五七次谐波反电势PMSM Simulink模型:考虑双闭环(PI)控制与传统死区延时补偿的永磁同步电机精确仿真系统,基于五七次谐波反电势的PMSM Simulink模型构建与应用,该模型为考包含五七次谐波反电势PMSM的simulink模型。 模型架构为PMSM的传统双闭环(PI)控制(版本2018b),模型中还包括以下模块: 1)1.5延时补偿模块 2)死区模块 市面上的永磁同步电机 PMSM的反电势不可能为纯净的正弦波,而是会存在一定谐波。 这些谐波中,五七次谐波反电势的谐波会相对较大,因此会在电机相电流中产生一定的谐波电流。 而simulink中自带的PMSM模型并未考虑电机反电势的谐波成分,因此需要自己搭建相应的电机模型。 该电机模型包含了五七次谐波反电势,因此其电机模型更接近于实际的电机模型。 系统已经完全离散化,与实验效果非常接近(如果需要关闭谐波,可直接在仿真参数中,把谐波设置为0)。 simulink仿真模型以及相应的参考文献 ,五七次谐波反电势PMSM; 模型架构; 传统双闭环控制; PI控制; 延时补偿模块; 死区模块; 谐波电流; 离散化模型; 仿真参
2025-08-15 10:56:03 1.59MB 数据结构
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COMSOL增材制造多层多道模拟教程及独家资料,内含高价专业模型和视频指南,COMSOL增材制造多层多道模拟:专业模型与视频教程分享,comsol增材制造多层多道模拟,同时附赠价值2k+以前学习 的 模型和一些视频 ,comsol;增材制造;多层多道模拟;价值2k+;学习模型;视频,Comsol增材制造模拟:多层多道学习模型附赠价值2K+教程视频 在增材制造技术领域中,多层多道模拟是一个关键的研究方向,这一技术能够有效地模拟在增材制造过程中,材料如何逐层累加并形成复杂的三维结构。本文档提供的COMSOL增材制造多层多道模拟教程及独家资料,涵盖了专业模型与视频教程的分享,对于工程技术人员来说,无疑是一个宝贵的学习资源。 教程详细介绍了如何利用COMSOL Multiphysics软件,这一强大的多物理场耦合模拟平台,来进行增材制造过程的多层多道模拟。通过这些教程,学习者可以掌握如何设置模拟参数,分析在增材制造过程中可能出现的热应力、变形和裂纹等问题,以及如何优化打印路径、材料参数和制造工艺等,以提高最终产品的质量和制造效率。 文档中不仅包含有文字说明,更配有视频指南,这使得抽象的理论知识与复杂的模拟操作过程变得更加直观易懂。通过视频演示,学习者能够更加准确地跟随操作步骤,深入理解每一个模拟环节的含义与目的。 此外,教程中还附赠了价值2000元以上的先前学习模型和视频资源,这些资料对于学习者来说是宝贵的补充,不仅能够加深对增材制造多层多道模拟的理解,还能帮助他们更好地掌握COMSOL软件在实际工程问题中的应用。 综合文档名称列表中的文件内容,可以看出资料详细探讨了增材制造技术在多个层面上的应用,如技术应用探讨、技术突破分析、技术解析与应用的引言,以及模拟与分析的详细摘要等。这些文档内容为学习者提供了从理论到实践的全方位视角,帮助他们建立起完整的知识体系。 在这些资料中,可以发现对于增材制造过程中可能出现的问题进行了深入的分析,并提出了一些解决方案,例如如何在设计阶段避免或减少打印过程中的热应力、如何通过优化材料的选择来减少变形等问题。同时,还有对于打印路径优化的探讨,这对于提高打印效率和降低材料消耗具有重要意义。 值得一提的是,这些教程资料不仅限于理论分析,也包含了大量实际案例的解析,使学习者能够将理论知识与实际问题相结合,从而更有效地应用于实际工作中。 通过这些资料的学习,技术人员能够更好地把握增材制造技术的发展方向,为未来的科学研究和工程实践提供坚实的基础。
2025-08-14 17:16:09 530KB csrf
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ANSYS APDL:变截面连续梁桥Shell63板单元建模方法及静动力特性分析命令流详解,基于ANSYS APDL的变截面连续梁桥模型快速建模与多维度分析方法:以板单元Shell63建模及静动力特性探究,ansys apdl连续梁桥模型,采用板单元shell63建模,命令流中含变截面连续梁快速建模方法,静力分析,动力特性分析。 ,ansys;apdl;连续梁桥模型;板单元shell63建模;变截面连续梁快速建模;静力分析;动力特性分析,ANSYS APDL快速建模连续梁桥,Shell63板单元静动力分析
2025-08-14 15:24:34 1.79MB
