Blender虚幻引擎工作区 Blender 2.91 （以上）插件，用于直接导出到Unreal Engine 4（以上4.26 ），并具有Blender中的所有设置（受发送到虚幻插件的启发）。 特征 允许您通过单击直接将静态网格物体，骨架网格物体和动画导出到Unreal Engine 4或FBX文件。 是的，我真的没有任何未来计划。 因此，如果您有任何建议，只需打开新一期。 主要特征 静态网格 导出为静态网格物体。 导出到FBX和虚幻引擎 来自顶点的自定义碰撞 来自网格的自定义碰撞v.1.2 自定义光照贴图 [已弃用-v.2.0]导出配置文件v.1.2 套接字系统v.1.3 详细

介质棒天线（Dielectric Rod Antenna，简称DRA）是一种重要的端射天线类型，在无线通信系统和成像系统中有广泛应用。它的主要工作原理是利用介质棒末端的辐射孔径增大，从而获得较高的增益。通常，这种端射天线对前后比（Front-to-Back Ratio）有较高的要求，以确保能够有效抑制背向辐射。 然而，在封闭的矩形波导与介质棒之间的不连续性处，会形成背向波，沿着与端射方向相反的方向传播，从而产生背向辐射。同时，这种结构不连续性处也会产生泄漏波，这不仅是一种能量浪费，还对辐射模式产生不良影响。结构上的不连续性同样对阻抗匹配性能产生负面影响。 为了解决这个问题，已经提出了不同的设计，例如锥形馈电结构，但这种方式的空间占用较多，不利于集成和紧凑型应用。此外，有研究提出了在平面印刷的H平面喇叭天线与自由空间之间的阻抗匹配性能上，使用过渡结构来改进并增加前后比。这类过渡结构更容易集成在紧凑和平面结构中。 本文中提出的改进方法是通过引入一个过渡段来改善介质棒天线的辐射性能和波导与介质棒之间的阻抗匹配。研究结果显示，采用这种过渡结构能够显著减少背向辐射，并提高增益。此外，在宽带频率范围内，阻抗匹配性能也能得到改善。 本研究的摘要中指出，通过分解近场来分析介质棒天线不同部分的远场辐射特性，并通过引入过渡段来改善辐射性能。研究结果表明，过渡段的使用能够显著减少背向辐射，并提高增益。同时，阻抗匹配性能在宽带频率范围内得到了改善。这些发现对于介质棒天线的设计优化具有重要意义。 关键词包括介质棒天线、端射、阻抗匹配。 在介绍中，文章明确指出介质棒天线是一种重要的端射天线类型，它们广泛应用于无线通信系统和成像系统中。传统上，介质棒天线是通过矩形或圆形波导来馈电，并通过介质棒末端的渐缩设计来生成一个较大的终端辐射孔径，从而实现较高的增益。 本文提出的方法通过引入一个特殊的过渡段来优化介质棒天线的辐射特性，并改进波导与介质棒之间的阻抗匹配。这种过渡段的引入减少了背向辐射，提高了天线的增益，并且在较宽的频率范围内改进了阻抗匹配性能。这不仅有助于增强天线的辐射性能，也使得天线在实际应用中的兼容性和集成度得到提升。 在天线设计和优化领域，阻抗匹配是一个关键问题。良好的阻抗匹配可以减少能量反射，提高天线的辐射效率和信号传输质量。本文提出的改进措施对于理解介质棒天线的物理机制和工程实现提供了新的视角和方法，特别是在无线通信系统中对于提高天线性能和减少系统干扰方面具有重要价值。 总结而言，介质棒天线的辐射和阻抗性能的改善不仅关系到天线的增益和方向性，还直接影响到天线在无线通信系统中的应用效果。通过过渡段的优化设计，能够在不增加太多额外体积的情况下，有效解决结构不连续带来的问题，这对于提升天线性能和推广其在各种通信系统中的应用具有重要意义。同时，该研究也表明了结构设计在天线性能优化中的重要性，为未来的天线设计和优化工作提供了新的思路和方法。

为改善齿轮箱齿轮齿面接触应力分布,提高齿面接触疲劳强度,以某变速箱一级齿轮副为研究对象,介绍了齿轮齿廓及齿向修形原理,在此基础上采用Kisssoft仿真软件对减速箱一级齿轮进行了齿廓及齿向修形仿真分析。通过齿廓修形,得到了修形前后齿轮传动误差及接触应力的变化情况,通过计算多组不同齿向修形参数,得到了不同修形量对齿轮齿向载荷分布系数Khβ的影响规律。分析结果表明:适当的齿廓修形可使齿面接触平滑;适当齿向鼓形修形,能有效改善齿向载荷分布,优化接触斑点分布,降低齿面接触应力。

双有源桥DAB DC-DC变器负载电流前馈控制。 以SPS单移相为例。 相比传统电压闭环控制，改善电路对负载变化的动态性能，缩短调节时间，降低超调。 为便于对比，两组控制下pi参数设为一致。 matlab simulink plecs等环境

Refactoring: Improving the Desing of Existing Code 重构-改善既有代码的设计（中文版） by Martin Fowler 侯捷和熊节翻译

