由于直接测定土水特征曲线存在成本高、繁杂、费时等缺点,采用经验公式法预测土水特征曲线越来越受到重视。在非饱和多孔介质中,流体的运动特征主要表现为流体进入和填充孔隙过程中,水的传输和存储量的变化。可以运用COMSOL Multiphysics软件中的Richard方程接口,解决二维非饱和流问题。用该软件模拟非饱和土中的平均有效饱和度分布,预测土坡内和传感器周围的平均有效饱和度,并与实际情况进行对比分析,其结果具有一定的工程实践研究意义。
2025-07-25 10:42:49 379KB 土-水特征曲线 平均有效饱和度
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Linux是一种广泛使用的开源操作系统,其内核版本5.4是该操作系统发展过程中的一个版本更新。在这个版本的Linux内核中,已经包含了对TinyDRM的支持。TinyDRM是一个轻量级的显示管理器,主要负责对显示设备进行驱动管理,是DRM(Direct Rendering Manager)的一个简化版本。DRM是Linux内核中负责图形显示输出的核心组件,它能够有效地管理显卡资源,并提供图形硬件加速等高级功能。 ili9488是一个常见的TFT LCD控制器,广泛应用于各种中小型显示屏。该控制器支持高分辨率显示,并能够提供良好的色彩表现力。在这里,ili9488被用作320x480分辨率的SPI屏幕的核心控制芯片。SPI(Serial Peripheral Interface)是一种常用的串行通信协议,由于其简单的四线连接方式(包括时钟线、主从设备选择线、主设备数据输出线、主设备数据输入线),SPI在嵌入式系统中尤为常见。40M SPI指的是该SPI屏幕通信速率达到了40Mbps,较高的通信速率可以确保数据传输的高速和稳定性。 lvgl(Light and Versatile Graphics Library)是一个开源的嵌入式图形库,它允许开发者在有限资源的嵌入式设备上实现复杂的图形用户界面。lvgl的设计理念是为了在资源受限的系统中实现图形界面的高效渲染,它提供了丰富的图形元素和控件,以及灵活的布局管理。在此例中,lvgl被用于测试例程,以验证TinyDRM驱动ili9488 SPI屏幕的性能。根据描述,该测试例程的平均帧率能够达到350帧每秒以上,这一数据表明了系统在图形渲染方面的高性能。 从以上的描述中我们可以总结出以下几点关键信息: 1. Linux 5.4内核版本支持TinyDRM,并可以有效地驱动显示设备。 2. TinyDRM作为一种轻量级的DRM,适用于资源有限的嵌入式系统。 3. ili9488控制器配合320x480分辨率的SPI屏幕使用,能够实现清晰的显示效果。 4. SPI通信速率提升至40Mbps能够保证数据传输的效率。 5. lvgl图形库可以在嵌入式系统中实现高效的图形渲染,并支持复杂的用户界面设计。 6. 通过lvgl测试例程获得的高帧率表明了整个显示系统的高性能表现。 这一套配置在图形处理和显示性能方面表现优异,对于需要在嵌入式设备上实现高质量图形界面的开发者来说,这是一个值得借鉴的案例。
2025-07-21 17:24:27 4KB Linux ili9488 lvgl spi
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matlab使用NSGA-II算法联合maxwell进行结构参数优化仿真案例,数据实时交互。 五变量,三优化目标(齿槽转矩,平均转矩,转矩脉动) maxwell ,optislang 谐响应,,多物理场计算永磁电机多目标优化参数化建模电磁振动噪声仿真 在现代工程设计和仿真分析领域,优化算法和仿真软件的联合使用已经成为提高设计效率和优化产品质量的重要手段。本文将详细介绍使用NSGA-II算法联合Maxwell软件进行结构参数优化的仿真案例,重点讨论数据实时交互、五变量三优化目标的参数设定、以及多物理场计算在永磁电机设计中的应用。 NSGA-II算法,即非支配排序遗传算法II,是一种多目标遗传算法,能够在多个优化目标之间取得平衡,通过遗传选择、交叉和变异等操作进化出一系列优秀的非劣解。Maxwell软件是一种广泛应用于电磁场计算和设计的仿真工具,它可以模拟电磁设备的物理特性,包括电机、变压器、传感器等。