AVL Cruise是一款强大的汽车动力系统仿真工具,专用于评估汽车的燃油经济性和排放性能。它在汽车行业的研发过程中起着至关重要的作用,特别是在车辆传动系统和发动机的设计与优化上。这款软件通过精确的数学模型,使得工程师能够在实际制造之前对车辆的性能进行预测和调整,从而提高效率并减少实验成本。 在“avl-Cruise自学教程(有两个整车实例教程)”中,用户可以深入学习如何使用AVL Cruise进行整车模型的构建和仿真。教程首先会介绍软件的基本界面和功能,包括如何导入和编辑不同的组件模型,如发动机、变速器、驱动轴等。接着,会详细阐述前驱车(自动挡)的实例,这通常涉及到以下几个关键步骤: 1. **模型建立**:创建车辆的基本架构,包括车身、底盘、动力总成等,同时设置各个部分的物理属性,如质量、惯量、几何尺寸等。 2. **发动机模型**:构建发动机模型,包括气缸数量、排量、燃烧特性等,同时设定燃油喷射和点火系统参数。 3. **传动系统模型**:设计变速器的换挡规律,配置离合器和差速器的工作特性,确保动力流畅传递。 4. **驾驶循环**:定义车辆的行驶工况,如UDC(Urban Dynamometer Cycle)或FTP(Federal Test Procedure)等,模拟真实路况下的驾驶行为。 5. **仿真设置**:设定仿真时间、步长等参数,确保计算精度和效率。 6. **仿真运行与结果分析**:执行仿真过程,观察并分析输出的性能指标,如燃油消耗、排放物浓度、速度曲线等。 7. **优化调整**:根据仿真结果对模型进行迭代优化,例如调整发动机控制策略、改善传动效率,以实现更好的性能。 这个自学教程包含了一个完整的实例,这对于初学者来说是非常宝贵的实践机会。通过逐步跟随教程,不仅可以掌握AVL Cruise的基本操作,还能了解汽车动力系统仿真中的关键概念和技术。同时,"说明.txt"文件可能提供了关于如何使用和理解教程的额外指导,帮助学习者更好地理解和应用所学知识。 AVL Cruise自学教程是一个全面且实用的学习资源,对于想进入汽车仿真领域或提升现有技能的专业人士来说,是一个不可多得的资料。通过深入学习和实践,你可以掌握汽车性能仿真技术,为你的职业生涯打开新的可能性。
2024-09-20 10:17:15 4.46MB Cruise 汽车仿真 整车模型 自学文档
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本案例属于热-结构耦合场分析问题,也属于旋转摩擦生热问题,选用耦合场三维六面体二十节点SOLID226单元进行分析,将角速度转换为切向位移载荷施加在铜块上。
2024-09-13 10:26:38 3KB ansysAPDL 摩擦生热 有限元仿真
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在本项目中,“Volve-field-machine-learning”是一个专注于利用机器学习技术分析北海Volve油田的公开数据集的实践案例。2018年,挪威石油公司Equinor出于促进学术和工业研究的目的,发布了这个丰富的数据集,为油气田的研究带来了新的机遇。这个数据集包含了与地下地质特征、油田运营及生产相关的各种信息,为研究人员提供了深入理解油气田开采过程的宝贵资源。 Volve油田的数据集涵盖了多个方面,包括地质模型、地震数据、井测数据、生产历史等。这些数据可以用于训练和验证机器学习模型,以解决诸如储量估计、产量预测、故障检测等油气田管理中的关键问题。通过机器学习,我们可以挖掘出隐藏在大量复杂数据中的模式和规律,从而优化生产决策和提高效率。 在探索这个数据集时,Jupyter Notebook被用作主要的分析工具。Jupyter Notebook是一款交互式计算环境,支持编写和运行Python代码,非常适合数据预处理、可视化和建模工作。用户可以在同一个环境中进行数据探索、编写模型和展示结果,使得整个分析过程更为直观和透明。 在这个项目中,可能涉及的机器学习方法包括监督学习、无监督学习以及深度学习。例如,监督学习可以用来建立产量预测模型,其中历史产量作为目标变量,而地质特征、井参数等作为输入变量;无监督学习如聚类分析可以用于识别相似的井或地质区域,以便进行更精细化的管理;深度学习模型如卷积神经网络(CNN)可以处理地震数据,提取地下结构的特征。 在Volve-field-machine-learning-main文件夹中,很可能包含了一系列的Jupyter Notebook文件,每个文件对应一个特定的分析任务或机器学习模型。这些文件将详细记录数据清洗、特征工程、模型选择、训练过程以及结果评估的步骤。通过阅读和复现这些Notebook,读者可以学习到如何将机器学习应用于实际的油气田数据,并从中获得对数据驱动决策的理解。 这个项目为油气行业的研究者和工程师提供了一个实战平台,通过运用机器学习技术,他们能够深入理解和优化Volve油田的运营,同时也为其他类似油田的数据分析提供了参考。随着大数据和人工智能技术的不断发展,这种数据驱动的决策方式将在未来的能源行业中发挥越来越重要的作用。
2024-09-10 15:22:37 7.93MB JupyterNotebook
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jstl所需要的两个jar包jstl.jar,和javax.servlet.jsp.jstl-1.2.1
2024-09-10 10:51:51 707KB jstl1.2 jstl.jar jstl-1.2.1
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unity加载卫星地球,离线/在线可选。本地离线加载需下载地图瓦片到本地,提供两种加载方式。 其中一种地图瓦片下载软件全能电子地图下载器,下载链接:https://download.csdn.net/download/w091253/89345685 此版本为注册版(提供内存注册机,由于采用了内存注入技术,部分杀毒软件会报毒。但绝不是病毒,请放心使用。)绝非破解版,保证软件功能未做修改!
