基于牛拉法的含分布式电源IEEE33节点配电网潮流计算程序,考虑风光接入等效为PQV和PI节点处理,基于牛拉法的含分布式电源IEEE33节点配电网潮流计算程序(考虑风光接入,含注释),含分布式电源的IEEE33节点配电网的潮流计算程序,程序考虑了风光接入下的潮流计算问题将风光等效为PQV PI等节点处理,采用牛拉法开展潮流计算,而且程序都有注释 --以下内容属于A解读,有可能是一本正经的胡说八道,仅供参考 这段代码是一个用于电力系统潮流计算的程序。潮流计算是电力系统运行和规划中的重要环节,用于计算电力系统中各节点的电压、功率等参数。这段代码主要实现了以下功能: 初始化相关参数:代码一开始定义了一些变量,包括节点个数、支路个数、平衡节点号、误差精度等。 构建节点导纳矩阵:根据给定的支路参数矩阵,通过遍历支路,计算节点导纳矩阵Y。节点导纳矩阵描述了电力系统中各节点之间的电导和电纳关系。 处理PQ节点和PV节点:根据给定的节点参数矩阵,对PQ节点和PV节点进行处理。对于PQ节点,根据节点注入有功和无功功率计算节点注入功率;对于PV节点,根据节点注入有功功率和电压幅值计算节点注入功率
2025-07-27 15:05:58 907KB
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仅限atlas copco 工具使用
2025-07-25 13:38:50 31.05MB
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在材料科学领域,织构分析是一项重要的研究方法,它用于理解和描述晶体材料中晶粒取向的分布。Textool是一款经典的织构分析软件,广泛应用于金属、半导体等材料的晶体结构分析。本压缩包文件“经典织构分析软件textool-欧拉角与米勒指数相互转换”包含了关于如何使用Textool进行欧拉角与米勒指数转换的相关资源。 欧拉角是描述晶体晶粒取向的一种常见方式,通常由三个角度(φ1、θ、φ2)组成,分别对应于晶体相对于标准参考系的旋转。欧拉角在材料科学中用于量化晶体的定向分布,是分析材料织构的基础。 米勒指数则是用来标记晶体表面或平面的一种方法,它基于晶面的法线方向与坐标轴之间的夹角关系。对于三维晶体,米勒指数通常用三个整数(h, k, l)表示,这些指数与晶面的法线方向有特定的关系。 Textool软件提供了一个便捷的工具,允许用户在欧拉角和米勒指数之间进行相互转换,这对于理解织构数据、进行材料性能预测以及优化制造工艺等方面具有重要意义。通过这种转换,研究人员可以更好地理解材料的内部结构,并基于这些信息进行更深入的科学研究。 在实际操作中,用户可能需要将实验测量得到的欧拉角数据转换为米勒指数,以便分析材料的晶体学特性;反之,如果已知材料的某些特定米勒指数面,也可以通过转换来确定其对应的晶体取向。Textool的这一功能使得数据处理更为直观和高效。 此外,Textool还可能包含其他高级功能,如织构图的绘制、统计分析、材料模型建立等。这些工具可以帮助研究人员快速地解析材料的微观结构,为材料的设计和改进提供关键信息。 "经典织构分析软件textool-欧拉角与米勒指数相互转换"这个资源对于材料科学家和工程师来说是非常有价值的,它提供了一个强大的工具,能够帮助他们更准确地理解材料的晶体结构和织构特性。通过熟练掌握Textool的使用,可以提升研究效率,推动新材料的研发和应用。
2025-07-11 21:29:36 3.65MB
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最近开发推拉流直播服务,测试工具一直不太趁手,所以自己开发一个Android推拉流测试工具,通过更新地址测试推拉流是否正常。携带相关日志。
2025-07-07 17:32:18 25.07MB android
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在当今科技发展日新月异的背景下,计算机视觉作为人工智能的重要分支,在工业自动化、质量检测、医疗成像等领域扮演着至关重要的角色。计算机视觉技术的应用离不开强大的软件支持,而在这其中,HALCON凭借其强大的功能、稳定性和良好的集成性,成为了工业视觉领域中的佼佼者。本文将详细解析由C#与HALCON联合开发的视觉通用框架源码,这个框架在缺陷检测和定位上具有非常重要的应用价值。 HALCON是一个功能强大的机器视觉软件库,它提供了从图像获取、处理到分析、模式识别的全套工具。在HALCON的辅助下,开发者可以高效地构建出复杂的视觉系统。C#作为一种高级编程语言,以其简洁易读和高效的执行能力在开发中占有一席之地。将C#与HALCON结合起来,不仅可以发挥两种技术各自的优势,还可以大大提升开发效率和程序的可维护性。 视觉通用框架源码是基于HALCON开发的,它主要针对的是工业产品中常见的缺陷检测与定位问题。框架通过提供一系列可复用的模块和接口,使得开发者能够根据不同的应用需求,快速搭建起相应的视觉检测系统。这样不仅可以大大缩短产品开发周期,还可以降低开发难度和成本。 从文件列表中可以看出,源码的文档资料齐全,不仅有详细的Word文档介绍框架的使用方法和开发指南,还包含了HTML格式的文件,这可能是一个在线帮助文档或者演示示例。此外,还有一系列的JPG图片文件,这些可能是在开发过程中的一些截图或结果展示,以及一个.txt文件,这个文件中可能包含对源码更深入的解析和讨论。 该视觉通用框架源码的一个显著特点就是“拉控件式”的开发方式。这种方式允许开发者通过简单的拖拽控件来实现复杂的视觉处理流程,极大地降低了视觉系统开发的技术门槛。即使是对于那些缺乏深入视觉算法知识的程序员,也能够利用该框架快速构建出满足需求的视觉系统。 在缺陷检测和定位方面,该框架必然内置了多种图像预处理、特征提取、模式识别的算法。