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带有爆震传感器的发动机模型:Mlapp GUI 允许您在各个方面模拟 0d 发动机,通过 2 区燃烧推断压力循环。-matlab开发
接口模型允许推断任何 PFI 火花点火发动机的压力循环。 该代码使用一个库,该库允许您通过添加详细的热力学属性来解决分为两个区域(已燃烧和未燃烧)的燃烧室中的能量平衡。 在模型中,可以通过模拟 VVT 和 VVA(米勒循环、阿特金森循环)来改变气门正时。 如果发现自燃(爆震)条件,也可以在压力循环的下游建立,模拟尾气现象。
2024-06-12 16:36:19
4.64MB
matlab
1
Pytorch-pytorch深度学习教程之循环神经网络.zip
pytorch Pytorch_pytorch深度学习教程之循环神经网络
2024-06-11 09:40:50
2KB
pytorch
深度学习
1
基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GWO-GRU)的时间序列预测 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数,要求2
基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GWO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数,要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-06-06 19:57:03
27KB
1
wincc脚本,时间循环显示
wincc脚本,时间循环显示,例如在wincc画面中的高压和分闸时刻的循环显示
2024-06-04 15:39:23
582KB
wincc
1
C#,LTSM基本原理的实现代码(CPU),学习LTSM的好材料
长短期记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,是为了解决一般的RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中,这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构,例如一个tanh层。LSTM是一种含有LSTM区块(blocks)或其他的一种类神经网络,文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元,因为它可以记忆不定时间长度的数值,区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。图1底下是四个S函数单元,最左边函数依情况可能成为区块的input,右边三个会经过gate决定input是否能传入区块,左边第二个为input gate,如果这里产出近似于零,将把这里的值挡住,不会进到下一层。左边第三个是forget gate,当这产生值近似于零,将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate,他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。LSTM有很多个版本,其中一个重要的版本是GRU(Gated Re
2024-06-02 17:31:30
315KB
LTSM
循环神经网络
1
磁盘调度算法(报告和源代码)-包括先来先服务、最短寻道时间优先、扫描算法和循环扫描算法
设计程序模拟先来先服务FCFS、最短寻道时间优先SSTF、扫描算法(SCAN)和循环扫描算法(CSCAN)的工作过程。
2024-05-30 09:05:33
3.9MB
磁盘调度
操作系统
1
crc16校验delphi
在delphi环境下实现的crc16校验。
2024-05-08 15:52:35
170KB
循环冗余校验
1
深度学习实验报告5-循环神经网络实验
源程序+ 数据集+ 实验报告 问题描述: 理解序列数据处理方法,补全面向对象编程中的缺失代码,并使用torch自带数据工具将数据封装为dataloader 分别采用手动方式以及调用接口方式实现RNN、LSTM和GRU,并在至少一种数据集上进行实验 从训练时间、预测精度、Loss变化等角度对比分析RNN、LSTM和GRU在相同数据集上的实验结果(最好使用图表展示) 不同超参数的对比分析(包括hidden_size、batch_size、lr等)选其中至少1-2个进行分析 ps:用户签到数据实验的难度会稍高一些,若在实验中选用,可酌情加分
2024-05-08 11:05:31
18.51MB
深度学习
pytorch
python
1
集散控制系统在循环流化床锅炉上的应用
随着我国电力行业的发展和对环境保护越来越重视,要求现代化电厂锅炉必须清洁、经济、高效运行。循环流化床锅炉是近十几年发展起来的新一代高效、低污染环保型锅炉。由于循环流化床锅炉燃烧的复杂性,就必须要求其具有较高的自动化程度。阐述了集散控制系统在循环流化床锅炉上的应用,针对循环流化床锅炉的特点提出了合理的改造方案并取得良好效果。
2024-05-06 16:46:24
67KB
循环流化床锅炉
炉膛燃烧压力
集散系统控制
1
循环球式EPS系统助力特性控制策略研究 (2008年)
研究电动大客车电动助力转向(EPS)系统助力特性控制策略.采用优化设计方法,开发了适合纯电动大客车EPS系统使用的循环球式电动助力转向器,并建立了其动力学模型;针对EPS系统对系统鲁棒稳定性和动态特性的要求,提出了“上层混合H2/H∞电流决策控制+下层模糊PID电流跟踪控制”的两层助力特性控制策略.仿真结果表明:应用上层混合H2/H∞电流决策控制,EPS系统可有效获得来自路面的低频信息并抑制路面高频干扰,使驾驶员获得满意的路感;应用下层模糊PID电流跟踪控制,EPS系统具有较好的动态特性,能够对目标电流进
2024-04-25 15:39:53
278KB
自然科学
论文
1
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