基于NSGA-II算法的水电-光伏多能互补系统协调优化调度模型研究,《基于NSGA-II的水电-光伏多能互补协调优化调度模型仿真及代码实现》,MATLAB代码：基于NSGA-II的水电-光伏多能互补协调优化调度 关键词：NSGA-II算法 多目标优化 水电-光伏多能互补 参考文档：《自写文档》基本复现； 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是基于NSGA-II的水电-光伏互补系统协调优化模型，首先，结合水电机组的运行原理以及运行方式，构建了水电站的优化调度模型，在此基础上，进一步考虑光伏发电与其组成互补系统，构建了水-光系统互补模型，并采用多目标算法，采用较为新颖的NSGA-II型求解算法，实现了模型的高效求解。 ,基于NSGA-II的多目标优化; 水电-光伏多能互补; 协调优化调度; 水电光伏系统模型; 优化求解算法; MATLAB仿真。,基于NSGA-II算法的水电-光伏多能互补调度优化模型研究与应用

本文介绍了一种新颖的双宽带带通滤波器（Bandpass Filter, BPF）设计，其创新之处在于使用了四分之一波长开路短截线加载的半波长耦合线结构。在通信系统中，带通滤波器是一种基本的高频组件，它允许特定频率范围内的信号通过，同时抑制其他频率的信号。在现代的双模通信系统中，需要设计双带带通滤波器来提高射频端的电气性能。本文中所提的结构分析使用了等效电压电流分析方法，证明了该结构具有两个可调谐的传输零点和双宽带的频率响应。 研究者Jin Xu来自西北工业大学电子与信息学院，针对卫星定位系统（GPS, Link1和Link2）和射频识别（RFID）应用，设计、制造并测量了一个覆盖1.228/1.57/6.8GHz的双宽带带通滤波器。滤波器的尺寸非常紧凑，为0.043λ×0.213λ，其中λ为自由空间波长。测量结果显示，制造出的滤波器具有低插入损耗、良好的回波损耗以及高带间隔离的优势。所提出的双带BPF还具有非常简单的物理拓扑结构和快速的设计流程。 在引言部分，作者指出，现代的双模通信系统需要能够提升射频端电气性能的双带带通滤波器。为了满足这一需求，近年来提出了许多不同的结构。例如，在文献[1]中，使用两组均匀阻抗的半波长谐振器设计了一个适用于1.8GHz直流和2.4GHz WLAN应用的双窄带带通滤波器。文献[2]中使用非对称阶梯阻抗谐振器实现了一个具有多杂散抑制功能的双带带通滤波器。文献[3]中则提出了通过加载短截线的多种模式谐振器来实现紧凑型可控制带宽的双带带通滤波器。文献[4]采用四模谐振器设计了一个紧凑型且具有高选择性的双模双带带通滤波器。修改的耦合线是设计双带带通滤波器的另一种有效结构。众所周知，耦合线是一种用于单带带通滤波器设计的经典结构，其紧凑的一维平面物理配置和高通带选择性是其主要优点。文献[5,6]中首次引入了容性或感性短截线到传统的耦合线结构中。 本文的关键知识点包括： 1. 双宽带带通滤波器（Dual-Wideband BPF）：在现代通信系统中，BPF被用来选择特定频带的信号并抑制其他频率信号，双宽带带通滤波器是指同时具有两个通过频带的滤波器。 2. 四分之一波长开路短截线加载（Quarter-Wavelength Open Stub Loading）：这是一种实现滤波器特定功能的技术，通过在特定位置加载开路短截线来调整滤波器的电气特性。 3. 半波长耦合线（Half-Wavelength Coupled-Line）：耦合线是带通滤波器设计中的基础结构之一，其特点是具有紧凑的一维物理配置和高的通带选择性。 4. 电压电流分析方法（Voltage-Current Analysis Method）：这是一种分析和设计滤波器结构的方法，能够帮助了解滤波器内部的电气特性。 5. 可调谐传输零点（Tunable Transmission Zeros）：传输零点是指滤波器频率响应中的零点频率，它们是可以调整的，从而影响滤波器的性能，比如阻带的宽度和位置。 6. 物理拓扑结构（Physical Topology）：指的是滤波器组件在空间中的排列和连接方式，简单的物理拓扑结构有利于实现紧凑型设计。 7. 快速设计流程（Quick Design Procedure）：指设计滤波器时采用的设计方法，可以快速得到所需要的滤波器性能参数。 8. 插入损耗（Insertion Loss）、回波损耗（Return Loss）、带间隔离（Band-to-Band Isolation）：这些都是评估滤波器性能的关键指标，分别代表了信号在滤波器中的衰减、输入阻抗匹配程度和不同通带间的隔离效果。 根据以上知识点，本研究的贡献在于成功设计出一个新型的双宽带带通滤波器，它不仅拥有紧凑的物理尺寸，还具有良好的电气性能，适合集成到现代通信系统中，特别是在需要双带宽信号处理能力的场合。

