Darrieus风力涡轮机在分散式发电和城市安装中的应用正重新引起人们的兴趣。 过去，人们一直致力于开发一种高效的独立式Darrieus涡轮机，并为此进行了大量的研究。 尽管做出了这些努力，但与水平轴同类产品相比，这些垂直轴涡轮机的效率仍然较低。 涡轮机的当前结构及其固有特性限制了它们在低风速地区的应用，这已通过过去的研究在实验和计算上得到证实。 为了使它们能够在弱风中运行并扩展其运行性能，提出了一种新型的自适应Darrieus风力发电机（ADWT）设计。 混合式Darrieus Savonius转子具有可根据风速动态变化的Savonius转子直径，使风力涡轮机能够在大风时启动，高效运行和停机。 由于Savonius转子的尾流对组合转子的功率性能产生了深远的影响，因此对两个铲斗式Savonius转子在打开和关闭状态下的尾流进行了研究。 当前的研究旨在开发一个分析模型，以预测功率系数以及其他设计参数对拟议设计的影响。 公式化的分析模型使用python编码，并获得10 kW转子的结果。 对弦的长度和封闭的Savonius转子的直径进行参数分析，以寻找最佳直径，以使年度能量输出最大化。 相对

基于混合决策的完全自适应分布式鲁棒框架：Wasserstein度量的多阶段电力调度策略,基于混合决策与Wasserstein度量的完全自适应分布式鲁棒优化模型：应对风电渗透下电网调度挑战的研究,基于混合决策的完全自适应分布鲁棒 关键词：分布式鲁棒DRO wasserstwin metric Unit commitment 参考文档：无 仿真平台：MATLAB Cplex Mosek 主要内容：随着风电越来越多地渗透到电网中，在实现低成本可持续电力供应的同时，也带来了相关间歇性的技术挑战。 本文提出了一种基于混合决策规则（MDR）的完全自适应基于 Wasserstein 的分布式鲁棒多阶段框架，用于解决机组不确定性问题（UUC），以更好地适应风电在机组状态决策和非预期性方面的影响。 调度过程。 与现有的多阶段模型相比，该框架引入了改进的MDR来处理所有决策变量以扩展可行域，因此该框架可以通过调整决策变量的相关周期数来获得各种典型模型。 因此，我们的模型可以为一些传统模型中不可行的问题找到可行的解决方案，同时为可行的问题找到更好的解决方案。 所提出的模型采用高级优化方法和改

基于自适应DVFS的SOC低功耗技术研究 基于自适应动态电压频率调节（DVFS）技术是一种有效的降低SOC（System on Chip）功耗的方法。本文提供了一种自适应DVFS方式，构造了与之对应的系统模型。在计算机上对该模型进行了模拟实验，得到一组均衡的前向预测参数。 SOC低功耗技术研究的重要性在于，随着嵌入式消费电子产品的普及，媒体处理与无线通信、3D游戏逐渐融合，其强大的功能带来了芯片处理能力的增加，在复杂的移动应用环境中，功耗正在大幅度增加。因此，降低嵌入式芯片的功耗已迫在眉睫。 DVFS技术可以降低芯片功耗，降低动态功耗的手段有两种：一是通过工具优化逻辑结构来降低a；二是通过编码方式来实现低的a，例如采用翻转码。同时，降低静态功耗可采用Multi-Vdd，Multi-Vth两种方法。 在DVFS系统中，CPU是一个电压可变的power domain，称为CPU_subsys。其他模块则是另一个power domain，称为peri_subsys，其中包括外部memory接口（EMI）、媒体协处理器（MCP）、LCD控制器（LCD）、以及与电压控制相关的PerformanceMonitor（PM）模块。 本文研究了一种基于自适应DVFS的SOC低功耗技术，通过构造系统模型和模拟实验，得到了一组均衡的前向预测参数。该技术可以降低芯片功耗，提高低功耗电子产品的性能和可靠性。 DVFS技术可以应用于各种嵌入式系统，如手机、笔记本电脑、平板电脑等，以降低功耗和提高性能。同时，DVFS技术还可以应用于数据中心和云计算等领域，以降低服务器的功耗和提高数据中心的效率。 本文提供了一种基于自适应DVFS的SOC低功耗技术，通过降低动态功耗和静态功耗，提高了低功耗电子产品的性能和可靠性。该技术可以广泛应用于各种嵌入式系统和数据中心等领域，以降低功耗和提高性能。 在DVFS技术中，降低动态功耗的手段有多种，包括降低a、降低Ceff、降低fclock等。其中，降低a可以通过工具优化逻辑结构或编码方式来实现。降低Ceff可以通过选择合适的工艺来实现。降低fclock可以通过gated clock时钟来实现。 在DVFS系统中，PerformanceMonitor（PM）模块用于监控芯片性能，并根据性能变化，直接调节电压和频率。Power Controller（PC）模块用于计算控制参数，并传递给Power Supply（PS）模块，用于提供可变的电压Vdd_arm。 本文提供了一种基于自适应DVFS的SOC低功耗技术，通过降低动态功耗和静态功耗，提高了低功耗电子产品的性能和可靠性。该技术可以广泛应用于各种嵌入式系统和数据中心等领域，以降低功耗和提高性能。