OptiSLang则是用于参数化建模、多目标优化以及结果评估的软件工具,它与Maxwell的联合使用,为电磁设备设计提供了从初步设计到精细分析的完整流程。 在本案例中,针对永磁电机的结构参数优化,采用了NSGA-II算法和Maxwell软件的结合,以五种设计变量为基础,以降低齿槽转矩、提高平均转矩、降低转矩脉动为优化目标。齿槽转矩是永磁电机中的一个关键指标,它影响电机的静态性能;平均转矩则是电机输出能力的直接体现;转矩脉动则关联到电机的动态性能和运行平稳性。通过这些目标的优化,旨在获得一个电磁性能更优的电机设计方案。 谐响应分析是Maxwell软件中的一个模块,用于分析永磁电机在特定频率下的响应特性,这对于评估电机的振动和噪声特性至关重要。多物理场计算则意味着软件不仅要计算电磁场,还要结合热场、结构场等其他物理场进行综合分析,以获得更全面的设计评估。 通过仿真案例的分析,我们能够看到Maxwell与OptiSLang联合使用的强大功能。Maxwell负责详细的电磁场分析,而OptiSLang则在参数化建模、优化算法的实施以及多目标优化的处理方面发挥着重要作用。这种联合使用不仅能够提供更准确的仿真结果,还可以显著减少工程师在产品设计和优化阶段所需的时间和精力。 本案例展示了如何利用先进的计算工具和优化算法,在多物理场计算和电磁振动噪声仿真领域实现对永磁电机结构参数的优化。这种方法不仅提高了设计效率,而且有助于缩短产品上市时间,提升产品质量,最终为企业带来更大的竞争优势。
2025-06-24 20:51:20 59KB css3
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高能介子可以传播大厚度的物质。 对于地下中微子和宇宙射线探测器,必须准确知道μ子的能量损耗才能进行模拟。 在本文中,使用改良的Weizsäcker-Williams方法计算了通过致辐射而产生的对ons子平均能量损失的次要校正。 给出了数值结果的解析参数。
2025-06-18 08:09:05 261KB Open Access
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COMSOL热流,热流固拓扑优化流道双目标模型(平均温度和压降) comsol拓扑优化代做,学位文献复现 目标函数为:设计域最大热+最小流动耗散 控制方程为无量纲形式或常规形式,拓扑优化等 ,COMSOL热流;热流固拓扑优化;双目标模型(平均温度和压降);拓扑优化代做;学位文献复现;设计域最大换热;最小流动耗散;控制方程。,COMSOL模拟:热流固拓扑优化双目标模型的研究与应用 本文档集中探讨了利用COMSOL软件进行热流固耦合系统的拓扑优化研究。这一研究领域涉及了复杂的计算流体力学(CFD)和结构优化理论,旨在优化流道设计以实现特定的热力学和流体力学性能。文档的主要内容可以分为几个方面:首先是对于热流固耦合系统的理解,其次是拓扑优化的基本概念和方法,再者是双目标模型的具体应用,最后是利用COMSOL软件进行模拟和仿真分析。 在热流固耦合系统中,温度和流体流动的相互作用是研究的关键。通过精确控制传热和流体动力学,可以在工业设计中实现效率更高和成本更低的解决方案。拓扑优化方法是在给定的设计空间内,通过数学算法和计算机辅助设计(CAD)技术,寻找最佳材料布局的过程,以满足预定的设计要求和约束条件。这一技术的引入使得流道设计更加精细化和高效化,特别是在追求低能耗和高热交换效率的场合。 文档中提到的双目标模型,指的是在优化过程中同时考虑了平均温度和压降这两个相互冲突的目标。平均温度的最小化意味着提高系统的热交换效率,而压降的最小化则意味着减少流体流动的阻力,两者都需要在优化设计中取得平衡。这要求研究者们在设计优化模型时,不仅要考虑单一目标的最优解,还需考虑到多目标之间的权衡和妥协。 控制方程是描述物理现象的数学表达式,无量纲形式的控制方程在分析中被广泛应用,因为它们可以去除单位的影响,使得方程具有更普遍的意义和适用性。常规形式的控制方程则直接反映了物理量的实际意义,便于理解和应用。在进行拓扑优化时,控制方程的选择和构建对于模拟结果的准确性和可靠性至关重要。 通过COMSOL软件的模拟和仿真,研究者们能够在计算机上复现实际的物理过程,对设计方案进行初步的预测和评估。这一过程可以大幅减少实验成本,并加快研发周期。COMSOL作为一个功能强大的多物理场仿真软件,支持包括热传递、流体动力学、结构力学等多个物理模块的耦合分析,非常适合用于处理复杂的热流固拓扑优化问题。 本文档的结构清晰,通过对文档的描述和标签的分析,可以得知文档的主体内容是围绕热流固耦合系统的拓扑优化方法展开,具体讨论了双目标优化模型的建立和COMSOL模拟的应用。文件名称列表显示了文档可能包含了引言、理论基础、研究方法、模拟结果等部分,这些都为深入理解热流固拓扑优化提供了丰富的素材和参考。