基于Cruise增程混动仿真模型的功率跟随控制策略研究：动力性与经济性仿真体验,cruise软件模型，cruise增程混动仿真模型，功率跟随控制策略，Cruise混动仿真模型，串联混动汽车动力性经济性仿真。 关于模型 1.本模型是基于增程混动架构搭载的cruise仿真模型，控制策略为功率跟随控制，跟随对象为整车需求功率。 模型是基于cruise simulink搭建的base模型，策略模型基于MATLAB Simulink平台搭建完成，通过C++编译器编译成dll文件给CRUISE引用，实现联合仿真。 2.尽可能详细的描写了策略说明，大约11页左右，主要解释策略搭建逻辑及各模式间的转。 3.模型主要供学习使用，不同的车型控制策略必然不同，请不要抱着拿来即用的态度购拿，具体车型仿真任务请根据需求自行变更模型。 4.使用模型前请确保有相应软件基础，是模型，不是软件教程。 5.模型亲自搭建，提供所有相关文件。 包含：cruise模型、simulink策略模型、策略说明文档。 6.DLL文件使用64位编译器编译，如出现无策略文件提示，请在模型界面选择“options→layout→platfo

"基于PLC的智能排号系统设计" 本文介绍了基于PLC的智能排号系统设计，旨在解决传统排队问题，通过模仿需要办理业务的人员排队，以实现以取号、等待、叫号等功能为一体。智能排号系统的设计理论基础是基于分布式控制系统理论，主要包括主屏显示器、窗口显示器和智能叫号系统器组成立体网络式通信控制体系。 智能排号系统可以为客户创造平等、有序良好的等候环境，使顾客避免不必要的麻烦；使工作人员可以缓解压力，从而避免不必要的工作失误，提高工作人员工作效率；为管理者能更好地管理工作人员和掌握客户的动态信息，有利于合理安排职位，更好地进行管理，有利于提高工作人员的主动性，改善服务人员服务态度，而且能提高企业服务质量和增强企业自身管理水平，给顾客留下好感，增强自身可信度，为企业带来更多的收益。 PLC系统是一种基于微处理器的可编程控制器，可以实现自动化控制、数据采集、监控和远程通信等功能。PLC系统在智能排号系统中的应用可以实现智能化的排号管理，提高工作效率，减少人工错误，提高客户满意度。 智能排号系统的设计包括硬件设计和软件设计两部分。硬件设计主要包括主屏显示器、窗口显示器和智能叫号系统器等组件的选择和设计；软件设计主要包括PLC系统的编程、排号管理算法的设计和数据库设计等。 PLC系统的编程是智能排号系统的核心部分，通过PLC系统的编程，可以实现智能化的排号管理，自动化的叫号和显示等功能。PLC系统的编程语言主要包括Ladder图形语言、Function Block语言和Structured Text语言等。 排号管理算法是智能排号系统的关键部分，通过算法的设计，可以实现智能化的排号管理，避免人工错误，提高工作效率。数据库设计是智能排号系统的重要组成部分，通过数据库的设计，可以实现客户信息的存储和管理，提高系统的可靠性和安全性。 本文还介绍了智能排号系统的发展状态及对其应用的前景展望；还介绍了PLC的发展历史和工作原理。论文最后还对基于PLC智能排号系统的总体设计、工作原理进行了总结和分析。 关键词：智能排号；PLC；数码显示。 本文介绍了基于PLC的智能排号系统设计，旨在解决传统排队问题，提高客户满意度和工作效率，提高企业服务质量和自身管理水平。

