内容概要：本文档详细介绍了基于列约束生成法(CCG)的两阶段鲁棒优化问题求解方法及其在MATLAB环境下的具体实现。文档不仅提供了详细的代码解析，还涵盖了主问题和子问题的求解过程，以及CCG迭代的具体步骤。文中通过具体的算例展示了CCG算法的应用，并讨论了不确定性和约束条件的处理方法。此外，文档还强调了代码的可读性和良好的编程习惯，如合理的变量命名和详细的注释。 适合人群：对优化理论感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是希望深入了解两阶段鲁棒优化和CCG算法的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决带有不确定性的复杂优化问题的场景，帮助读者掌握CCG算法的基本原理和实现技巧，提高解决实际问题的能力。 其他说明：文档提供的代码和实例非常适合初学者学习和实践，同时也为进阶研究提供了有价值的参考资料。

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地区：全国都有。时间：近半年的都有，之前的需要查数据库。数据来源：百度慧眼 数据形式：含坐标的CSV点数据；SHP数据；TIFF栅格数据；多种数据形式可选。任意精度，10，30，50m均可。 价格：市为单位，每天有24个时间点。数据格式不同价格不同。 用途：城市/街道活力，人口统计，选址分析，商圈分析，活力分析等等。

两级式光伏储能系统MPPT与双向DCDC控制仿真研究（适用于Matlab2018及以上版本）,基于两级式结构的MPPT与储能控制Simulink仿真：双向DCDC变换器实现负载电压恒定与MATLAB 2018兼容,光伏储能 mppt simulink仿真 两级式结构，前级mppt，后级储能控制 采用双向dcdc 变器控制 当光照较低时放电，较高时充电，维系负载电压恒定 兼容matlab2018以上版本 ,光伏储能; MPPT; Simulink仿真; 两级式结构; 双向DCDC变换器控制; 恒压充电。,基于Simulink仿真的两级式光伏储能系统：MPPT控制与双向DCDC变换器应用

光储充交直流三相并网 离网系统 基于Matlab三相光伏储能充电桩（光储充一体化） 关键词：光伏大功率 储能 充电桩 LLC 电池 并网PQ控制 SPWM 恒压 恒流充电 提供两个仿真可对比看效果，如图一，二。 点击“加好友”可先看波形效果细节 1、光伏，功率600kW，采用电导增量法 2、储能系统 采用双向DCDC，buck-boost变器，采用电压外环，电流内环，稳定母线电压800V。 3、并网逆变器采用PQ控制，交流系统 含220V大电网，LC滤波器，采用SPWM调制 4、三组充电桩采用全桥LLC结构，输入800V左右，恒压输出350~480V，恒流输出100A~300A效果好（恒流设置越小达到稳定的时间越长，理论可以设0A空载运行），额定功率120kW，开关频率60k。 充电桩可设置不同工况运行。 具备恒流切恒压功能。 注：仿真运行时间很长，超过半小时，这是为了能满足LLC离散运行要求，把powergui设置的很小，导致运行时间很长，加上LLC仿真特性造成的。 可提供仿真使用、参考资料

Abaqus混凝土框架拟静力试验模拟：详细建模过程与两种子程序应用,Abaqus混凝土框架拟静力试验模拟：详细建模过程与两种子程序应用,Abaqus一层一跨混凝土框架拟静力试验模拟详细建模过程 Abaqus梁单元+两种子程序 1、Abaqus梁单元＋子程序（PQFiber- UConcrete02+UStee102 ) 2、Abaqus梁单元＋子程序（iFiberLUT- iConcrete05+iSteel05） 附模型文件和两个子程序文件以及使用说明文件 ,核心关键词： Abaqus建模; 混凝土框架; 拟静力试验; 详细建模过程; 梁单元; PQFiber-UConcrete02; UStee102; iFiberLUT; iConcrete05; iSteel05; 模型文件; 子程序文件; 使用说明文件。,Abaqus混凝土框架拟静力试验建模详解：梁单元+双子程序应用

对天发誓，该IAR工程下载到芯片之后，按照说明中的配置，即可成功。 1、该程序在STM8S103F3P6最小化板上调试成功，PC3，PC6为一路互补PWM,PC4和PC7为一路PWM,均是互补PWM外加死区时间控制。 2、该程序的仿真时，请在点击仿真下载后，选择IAR菜单ST-Link，选择Option Bytes，配置AFR0和AFR7如图片中的一样。 3、该程序为IAR环境，寄存器配置。

