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。

莱维飞行改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测，LevySSA-BP回归预测，多变量输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。