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平衡车GUI:一阶倒立摆模型制作、仿真与源程序说明

平衡车GUI:一阶倒立摆,GUI仿真,源程序说明,模型制作方法及图片想自己搭个平衡车玩?先别急着焊板子烧电机,用MATLAB/Simulink搭个一阶倒立摆的GUI仿真器练手太爽了——直接在电脑上调PID、看实时姿态曲线,甚至还能仿真加减速,踩雷成本低到几乎为零!

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#kong
探索Comsol中岩石水力压裂:不同水压与地应力下的损伤研究

Comsol岩石水力压裂1主题:不同水压或者不同地应力下,岩石在水压加载情况下的损伤2内容:力学参数原文件,comsol的mph文件和matlab的m源代码文件,岩石水力压裂代码word文件(有中文注释),可与理论值比较3流程:matlab成功关联comsol。熟悉建造模型mph文件,再学习每一行代码含义word文件。在岩石水力压裂的研究领域,了解不同水压或者不同地应力下,岩石在水压加载情况下的损

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#bootstrap
Cruise增程混动仿真模型:探索功率跟随控制策略

这个模型是基于增程混动架构搭建的Cruise仿真模型,它的控制策略是功率跟随控制,这里跟随的对象呢,就是整车需求功率。整个模型是以Cruise/Simulink搭建的base模型为基础。策略模型在MATLAB/Simulink平台上完成搭建,然后通过C++编译器编译成dll文件,供CRUISE引用,进而实现联合仿真。

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#计算机网络
21.面向削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略 关键词:电动汽车 削峰填谷 多目标 充放电优化...

主要内容:代码主要实现了考虑电动汽车参与削峰填谷的场景下,电动汽车充放电策略的优化,是一个多目标优化,目标函数一方面考虑了电动汽车综合负荷以及电池退化损耗成本,一方面考虑了削峰填谷的峰谷差和负荷波动最低,所以为三目标约束,最后通过赋权值以及化简将三目标问题化简为单目标问题进行求解,求解结果可以看出来电动汽车参与后,负荷曲线有明显改善,结果合理正确!不过也有翻车的时候,第一次跑仿真忘记设置电池SOC

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#asp.net
基于信息间隙决策理论的综合能源系统鲁棒优化调度模型分析

本文分析的是一个基于信息间隙决策理论(Information Gap Decision Theory, IGDT)的综合能源系统优化调度模型。该模型针对含风光可再生能源的复杂能源系统,在考虑负荷和可再生能源出力不确定性的情况下,实现系统的鲁棒优化调度。系统集成了多种能源设备,包括光伏发电、风力发电、燃气轮机、燃气锅炉、电锅炉、光热电站(CSP)、电转气(P2G)装置、碳捕集系统(CCS)以及多种储

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#里氏替换原则
蚁群算法融合动态窗口法:多动态障碍物下的路径规划算法

本系统实现了一种高效的机器人路径规划解决方案,将全局静态路径规划(蚁群算法)与局部动态避障(动态窗口法DWA)相结合,能够在复杂环境中实现单机器人对多动态障碍物的安全导航。系统采用分层架构,先通过蚁群算法规划全局最优路径,再通过DWA算法实现局部实时避障。

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#zbrush
RNN预测模型做多输入单输出预测模型,直接替换数据就可以用。 程序语言是matlab,需求最低...

本模型基于循环神经网络(RNN)构建,采用GRU(门控循环单元)与LSTM(长短期记忆网络)混合架构,实现多输入单输出的预测任务。模型支持GPU加速训练,具备数据自动归一化、多维度性能评估及可视化输出能力,用户仅需替换输入输出数据即可快速适配不同预测场景,适用于时间序列预测、多特征关联预测等领域。

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#ddos
STM32F103C8T6直流无刷电机驱动器电路图详解与程序源代码实现

本程序基于STM32F103系列微控制器,专为直流无刷电机(BLDC)的霍尔控制设计,是一套完整的底层驱动与控制框架。程序以CMSIS(Cortex Microcontroller Software Interface Standard)为基础,整合了核心寄存器操作、中断管理、时钟配置等底层功能,为BLDC电机的霍尔信号采集、转速控制、转向调节等核心控制逻辑提供稳定可靠的硬件抽象层支持,适用于需要

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#logback
蓄电池超级电容混合储能系统Simulink能量管理仿真模型与光伏发电+电池储能仿真

本文详细介绍了如何使用Simulink建立蓄电池超级电容混合储能系统的能量管理仿真模型,以及与光伏发电和电池储能的仿真过程。本文将详细介绍如何使用Simulink建立混合储能系统的仿真模型,并探讨其与光伏发电和电池储能的仿真过程。此外,本文将采用增量导纳法和扰动观察法,讨论双向buck/boost电路在混合储能系统中的应用,同时满足并网运行条件,并提供相关的原理介绍和参考价值。通过Simulink

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#solr
基于Yolov7算法的海上船舶类型检测与识别(含源码、数据集及权重文件),涵盖六大类别船舶识别

YOLOv7海上船舶检测系统基于YOLOv7目标检测算法构建,专注于实现海上场景下船舶的精准检测与识别。该系统支持图像、视频两种输入类型的检测任务,同时提供模型导出、性能测试等功能模块,可部署于Triton Inference Server实现高效推理,适用于海事监控、海上交通管理等实际应用场景。系统整体采用Python语言开发,依赖PyTorch深度学习框架,结合OpenCV等工具库完成数据预处

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#iotdb
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