2024-09-06 18:20:57 157KB unity
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来自LLH的ECEF 将观测点的LLH(经度、纬度、高度)和AIS信息的经纬度转换为ECEF,求出两点之间的距离。 如何使用 编译后输入“java ECEFfromLLH InputFile OutputFile 观测点经度观测点纬度观测点高度”并执行。
2024-08-31 19:31:17 2KB Java
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SpringCloud是中国IT教育品牌黑马程序员推出的一门高级微服务架构课程的实践项目压缩包,它包含了一个完整的demo工程,以及配套的两个数据库脚本:tb-user.sql和tb-order.sql。这个压缩包旨在帮助学习者深入理解和掌握SpringCloud的实战应用。 SpringCloud是一个全面的微服务解决方案集合,它为开发者提供了在分布式系统(如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话、集群状态等)中快速构建一些常见模式的能力。通过SpringBoot的简单约定和Java的易用性,SpringCloud快速上手并简化了微服务架构的实现。 在这个demo工程中,我们可以看到SpringCloud的核心组件被应用,例如: 1. **Eureka**:服务注册与发现,是SpringCloud的基础组件,它允许服务提供者注册自身,服务消费者发现并调用服务提供者。 2. **Zuul** 或 **Spring Cloud Gateway**:作为API网关,负责路由转发、安全过滤、限流等操作,是系统对外的统一入口。 3. **Hystrix**:断路器,防止服务雪崩,确保服务的稳定性和容错能力。 4. **Ribbon**:客户端负载均衡器,与Eureka配合,用于在消费服务时做负载均衡。 5. **Feign**:声明式服务调用,简化了服务之间的调用,使得调用像本地方法一样简单。 6. **Spring Cloud Config**:配置中心,可以集中管理和推送应用的配置,支持动态刷新。 7. **Spring Cloud Bus**:事件、消息总线,通常配合Config使用,实现配置的动态刷新。 8. **Spring Cloud Stream**:提供了消息驱动的应用模型,支持多种消息中间件,如RabbitMQ或Kafka。 数据库文件tb-user.sql和tb-order.sql则可能包含了课程中涉及的业务数据模型。tb-user可能用于存储用户信息,如用户名、密码、联系方式等,而tb-order则可能包含订单相关的数据,如订单号、用户ID、商品信息、价格等。这些数据库脚本可以帮助我们设置和初始化课程中的数据库环境,以便进行实战演练。 在学习这个压缩包的内容时,建议首先了解SpringCloud的各个组件和它们的作用,然后搭建开发环境,导入demo工程,根据项目结构理解各个模块的功能和交互。同时,执行数据库脚本创建表,并填充一些模拟数据。通过实际操作和调试,可以更深入地掌握SpringCloud的使用技巧和最佳实践。 这个SpringCloud教程的demo项目提供了一个完整的学习和实践平台,涵盖了微服务架构中的关键技术和流程,对于提升开发者在分布式系统设计和实现方面的技能具有很高的价值。通过学习和动手实践,你将能够构建出稳定、高效的微服务应用。
2024-08-30 15:11:51 112KB spring cloud 课程资源
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标题中提到的“可模拟的无证书的两方认证密钥协商协议”,结合描述中的“研究论文”,可以得知本文是一篇学术论文,作者们提出了一个新的密钥协商协议模型,该模型的特点是无证书(certificateless)且可模拟(simulatable),应用于两方认证(two-party authenticated)。无证书意味着该协议不需要传统的公钥证书来验证用户身份,这与传统的使用公钥基础设施(PKI)或基于身份的密码学(identity-based cryptography)有所不同。传统的PKI方法存在证书管理的负担,而基于身份的密码学有密钥托管问题(key escrow problem)。 关键词包括信息安全性、协议设计、无证书密码学、认证密钥协商以及可证明安全性。这些关键词为我们展示了文章的研究领域和主要内容。信息安全性涉及保护数据和信息免遭未授权的访问、使用、泄露、破坏、修改、检查、记录或破坏,而协议设计是指制定协议以实现特定目标的过程,本论文中的协议目标就是密钥协商。 无证书密码学(CLC)是近来引入的一种密码学分支,旨在缓解传统公钥密码体系和基于身份的密码体系的局限性。无证书密码学方案通常包括一个半可信的密钥生成中心(KGC),它负责为用户生成部分私钥,用户结合部分私钥和自己选择的秘密值生成完整的私钥,这样既避免了密钥托管问题,又简化了证书管理。 