Matlab作为一种广泛使用的数学软件，在工程计算、算法开发和数据分析等领域占有重要地位。其中，二维自适应网格粗化是数值分析和计算几何中的一个重要环节，尤其在处理大规模数据时，网格的粗化有助于提高计算效率和优化内存使用。实现高效的自适应网格粗化算法，对于提升Matlab在相关领域的应用能力具有重大意义。 在二维自适应网格粗化的过程中，需要考虑的关键因素包括：网格元素的选择策略、粗化后网格的质量保证、以及算法的计算效率。Matlab由于其强大的矩阵处理能力，使得它非常适合于这类计算任务。一个高效的Matlab实现需要充分利用其内置函数和矩阵操作的高效性，对网格数据结构进行优化设计，以支持快速的网格遍历和修改。 具体来说，在实现自适应网格粗化时，首先需要构建一个能够表示网格数据结构的模型，这通常涉及节点、单元以及它们之间的关系。接着，算法需要对网格进行分析，根据特定的准则确定哪些网格单元需要被粗化。这些准则可以是局部误差估计、梯度变化、网格密度分布等。确定了需要粗化的单元后，需要实现具体的粗化操作，这可能包括合并节点、重新划分单元以及更新网格拓扑结构。 Matlab的矩阵操作和可视化工具对于实现这些功能提供了便利，用户可以利用Matlab提供的高级数据结构和可视化功能，来直观地展示网格粗化的效果，这对于调试和验证算法的正确性至关重要。此外，由于Matlab允许用户方便地嵌入C语言或C++编写的代码，对于计算密集型的部分，可以通过MEX函数来提高执行速度，从而进一步提高整个算法的性能。 网格粗化算法的效率和质量直接关系到后续计算分析的精度和效率。因此，实现高效的自适应网格粗化算法不仅需要考虑算法的时间复杂度，还要确保在粗化过程中网格质量不会显著降低，以免影响后续的计算准确性。在实际应用中，这种高效实现可以帮助工程师和研究人员在有限的计算资源下，获得更为精确和可靠的数值解。 二维自适应网格粗化在数值模拟和工程计算中扮演着重要角色。通过Matlab的高效实现，可以大幅度提升网格处理的计算效率，降低资源消耗，对于需要进行复杂计算的应用场景具有显著的价值。这种高效的实现方式将直接推动相关领域研究的深入和应用的拓展。

非常规态型近场动力学代码：二维纬度自适应时间积分与零能抑制模式详解——基于MATLAB的详细注释实现,基于非常规态的二维近场动力学代码：自适应时间积分与零能抑制的MATLAB实现，附详细注释,非常规态型近场动力学代码 纬度：二维； 时间积分：自适应动态松弛 or verlet-velocity; 零能抑制模式：silling method or Li pan method; 语言：MATLAB 代码注释详细，可适当 ,核心关键词： 非规态型近场动力学代码; 二维纬度; 时间积分(自适应动态松弛/verlet-velocity); 零能抑制模式(silling method/Li pan method); MATLAB语言; 代码注释详细。,非常规态型近场动力学二维时间积分自适应代码 - 包含Silling/Li Pan零能抑制方法（MATLAB版）

