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注意：如果您的公司有禁止产品中使用开放源代码的政策，则所有QP框架都可以进行，在这种情况下，您无需使用任何开放源代码许可证，也不会违反您的政策。 什么是新的？ 在以下位置查看QP / C修订历史记录： ： 文献资料 此特定版本的QP / C的脱机HTML文档位于文件夹html /中。 要查看脱机文档，请在Web浏览器中打开文件html / index.html。 最新版QP / C的在线HTML文档位于： ： 关于QP / C QP / C（C语言中的Quantum平台）是一种轻量级的开源用于将现代嵌入式软件构建为异步的，事件驱动的（角色）系统。 框架是由 ， 和框架组成的更大家

内容概要：本文详细介绍了一种利用MATLAB和递推最小二乘法（RLS）对锂离子电池二阶RC等效电路模型进行参数辨识的方法。首先介绍了数据读取步骤，包括从NASA官方获取电池数据并进行预处理。接着阐述了RLS的基本原理和实现过程，展示了如何通过不断更新参数估计值使模型输出与实际测量值之间的误差最小化。最后，通过实验验证了该方法的有效性和准确性，误差控制在3%以内，能够很好地反映电池的实际特性。 适合人群：从事电池管理系统（BMS）开发的研究人员和技术人员，尤其是对锂离子电池建模感兴趣的工程师。 使用场景及目标：①用于电池性能评估和优化；②提高电池管理系统的精度和可靠性；③为后续电池老化研究提供基础。 其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码示例和一些实用的经验技巧，帮助读者更好地理解和应用这一方法。此外，还提到了一些常见的注意事项和可能遇到的问题，如电流正负号定义、初始SOC校准等。

内容概要：本文介绍了使用Abaqus中的CEL（欧拉-拉格朗日）算法建立的盾构管片密封垫水压突破流固耦合模型。通过对密封垫、混凝土沟槽和水体的建模，模拟了水压作用下密封垫的变形和破坏过程。研究表明，在不同水压条件下，密封垫的变形逐渐增大并最终出现破损，而混凝土管片也会产生相应的变形和应力变化。该模型有助于分析密封垫的防水性能，为优化盾构隧道的设计和施工工艺提供了重要参考。 适合人群：从事盾构隧道工程设计、施工及相关研究的专业人士，尤其是关注隧道防水性能的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①评估现有盾构隧道密封垫的防水性能；②指导新项目中密封垫选材和结构设计；③改进施工工艺以提升隧道的整体防水效果。 其他说明：未来研究将考虑更多环境因素（如温度、湿度、材料老化），并通过优化密封垫材料和结构进一步提高其防水性能。

内容概要：本文介绍了基于蜣螂优化算法（DBO）优化卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制的多变量时序预测项目。该项目旨在提升多变量时序预测的准确性，通过融合CNN提取局部时空特征、BiLSTM捕捉双向长短期依赖、注意力机制动态加权关键时间点和特征，以及DBO算法智能优化模型参数，解决传统方法难以捕获长短期依赖和多变量非线性交互的问题。项目解决了多变量时序数据的高维复杂性、模型参数难以调优、长期依赖难以捕获、过拟合与泛化能力不足、训练时间长、数据噪声及异常值影响预测稳定性、复杂模型可解释性不足等挑战。模型架构包括输入层、卷积层、双向长短期记忆层（BiLSTM）、注意力机制层和输出层，参数优化由DBO负责。; 适合人群：对深度学习、时序数据分析、群体智能优化算法感兴趣的科研人员、工程师及研究生。; 使用场景及目标：①提升多变量时序预测准确性，满足实际应用对预测精度的高要求；②实现模型参数的智能优化，减少人工调参的工作量和盲目性；③解决时序数据的非线性和动态变化问题，适应真实场景中的时变特性；④推动群体智能优化算法在深度学习中的应用，探索新型优化算法与深度学习结合的可行路径。; 阅读建议：本文涉及多变量时序预测的理论背景、模型架构及其实现细节，建议读者在阅读过程中结合MATLAB代码示例进行实践，深入理解各个模块的作用及优化策略。

内容概要：本文详细介绍了一个基于改进蜣螂算法（MSADBO）优化卷积长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）的多特征回归预测项目。项目旨在通过优化超参数选择，提高多特征回归问题的预测精度。主要内容包括：项目背景、目标与意义、挑战及解决方案、特点与创新、应用领域、模型架构及代码示例。项目通过MSADBO算法自动优化CNN-LSTM模型的超参数，解决了传统方法效率低、易陷入局部最优解等问题。此外，项目还探讨了如何通过数据预处理、特征提取、模型架构设计等手段，提高模型的计算效率、可解释性和适应性。; 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础，对优化算法和时间序列预测感兴趣的科研人员及工程师。; 使用场景及目标：①提高多特征回归问题的预测精度；②优化超参数选择，减少手动调参的工作量；③改进优化算法，提升全局搜索能力；④拓展应用领域，如金融预测、气候变化预测、能源管理等；⑤提高计算效率，减少模型训练时间；⑥增强模型的可解释性和适应性，提升实际应用中的表现。; 其他说明：此项目不仅注重理论研究，还特别考虑了实际应用的需求，力求使模型在真实场景中的表现更为优异。项目代码示例详细展示了从数据预处理到模型预测的完整流程，为读者提供了实践指导。

