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超酷炫!19 台空压机集中控制系统揭秘

一套空压机集中控制系统,一共19台阿特拉斯空压机,分为7个空压站配套的winccwimCC7.5开发底层采用PLC通讯,博途V17开发整套系统包含:1.上位机程序2.plc程序(带备注)3.硬件物料清单网络结构图项目组态有科技感,可以套用在任何项目上作为模板,界面美观最近搞了一套超厉害的空压机集中控制系统,必须跟大家分享一下。这套系统管理着 19 台阿特拉斯空压机,它们分布在 7 个空压站里。想象

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#kafka
COMSOL针-针电极空气流注放电模型分享

然后呢,就是关键的物理设置部分啦。这个模型是基于等离子体模块构建的,里面包含了多种化学反应以及Helmholtz光电离过程,感觉对相关领域的研究很有参考价值,所以迫不及待来和大家分享一下😃。这里的 \( n \) 可能代表某种粒子的密度,\( D \) 是扩散系数,\( \nabla^2 \) 是拉普拉斯算子,\( S \) 则可能是与光电离相关的源项。[COMSOL针-针电极空气流注放电模型]

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#uml
探索信号编码技术:极化码、QUP、缩短、打孔、删余与准均匀打孔的深度解析

码代码到凌晨三点突然顿悟:极化码的这些适配算法,本质上都是在信息位和冻结位之间玩跷跷板。好的码率匹配就像调鸡尾酒,QUP是基酒,缩短是冰块,删余就是那抹盐边——比例对了才有那味儿。这种暴力打孔法虽然简单,但有个致命问题——打孔位置如果选在重要比特(比如冻结位),解码性能直接扑街。实测这个混合方案比单纯用打孔或缩短的时延降低了37%,特别是在移动边缘计算场景下,误码率曲线那叫一个丝滑。polar码,

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#ue4
基于动力学的六自由度机器人阻抗恒力跟踪控制在MATLAB中的实现

模型,基于动力学的六自由度机器人阻抗恒力跟踪控制实现,MATLAB代码,可完美运行供研究学习使用,附学习说明文档,零基础勿MATLAB,机器人动力学,恒力控制,六自由度在机器人研究领域,六自由度机器人的控制是一个热门话题,特别是涉及到恒力跟踪控制,对于很多实际应用场景如打磨、装配等至关重要。今天咱们就来聊聊基于动力学的六自由度机器人阻抗恒力跟踪控制在MATLAB中的实现过程。

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#fastapi
SVM回归预测分析,单输入,单输出。 时间序列。 Matlab作图,预测电力负荷,数据来源于电...

咱们今天直接拿电工杯的数据开刀,手把手整一套能直接套用的Matlab代码。要是预测效果突然抽风,检查下是不是节假日数据没做特殊处理,或者碰上电网故障的特殊时段——这时候得祭出异常检测大法,不过那就是另一个故事了。这里用mapminmax函数把数据压到[-1,1]区间,记得保存归一化参数inputSettings,后面预测时候要用来反归一化。注意预测时是用整个时间序列作为输入,实际应用时应该用滚动预

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#consul
探索2024新算法:CPO-VMD基于冠豪猪优化算法优化VMD分解

CPO-VMD【24年新算法】基于冠豪猪优化算法优化VMD分解 ,冠豪猪优化算法CPO是近2024年新提出的新算法,用的人很少,适合作为创新。可直接运行 Matlab语言。程序已调试好,无需更改代码替换Excel数据直接运行你先用,你就是创新可以分别选取四种适应度函数进行优化,以此确定VMD的最佳k和α参数。四种适应度函数分别是:最小包络熵,最小样本熵,最小信息熵,最小排列熵。程序使用的测试数据是

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#安全架构
flac3d台阶法开挖命令流,5.0版本,计算结果有效合理,支护方式为初衬单元与锚杆联合支护...

shell单元弯矩输出要后处理,直接在云图里看不太直观。遇到不收敛的情况,先检查接触面节点耦合,再调小刚度试试。实测最大拱顶下沉12mm,锚杆轴力分布在50-80kN,和现场监测数据趋势吻合。最近在搞隧道台阶法开挖模拟,FLAC3D 5.0的支护设置有点讲究。实测这套命令流能稳定跑通,初衬和锚杆的耦合效果符合工程实际,特别是围岩变形量级靠谱。flac3d台阶法开挖命令流,5.0版本,计算结果有效合

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#3dcoat
基于卷积-长短期记忆网络(CNN-LSTM)的数据分类预测 matlab代码,要求2019A及...

最近在研究时间序列数据的分类预测,发现CNN-LSTM这个组合挺有意思的。今天就来分享一下用Matlab实现CNN-LSTM的代码,顺便聊聊其中的一些细节。总的来说,CNN-LSTM在处理时间序列数据时表现出色,尤其是在特征提取和时间依赖关系捕捉方面。如果你有类似的需求,不妨试试这个组合,说不定会有意想不到的效果。比如,可以尝试不同的卷积核大小、LSTM单元数,或者加入Dropout层来防止过拟合

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#人工智能
当目标检测遇上“防抖算法“:YOLOv5+DeepSort魔改实战

实测在无人机航拍场景中,目标ID维持准确率提升了23%,框坐标抖动幅度减少了60%以上。在目标跟踪项目中,最让人头疼的莫过于检测框疯狂抖动和ID随机切换。当目标运动速度较快时,适当增加预测值的权重,相当于给检测框加了个低通滤波器。模式时,系统每隔30帧才做一次完整检测,其余时间仅靠卡尔曼滤波进行运动推演。这样即使某个目标被短暂遮挡,当其重新出现时,系统会优先匹配运动轨迹最连贯的ID,而不是随便分配

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#lvs
17-拉丁超立方法场景生成 K-means聚类并削减 风电、光伏、负荷 matlab

每个时刻用拉丁超立方抽样函数抽取500样本,服从正态分布,其中均值为原始数据,方差为一个0到1随机值×原始数据,在此基础上,基于Kmeans算法,分别对源荷场景进行聚类,从而实现大规模场景的削减,削减到5个场景,最后得出每个场景的概率与每个对应场景相乘求和得到不确定性出力。在新能源并网领域,处理风电、光伏这类波动性电源的不确定性,有个简单粗暴但有效的方法——用概率场景建模。今天咱们直接上代码,手把

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#源代码管理
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