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基于PFC5.0软件平台建立3D均质单轴压缩模型的方法及其实际应用。首先阐述了模型初始化的关键步骤,包括开启大应变模式、设定合适的空间范围;接着深入探讨了试样生成的具体方法,如采用立方排列生成颗粒并设置合理的密度和阻尼系数;然后讲解了边界墙体的创建方式以及加载速度的选择依据;再者,重点讨论了力学响应的捕捉手段,利用FISH函数高效获取轴向应力;此外,还分享了模型运行过程中能量变化的监控方法和一些调试技巧;最后强调了数据提取的方式,确保应力应变曲线能够准确地保存下来供后续分析。同时指出,在建模过程中需要注意接触参数的无量纲化处理、保持准静态条件以及进行体积修正等问题。 适合人群:从事岩土工程、材料科学等领域研究的专业人士,尤其是那些希望深入了解离散元法(DEM)模拟技术的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要通过数值模拟手段探究材料微观结构与其宏观力学行为之间的关系的研究项目。具体目标包括但不限于验证理论假设、优化实验设计方案、预测不同条件下材料的表现特性等。 其他说明:文中提供了大量实用的操作代码片段,有助于读者更好地理解和掌握相关知识点。对于初次接触此类模拟工具的新手来说,是一份非常有价值的参考资料。
2025-08-13 20:19:37 521KB
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用ollama进行deepseek-XXX.gguf模型的导出和导入,当然其他的模型同样支持只要是,gguf都可以 大家肯定有过下载的模型想不第二次下载,或者想从其他地方下载的模型导入的想法,尤其是deepseek的模型拉取时间过长,浪费时间。 ollama工具是用于gguf格式模型的导出和导入的有效途径。gguf是一种通用模型文件格式,它使得不同模型的保存和迁移变得更加方便。使用ollama,用户可以轻松地管理模型文件,例如将模型从一个位置导出到另一个位置,或者导入预先下载好的模型,避免重复下载,提高工作效率。 当需要导入一个gguf模型时,用户首先需要将模型文件放置在指定的目录下。接着,在同一目录下创建一个model.txt文件,文件内需指定模型文件的具体路径。使用ollama命令行工具执行导入操作后,即可通过运行指定的名称来激活模型,进行后续的操作或应用。 模型的导出过程同样简便。通过使用ollama提供的命令,用户可以查看当前所有可用模型及其路径,然后通过命令行工具导出特定模型到用户指定的路径。例如,使用ollama list查看当前所有模型,用ollama show --modelfile命令查看具体模型路径,然后使用如powershell的命令将模型文件复制到新的位置。 值得注意的是,ollama工具不仅支持deepseek这类模型,而且能够用于任何gguf格式的模型。这意味着,无论模型来源何处,只要它符合gguf格式标准,都可以通过ollama进行有效的导入和导出操作。 此外,由于deepseek模型文件通常较大,拉取过程可能会非常耗时,使用ollama可以有效节省时间和网络资源。用户可以先在有良好网络环境的地点下载模型,然后利用ollama将其导出到本地,之后在需要的环境中,通过导入操作快速使用模型,无需重新下载。 ollama通过支持gguf格式的模型导出和导入,极大地简化了深度学习模型文件的管理,降低了模型迁移的难度,使得用户可以更高效地利用已有的模型资源。对于那些需要频繁处理模型文件的研究者或开发者来说,ollama提供了一个非常实用的解决方案。
2025-08-13 14:03:08 62KB
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生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版; 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版;生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版;
2025-08-13 12:03:07 34KB 人工智能 语言模型
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# 基于InternLM27B模型的金融财务分析系统 ## 项目简介 本项目是基于InternLM27B模型构建的金融财务分析智能系统。它可依据金融新闻、研报以及相关政策文件,为用户提供投资建议、时事分析和政策解读。同时,能快速分析和处理财务会计数据,提取并概括有效信息,辅助用户进行决策。 ## 项目的主要特性和功能 1. 模型构建采用预训练的NLP大模型InternLM27B作为金融文本分析的基础。 2. 投资建议与时事分析基于金融新闻和政策文件,提供实时投资建议与市场趋势分析。 3. 数据处理和分析迅速处理并分析财务会计数据,提取关键信息以辅助决策。 4. 文本处理运用QWEnTokenizer进行文本分词和编码,保证金融文本的准确处理。 5. 定制特性包含定制化的生成配置和LogitsProcessor,用于处理生成文本中的特定问题,如停止词问题。 ## 安装使用步骤 假设用户已下载项目的源码文件