2025-05-26 10:07:24 1.07MB 数据结构
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单相无桥功率因数校正(PFC)图腾柱结构的仿真研究主要涉及电力电子技术领域中的电路设计和控制策略。PFC技术的目的在于改善电源供电系统的功率因数,即减小电流和电压之间的相位差,从而提高电能的使用效率。图腾柱结构是一种广泛应用于PFC电路中的拓扑结构,它能够在不增加桥臂的情况下,实现电流的双向控制。 在进行单相无桥PFC图腾柱仿真时,研究者通常会采用专业的电子电路仿真软件,例如本案例中提到的PLECS(Power Electronic Simulator)。PLECS软件因其能够进行电力电子系统与控制系统的快速建模与仿真而备受青睐。通过PLECS,研究者可以设计电路、模拟真实的工作环境,并对系统性能进行分析。 仿真过程涉及的主要控制策略是采用电压外环和电流内环组成的双环控制结构。在这种控制模式下,电压外环负责维持直流侧电压的稳定,而电流内环则专注于确保输入电流跟随输入电压,实现单位功率因数的输入特性。电流内环控制中,研究者采用了平均电流模式(Average Current Mode Control),这是一种常用的方法,通过控制开关元件的占空比来调整电流波形,从而达到控制目的。 为了进一步提高系统的动态响应和稳定性能,研究中还加入了输入电压前馈策略。电压前馈能够提供电压变化的即时信息,使得电流控制器能够更快地响应输入电压的变化,从而提高整个系统的性能。 从文件名称列表中可以得知,除了仿真之外,还有其他内容涉及到单相无桥图腾柱的探究,例如模拟气相沉积与多孔介质孔隙率分布规律的研究。这一部分内容虽然与PFC技术不是直接相关,但表明了PLECS软件在其他物理和化学过程模拟中的应用,说明了其在多学科领域的广泛用途。 此外,文件列表中还包含了多个不同格式的文件,包括.doc、.html、.jpg等,这表明了研究内容不仅限于仿真,还包括了文字说明、图片展示和科技文本分析。例如,“单相无桥图腾柱仿真采用软件进行仿真采.html”可能是指引向一个网页或HTML格式的文档,而该文档包含有关仿真方法和结果的详细说明。图片文件如“2.jpg”和“3.jpg”可能用于直观展示仿真电路图或仿真波形。 在科技不断进步的背景下,单相无桥PFC图腾柱的研究不仅对提高电力电子设备的能效具有重要意义,而且在推动电力系统的绿色发展方面也起着至关重要的作用。随着研究的深入,预计将有更多的控制策略和技术被开发出来,以进一步优化PFC电路的性能。 单相无桥PFC图腾柱的仿真研究不仅限于理论分析,而是涉及到实际电路设计和控制策略的实施。通过PLECS等专业软件进行仿真,研究者可以对电路进行深入分析,并对电路性能进行优化。通过电压外环和电流内环的双环控制策略,以及输入电压前馈技术,研究者旨在提高PFC电路的动态响应和稳定性,以实现更高效的电力因数校正。此外,研究内容还涵盖了多学科应用,显示了PLECS软件在电力电子以外领域如物理和化学过程模拟中的广泛用途。
2025-05-16 03:22:10 362KB
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十种常见的滤波算法用LabVIEW来实现,一维数组输入输出接口已配置好,程序框图有对每种滤波算法进行说明。可直接用枚举变量选择对应滤波方法,分别是: 无滤波 限幅滤波法 中位值滤波法 算术平均滤波法 递推平均滤波法 中位值平均滤波法 限幅平均滤波法 一阶滞后滤波法 加权递推平均滤波法 消抖滤波法 限幅消抖滤波法 此外,本程序还有滤波前后的波形对比,可帮助您选择正确的滤波算法。
2025-05-12 16:36:18 52KB labview 虚拟仪器
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数据来源为欧盟及欧洲中期天气预报中心等组织发布的ERA5-Land数据集,涵盖范围为全国,单位为米,时间为1950年1月至2022年12月。文件格式为面要素shp文件,查询时可导入ArcGIS中打开属性表查看。地理坐标系为GCS_WGS_1984。