内容概要：本文介绍了一种创新的时间序列预测模型MSADBO-CNN-BiGRU，该模型结合了蜣螂优化算法（MSADBO）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）。模型通过Python代码实现了数据预处理、模型构建、参数优化以及结果可视化。文中详细解释了模型的关键组件，如Bernoulli混沌初始化、改进的正弦位置更新和自适应变异扰动。此外，还提供了具体的参数优化范围和注意事项，确保模型能够高效地进行时间序列预测。 适合人群：从事时间序列预测研究的技术人员、数据科学家以及有一定机器学习基础的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度时间序列预测的任务，如电力负荷预测、金融数据分析、销售预测等。目标是通过优化模型参数，提高预测准确性，降低均方误差（MSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。 其他说明：模型的性能依赖于数据质量和参数设置。建议初学者先使用提供的示范数据集进行实验，熟悉模型的工作流程后再应用于实际数据。遇到预测效果不佳的情况，应首先检查数据的质量和特征工程是否到位。

clock.zip 基于机器学习的卫星钟差预测方法研究HPSO-BP

本节将详细解读《基于FPGA数据采集系统的设计方案》一文中的关键技术要点，包括系统设计背景、FPGA在数据采集中的应用、系统架构、硬件设计、AD转换器的选择以及存储介质的选择等方面的知识点。 数据采集系统在雷达、气象、地震预报、航空航天、通信等领域扮演着关键角色。这些系统的输入信号特点是实时性强、数据速率高、数据量大，对信号采集的精度、速度、采样通道数等参数要求极高。随着数字信号处理技术的进步，对高速数据采集系统的需求不断增加，特别在实时性和同步性方面提出了更高的要求。 FPGA（现场可编程门阵列）由于其高速的数据处理能力、灵活的编程配置、短的开发周期、高集成度、低功耗以及在线系统编程等优势，成为了实现多通道模拟信号采集和处理的理想选择。FPGA可以实现采样控制、处理、缓存、传输控制和通信功能于一身，尤其适用于对时序有严格要求的高速多通道数据采集系统。 系统结构设计上，本方案采用AD9432高速模数转换器、高速FIFO存储器、大规模FPGA器件和FLASH存储芯片。系统的采样率为60MHz，每路模拟信号的采样周期为1K，采样数据量化精度为12bit。FPGA对采样后的数据进行控制并送入到乒乓FLASH中，最后以140Mbps的数据率输出，并在电脑端通过软件进行显示。系统结构的设计满足了实时性、同步性和高数据速率的要求。 硬件设计方面，主要讨论了两种常见的高速多通道数据采集设计方案。一是以单片机MCU为核心，二是以FPGA为控制核心。单片机方案在处理高速多通道数据采集时，由于指令周期和处理速度的限制，难以满足系统对实时性和同步性的要求。相比之下，FPGA方案由于其高度集成和灵活的编程特性，更适合高速数据采集，尤其是在对实时性和同步性有严格要求的应用场景中。 在关键器件的选择上，AD9432模数转换器因其高速度（105Msps）和高精度（12位）的特点而被选用。AD9432的内部结构采用了多级差分流水线技术，并集成了采样保持放大器与参考电压源。它的功耗相对较低，信噪比较高，非常适合本系统对AD转换的要求。 在存储介质的选择方面，常用的有SRAM、DRAM、FRAM和FLASH。由于SRAM和DRAM的易失性质，需要持续的电源支持和较大功耗，而FLASH的非易失性使得它在断电后仍然能够保持数据，且具有更高的位密度。FLASH的这些特性使其成为本系统中理想的存储介质。 此外，高速电路中的噪声和干扰问题也是系统设计的重要考虑点。文章讨论了抑制干扰的措施，包括隔离设计、屏蔽技术、电源的净化、差分信号传输以及利用FPGA内部的数字滤波器等手段，以确保数据采集过程的稳定性和准确性。 文章详细阐述了基于FPGA的多通道高速数据采集系统的设计方案，包括系统结构、硬件设计、核心元件选择及抑制干扰的方法，并就FPGA在数据采集中的优势和应用前景进行了深入分析。该设计方案在提高系统灵活性、可靠性和性能方面具有明显的工程实用价值。

内容概要：本文详细介绍了基于Fluent软件的多孔介质（泡沫金属）流动传热仿真的研究，涵盖了三个主要方面：泡沫金属相变储能仿真、梯度孔隙结构泡沫金属流动传热仿真以及多孔介质固液传热系数UDF的编写。首先，文章讨论了泡沫金属作为一种高效的相变储能材料，通过热平衡方程或热非平衡方程描述其相变过程，并通过编写UDF实现与Fluent的集成。其次，针对梯度孔隙结构的泡沫金属，建立了流动传热模型并进行了仿真，展示了其优异的传热性能。最后，文章深入探讨了多孔介质固液传热系数的定义和计算，通过编写UDF提高了仿真精度。通过对某文献的复现，验证了仿真方法的有效性。 适合人群：从事多孔介质传热研究的科研人员、工程技术人员及高校师生。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和应用多孔介质流动传热仿真的研究人员和技术人员，旨在提升多孔介质的传热性能，推动相变储能技术的发展。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还结合实际案例和代码片段，帮助读者更好地理解和掌握仿真方法。