2025-08-13 11:55:37 2.29MB
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三维模型技术的发展为机械设计、仿真测试、教育培训等多个领域带来了革命性的变革,尤其是在机器人学、虚拟现实和游戏开发等领域。拖拉机作为一种重要的农业机械,其三维模型在相关领域的应用尤为广泛。在机器人学领域,通过三维模型的仿真,研究者可以在不实际制造物理模型的情况下对拖拉机的性能、结构、工作方式等进行深入的测试和优化。这种仿真测试可以在gazebo这样的仿真平台上进行,gazebo是一个开源的机器人仿真工具,支持复杂三维场景的创建和多种传感器的模拟。 gazebo的特色在于它能够提供丰富的传感器模拟,如激光雷达、摄像头、红外传感器等,并且支持多种物理引擎,使得在其中运行的模型能够以接近真实物理环境的方式运行。这对于测试拖拉机模型在不同环境条件下的表现尤为重要。例如,研究者可以模拟拖拉机在各种天气条件、不同地形、不同作业载荷下的工作表现,而不需要付出实际操作的成本和风险。 拖拉机模型在gazebo中的应用,不仅可以为机械设计提供一个实验平台,还可以用于开发和测试各种自主导航和作业算法。拖拉机模型能够实现路径规划、避障、作业自动化等功能,这对于未来的智能农业至关重要。在gazebo中进行测试可以帮助研究者快速迭代他们的算法,通过不断的模拟运行来验证和改进算法的有效性和可靠性。 此外,拖拉机模型在教育和培训中的应用也不容忽视。通过gazebo这样的仿真环境,学生和从业者可以在虚拟环境中学习拖拉机的操作,了解其工作原理和维护知识。这不仅可以降低教育培训的成本,还能提供一个安全的实验环境,避免在真实机器上的潜在危险。更为重要的是,gazebo支持网络功能,能够支持多用户同时在同一个场景中进行操作和交流,这对于远程教育和协作学习具有重要意义。 值得一提的是,在三维模型的设计和制作过程中,精细的建模和贴图处理是非常重要的。高质量的模型能够提供更加真实的视觉效果,增强仿真体验的真实感,同时也有助于提高物理模拟的准确性。拖拉机模型的设计需要考虑到实际的机械结构细节,包括传动系统、发动机、悬挂系统等,这些都是确保模型在gazebo中仿真效果的关键因素。 随着三维建模和仿真技术的不断进步,拖拉机模型在gazebo中的应用将会越来越广泛。在不远的将来,我们有望看到更加智能和高效的拖拉机模型,它们能够在gazebo中进行更加复杂和真实的仿真测试,为农业机械化的发展和农业生产的效率提升做出更大的贡献。
2025-08-13 11:41:22 1.15MB gazebo
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内容概要:本文介绍了基于Simulink搭建的整车七自由度主动悬架模型及其模糊PID控制策略。该模型旨在通过模拟四轮随机路面输入,优化车身的平顺性,特别是垂向加速度和平顺性评价指标。文中详细探讨了七自由度主动悬架模型的构建过程,以及模糊PID控制策略的应用,展示了如何通过MATLAB/Simulink进行模型搭建和仿真实验。实验结果显示,该模型能显著提升车辆的驾驶舒适性和操控稳定性。 适合人群:从事汽车工程、机械工程及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是关注悬架系统优化和控制策略的人群。 使用场景及目标:适用于希望深入了解主动悬架系统建模和控制策略的研究人员和技术人员,目标是提高车辆行驶时的稳定性和乘坐舒适性。 其他说明:附有模型源文件和参考文献,便于读者进一步研究和验证。
2025-08-12 16:53:17 307KB
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内容概要:本文介绍了BoostPFC闭环CRM开关电源模型的Matlab仿真方法及其应用场景。BoostPFC(升压功率因数校正)技术旨在提升电源效率和电网质量。文中详细讲解了闭环控制策略、CRM临界导通模式以及ZCS零电流关断技术的应用。通过MATLAB 2017b搭建的仿真模型,展示了如何构建BoostPFC电路模型,添加闭环控制和CRM控制逻辑,最终实现ZCS零电流关断的设计。此外,还提供了简单的代码示例和详细的代码分析,帮助读者理解如何根据CRM模式生成控制信号及优化电路参数。 适合人群:电力电子领域的初学者和技术爱好者,特别是对开关电源设计感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标:①掌握BoostPFC的工作原理和优势;②学会利用MATLAB/Simulink进行电力电子系统的建模与仿真;③深入理解闭环控制、CRM模式和ZCS技术的具体实现方式。 其他说明:推荐配合相关书籍和在线资源一起学习,以便更好地理解和应用所学知识。
2025-08-12 15:43:14 746KB
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