Comsol介质超表面三次谐波非线性模型，包含功率依赖

且倍频模型以及转换效率计算

ID:35113

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Trnsys系统模拟仿真

主要包括但不限于：空气源、太阳能、地源热泵、三联供、复合系统

三联供、溶液除湿、中央空调系统、建筑负荷模拟、建筑光伏一体化系统

Trnsys，主要包括以下系统:

建筑负荷模拟，太阳能供暖，太阳能热水，空气源热泵，地源热泵，地板辐射采暖，变风量系统，中央空调系统，复合系统，高效机房，光储直柔系统，冰蓄冷水蓄冷，区域能源(风能，储能)，三联供系统，温湿度独立控制系统，制氢系统

ID:4430

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三电平BUCK变换器仿真，电压闭环控制，带中点平衡控制

ID:8194

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基于平方根容积卡尔曼滤波SRCKF实现无反馈最优分布式融合

信息融合；分布式融合；平方根容积卡尔曼滤波；无反馈；非线性系统

分布式融合能够有效降低通信负担和单点故障风险，提高系统的可靠性和实时性

利用SRCKF实现无反馈的最优分布式融合

ID:5325

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本项目首先介绍和积算法并引出因子图及其LDPC码译码过程中的应用，并基于matlab给出了lcpc使用bp译码仿真结果，结果表明在未编码的情况下，译码的误比特率较高

经过编码之后，译码的误比特率降低

基于和积算法的LDPC码的译码方法可以提高译码的精度

#matlab #ldpc #和积算法

ID:2929

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Matlab代码模拟枝晶生长可视化界面

ID:9980

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无模型自适应预测控制CFDL

Simulink模型可进行轨迹跟踪控制

ID:7530

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COMSOL仿真模拟

激光熔覆粉末沉积过程中，快速熔化凝固和熔池中复杂的流动现象

以及热行为对凝固组织和性能有显著影响

通过三维数值模型来模拟在316L上激光熔覆过程中的传热、流体流动、凝固过程

COMSOL多物理层有限元求解工具

模型源文件

COMSOL仿真模拟，模拟方向为激光熔覆，主要包含模拟动网格-温度场-速度场-马兰戈尼效应，以及应力场

ID:6179

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基于plc控制的水塔水位控制系统设计

ID:18350

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基于plc控制的粮食存储控制系统设计

ID:82350

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博图程序块（TIA）

多台电机依据电机变频、工频运行状态、死区设定自动判断是否增减电机运行数量，集功能于一身的FB块导入即可使用，提高编程效率

#Schneider Electric/施耐德 #Mitsubishi/三菱

ID:8849

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某赛HBS86高性能步进驱动器软硬件完整方案

高性能步进驱动器，可以输入交直流具有欠压、过压、过流、错相等保护功能

驱动器可通过拨码分别对电流和细分进行设置，以适配不同的两相开环步进电机

具有优越的性能表现：高速大力矩输出、低噪音、低振动、低发热，特别适合OEM客户的大批量应用场合

ID:77260

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擅可接交通流预测，微观交通流模型，双向交叉场景的交通流仿真，智能驾驶员模型的工作原理，自由道路加速度，公路匝道入口场景的交通流仿真，交通流系统模型通常分为三类微观模型(Microscopic Models)，宏观模型(Macroscopic models)：从交通密度（每公里车辆）和交通流量（车辆每分钟）的角度描述车辆的整体移动

车道检测，中观模型(Mesoscopic models)：是结合微观和宏观模型特点的混合模型，智能驾驶员模型(IDM)，天气预测，智慧城市，神经网络gnn指导创新 跑模型，效果有保证，研究方向为深度学习，注意力的城市交通流预测深度学习，机器学习，时间序列预测，交通流量预测，车辆轨迹预测，行人轨迹预测建模等等，深度学习模型为rnn,lstm,gru,s2s,transformer,diffusion等各大顶会sota方法

