间也会出现显着差异，从而产生和衰减特征 额外的希格斯玻色子可以用来区分这两种情况。

通常用耐雷水平和雷击跳闸率来衡量输电线路的耐雷性能和安全性。为了提高其计算精度,利用电力系统电磁暂态仿真软件ATP-EMTP对跳闸率进行仿真计算,并结合目前带单避雷线和使用上字型直线塔的现状,改进了常用的电气几何模型(EGM)绕击特性分析方法。对比分析结果表明,改进后的计算方法和计算结果更加符合实际情况。同时对比分析了耐雷水平对跳闸率的影响,并对110kV输电线路提出改善耐雷性能的措施。

为了克服新能源电力对电网产生的影响,传统的火电机组必须提升其快速变负荷能力。在对汽轮机及回热系统特性研究的基础上,提出了一种改进的凝结水节流方案。为了实现对凝结水节流系统的高效、安全控制,通过对凝结水节流系统的特性分析并经过一定的简化,建立1000MW火电机组凝结水节流系统非线性动态模型,根据模型结构并结合实验数据对模型参数进行辨识。通过对模型输出与机组实际输出的对比验证中可以看出,模型的响应与机组实际输出完全一致,具有很好的仿真精度,该模型可以应用于凝结水节流系统的控制优化。

以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。

MATLAB优化与控制模型代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码.zip

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YOLOv8使用TensorRT加速！首先是YOLOv8模型训练和导出：使用YOLOv8的训练代码和数据集进行模型训练。导出YOLOv8模型的权重文件和配置文件，以便后续在C++中加载和使用。安装TensorRT和相关依赖：下载并安装NVIDIA TensorRT，TensorRT是一个深度学习推理加速库。安装CUDA和CUDNN，确保与TensorRT版本兼容。安装OpenCV，用于图像处理和预处理。将YOLOv8模型转换为TensorRT格式：使用TensorRT提供的工具和API将YOLOv8模型从常规框架（如PyTorch或）转换为TensorRT格式。这涉及模型的序列化和优化，以便在TensorRT中进行高效的推理。 本栏目使用C++编写应用程序代码来加载TensorRT格式的YOLOv8模型并进行推理。使用TensorRT的C++ API，创建推理引擎并配置相关参数。进行图像预处理，如调整尺寸、归一化等操作。将预处后的图像输入到TensorRT引擎中进行目标检测推理。 解析和处理推理结果，包括目标框的提取、类别预测和置信度计算等。构建和编译： 使用适当的构建工具进行配置。