内容概要：本文详细介绍了增程式电动汽车基于工况的自适应ECMS（等效燃油最小策略）能量管理策略的MATLAB实现。首先解释了传统ECMS存在的问题，即等效因子固定不变，在复杂工况下表现不佳。接着展示了改进后的自适应ECMS策略，通过动态调整等效因子来应对不同驾驶条件，如低速拥堵和高速公路行驶。文中提供了具体的MATLAB代码片段，涵盖了等效因子的动态调整、工况识别、燃油消耗计算以及状态切换逻辑等方面。仿真结果显示，相比传统方法，自适应ECMS能够节省8%-12%的燃油，尤其在NEDC工况的城市路段表现出色。此外，还讨论了一些工程实践经验，如参数标定、模型精度优化等。 适合人群：汽车工程专业学生、从事新能源汽车研究的技术人员、对能量管理系统感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解增程式电动汽车能量管理系统的读者，旨在帮助他们掌握自适应ECMS的工作原理和技术实现，从而应用于实际项目中进行性能优化。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码解析，还包括了许多实用的经验分享和仿真结果对比，有助于读者更好地理解和应用这一先进的能量管理策略。

内容概要：文章介绍了一种应用于增程式电动汽车的自适应等效燃油消耗最小化（ECMS）能量管理策略，通过Matlab的M程序实现。策略核心在于引入工况识别机制，根据车辆速度历史窗口判断当前运行在城市或高速工况，并动态调整等效因子lambda，结合电池SOC状态进行功率分配优化与补偿修正，提升燃油经济性。 适合人群：具备一定Matlab编程基础和新能源汽车控制背景的工程师或研究生，工作1-3年的电控系统研发人员。 使用场景及目标：①用于增程式电动车能量管理系统的仿真与开发；②理解自适应ECMS中工况识别、等效因子动态调整、SOC反馈控制的设计逻辑；③优化实际驾驶中的燃油效率，降低综合油耗。 阅读建议：建议结合Matlab环境运行示例代码，重点分析lambda的工况切换逻辑、fminbnd优化求解过程及SOC补偿机制，注意实际调参中的反直觉现象对策略设计的启发。

四旋翼无人机轨迹跟踪的自适应滑模控制及其Matlab仿真.pdf

内容概要：本文介绍了一种基于DDPG（深度确定性策略梯度）算法的自适应PID参数控制方法，并详细展示了其在Matlab环境中的实现过程。传统的PID参数调节依赖于人工经验，难以应对复杂多变的工业环境。为解决这一问题，作者提出使用强化学习中的DDPG算法来自适应调整PID参数。文中首先介绍了PID控制器的基本概念以及传统调参方法的局限性，接着阐述了DDPG算法的工作原理，包括环境定义、奖励函数设计、演员-评论家双网络架构的具体实现方式。最后，通过锅炉温度控制实验验证了该方法的有效性和优越性。 适合人群：自动化控制领域的研究人员和技术人员，尤其是对智能控制算法感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要精确控制温度、压力等物理量的工业场合，如化工生产、电力系统等。目标是提高系统的稳定性和鲁棒性，减少人为干预，提升自动化程度。 阅读建议：读者可以通过阅读本文了解如何将现代机器学习技术应用于经典控制理论中，掌握DDPG算法的基本思想及其在Matlab中的具体实现步骤。同时，还可以根据自身需求修改被控对象模型，进一步拓展应用范围。

强化学习算法复现研究：深度探究Reinforcement Learning-Based Fixed-Time轨迹跟踪控制机制及其在机械臂的应用——适应不确定性系统及输入饱和状态的自适应控制框架与简易代码实践指南。,《顶刊复现》(复现程度90%)，Reinforcement Learning-Based Fixed-Time Trajectory Tracking Control for Uncertain Robotic Manipulators With Input Saturation，自适应强化学习机械臂控制，代码框架方便易懂，适用于所有控制研究爱好者。 ,核心关键词：顶刊复现; 强化学习; 固定时间轨迹跟踪控制; 不确定机械臂; 输入饱和; 自适应控制; 代码框架; 控制研究爱好者。,《基于强化学习的机械臂固定时间轨迹跟踪控制：复现程度高达90%》