软件环境：推荐采用 Proteus 8.9 SP2 及以上仿真软件，Arduino IDE，虚拟串口 驱动软件 Virtual Serial Port Driver（VSPD）。 实现功能：使用Arduino UNO微控制器，搭建一个PC上位机远程湿度监测系统。 ·功能：Arduino UNO（Atmega328P）通过串行接口组件与上位机 PC 进行双向 通信，PC 上位机软件向 Arduino UNO 发送学生自己的学号，Arduino UNO 收到 后在 LCD 上显示学生的学号，并且向 PC 机发送当前的湿度值。PC 上位机软件 显示收到的湿度值。 LCD 第一行显示 ID：学号，第二行显示 RH: 湿度值% 自行编写 PC 上位机软件，实现 PC 与 Arduino 的双向数据传输及管理控制。编 程语言不限，推荐采用 C#。 上位机软件 GUI 界面需要有发送窗口显示发送的学号，有接收窗口显示接收到 的湿度值，GUI 界面上需要有串口选择和串口打开关闭功能。

CRWU数据集，全称为凯斯西储大学滚动轴承数据集，主要用于故障诊断领域。该数据集详细记录了不同状态下滚动轴承的运行情况，为研究轴承故障提供了一个宝贵的实验平台。在机械工程和工业自动化领域，滚动轴承作为关键的传动部件，其健康状态直接关系到整个机械设备的运行效率和安全性。因此，准确及时地诊断出轴承是否出现故障，以及故障的类型和程度，对于预防机械故障、减少生产停机时间、降低维修成本具有重要意义。 CRWU数据集包含了多种不同状况下的滚动轴承数据，其中包括正常状态的基准数据和不同转速下两端轴承的故障数据。具体而言，数据集中提供了两种不同转速（12k和48k RPM）下，驱动端和风扇端轴承在正常状态和故障状态下的振动信号数据。通过这些丰富的实验数据，研究人员可以运用不同的信号处理和机器学习算法，构建出准确的轴承故障诊断模型。 对于故障诊断来说，数据的质量直接影响模型的性能。CRWU数据集之所以受到重视，是因为其数据质量高，涵盖了多种常见的轴承故障类型。例如，数据集中可能包括轴承内外圈故障、滚动体故障等，这些故障在工业应用中十分常见，对这些故障的研究具有重要的实际应用价值。同时，由于数据集提供了不同工作条件下的轴承数据，包括不同的转速、不同的工作状态，这有助于开发出更为鲁棒的诊断算法，能够适应复杂的工业环境。 在使用CRWU数据集进行故障诊断研究时，一个重要的研究方向是信号处理技术。通过对采集到的振动信号进行处理，可以提取出反映轴承健康状态的特征。这些特征的提取是诊断过程中的关键步骤，包括但不限于时域分析、频域分析和时频分析等多种方法。通过有效特征的提取，可以大幅提高故障诊断的准确性和效率。 此外，随着人工智能技术的发展，机器学习和深度学习在故障诊断领域中的应用越来越广泛。CRWU数据集也常被用于训练和验证这些智能算法。通过深度神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习方法，研究人员可以实现对轴承状态的自动分类和故障预测。 CRWU数据集的广泛使用，不仅推动了故障诊断技术的发展，也为相关领域的学术交流和技术合作提供了平台。通过对这些数据的深入分析，研究人员能够更好地理解轴承故障的本质，为设计更加可靠和高效的轴承提供理论依据。同时，这些研究成果也能为工业界带来实际的改进方案，提高机械设备的运行安全性，降低维护成本。 CRWU数据集对于滚动轴承故障诊断的研究具有重要的价值。通过该数据集，研究人员可以更好地理解和掌握轴承故障的规律，开发出更为先进和精确的故障诊断方法。这不仅有助于推动故障诊断技术的进步，也对保障机械设备的可靠运行和提高工业生产效率具有重要的现实意义。

西安电子科技大学的工程优化 期末考试原题 还有老师课后题答案 PTT 我所有的都在这了 走过路过不要错过啊 真的有 我保证 16年-19年的真题 真的！ 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等

基于ANSYS Workbench的轴承动力学仿真：内圈、外圈及滚子故障模拟的实践与结果分析，展示凯斯西储大学SKF轴承故障特征频率的研究。,ANSYS WORKBENCH轴承动力学仿真，ANSYS做内圈、外圈和滚子故障的模拟图片为凯斯西储大学SKF轴承内外圈故障的结果，振动加速度包络后故障特征频率可以与实验相差仅为5%。 ,关键词：ANSYS Workbench；轴承动力学仿真；内圈、外圈和滚子故障模拟；凯斯西储大学SKF轴承；故障特征频率；实验结果；振动加速度包络。,ANSYS Workbench轴承故障动力学仿真：高精度模拟SKF轴承内外圈故障