这样,开发者只需要关注于业务逻辑的实现,而不需要从头开始编写这些复杂的算法。这些算法能够针对各种类型的缺陷进行自动检测,并提供准确的定位信息,从而帮助生产人员及时发现并解决产品质量问题。 HALCON软件的强大之处还在于其丰富的图像处理功能和高效的计算性能。它不仅支持多种工业相机和接口,还提供了强大的图像处理和分析算法库。因此,该框架在实现缺陷检测、测量、识别和分类等功能时,能够保证处理速度和准确性。 在实际应用中,这个框架可以广泛应用于电子制造、汽车零部件生产、包装印刷、医药检测等诸多行业。通过对产品外观进行实时监控,系统能够自动检测出产品存在的划痕、凹坑、色差等缺陷,并对缺陷进行标记或分类统计,从而为生产质量控制提供可靠的数据支持。 由C#联合HALCON开发的视觉通用框架源码,提供了一套完整的视觉检测解决方案,它不仅简化了视觉系统的开发流程,还提供了强大的图像处理和分析能力,能够大幅提高工业视觉检测的效率和准确性,具有很高的应用价值和市场潜力。
2025-07-04 09:49:08 684KB
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内容概要:本文详细介绍了如何使用Flac3d软件进行锚杆拉拔试验的模拟。首先,通过合理的块体建模,确保模型能够准确反映实际工程环境。然后,精确设置锚杆的各项参数,如位置、长度、直径等,以确保模拟的真实性。接着,通过设置监测点,实时获取并记录锚杆在拉拔过程中的轴向力变化,从而分析锚杆的拉拔性能。此外,文中还提供了许多实用技巧,如避免边界效应对结果的影响、选择合适的接触面参数等。最后,强调了后处理步骤的重要性,包括查看应力云图、导出数据进行进一步分析等。 适合人群:从事岩土工程领域的研究人员和技术人员,尤其是那些希望利用数值模拟手段提高工作效率的人。 使用场景及目标:适用于需要评估锚杆锚固效果和承载能力的实际工程项目。通过模拟,可以在实验前预估可能的结果,减少实验成本和时间消耗,同时为实际施工提供理论依据和支持。 其他说明:文中不仅提供了详细的代码示例,还分享了许多实践经验,帮助读者更好地理解和掌握Flac3d在锚杆拉拔试验模拟中的应用。
2025-06-22 23:08:50 463KB
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StreamNode-GB28181(原StreamNode)说明 此项目终止公告 由于完全重构了AKStream项目,StreamNode的所有功能已被AKStream覆盖,并且AKStream实现更稳定更高效,因此终止此项目 欢迎使用AKStream 开源地址 简介 本项目是基于ZLMediaKit的流媒体控制管理接口平台,支持RTSP,GB28181的设备拉流与推流控制,GB28181部分支持PTZ控制。 支持跨平台特性,已测试操作系统有CentOS,Ubunut,Raspbain(ARM嵌入式树莓派操作系统),Windows10,MacOS Big Sur等操作系统,均可正常使用。 提供对ZLMediaKit的集群实现,提供不同服务器、不同操作系统下的ZLMediaKit能保持同一种操作方式与输出规范。 Wiki已开通,具体使用说明请详细参考Wiki中的内容 感谢热心网友(lin
2025-06-16 10:58:00 1.38MB mediaserver rtspserver gb28181 zlmediakit
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当Peccei-Quinn(PQ)机制是通过d = 5有效算符L'H〜NRϕ在单环水平上生成的,它们是狄拉克中微子质量背后的一种。 在这种设置中,PQ对称性保证了这样一个有效算子的单环实现,通过禁止其树级实现产生的贡献,为狄拉克中微子质量做出了重要贡献。 一回路中微子质量图中的所有介体都可以通过PQ对称性破坏产生的残余ZN对称性来稳定,从而在轴突区域之外形成暗区,并导致混合轴突-WIMP暗物质场景。
2025-06-07 20:27:08 320KB Open Access
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本项目旨在通过RTSP协议获取摄像头预览流,并在RK3568开发板上进行人脸识别与姿态识别等处理。由于RTSP协议通常使用H.264/H.265压缩格式,解码后的视频数据需要转换为适合处理的格式(如NV21)。为了满足实时性需求,我们选择FFmpeg作为解码工具,但遇到了解码性能不足、卡顿、掉帧等问题。经过分析,发现Java层解码效率较低,转码过程中产生较大的延迟,影响了预览流畅度。因此,项目中优化了FFmpeg解码过程,采用多线程处理,分离拉流、解码和渲染,使用时间戳控制帧的显示顺序,并增加了队列管理以清理过期帧,确保解码连续性和渲染流畅度。此外,还解决了在不同分辨率下性能瓶颈,提升了在高分辨率下的帧率表现。最终,目标是实现低延迟、高效的视频流处理,满足实时人脸识别与姿态检测需求。
2025-06-06 10:52:07 161.8MB android rtsp h264 nv21
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Axure中制作下拉多选框多选器:设计下拉框,点击后弹出选项列表,支持多选。选中项以标签形式展示于框上,只显示最新选择的选项,多个在后面显示+n,可点击标签内的删除按钮取消选择。利用中继器实现动态选项展示与选中状态管理,提升交互体验与灵活性。
2025-05-24 10:35:26 287KB axure 下拉多选 下拉选择
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