认证密钥协商协议(AKA)是一种密钥协商协议的增强版,它能够防止主动攻击。与普通的密钥协商不同,AKA通常需要确保参与方的身份是真实可信的。AKA协议在设计时需要考虑到安全性、效率和实用性。为了保证协议的可模拟性,作者们必须证明在标准的计算假设(如计算性Diffie-Hellman(CDH)和双线性Diffie-Hellman(BDH))下,协议是安全的。 在论文的引言部分,作者们首先介绍了密钥协商(KA)的重要性,它作为一种基础的密码学原语,允许两个或更多的参与方在开放网络上协商出一个秘密的会话密钥。每个参与方都可以加密消息,只有特定的其他参与方才能解密。然后,作者介绍了认证密钥协商(AKA)的概念,这种协议在协商密钥的基础上增加了防止主动攻击的功能。为了达到这一目的,AKA可以通过公钥基础设施(PKI)或者基于身份的密码体系实现。然而,正如之前提到的,它们各自有其局限性。 接下来,作者们提出了一个新的AKA协议的安全模型,这个模型使用了无证书密码学。在这个模型的基础上,他们进一步提出了一个可模拟的无证书两方认证密钥协商协议。该协议的提出,旨在解决传统模型的缺陷,并通过证明安全性来展示其实用性。协议仅需要每个参与方进行一次配对操作和五次乘法运算,因此效率和实用性都较高。 在协议的安全性方面,作者们强调了安全性证明是在标准计算假设下完成的,这表明该协议在理论上是安全的。CDH和BDH假设都是在密码学中常用的困难问题,用于保证协议在面对计算攻击时的健壮性。 作者们指出,其协议之所以被称为“可模拟”的,是因为它能够提供一定程度的模拟能力,模拟者可以在不知道私钥的情况下,模拟协议执行的某些方面。这种能力在密码学协议中是很重要的,因为它可以用于实现一些高级别的安全属性。 通过对以上内容的解读,我们可以理解到这篇论文的研究价值所在:它提出了一种结合了无证书密码学优势和认证密钥协商功能的新协议,并且证明了该协议在理论上是安全的,同时在实践中也是高效和实用的。这对于解决现有认证密钥协商方案中的一些问题,比如证书管理和密钥托管,提供了新的思路。
2024-08-29 16:33:01 236KB 研究论文
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逆向工程权威指南 上下两册完整超清版 这本书目前已经绝版了,是逆向安全工程师入门和进阶的必备书籍
2024-08-29 10:47:59 107.11MB
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在IT行业中,尤其是在移动应用开发领域,`uniapp`是一个非常重要的框架,它允许开发者用一套代码编写跨平台的应用程序,覆盖iOS、Android、H5等多个平台。本篇主要聚焦于利用uniapp来生成H5邀新海报,具体涉及的是通过`canvas`进行海报绘制以及整合邀请二维码的实现。 `canvas`是HTML5提供的一种强大的绘图工具,通过JavaScript语言可以直接在网页上绘制图形,包括文字、图片、线条等,非常适合用于动态生成个性化海报。在uniapp中,我们可以利用Vue.js的特性,结合uniapp的`canvas`组件,实现复杂的绘图操作。例如,我们可以根据用户信息动态绘制海报背景、头像、昵称、二维码等元素,使每一张海报都独一无二。 对于邀请二维码的生成,通常可以使用现有的二维码生成库,如`qrcode.js`,这是一个轻量级的JavaScript库,可以方便地将文本信息转化为二维码。在uniapp项目中,可以将这个库引入并封装为一个自定义组件,然后在canvas绘制完成后,将二维码图片渲染到海报的指定位置。这样,用户分享的海报不仅包含个性化的信息,还带有可以直接扫描加入的邀请码,大大提升了用户体验和转化率。 在实际开发过程中,需要注意以下几点: 1. **尺寸适配**:canvas的尺寸需要根据屏幕大小或者设计稿的比例进行设置,确保在不同设备上展示效果一致。 2. **图片加载**:在canvas绘制图片时,需要等待图片完全加载后再进行绘制,否则可能会导致图片绘制不完整或变形。 3. **性能优化**:大量的绘图操作可能会影响页面性能,因此需要合理规划绘图流程,避免不必要的重绘。 4. **兼容性处理**:虽然uniapp跨平台,但不同浏览器对canvas的支持程度可能不同,需要做好兼容性测试。 5. **数据处理**:用户信息和二维码内容需要经过合理的处理和加密,保证信息安全。 在压缩包文件“mg-h5hb”中,可能包含了实现这一功能的相关源代码、样式文件、图片资源等。开发者可以通过阅读这些文件,了解具体的实现细节,如canvas的绘图API使用、二维码生成组件的编写和调用、uniapp的组件通信方式等。通过学习和实践,可以提升uniapp项目中的复杂交互和动态内容生成能力。
2024-08-20 15:34:35 18KB uniapp
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