联合分析球状颗粒Mie散射特性：Lumerical FDTD与Matlab的互补应用研究,Lumerical FDTD与Matlab联合分析球状颗粒的Mie散射特性 ,Lumerical FDTD; Matlab; 球状颗粒; Mie散射特性,Lumerical-Matlab联合分析Mie散射特性 球状颗粒的Mie散射特性是光学和光子学领域研究中的重要内容。Mie散射理论提供了一种精确计算光与均匀球形颗粒相互作用的方法。为了更好地理解和研究这一特性，研究者们倾向于采用多种计算工具和软件进行联合分析。在这些工具中，Lumerical FDTD和Matlab是两个非常重要的工具。 Lumerical FDTD是一种基于有限差分时域(Finite-Difference Time-Domain, FDTD)方法的光学模拟软件。它能够模拟复杂结构对光波的影响，包括波的传播、散射、反射和折射等现象。FDTD方法的优势在于能够直接计算电磁场在时域中的变化，因此能够模拟光与物质相互作用的瞬态过程。 Matlab是一种广泛使用的高性能数值计算和可视化软件。它提供了强大的数学计算功能，能够进行矩阵运算、数据拟合、信号处理、图像处理等多个领域的应用。在光散射的研究中，Matlab通常用于数据分析、后处理以及算法开发。 当我们将Lumerical FDTD与Matlab联合使用时，可以在FDTD软件中进行光与球状颗粒相互作用的数值模拟，得到散射场的空间分布和时域信息。然后，可以将模拟得到的数据导出到Matlab中进行后处理，如绘制散射效率、角度分布等散射特性曲线，以及进行进一步的数据分析和算法开发。 球状颗粒的Mie散射特性研究在多个领域都有应用价值。例如，在大气科学中，研究大气中悬浮颗粒的散射特性对于理解云层形成和大气辐射传输具有重要意义。在材料科学中，研究微粒在不同波长下的散射特性有助于材料的光学设计和性能评估。在生物医学工程中，研究细胞和组织对光的散射特性对于光学成像和诊断技术的发展也非常重要。 为了实现Lumerical FDTD与Matlab的联合分析，研究者需要熟悉两个软件的基本操作和接口编程。例如，通过编写脚本程序，可以自动化数据的导出和导入过程，从而提高研究效率。此外，为了确保联合分析的准确性，还需要对模拟结果进行校验和验证。 通过联合分析球状颗粒的Mie散射特性，研究者可以更深入地了解光与物质相互作用的物理过程，为相关领域的技术开发和应用研究提供理论依据和技术支持。

利用Matlab与COMSOL模拟的粗糙表面裂缝模型：多领域应用研究及裂隙生成代码附送,利用Matlab和COMSOL生成粗糙表面裂缝模型 生成不同粗糙度的随机表面，可用于CO2驱油与封存研究，驱替煤层气研究，两相流规律研究等 附送裂隙生成代码，相关参考文献 ,Matlab; COMSOL; 粗糙表面裂缝模型; 不同粗糙度随机表面生成; CO2驱油与封存; 驱替煤层气; 两相流规律研究; 裂隙生成代码; 参考文献,Matlab与COMSOL模拟粗糙表面裂缝模型：多应用场景下的两相流与驱替研究

内容概要：本文详细探讨了如何基于Matlab使用模型预测控制（MPC）算法实现车辆轨迹跟踪。首先介绍了MPC的基本概念及其在处理约束优化问题方面的优势，然后阐述了在Matlab中建立车辆动态模型的方法以及如何利用Matlab的预测控制工具箱设计MPC控制器。接着，文章讲解了将MPC控制器与车辆动态模型结合的具体步骤，包括设置期望轨迹、获取车辆当前状态、计算最优控制输入等。最后，提供了一个简单的Matlab代码片段，展示了MPC算法在车辆轨迹跟踪中的基本实现流程，并讨论了未来的发展方向。 适合人群：从事自动驾驶技术研发的工程师和技术爱好者，尤其是对MPC算法和Matlab有初步了解的研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解MPC算法在车辆轨迹跟踪中的应用，掌握Matlab环境下MPC控制器的设计与实现方法的技术人员。目标是提高车辆轨迹跟踪精度，优化自动驾驶控制系统。 其他说明：文中提供的代码仅为示例，实际应用中还需考虑更多复杂因素，如系统约束、优化目标设定、模型精确度等。