内容概要：本文详细介绍了利用西储大学公开的轴承数据集，在Matlab环境下进行轴承故障诊断的方法和技术。首先，通过加载并预处理振动数据，去除噪声和干扰，确保数据的质量。接着，采用频谱分析、包络分析等手段揭示隐藏在时域波形背后的故障特征。然后，构建了包含非线性刚度项的动力学模型，模拟轴承内部复杂的力学行为。最后，通过仿真结果与实测数据的对比验证模型的有效性，并提出了基于粒子群优化算法的参数辨识方法。 适合人群：机械工程专业学生、从事机械设备维护的技术人员以及对振动信号处理感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解轴承故障诊断理论与实践的研究人员，旨在掌握从数据预处理到模型验证的完整流程，提升故障预测能力。 其他说明：文中提供了大量实用的Matlab代码片段，帮助读者快速上手操作；同时强调了实际应用中需要注意的关键点，如选择合适的滤波器阶数、正确设置仿真步长等。

在当今快速发展的信息技术领域中，机器学习已经成为一种重要的工具，其在图像识别领域的应用尤为突出。特别是卷积神经网络（CNN）和YOLO（You Only Look Once）系列算法，在实时目标检测和识别任务上表现出了卓越的能力。本篇文章将重点介绍如何利用CNN与YOLOv5对游戏“梦幻西游”中的各种弹窗进行识别。 CNN是一种深度学习算法，它的主要特点在于能够自动和有效地从图像中提取特征。这种能力使得CNN非常适合用于图像识别任务，比如梦幻西游游戏中的弹窗识别。CNN通过层层堆叠的卷积层、池化层和全连接层，逐层提取图像中的局部特征，并将其组合成更高层次的抽象特征表示，从而进行有效的分类识别。 而YOLOv5作为YOLO系列中最新的一员，其最大的优势在于检测速度快和准确度高。YOLO系列算法的核心思想是将目标检测任务作为一个回归问题来处理。YOLOv5通过将图像分割成一个个格子，然后对每个格子预测边界框和类别概率。这样，YOLOv5能够在单个神经网络中同时处理图像分类和定位任务，实现端到端的实时目标检测。 在梦幻西游的各类弹窗识别场景中，YOLOv5能够迅速且准确地检测到游戏界面上出现的弹窗，并通过CNN提取的特征进行分类。例如，游戏中可能会出现战斗弹窗、成语弹窗、移动弹窗等不同类型，每种弹窗都携带不同的信息和功能。YOLOv5模型可以对这些弹窗进行实时检测并判断其类型，进而触发不同的响应，这对于提升游戏体验具有重要作用。 为了实现这一目标，首先需要收集大量的“梦幻西游”游戏弹窗图片作为训练数据。这些数据需要被标注，即为每张图片中的弹窗指定一个正确的标签，比如“战斗弹窗”、“成语弹窗”等。随后，可以使用这些标注好的数据集来训练YOLOv5模型。在训练过程中，模型会学习到如何区分不同类型的弹窗，并通过不断的迭代优化，提高识别的准确性。 此外，实际应用中还需要考虑游戏弹窗的多样性。不同的弹窗可能具有不同的形状、大小和样式，这增加了识别任务的复杂性。因此，训练数据集应该尽可能包含所有可能的弹窗变体，以确保模型具有良好的泛化能力。同时，针对可能出现的遮挡、光照变化等问题，也需要在数据集制作和模型训练时给予足够的重视。 训练完成后，这个基于CNN和YOLOv5的弹窗识别系统可以部署到游戏服务器或者用户端设备上。当游戏运行时，系统会实时监控游戏界面，一旦检测到弹窗出现，系统会立即进行识别并分类，从而可以对特定类型的弹窗进行屏蔽或者特殊处理，提升玩家的游戏体验。 基于CNN与YOLOv5的梦幻西游弹窗识别系统，不仅展示了当前机器学习技术在游戏领域应用的可能性，也为未来的游戏交互和用户体验优化提供了新的思路和方法。