MCship船舶数据集是一个面向深度学习目标检测领域的大型数据集，它包含了大量的船舶图像数据，非常适合用于训练目标检测模型，尤其是基于YOLO（You Only Look Once）算法的模型。该数据集共有7996张图片，涵盖了民用船舶和军舰两种类型，每张图片都经过精心标注，包括边界框和船级标签，这些标签以xml格式保存。 在使用MCship船舶数据集进行模型训练前，需要将XML格式的标签转换为YOLO算法所需的格式。YOLO格式要求每行代表一个对象，包含类别ID和对象位置信息（中心点坐标、宽度和高度），这些数值都是相对于图像尺寸归一化后的浮点数。这一转换过程通常涉及编写相应的数据转换脚本，该脚本可以解析XML中的边界框和类别信息，并将其转换为YOLO所需的格式。 使用MCship数据集训练YOLO模型进行船舶检测和细粒度分类时，会面临几个挑战。不同类别船舶的船型非常相似，导致类间差异很小，这增加了模型的分类难度。由于视点变化、天气条件变化、光照变化、尺度变化、遮挡、背景杂乱等因素，同一类别的船舶在不同图片中可能呈现出很大的差异，这也为模型的准确检测带来挑战。 在深度学习目标检测中，YOLO算法以其高效和快速著称，适用于实时系统。YOLO系列算法包括YOLOv5、YOLOv8等多种版本，其中不同的版本有不同的特性。YOLOv5是目前应用较为广泛的一个版本，它将目标检测任务转化为一个回归问题，直接在图像上预测边界框和类别的概率。YOLOv8则是在YOLOv5的基础上进一步优化，提高了检测速度和准确率。 为了训练一个有效的模型，数据集准备是关键步骤。数据准备包括数据预处理、划分训练集和测试集、转换标注格式等。在准备过程中，还需要注意数据的多样性和平衡性，以确保模型的泛化能力。此外，为了提高模型性能，可以在训练过程中采用数据增强技术，如随机裁剪、旋转、颜色调整等，这能够帮助模型学习到更多特征，提高其对复杂场景的应对能力。 在模型训练后，还需要对模型进行评估，常用的评估指标包括准确率、召回率、mAP（mean Average Precision）等。通过这些指标可以评估模型在不同类别的船舶检测上的性能。此外，为了进一步提升模型效果，可以采用一些优化策略，如调整模型参数、使用迁移学习等。 MCship船舶数据集对于推动基于YOLO算法的目标检测技术在特定场景中的应用具有重要价值。通过利用这一数据集，研究人员和工程师可以开发出更加高效准确的船舶检测系统，为相关领域的发展做出贡献。

本资源内容概要: 这是基于51单片机的两路数码管显示交通灯设计,包含了电路图源文件（Altiumdesigner软件打开）、C语言程序源代码（keil软件打开）、元件清单（excel表格打开）。 本资源适合人群： 单片机爱好者、电子类专业学生、电子diy爱好者。 本资源能学到什么： 可以通过查看电路学习电路设计原理，查看代码学习代码编写原理。 本资源使用建议： 建议使用者需要具备一定电子技术基础，掌握一些常用元器件原理，例如三极管、二极管、数码管、电容、稳压器等。了解C语言基础设计原理，能看懂基础的电路图，具备一定的电路图软件使用能力。

IEEE 39节点暂态模型详解：涵盖Simulink与PSCAD仿真，包含标准系统数据和发电机模型，支持多种分析功能，适用于新手快速入门。,IEEE39节点暂态模型，包括simulink与PSCAD两类仿真模型。 （运行时先运行m文件） IEEE39节点标准系统，标准算例数据，电源采用发电机模型，更能考虑完备暂态响应。 适合新手学习所用，减少搭建模型时间。 直接运用。 可以进行频率分析、短路分析，自加风机光伏等，无功补偿，调频调压等等。 仿真具体模型如下图所示: ,IEEE39节点暂态模型; Simulink与PSCAD仿真; 运行m文件; 标准算例数据; 电源发电机模型; 完备暂态响应; 新手学习; 减少搭建模型时间; 频率分析; 短路分析; 自加风机光伏; 无功补偿; 调频调压。,IEEE 39节点暂态模型：Simulink与PSCAD仿真实践指南