2025-05-08 20:18:52 98.46MB 数据集 ArcGIS 矢量数据 省市县三级
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在IT行业中,数学建模是一种将现实世界的问题转化为数学模型并用计算机进行模拟解决的方法。在数据科学领域,尤其在预测分析中,Python语言扮演着重要角色,因为其丰富的库和简洁的语法使得数据处理和建模变得高效。本主题聚焦于使用Python实现灰度预测与整合移动平均自回归(ARIMA)这两种算法。 灰度预测模型是一种基于历史数据的统计预测方法,主要应用于非线性、非平稳时间序列的预测。在Python中,我们可以利用`Grey`库来构建灰度预测模型。我们需要导入必要的库,如`numpy`用于数值计算,`pandas`用于数据处理,以及`Grey`库本身: ```python import numpy as np import pandas as pd from grey import grey_model ``` 接下来,我们需要准备数据,这通常涉及读取数据到DataFrame对象,并确保数据是按照时间顺序排列的。例如,我们有时间序列数据存储在CSV文件中: ```python data = pd.read_csv('your_data.csv') data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp']) data.set_index('timestamp', inplace=True) ``` 然后,我们可以使用`grey_model`函数来创建灰度预测模型并进行预测: ```python GM = grey_model.GreyModel(1, 1) # 参数1表示原始序列阶数,参数2表示差分序列阶数 GM.fit(data.values) # 训练模型 forecast = GM.forecast(n_ahead) # 预测n_ahead个时间点的数据 ``` 整合移动平均自回归(ARIMA)模型是另一种常用的时间序列预测方法,特别适用于处理平稳时间序列。ARIMA模型结合了自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三个组成部分。在Python中,我们可以使用`statsmodels`库的`ARIMA`模型: ```python from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA # 建立ARIMA模型 model = ARIMA(data, order=(p, d, q)) # p为自回归项,d为差分次数,q为移动平均项 model_fit = model.fit(disp=0) # 训练模型,disp=0是为了关闭进度条 # 进行预测 forecast_arima = model_fit.forecast(steps=n_ahead) ``` 在选择合适的ARIMA模型参数时,通常需要进行模型诊断和参数调优,如绘制残差图、ACF和PACF图等,以确定最佳的(p, d, q)组合。 在实际应用中,我们可能需要比较灰度预测和ARIMA模型的预测结果,根据预测精度选择合适的模型。评估预测性能的指标可以包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R²)等。 总结,Python中的灰度预测和ARIMA模型都是强大的工具,适用于时间序列预测。灰度预测适合处理非线性和非平稳数据,而ARIMA则对平稳时间序列有良好表现。在实际项目中,理解数据特性并灵活运用这些模型,可以提升预测的准确性和可靠性。
2025-05-05 21:47:18 179KB python
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数字式平均原理仿真,python程序实现。数字式平均原理仿真,python程序实现。
2025-04-10 13:36:24 715KB 数字式平均 python
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