该算法的灵感来自于由电容器和电感器组成的开关电路的瞬态行为。 TSO算法发表在应用智能期刊： https : //link.springer.com/article/10.1007/s10489-020-01727-y

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多相透射电镜 具有深度约束的瞬态电磁数据的多峰分层多维反演 （可用于所有基于地面的TEM测量设计，请参见下面的参数列表） MuLTI-TEM算法是由利兹大学地球与环境学院的Siobhan Killingbeck和Phil Livermore在2019年撰写的。 它基于Thomas Bodin编写的Matlab代码。 MuLTI-TEM是在Matlab 2017a版本中开发的，因此提供的所有Matlab代码都可在此版本或后续的Matlab版本中使用。 该代码可以在基于Linux或Windows的平台上运行。 该github存储库包括： 一维和二维MuLTI-TEM Matlab脚本 在主脚本中调用了两个matlab函数“ thicknesses_and_priors”和“ whichnuclei”， 一维和二维示例数据集，用于测试MuLTI-TEM一维和二维代码， 适用于Linux和

ISO 7637-2是属于电子行业对抗干扰测试的标准

介绍了ISO7637-2《道路车辆--由传导和耦合引起的电骚扰：第2部分 沿电源线的电瞬态干扰》。为了实现对车载设备电源瞬态传导干扰的抑制，提出了一种基于MOSFET开关的电路设计方案，说明其和传统滤波电路的不同，通过试验验证说明其较好的达到了设计要求。

热传递matlab代码径向蒸发 该代码位于Evap_StandAlone目录中。 如果您认为此代码有帮助，请引用以下期刊文章。 A. Pathak，M。Raessi，在有限域内降低蒸发的稳态和瞬态解：d2定律的替代基准，国际。 J.传热质量127（2018）1147-1158， 本文还给出了控制方程式和数值除法的详细信息。 在Journal文章中介绍的测试用例也在当前代码中设置。 任何新的流体或测试用例都可以通过修改代码来添加。 请参阅“主”文件中的注释。 “主”文件是trans_evap_cool_2D_3D.m。 确保将AdaptiveMesh，figstate和SteamTable添加到Matlab的路径。 如果您无法执行此操作，请将这些目录中的所有文件复制到当前目录。 该代码已经在MATLAB（2017a）版本上进行了测试。 MATLAB是运行该代码的推荐软件。 也可以使用免费软件Octave，但是我们发现它的运行速度较慢。

本教程用于演示Maxwell 2D瞬态分析与Fluent 3D如何进行单向耦合分析。时域平 均的分布式损耗（磁铁中的电阻损耗及转子和定子中的磁芯损耗）从Maxwell 2D 传递到Fluent 3D中进行温度求解。 本教程主要包括如何将损耗从Maxwell传递到Fluent中的操作步骤，而不包括 Maxwell和Fluent本身的设置操作

非线性失真测量受激励信号的频谱成分影响非常大。单音谐波失真测量常常受到批评的原因是因为其信号成份过于简单，与现实生活中的音乐或语音相差太远。双音或多音信号包含两个或两个以上的频率成份，因而更接近现实生活中的信号。当用双音或多音信号激励一个非线性系统时，除谐波失真外，还会出现互调失真。目前有多种互调失真测量方法，包括双音互调失真（SMPTE IMD， DIN IMD、CCIF2 IMD、CCIF3 IMD）、多音失真（总失真及噪声TD+N）和动态互调失真（DIM30、DIM100）等。本文介绍了在各种互调失真测试中如何正确配置各种测试参数以得到最准确的测试结果，还分析了量化噪声、采样频率和激励信号的合成频率对测试准确度的影响。

瞬态动力学时间积分步长ΔT设置原则： ΔT 即两个时间点间的时间增量 ，它决定求解的精确度，必须采用相应的值才能得到分析现象。通常在每个循环子步中， ΔT 至少有20个时刻点应是足够的 即 ΔT=1/20(f) f是所关心的最高响应频率，而施加阶梯载荷时，为紧紧跟随载荷的阶跃变化， ΔT也许要小到和1/180f相近 接触分析中ΔT =1/30(fc) fc为接触频率 fc=1/2π(k/m)1/2 m 为有效质量 k 为间隙刚度

论文研究-四色和K色图着色问题的瞬态混沌神经网络解法.pdf,  首先给出了用神经网络求解四色图着色问题的神经网络结构和能量函数 ,然后采用了具有瞬态混沌特性的神经网络 ( TCNN)来解四色图着色问题 .由于引入具有复杂动态特性的瞬态混沌使得该法具有很强的搜索全局最优解的能力 .仿真结果表明 ,用该法解四色图着色问题总能保证使能量函数收敛到最优解 ,有效避免了用传统的 Hopfield人工神经网络 ( HNN)解此问题时极易陷入局部极小的缺陷 ,并且收敛速度更快 .另外我们还用此法求解了属于 NP-完全问题的 K色图着色问题.