ddpg 深度强化学习创新改进代码 满足硕士 博士 要求 dqn ddqn qlearning Python，Python深度学习算法定制模型训练，定制

1.基于Attention和GCN网络的交通流预测模型，该模型由图卷积网络（GCN），门控递归单元（GRU）和软注意力机制（Soft Attention）组成

该模型基于tensorflow环境实现

2、基于Encoder-Decoder架构的交通流预测模型：模型构成：增广多分量模块+TCL时间学习器+GAT图注意力机制（多头注意力机制）

基于pytorch环境实现

3、基于Gated TCN+GCN+时空卷积+时空注意力机制的交通流预测模型

该模型基于pytorch环境实现

4、基于GCN+CN+时空注意力机制的交通流预测模型，基于mxnet环境实现

5、基于Transformer编码器-解码器架构的交通流预测

编码器包含Temporal Gated Conv网络+Spatial Conv网络+扩散注意力机制

解码器包含Temporal Gated Conv网络+Spatial Conv网络+扩散注意力机制+信息辅助模块（Auxiliary）

该模型基于pytorch环境实现

6、基于NeuralProphet(NP)+BiLSTM的超短期光伏发电预测模型

该模型通过pytorch环境实现

ID:9930

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基于S7-200伺服机械臂控制系统

西门子S7-200 SMART PLC编程，IO分配表，控制要求

实现功能功能:【流程说明】

ID:6139

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图像分割之U-Net家族，包含了多种先进的 U-Net模型及其变种：

模型包括：

1.标准 U-Net：经典的编码-解码结构，广泛应用于医学图像分割等任务

2.R2U-Net：引入了递归卷积块，增强了特征提取能力

3.Attention U-Net：集成注意力机制，更加精准地关注重要特征

CE net：捕获更多高级信息并保留空间信息的上下文编码器网络

5.channel unet：多尺度信息融合，提高准确性

6.FCN：最经典的全卷积神经网络

7.Segnet：运行速度提升，减小运行内存

8.Unet++：多级特征融合和跳跃连接，

主要特点：

1.易于使用：清晰的代码结构，便于理解和修改

2.完整性：包含训练和测试脚本，只需替换数据集即可训练

3.便于对比：改进模型的性能优于标准模型，便于对比分析

图像分割（各种数据）、分类 Pytorch项目

定制服务：

模型：基于卷积的unet、基于transfomer的unet等一系列的unet模型调试

可结合最新的改进unet改进自己的unet结构

数据集:可以提供数据集制作的方法，数据集代标，希望大家自己标注好

创新点:结合最新的魔改unet，增加创新点，更换主干，模型更改，参数调节，多重注意力机制的添加

代做图像分割，跑深度学习代码，可选任何模型，包括修改模型缝合模块，包出结果

ID:6825

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pfc割缝+水力压裂，在上方做一个水力压裂模型，模拟割缝过程，研究割缝角度、长度等参数对岩石破裂压力的影响

割缝后盐岩在水力压裂下的稳定性进行模拟，

ID:5750

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基于电压/电流数值分析的逆变器故障诊断方法

通过采集逆变器三相输出电压或者电流，分析数据特征，实现正常，单开路7种状态的故障诊断，准确率可达100％，替换自己的数据即可

包括流程图，逆变器结构拓扑图

ID:21499

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MATLAB求解复杂的微分方程

ID:34500

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ANPC-VSG（虚拟同步机）控制，基于有源中点钳位三电平的VSG构网型逆变器控制，采用LCL型滤波器，电压电流双闭环控制

1.VSG控制

2.中点电位平衡控制

3.电压电流双闭环控制

提供参考文献以及VSG原理和下垂系数计算方法

支持simulink2022以下版本，联系跟我说什么版本，我给转成你版本（默认发2016b）

ID:2229

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固定和移动水射流破岩k文件源代码(显示效果为自定义本构计算结果)

ID:4836

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J1712-粒状巧克力糖包装机设计【颗粒状糖果包装机设计】【三维SW模型+6张CAD图纸+说明】

ID:5329

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感应电机有/无传感器控制FOC带文档

感应电机有/无速度传感器FOC控制，异步电机有/无速度传感器矢量控制，提供 MATLAB/Simulink仿真模型，模型包可运行，配套71页的英文参考文献，各子模型的模型细节、公式和原理基本都能在文献相应章节找到，有速度传感器矢量控制对应第7章，无速度传感矢量控制对应第8章，包括磁链估计、转速估计，磁链估计运用结合电压模型和电流模型进行磁链估计的方法

ID:9550

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一、COMSOL实现煤层注气热力流THM耦合下增强甲烷开采

本案例采用热力流三场耦合，分析煤层注入CO2增强甲烷开采效果，涉及热-流-固数学模型、多气相介质作用，全部为PDE模块

二、可以出煤层温度、瓦斯含量、渗透率等许多云图及数据，仅显示部分效果图如下

ID:92145

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comsol水热力三场耦合

边坡安全系数分析

非饱和渗流

降雨边坡

ID:6843

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基于LESO线性扩展状态观测的无差预测电流控制基于LESO线性扩展状态观测的无差预测电流控制，不同于市面上存在的模型，是本人亲手所搭建，用户可以根据自己电机进行参数更改配置，模型均已经实现离散化，严格按照实际控制系统的时序进行搭建，相比于传统的pi控制，无差电流预测控制在电流跟踪性能上效果较好，具有较好的转速跟踪响应，扩展状态观测器有较好的参数摄动扰动抑制性能，显著的减少了电机的电流谐波分量，是帮助新手快速入门练习的模型