内容概要：本书《Agentic Design Patterns》系统介绍了构建智能AI代理系统的核心设计模式，涵盖提示链、路由、并行化、反思、工具使用、规划、多代理协作、记忆管理、异常处理、人机协同、知识检索（RAG）、代理间通信等关键技术。通过结合Google ADK等实际代码示例，深入讲解了如何构建具备自主决策、动态适应与容错能力的智能体系统，并强调了在金融、医疗等高风险领域中责任、透明度与可信度的重要性。书中还探讨了大模型作为推理引擎的内在机制及其在代理系统中的核心作用。; 适合人群：具备一定AI和编程基础的研发人员、系统架构师、技术负责人，尤其是从事智能系统、自动化流程或AI产品开发的1-3年经验从业者；对AI代理、多智能体系统感兴趣的进阶学习者也适用。; 使用场景及目标：① 掌握如何设计高效、可靠、可扩展的AI代理系统；② 学习在复杂任务中应用并行执行、错误恢复、人机协同等关键模式；③ 理解大语言模型作为“思维引擎”的工作原理及其在智能体中的角色；④ 构建适用于金融、客服、自动化运维等现实场景的鲁棒AI系统。; 阅读建议：本书以实践为导向，建议读者结合代码示例动手实操，尤其关注ADK框架下的代理构建方式。学习过程中应注重理解设计模式背后的原则而非仅复制代码，并思考如何将这些模式应用于自身业务场景中，同时重视系统安全性、伦理规范与工程稳健性。

基于深度强化学习算法的电力市场决策建模：DDPG策略在发电商竞价中的应用研究,基于深度强化学习算法的电力市场竞价策略建模程序代码研究——深度探索DDPG在发电商竞价决策中的应用,基于Agent的电力市场深度决策梯度(深度强化学习)算法建模程序代码 基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的电公司竞价策略研究 关键词：DDPG 算法 深度强化学习 电力市场 发电商 竞价 ,DDPG算法;深度强化学习;电力市场;发电商;竞价,基于DDPG算法的电力市场深度决策建模程序代码 在电力市场中，竞价策略对发电商的利润和市场的整体效率具有重要影响。近年来，随着深度强化学习算法的发展，发电商竞价策略的研究进入了一个新的阶段。深度强化学习算法，尤其是深度确定性梯度策略（DDPG），在处理连续动作空间的复杂决策问题时表现出了独特的优势。本研究旨在探讨DDPG策略在电力市场发电商竞价中的应用，通过构建基于DDPG的竞价模型，实现在动态变化的电力市场环境下，发电商的最优竞价策略。 深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优点，能够处理高维状态空间和动作空间的决策问题。在电力市场中，发电商需要根据市场的实时供需情况、竞争对手的行为、成本信息等多维信息做出决策，这为深度强化学习提供了良好的应用场景。DDPG算法通过使用深度神经网络来近似策略函数和价值函数，能够处理连续动作空间，并通过与环境的交互来学习最优策略。 在电力市场竞价模型中，发电商需要决定在每个时段提供多少电能以及相应的报价。一个有效的竞价策略能够帮助发电商在满足市场需求的同时最大化其利润。DDPG算法通过构建一个智能体（Agent），使其在与电力市场环境的交互中学习到最优的竞价策略。智能体通过经验回放和目标网络技术来稳定学习过程，并采用actor-critic架构来平衡探索和利用。 研究中，发电商的竞价模型考虑了市场电价的波动、发电商的成本结构、竞争对手行为等因素，通过模拟电力市场环境的动态变化，评估DDPG算法在不同场景下的性能。实验结果表明，基于DDPG算法的竞价策略能够在复杂的市场环境下实现高效的资源分配和利润最大化。 此外，本研究还对DDPG算法在电力市场竞价中的应用进行了深入的分析，探讨了算法参数的调整对策略性能的影响，以及如何提高算法的稳定性和收敛速度。研究成果不仅为发电商提供了一种新的竞价策略设计方法，也对电力市场运营机构和监管机构提供了决策支持，帮助其更好地理解和预测市场参与者的行为。 研究成果的文档包括了对DDPG算法理论基础的介绍、电力市场竞价环境的建模、算法实现的具体步骤、实验设计和结果分析等部分。此外，还提供了相关程序代码的实现细节，为其他研究者或实际操作者提供了可复现的研究成果和实践指导。 电力市场竞价模型和策略的研究对于提升电力市场运行效率、促进清洁能源的消纳、保障电力系统的稳定运行具有重要意义。随着深度强化学习技术的不断进步，未来在电力市场中的应用前景将更加广阔，值得进一步深入探索。