基于STM32与GD32的爱玛电动车成熟控制器资料：电机foc控制技术及原理图、PCB与程序大全,stm32 gd32爱玛电动车控制器资料 电动车控制器原理图、PCB和程序 大厂成熟电机foc控制 送eg89m52的原理图和pcb ,stm32; gd32; 电动车控制器; 原理图; PCB; 程序; FOC控制; eg89m52原理图; eg89m52 PCB。,"STM32与GD32控制器在爱玛电动车应用解析：原理图、PCB与FOC控制技术" 随着全球电动车市场的不断扩大和技术的快速发展，电动车控制器作为电动车的心脏，其性能直接影响到整车的运行效率和稳定性。控制器技术的发展更是电动车领域研究的重点之一。在控制器技术中，电机的矢量控制技术，即FOC（Field Oriented Control，矢量控制），因其高效率和优异的动态响应特性，在电动车的驱动控制中占据重要地位。本资料集将深入探讨基于STM32与GD32微控制器平台实现的爱玛电动车成熟控制器的设计，包括电机FOC控制技术原理、控制器的电路设计、印刷电路板(PCB)布局以及软件程序的开发。 电机FOC控制技术是一种先进的电机控制方法，其核心在于将电机定子电流分解为与转子磁场正交的两个分量，通过精确控制这两个分量来实现对电机磁场的定向控制，从而达到优化电机效率、提高控制精度、降低噪音等效果。在电动车控制器中，FOC技术可以显著提升电机驱动的性能，使其在不同工作状态下都能保持最佳运行状态。 控制器电路设计是实现FOC控制的基础。在本资料集中，将展示详细的电动车控制器原理图，详细说明控制器各模块功能和工作原理。原理图将包含电源管理模块、驱动电路、控制处理单元、传感器接口等关键部分。通过原理图可以清晰了解到各个模块之间的信号流向和电气连接关系，为后续的PCB布局和调试提供依据。 PCB布局设计对于控制器的性能和稳定性同样至关重要。本资料集将提供完整的PCB设计文件，包括PCB的布线图、元件布局图以及封装信息等。PCB设计不仅要考虑电气性能，还需兼顾机械强度、散热条件和生产成本等因素。良好的PCB布局可以有效减少电磁干扰，提高系统的可靠性和响应速度。 软件程序是控制器的灵魂，本资料集将提供一系列完整的程序代码和开发文档，包括固件和应用层代码。程序代码将展现如何利用STM32与GD32等微控制器强大的计算能力和丰富的外设接口来实现电机的FOC控制算法。此外，文档资料还将介绍程序的结构设计、功能模块划分、调试方法和优化策略等内容，为开发人员提供丰富的参考信息。 本资料集全面覆盖了从控制器的基本原理、电路设计到PCB布局、程序开发的整个过程，尤其适用于希望深入了解和应用基于STM32与GD32平台的电动车控制器技术的工程师和技术人员。资料中的原理图、PCB文件和程序代码，不仅能够帮助读者快速掌握电动车控制器的关键技术，还能够直接应用于实际产品的开发中，具有很高的实用价值和参考意义。

在现代精密机械加工领域，电主轴作为核心部件，其性能直接影响到加工的精度和效率。电主轴高速旋转时会产生热量，导致热变形，进而影响加工精度。因此，对电主轴进行热误差建模研究，能够有效地预测和补偿热误差，提升加工质量。本研究聚焦于利用流热固多物理场耦合的理论与方法，对电主轴在运行过程中产生的热误差进行建模分析。 流热固多物理场耦合理论是现代工程分析的重要工具，它涉及流体力学、热力学、固体力学等多个物理领域，通过联立这些物理场的方程来模拟复杂工程问题。在电主轴热误差建模中，流体力学与热力学的耦合描述了电主轴冷却过程中流体流动与热传递的相互作用；热力学与固体力学的耦合则用于分析温度变化导致的热应力和热变形问题。 电主轴热误差建模的流程通常包括以下几个步骤：首先是数据收集，包括电主轴在不同工作条件下的温度、转速、载荷等数据。其次是热源分析，确定电主轴工作时产生热量的部位和原因，包括电机损耗、轴承摩擦热等。接着是热传递分析，建立描述热量如何在电主轴各部件间传递的方程。然后是热应力和变形分析，通过热固耦合分析电主轴的热应力分布和热变形情况。最后是模型验证，将模型预测结果与实际测量数据进行对比，验证模型的准确性。 在建模过程中，需要考虑多种因素，如电主轴的材料属性、冷却方式、运行环境等，这些因素都会对热误差模型产生影响。此外，为了提高模型的适用性和精确度，还可能需要运用计算机辅助工程(CAE)软件进行仿真分析。通过数值计算方法，如有限元分析(FEA)，可以对电主轴进行精确的温度场、热应力场和位移场分析。 研究成果将为电主轴的设计、制造和使用提供重要的理论指导。通过精确预测热误差，可以提前采取补偿措施，如调整加工参数、优化冷却系统设计、改进结构设计等，从而减少热变形，提高加工精度和稳定性。此外，本研究的模型和方法也能够为其他高速旋转机械的热误差分析提供参考。 随着制造业的快速发展和智能制造技术的进步，对机械加工精度的要求越来越高。因此，基于流热固多物理场耦合的电主轴热误差建模研究具有重要的工程实践意义和广阔的应用前景。通过深入研究和不断优化，可以进一步提升我国精密制造水平，推动制造业向更高质量、更高效率的方向发展。