重构-改善既有代码的设计（中文版）：对学习重构和改善代码很有用

随着电网接入的风机容量越来越大，电网对风力发电系统提出了严格的要求，其中包括低电压穿越的要求。而对于永磁直驱风力发电系统，在电网电压跌落时，直流侧电压的控制是其实现低电压穿越的关键。本文在基于机侧变流器稳定直流侧电压，网侧变流器控制最大输出功率的控制结构上，通过在机侧控制中引入网侧功率前馈，改善对直流侧电压的控制。在系统简化数学模型的基础上，对直流侧电压在风速波动和电网电压跌落时的响应进行了小信号分析，分析表明直流侧电压会存在较大波动，引入网侧功率前馈能够明显改善直流侧电压的响应。通过仿真验证了所提方法的有效性，结果表明网侧功率前馈能够抑制直流侧电压在风速变化时的波动和电网电压跌落时的上升。 永磁直驱风力发电系统在现代电力网络中扮演着重要的角色，因其高效、可靠而备受青睐。然而，随着接入的风力发电机容量不断增加，电网对这类系统的性能要求也越来越高，尤其是在低电压穿越（Low Voltage Ride Through, LVRT）方面。低电压穿越是指在电网电压发生异常时，风力发电系统仍能保持并网运行的能力，这是确保电网稳定性不可或缺的一环。 对于永磁直驱风力发电系统，其关键在于直流侧电压的精确控制。在电网电压下降时，如果直流侧电压控制不当，可能导致系统无法满足LVRT要求。传统的控制策略通常包括机侧变流器稳定直流侧电压，而网侧变流器则负责追踪最大功率输出。然而，这种结构可能导致直流侧电压的不稳定，特别是在风速变化和电网电压跌落的情况下。 为了改善这种情况，本文提出了一种创新方法，即在机侧变流器的控制中引入网侧功率前馈。这种方法旨在通过实时获取网侧功率信息，提前调整机侧变流器的行为，以更好地匹配网侧功率的变化，从而减少直流侧电压的波动。通过对系统进行简化的数学建模和小信号分析，研究发现直流侧电压在风速波动和电网电压跌落时会出现显著的波动。通过引入网侧功率前馈，可以有效地抑制这些波动，提高系统的电压稳定性。 具体来说，系统模型包括风机机械传动链、永磁同步发电机和全功率变流器（分为机侧和网侧）。机侧变流器采用转子磁场定向矢量控制，通过控制永磁电机的电流来产生转矩，进而捕捉风能。网侧变流器则负责将直流侧的能量转换为交流电注入电网。直流侧电压的稳定性直接影响整个系统的运行，因此控制策略的核心是确保机侧和网侧功率的平衡。 小信号分析揭示了在电网电压跌落时，由于网侧功率的瞬间变化，导致直流侧功率失衡，进而影响电压稳定。而加入网侧功率前馈可以提升机侧变流器的响应速度，使其能够更快地适应网侧功率的波动，从而降低直流侧电压的波动。 仿真结果进一步证实了这种方法的有效性，表明网侧功率前馈能够显著抑制直流侧电压在风速变化时的不稳定性，并在电网电压跌落后防止电压的过快上升。这种改进的控制策略不仅有助于提高永磁直驱风力发电系统的LVRT能力，还为未来风力发电技术的发展提供了新的思路。 总结来说，本文提出了一种针对永磁直驱风力发电系统的直流侧电压控制优化策略，通过引入网侧功率前馈，提升了系统的电压稳定性，尤其是在电网电压波动和风速变化的复杂环境下。这一方法有望进一步提升风力发电系统的整体性能，增强其在电网中的兼容性和可靠性。

这是针对诺威达K2201的10.0版本刷机包，它解决了蓝牙连接问题和音乐播放中断的烦恼。但提醒一句，刷机存在风险，如果不是专业人士，建议不要尝试。。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载，请私信我。

在本项目中，“Volve-field-machine-learning”是一个专注于利用机器学习技术分析北海Volve油田的公开数据集的实践案例。2018年，挪威石油公司Equinor出于促进学术和工业研究的目的，发布了这个丰富的数据集，为油气田的研究带来了新的机遇。这个数据集包含了与地下地质特征、油田运营及生产相关的各种信息，为研究人员提供了深入理解油气田开采过程的宝贵资源。 Volve油田的数据集涵盖了多个方面，包括地质模型、地震数据、井测数据、生产历史等。这些数据可以用于训练和验证机器学习模型，以解决诸如储量估计、产量预测、故障检测等油气田管理中的关键问题。通过机器学习，我们可以挖掘出隐藏在大量复杂数据中的模式和规律，从而优化生产决策和提高效率。 在探索这个数据集时，Jupyter Notebook被用作主要的分析工具。Jupyter Notebook是一款交互式计算环境，支持编写和运行Python代码，非常适合数据预处理、可视化和建模工作。用户可以在同一个环境中进行数据探索、编写模型和展示结果，使得整个分析过程更为直观和透明。 在这个项目中，可能涉及的机器学习方法包括监督学习、无监督学习以及深度学习。例如，监督学习可以用来建立产量预测模型，其中历史产量作为目标变量，而地质特征、井参数等作为输入变量；无监督学习如聚类分析可以用于识别相似的井或地质区域，以便进行更精细化的管理；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以处理地震数据，提取地下结构的特征。 在Volve-field-machine-learning-main文件夹中，很可能包含了一系列的Jupyter Notebook文件，每个文件对应一个特定的分析任务或机器学习模型。这些文件将详细记录数据清洗、特征工程、模型选择、训练过程以及结果评估的步骤。通过阅读和复现这些Notebook，读者可以学习到如何将机器学习应用于实际的油气田数据，并从中获得对数据驱动决策的理解。 这个项目为油气行业的研究者和工程师提供了一个实战平台，通过运用机器学习技术，他们能够深入理解和优化Volve油田的运营，同时也为其他类似油田的数据分析提供了参考。随着大数据和人工智能技术的不断发展，这种数据驱动的决策方式将在未来的能源行业中发挥越来越重要的作用。

重构 改善既有代码的设计 — 读后感(思维导向图)