Comsol结合达西与PDE模拟地下水流：孔隙率增大与非均质性的导水路径及速度场、压力场分析,“Comsol达西与PDE结合揭示地下水流作用下孔隙率变化与导水路径可视化研究”,Comsol达西与pde结合描述地下水流作用下，孔隙率不断增大，孔隙率非均质，，可进行导水路径的查看，渗流速度场，压力场均可导出。 SPKC ,Comsol; 达西定律; PDE; 地下水流; 孔隙率; 非均质; 导水路径; 渗流速度场; 压力场,Comsol达西模型与PDE结合分析地下水流及孔隙率变化 在现代水文地质学及环境科学的研究中，理解地下水流动机制及其与土壤孔隙率之间的相互作用至关重要。本文将深入探讨使用Comsol软件结合达西定律和偏微分方程（PDE）模拟地下水流的方式，特别是孔隙率变化对导水路径、渗流速度场和压力场的影响。 达西定律是描述流体在多孔介质中流动的一个基本定律，其表达为流体的流量与介质的渗透系数、流体的粘度、流动面积以及流体流经的距离和压力梯度的乘积成正比，与流动距离成反比。在实际应用中，达西定律提供了一个简化的模型来预测地下水在岩土中的流动速率和方向。 然而，达西定律在复杂的地下环境中并不总是足够准确，因为它假设介质是均匀且各向同性的，这与实际情况往往不符。为了解决这个问题，研究者通常采用PDE来描述地下水流的动态过程。PDE能够更加细致地描述地下水在不均匀介质中的运动，考虑了如孔隙率的空间变化等更为复杂的因素。 在本次研究中，Comsol软件的使用为模拟和分析地下水流提供了强大的工具。Comsol是一款多物理场耦合仿真软件，能够处理多种物理现象，并允许用户在同一个仿真环境中分析多个物理过程的相互作用。通过该软件，研究者能够创建详尽的地下地质模型，并结合达西定律与PDE来模拟地下水流动。 研究中特别关注孔隙率的变化对地下水流的影响。孔隙率是描述土壤或岩石中孔隙体积与总体积比值的参数，它直接影响了地下水流动的难易程度。孔隙率的变化可能是由于水文地质条件变化，如降水、温度、化学反应等因素引起的。在模型中，孔隙率的增加通常会导致地下水流速度的增加，但同时也会受到介质非均质性的影响。 非均质性指的是地下介质在空间分布上的不一致性，这可能是由于岩石类型、裂隙发育程度、土壤类型等因素造成的。非均质介质的地下水流模拟比均质介质更为复杂，需要在模型中考虑不同的渗透系数。研究者利用Comsol软件，可以模拟出地下水流在非均质介质中的实际流动情况，分析出具体的导水路径。 此外，渗流速度场和压力场的分析是评估地下水流影响的关键。渗流速度场可以显示地下水流动的速度分布，而压力场则揭示了地下水流动过程中压力的变化。这两者对于理解地下水资源的分布、评估污染的传播途径以及地下水的开采都具有重要意义。 在本次研究中，研究者可能通过一系列的模拟实验，生成了导出的地下水流速度场和压力场，以及孔隙率变化情况的可视化图像。这些图像可以直观地展示地下水流在不同孔隙率和非均质性条件下的流动特性，为地下水管理和保护提供了科学依据。 本次研究通过Comsol软件结合达西定律和PDE，成功模拟了地下水流在孔隙率变化和非均质性介质中的流动情况，为地下水资源的评估与保护提供了新的视角和方法。

内容概要：本文介绍了使用ComSol软件进行地下水流模拟的方法，特别是将达西定律与偏微分方程(PDE)结合，用于描述孔隙率非均质状态下的水流行为。文中详细探讨了两种孔隙率分布模型——随机分布和韦伯分布的生成方法及其特点，并提供了相应的Python代码示例。此外，还分享了模型的构建步骤、后处理技巧以及一些实用的小贴士，如如何设置边界条件、优化求解器配置等。 适合人群：从事地下水模拟、环境科学、地质工程等领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：①学习并掌握ComSol软件中达西定律与PDE方程的应用；②理解随机分布和韦伯分布在地下水流模拟中的表现差异；③提升数据处理和可视化能力，更好地展示模拟结果。 其他说明：附带的视频教程和代码文档有助于加深对模型的理解和实际操作。

西尔特编程器，280u，580u，3000u，已经停产，win7 64位下无法使用。官方不会给驱动，不然新的怎么卖？ 下载把 win7 64位下使用方法，分享给大家，原创的，分数 10 分，呵呵。 因为驱动没有签名，需要在签名测试模式下工作，或者安全策略中，允许没有签名的驱动安装才行，自己试试吧。我实测了 3000u，ok。

以吸水链霉菌为出发菌株,采用He-Ne激光-紫外复合诱变对其单孢子悬液进行诱变筛选高单位突变株,经复筛选育出具有较好遗传稳定性的高产突变株11-1-6#,摇瓶效价达到401.9u/mL,比出发菌株提高了79%。