Switch-Mode Power Supplies - SPICE Simulations and Practical Designs.pdf
2024-05-05 21:15:08 18.71MB pdf英文
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2D and 3D CFD Simulations of Bubbling Fluidized Beds Using Eulerian-Eulerian Models
2024-02-24 14:31:57 573KB
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Bassem R. Mahafza & Atef Z. Elsherbeni 写的,全英文,希望对你在雷达仿真设计方面有帮助。
2023-02-18 17:04:52 33.52MB 雷达仿真设计
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精确计算球体和网格单元的重叠体积和面积 计算球体与通常使用的网格元素(例如四面体或六面体)之一的相交或重叠体积是令人惊讶的挑战。 这个仅标头的库实现了一种数字健壮的方法来确定此卷。 该代码中使用的数学表达式和算法在进行了描述。 因此,如果您在产生任何出版物的项目中使用该代码,请引用本文。 利用用于计算重叠体积的概念和例程,也可以使用此库来计算球体的相交或重叠区域以及网格元素的小平面。 用法 支持的原语 重叠计算直接支持以下元素类型: 四面体(4个节点/顶点,数据类型为Tetrahedron ) 五面体/楔形/三角棱镜(5个节点/顶点,数据类型为Wedge ) hexahedra(6个节点/顶点,数据类型为Hexahedron ) 元素必须是凸形的,并且必须指定为三维节点/顶点的列表,而球体(数据类型Sphere )则需要一个中心点和半径。 节点排序 重叠库的元素类型遵循项目的
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矩形法matlab左点法代码使用MPB模拟简单的波导 该文档介绍了一个非常基本的示例,用于模拟波导并随后分析输出。 目的不是要全面介绍MPB,而是要演示如何将其用于各种应用,包括计算带结构,模式轮廓和组速度(包括和不包括材料色散)。 特别是,我们演示了如何将MPB用于运行大参数扫描以优化所需的某些参数。 mpb代码使用用户界面,可以直接从终端执行,也可以使用工作负载管理器(例如)执行。 仿真输出的分析是在Matlab中完成的,但如果需要,可以很容易地适应Python。 目录 固定索引模拟 在本节中,我们考虑在空气为背景的情况下,模拟钻石衬底上的简单矩形GaAs波导的能带图。 本示例以固定的索引值模拟单个设备实例,以生成带分散图并计算不同k点处的组速度。 我们还能够模拟电场分布图,计算模式重叠和绘图模式分布图/ 频段模拟 我们假设读者已经阅读了,但是无论如何我们都将逐步执行代码。 我们将遍历代码的各个部分,然后说明如何使用命令终端grep我们关心的输出,然后使用matlab清理并绘制结果。 我们需要做的第一件事是定义模拟窗口的标准单位。 假设麦克斯韦方程是尺度不变的,则使用MPB模拟时无
2023-02-05 21:34:30 309KB 系统开源
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Spheral ++为执行耦合的水动力和引力数值模拟提供了可操纵的并行环境。 使用基于粒子的方法(SPH和N-Body)对流体动力学和重力进行建模。 一些有用的功能是 总节能兼容的水力模式。 ASPH(自适应平滑粒子流体动力学)算法。 还提供CRKSPH(保守性复制内核水动力系统)。 基于八叉树的N体重力。 流体和固体材料建模。 实体中的损伤和断裂模型。 python中可编写脚本的用户界面。 用户可以在python中进行扩展,包括使用python编写新的物理程序包的功能。 基本文档正在开发中,为 发布和许可: 劳伦斯·利弗莫尔国家安全有限责任公司(c)2012版权所有(c)。 由劳伦斯·利弗莫尔国家实验室生产由J. Michael Owen 编码-OCEC-12-049 版权所有。 请在查看完整许可证
2022-07-26 16:13:23 7.64MB python simulations sph hydrodynamics
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国外出版的用于电子/电机的MATLAB/SIMULINK动态仿真教材。适用于电类研究生使用。
2022-06-13 18:16:26 12.98MB 电子 电机 MATLAB
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网络模拟 我为网络课程实施的一些离散事件模拟。 我用 Python 和 SimPy 每个文件夹都包含对网络主题的完整分析。 对于每个主题,我都包括在内; 问题描述 模拟脚本 报告,包括对结果和实施阶段的评论 结果图和数值模拟结果(如果相关) 开始进行离散事件模拟真的很困难。 编程思维与许多其他编程任务完全不同,尽管它是一个很棒的库,但 SimPy 缺乏详细的文档。 该集合旨在成为网络模拟的起点。 作为附加指南,强烈建议阅读以下文章以了解 Python 中的生成器,它们是此类模拟的核心: : 如果您有任何问题,请随时与我联系。
2022-04-01 10:59:03 730KB Python
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稀疏信号恢复一直是几个不同社区中广泛研究的主题。 本文分析了正交匹配追踪(OMP)算法在压缩感知中恢复幅度衰减稀疏信号的性能。 定义了峰值信号干扰比(PSIR)的概念,该概念与OMP算法中原子的识别有关。 此外,给出并分析了PSIR与幅度衰减率之间的关系,从而弥合了OMP性能与信号幅度特性之间的差距。 通过恢复零一稀疏信号和不同幅度衰减稀疏信号的实验仿真可以验证上述结果。
2022-03-21 23:03:05 106KB Compressive sensing; Experimental simulations;
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Computer Simulations of Dislocations
2022-03-16 19:18:13 4.55MB Computer Simulations of Dislocations
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