内容概要：本文详细探讨了风电调频、储能调频及风储联合调频在无穷大电力系统中的应用。首先介绍了风电调频技术，如通过下垂控制和虚拟惯性控制来应对风力发电的间歇性和不稳定性，确保电网频率的稳定。接着讨论了储能调频的作用，特别是利用超速减载策略在不同频率状态下进行充放电操作，以平衡电网供需。最后阐述了风储联合调频的优势，即通过风电场和储能系统的协同工作，提高频率调节效率和灵活性。文中还提到了几种具体的风电并网系统模型（如三机九节点系统和四机两区系统），并展望了风储联合调频技术的发展前景。 适合人群：从事电力系统研究的技术人员、风电及储能领域的工程师、对新能源调频技术感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解风电调频、储能调频及其联合应用的研究人员和技术开发者，旨在提升对电力系统频率稳定性的理解和掌握。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还涉及具体的应用案例和技术细节，有助于读者全面了解相关技术和未来发展方向。

基于GADF+Transformer算法的轴承故障诊断模型及应用研究，包含格拉姆角场及多类变换二维图像技术实现代码全解析。,基于GADF+Transformer的轴承故障诊断模型，附说明文件及相关lunwen，代码一定能跑通，有格拉姆角场GADF，小波变DWT还有短时傅立叶变STFT多种转二维图像的方式 ,核心关键词：GADF+Transformer；轴承故障诊断模型；附说明文件；代码；格拉姆角场GADF；小波变换DWT；短时傅立叶变换STFT；转二维图像。,GADF-Transformer轴承故障诊断模型：代码可运行，多法转二维图像

高压直流电源广泛应用于医用X射线机，工业静电除尘器等设备。传统的工频高压 直流电源体积大、重量重、变换效率低、动态性能差，这些缺点限制了它的进一步应用。而高频高压直流电源克服了前者的缺点，已成为高压大功率电源的发展趋势。本文对应用在高输出电压大功率场合的开关电源进行研究，对主电路拓扑、控制策略、工艺结构等方面做出详细讨论，提出实现方案。

内容概要：本报告由《智能体技术和应用研究报告（2025年）》编制，详细探讨了智能体技术的发展现状、关键技术、产业应用、问题挑战和发展建议。智能体作为大模型的原生应用形态，能够将模型能力转化为任务执行能力，加速行业数字化转型和智能化升级。报告指出，智能体具备科研和应用双重价值，能够推动基础理论创新和跨学科融合，同时显著提升各行业效率。关键技术方面，涵盖模型多维能力、全局规划、工具调用和通信协议，确保智能体在复杂环境中高效运行。产业应用方面，智能体已广泛应用于电信、制造、金融、政务等多个领域，推动降本增效和创新发展。问题挑战部分讨论了认知规划能力不足、应用场景创新不足、安全伦理等问题。发展建议部分提出加强大模型攻关、促进多领域落地应用、引导智能体对齐人类价值偏好，以实现智能体技术的可持续发展。 适合人群：具备一定技术背景的研究人员、工程师和企业决策者，特别是关注人工智能和智能体技术发展的专业人士。 使用场景及目标：①了解智能体技术的发展趋势和关键技术；②掌握智能体在各行业的应用案例和实践经验；③识别智能体技术面临的挑战和应对策略；④探索智能体技术的未来发展方向和政策建议。 阅读建议：本报告内容详尽，涵盖智能体技术的多个方面，建议读者根据自身需求选择性阅读。对于希望深入了解智能体技术的读者，建议重点阅读关键技术和发展建议部分；对于关注行业应用的读者，建议重点阅读产业应用部分。

为提高电力系统中故障诊断的效率，文中基于人工智能技术，开发了一套电力系统故障诊断系统。该系统利用人工智能技术中的深度置信网络，采用先预训练和微调参数的方式构建了电力系统故障诊断模型。搭配网络系数约束和网络平滑约束，以便突出连接矩阵中部分重要的连接，以辅助限制波尔兹曼机抓住暂态故障的局部特征，提高故障识别能力。测试表明，本系统能够准确识别电力系统中设备故障的种类，评估准确率较高，具有较强的时间优势，能有效推进电网信息化的发展。