ANSYS LS-DYNA: 快速建模与高效损伤模拟的台阶爆破模型教程 详细涵盖视频教程内容、建模思路与操作优化，轻松掌握LS-DYNA中台阶爆破模型的快速修改技巧，精确进行模型堵塞与炸药设置，快速调整云图后处理操作，以及有效输出损伤体积与时程曲线数据。,ANSYS LS-DYNA台阶爆破模型快速建模及损伤模拟教程的课程说明 1.视频介绍了台阶爆破模型的建模思路及操作。 2.介绍如何快速修改（不需要重新建模划分网格）台阶爆破模型的堵塞长度、炸药长度、空气间隔装药方式、不耦合系数、孔排间距、孔间孔内延期时间等。 3.详细的后处理操作，如何去调整云图，输出损伤体积，输出时程曲线数据。 ,关键词：ANSYS LS-DYNA；台阶爆破模型；快速建模；损伤模拟；建模思路；操作；修改；堵塞长度；炸药长度；空气间隔装药；不耦合系数；孔排间距；孔间孔内延期时间；后处理操作；云图调整；损伤体积输出；时程曲线数据输出,"ANSYS LS-DYNA爆破模型快速建模与损伤模拟教程"

基于改进麻雀搜索算法的MPPT追踪控制：全局优化与局部寻优的双重策略研究,利用麻雀搜索算法的优化方法与实现：改进的MPPT追踪控制技术,利用改进的麻雀搜索算法实现部分遮光光伏MPPT追踪控制，在原有的SSA算法公式中，为了避免算法后期导致MPPT的较大幅度振荡，在发现者公式中加入线性递减因子。 为了使算法不至于收敛太快以至于追踪不到全局最优解，修改加入者位置更新公式，加入随机数矩阵使得位置更新过程更加随机化，同时为了使算法后期进行局部寻优，在加入者位置更新公式中同样加入了线性递减因子，以减小算法后期的位置变化范围，提高算法的搜索精度。 提供操作视频，参考文献和仿真模型，matlab2018b以上版本可以打开 ,核心关键词：麻雀搜索算法; MPPT追踪控制; 线性递减因子; 位置更新公式; 随机数矩阵; 操作视频; 参考文献; 仿真模型; Matlab2018b以上版本。,基于改进麻雀搜索算法的光伏MPPT追踪控制研究：引入线性递减因子与随机数矩阵优化

1.领域：matlab，Bayesian贝叶斯全局优化 2.内容：基于高斯过程的Bayesian贝叶斯全局优化matlab仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于Bayesian贝叶斯全局优化编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

利用TEM，EBSD和X射线衍射技术研究了Al-Mg-Si-Cu合金在热轧和冷轧过程中的组织，组织和力学性能的变化。 结果表明，热轧后形成亚晶界和<110> // RD纤维织构有利于合金伸长率的提高。 <110> // RD纤维和γ纤维的剪切织构在热轧过程中占主导地位，而冷轧过程中的主要织构是β纤维的轧制织构。 β纤维和τ纤维的纹理成分被识别为冷轧过程中的两种主要纹理成分，随着变形的增加，黄铜成分{011} <211>转变为高斯成分{011} <100>。

针对目前混沌优化算法寻优速度慢的问题, 论证了Tent 映射的优越性, 并结合模式搜索法, 构造了一种搜
索速度较快的混合优化算法. 该算法能够搜索全局最优解, 并具有较快的搜索速度. 通过算例验证了该方法的可行性
和Tent 映射的应用前景.

这个简化的Matlab演示代码展示了如何使用Hybrid Firefly –遗传算法解决全局优化问题。 此混合算法是混合萤火虫–遗传算法的简化版本，旨在解决Zervoudakis K.，Tsafarakis S.，Paraskevi-Panagiota S.（2020）提出的一种新的混合萤火虫–遗传算法，用于解决离散产品线设计问题。最佳产品线设计问题。 在：Matsatsinis N.，Marinakis Y.，Pardalos P.（eds）学习和智能优化中。 LION2019。计算机科学讲座，第11968卷。ChamSpringer。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-38629-0_23

matlab求导代码MultilevelCoordinateSearch 这是（MCS）的实现，这是Waltraud Huyer和Arnold Neumaier的算法，用于在可能有界的域上进行全局最小化。 在中，MCS在非商业算法中得分最高。 该实现是原始文档的“新鲜”实现，而不是基于所提供的Matlab代码。 状态：正在进行中。 直到完成为止（如果有的话），请检查我的。

GODLIKE (Global Optimum Determination by Linking and Interchange Kindred Evaluators) 是各种基于种群的全局优化方案的泛化。 此外，它只需添加额外的目标函数即可处理单目标和多目标优化。 GODLIKE 使用遗传算法、差分进化、粒子群优化和自适应模拟退火算法的相对基本实现来解决优化问题。 其强大之处在于，这些不同的算法同时运行（链接），并且每个种群的成员之间有时也会互换（互换），以减少收敛到局部极小值的机会。 它主要是为了提高鲁棒性，而不是效率，因为它通常需要比任何单独的算法更多的函数评估。 它还旨在消除每次遇到优化问题时对这些算法进行微调的需要，并概括优化本身（它既是单目标优化器又是多目标优化器），并生成要使用的简单图在快速报告等中 基本示例： （单目标） % 扩展 Rosenbrock 函数罗森 =

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