基于Matlab的雷达波达方向算法代码。包括Capon、MUSIC、DML、传播方法、IAA、DBF、OMP、ISTA。......_Code for RADAR doa algorithm with Matlab. including Capon, MUSIC, DML, Propagator Method, IAA, DBF, OMP, ISTA........zip

在深度学习和计算机视觉领域，目标检测和关键点定位是两个非常重要的任务。yolov5，作为YOLO（You Only Look Once）系列算法的一个版本，以其高效和准确性，在实时目标检测任务中广泛应用。人脸检测作为这一领域中的一个特例，因其广泛的应用前景，包括但不限于安防监控、人机交互、表情分析等，近年来受到了广泛关注。结合人脸检测和关键点检测，可以进一步提升人脸相关的应用性能，例如在增强现实、虚拟现实、智能视频分析等领域具有重要的应用价值。 在人脸检测任务中，算法需要从图像中识别出人脸的位置，并将其框定在一个或多个边界框中。关键点检测则是识别出人脸中的重要部位，如眼睛、鼻梁、嘴巴等关键区域的位置。这些关键点的准确识别对于人脸表情分析、姿态估计以及人像美容等应用至关重要。 YOLO系列算法采用一种端到端的学习框架，可以在给定图像时，直接预测多个边界框和每个边界框内的类别概率以及位置信息，大大提高了检测的速度。与传统的目标检测方法相比，YOLO算法实现了在保持高准确度的同时，大幅提升了实时性能，使得在实际应用中的部署和运行成为可能。YOLOv5作为该系列算法的最新成员，继承并发展了前代的诸多优点，并在速度和准确性方面进行了优化。 在本项目中，我们将深入探讨如何利用yolov5算法构建一个人脸检测系统，该系统不仅能够准确地识别出图像中的人脸区域，还能进一步精确定位人脸上的关键点。这涉及到深度学习模型的选择、数据集的准备、模型训练、评估以及部署等关键步骤。 模型的选择对于构建高效准确的人脸检测系统至关重要。yolov5算法以其轻量级和性能优势成为了首选。接着，数据集的准备是训练有效模型的基础，需要收集大量带有精确标注的人脸图像和关键点数据。在此过程中，数据增强和预处理步骤也十分关键，它们可以提高模型对不同情况下的适应能力。 模型训练阶段需要配置合适的超参数，例如学习率、批大小等，并选择适当的损失函数以优化模型性能。训练完成后，模型的评估则通过测试集来检验其泛化能力。评估指标通常包括准确率、召回率、mAP（mean Average Precision）等。 模型部署是将训练好的模型应用到实际问题中的过程。这一阶段需要考虑模型的运行效率，确保其在有限的硬件资源下仍能保持良好的性能。此外，系统还需具备良好的用户交互界面，以便用户可以方便地使用该人脸检测系统。 基于yolov5的人脸检测及关键点检测项目，不仅需要深厚的理论知识和实践经验，还需要关注算法的效率和实用性，以满足实际应用中的需求。

利用点绘制方法采用不规则分布的点云来表征物体表面的特点,提出一种基于点绘制技术和非均匀有理B样条曲面拟合技术的低压电器开关电弧动态几何模型仿真方法,讨论了低压电器分断过程的仿真方法,电弧在灭弧室中的运动被清晰地从多个角度进行观察。动态电弧模型有利于分析电弧的燃弧过程,改进低压电器产品的性能。

本资源内容概要: 这是基于51单片机的两路数码管显示交通灯设计,包含了电路图源文件（Altiumdesigner软件打开）、C语言程序源代码（keil软件打开）、元件清单（excel表格打开）。 本资源适合人群： 单片机爱好者、电子类专业学生、电子diy爱好者。 本资源能学到什么： 可以通过查看电路学习电路设计原理，查看代码学习代码编写原理。 本资源使用建议： 建议使用者需要具备一定电子技术基础，掌握一些常用元器件原理，例如三极管、二极管、数码管、电容、稳压器等。了解C语言基础设计原理，能看懂基础的电路图，具备一定的电路图软件使用能力。