附带参考文献（精挑细选的几十篇硕博士论文）

ID:4959

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comsol凹凸双极板碱性电解水制氢模型，碱性电解槽性能仿真，碱性电解槽电极析氢析氧模拟，研究孔隙率对电解质电位，电极析氢界面气液两相流动的瞬态影响

包含图1所示模型开发器的模拟内容

ID:32179

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基于CWT-CNN-BILSTM对滚动轴承的故障诊断

matlab代码

数据采用的是江南大学数据

该模型进行故障诊断的具体步骤如下：

1）连续小波变换将原始的振动信号转化为时频图；

2）通过CNN-BILSTM完成多级分类任务；

3）利用T-SNE实现样本分布可视化

ID:1225

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分类模型全套加shap特征重要性评估

包括多分类模型

KNN（K近邻）

LDA（线性判别分析）

adaboost分类

ANN分类

决策树分类

随机森林分类

ExtraTree分类

GaussianNB分类

高斯过程分类

GBDT分类

岭回归分类

逻辑回归分类

支持向量机分类

xgboost分类

stacking分类

votingclassifier分类

lightgbm分类

catboost分类

bagging分类

PCA降维可视化

程序包含

1.数据集划分

2.网格搜索，随机搜索，贝叶斯优化调参

3.回归模型建模

绘制结果图

5.训练集评价指标（准确率，精确率，召回率，f1分数，kappa系数），测试集评价指标（准确率，精确率，召回率，f1分数，kappa系数）以及五折交叉验证评价指标（准确率，精确率，召回率，f1分数，kappa系数）

7.混淆矩阵，roc曲线，pr曲线绘制等结果图绘制

6.shap多分类评估特征重要性，包括摘要图，特征重要性图，依赖图，样本力图，热图等

程序已经全部跑通，替换数据集即可简单使用只需将数据集替换，全套流程易上手

适合文科统计数据分析、化学计量学分析等各个领域

程序很完善，替换数据即可

ID:8240

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SAC-Auto强化学习算法与应用实例（路径规划）

本项目是一个基于PyTorch实现的SAC-Auto强化学习算法，专为路径规划任务设计

它支持高度自定义，包括策略模型部署、训练过程备份、多源观测融合和优先级经验回放（PER）等功能，以适应不同的应用场景和需求

核心模块概览：

rl_typing.py：定义了强化学习所需的数据类型，为算法提供数据结构的支撑

sac_agent.py：包含了SAC-Auto算法的主体模块，是算法运行的核心

SAC_Agent模块详解：

提供了一系列接口，包括初始化、Torch设备切换、IO操作和训练交互，使得算法能够灵活地适应不同的运行环境和需求

支持算法在不同设备间转移，包括CPU和CUDA（GPU），以及存储和加载训练过程，便于算法的部署和迁移

提供了ONNX策略模型的部署能力，使得算法能够轻松集成到不同的生产环境中

SAC_Actor和SAC_Critic模块：

允许用户自定义观测Encoder、策略函数和Q函数，为算法提供了高度的自定义能力

提供了自定义神经网络的示例，包括编码器、策略网络和TwinQ函数，帮助用户快速理解和实现自定义网络

BaseBuffer模块：

提供了一个自定义的经验回放Buffer，支持PER等功能，增强了算法的稳定性和效率

提供了自定义Buffer的示例，包括存储、采样和状态转换的实现，为用户提供了灵活的数据管理方式

路径规划环境SAC应用示例：

包含了一个路径规划环境包path_plan_env，集成了激光雷达模拟、动作空间归一化、动力学路径规划和路径搜索环境

提供了环境接口和使用示例，包括支持老版和新版gym接口风格，使得算法能够轻松集成到不同的仿真环境中

环境接口：

提供了标准的gym接口，用于初始化环境和进行训练/测试交互，确保了算法的兼容性和易用性

路径搜索环境（StaticPathPlanning）：

提供了几何层面的规划，能够直接寻找组成路径的点，适用于静态环境下的路径规划

动力学路径规划环境（DynamicPathPlanning）：

提供了动力学层面的规划，学习控制量，适用于动态环境下的路径规划

包含了雷达感知模型和动力学模型，为算法提供了丰富的感知和控制能力

训练结果和仿真结果：

ID:55200

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使用Papanastasiou正交模型求解宾汉姆浆液单一裂隙注浆扩散范围

裂隙开度5mm，注浆管半径2.5cm，注浆压力1MPa

塑性粘度6PaS，屈服应力2Pa

COMSOL注浆

ID:4935

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