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基于上一篇文章VMware+openweb UI+ollama+docker的bug问题总结

本文总结了在Ubuntu虚拟机中部署绿色版Ollama和Docker版OpenWebUI时的常见问题及解决方案。主要问题包括:Ollama未开机自启、默认仅监听本地端口导致容器无法访问,以及网络配置错误。修复步骤包括:1)启动Ollama并开放0.0.0.0访问;2)重建OpenWebUI容器并配置正确的API地址;3)验证连通性。关键点在于设置OLLAMA_HOST=0.0.0.0和使用172.

#docker#bug#容器
基于上一篇文章VMware+openweb UI+ollama+docker的bug问题总结

本文总结了在Ubuntu虚拟机中部署绿色版Ollama和Docker版OpenWebUI时的常见问题及解决方案。主要问题包括:Ollama未开机自启、默认仅监听本地端口导致容器无法访问,以及网络配置错误。修复步骤包括:1)启动Ollama并开放0.0.0.0访问;2)重建OpenWebUI容器并配置正确的API地址;3)验证连通性。关键点在于设置OLLAMA_HOST=0.0.0.0和使用172.

#docker#bug#容器
基于 Simscape 的母线电容稳压与传感器数据采集仿真

本文介绍了在Simulink中搭建直流电路模型并验证电容稳压功能的详细步骤。首先从电气基础元件库中选取直流电源、电阻、电容等模块构建主回路,配置12V电压和10欧姆负载。通过串联电流传感器和并联电压传感器实现数据采集,并连接示波器观察波形。重点讲解了电容的稳压原理:利用其电流电压微分关系(I=C·dV/dt),在电压波动时通过充放电维持稳定。文章还提出了进阶实验方案,通过叠加交流噪声源来模拟真实工

#开发语言#算法#人工智能
增程器物理建模与动态响应特性研究

本文详细介绍了在MATLAB/Simulink中搭建增程器发电系统仿真模型的方法。模型包含四个逻辑层:1)指令与物理限制层(Step和Rate Limiter模块);2)油耗计算旁路(1-D Lookup Table);3)电流换算层(Divide模块);4)物理电气执行层(Simscape组件)。重点说明了各模块的参数配置方法、数学信号与物理信号的转换(Simulink-PS Converter

#算法#matlab#人工智能
基于 Simscape 的电池物理建模与 Simulink 信号控制实战:从原理到实现

本文介绍了在Simulink中搭建电池放电仿真模型的关键步骤。首先需要准备核心模块,包括电池模型、受控电流源、求解器配置等。重点讲解了电池参数的设置方法,特别是SOC测量端口的启用。在电路连接部分,详细说明了物理电路的接线方式和控制信号的传递路径。文章特别强调了Simulink中物理域和信号域的区别,以及转换器模块的关键作用:将数字信号与物理信号相互转换。最后提供了充放电方向调整的实用技巧,并解释

#开发语言#matlab#汽车 +2
航空电气系统建模:飞行工况仿真与恒功率负载(CPL)物理实现

摘要:本文介绍了基于MATLAB/Simulink的航空电力系统建模方法。首先通过MATLAB脚本生成0-1200s的飞行工况序列,包含220kW起飞、110kW巡航和50kW降落三个阶段,并保存为.mat文件。随后在Simulink中搭建物理模型,包含DC电源、受控电流源等模块,将功率需求转换为540V直流系统的负载电流。模型通过信号转换模块实现控制系统与物理系统的耦合,并配置电压/电流传感器进

#matlab#汽车#开发语言 +1
HEV能量管理建模实战:从零搭建 Simulink 物理环境到 Python(DQN) 强化学习联合仿真调通

本文介绍了混合动力汽车(HEV)能量管理策略的动态规划(DP)实现方法。首先通过状态离散化将连续问题转化为网格计算,包括时间、SOC和功率分配的离散化。其次详细说明了代价累积过程,包括阶段油耗计算、状态转移方程和罚函数设置。然后重点阐述了逆向递推算法,从终点边界条件开始,通过贝尔曼方程逐步求解最优控制序列。最后给出了Simulink模型构建流程,包括工况输入、整车动力学、能量管理策略、发动机油耗计

#python#开发语言#算法 +2
基于 Simulink 与 Python 联合仿真的 eVTOL 强化学习全链路实战

摘要: 混合动力飞行汽车(Hybrid eVTOL)的能量管理策略基于动态规划(DP)三大支柱:状态离散化、代价累积和逆向递推。其串联式动力架构通过燃气轮机发电与电池协同供电,需优化电能分配比例。飞行工况呈现“浴盆曲线”,垂直起降阶段功率需求陡增,需电池深度介入。相比地面HEV,飞行汽车需考虑重量衰减和严格的安全约束(如SOC下限)。仿真建模时,需在MATLAB/Simulink中初始化参数,构建

#python#开发语言#算法 +2
HEV能量管理策略 Simulink 实战:从零搭建 Rule-based 与 A-ECMS 对比模型及排错指南

摘要:本文对比了基于规则(Rule-based)和等效燃油消耗最小化策略(ECMS)在混合动力汽车能量管理中的表现。基于规则的策略依赖预设逻辑门限值,导致发动机无法持续工作在最优区域,油耗次优且SOC误差较大(约5%)。ECMS通过等效因子动态优化功率分配,使发动机更接近最佳工作线,油耗显著降低且SOC误差极小(<1%)。仿真结果显示,ECMS的SOC轨迹更平滑稳定,累计油耗更低,发动机工作

#算法#matlab#人工智能
锂电池二阶 RC 模型仿真实战:从理论解析到 Simulink 闭环搭建全流程

本文详细介绍了电池管理系统(BMS)底层算法的仿真实战方法,包括电池参数辨识和Simulink建模。主要内容为:1)通过HPPC测试获取OCV-SOC曲线,采用多项式或对数/指数组合模型进行拟合;2)建立二阶戴维南等效电路模型,通过脉冲测试辨识欧姆内阻和极化参数;3)提供完整的Simulink建模流程,包括模块选择、参数设置和连接方法。该方案兼顾理论分析与工程实现,为电池建模研究提供实用指导。

#开发语言#算法#人工智能 +1
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