"Matlab程序之嵌入式离散裂缝模型(EDFM-master)源码详解与使用手册EDFM_UserGuide:亲测可用,操作指南及功能解析",【Matlab程序】嵌入式离散裂缝模型EDFM-master源包含使用手册EDFM_UserGuide。 亲测可用 ,Matlab程序; 嵌入式离散裂缝模型; EDFM-master源; 使用手册; EDFM_UserGuide; 亲测可用,《Matlab程序:嵌入式离散裂缝模型(EDFM-master)源使用手册》 Matlab是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言,广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、测试与测量、财务建模等领域。本文所介绍的Matlab程序之嵌入式离散裂缝模型(EDFM)是一个专业的计算模型,主要用于石油工程和地层模拟领域。 嵌入式离散裂缝模型(EDFM)是一种用于模拟裂缝性介质流体流动的数值模型。在油气藏的开采过程中,裂缝的存在对流体流动的规律有着显著影响。因此,准确地描述裂缝中的流体行为对于油气田的开发和生产至关重要。传统的连续介质模型在处理裂缝问题时往往存在局限性,而EDFM能够将裂缝作为离散的元素嵌入到传统的储层模型中,从而更准确地模拟裂缝和基质间的流体交换。 在本次提供的Matlab程序中,EDFM-master源代码经过精心设计,能够帮助工程师和科研人员在Matlab环境下实现嵌入式离散裂缝模型的构建和应用。通过EDFM,用户可以对裂缝性油气藏进行更加精确的模拟和分析,评估不同裂缝网络对油气藏开发效果的影响。 本套程序不仅包含了完整的源代码,还附带了一份详尽的使用手册EDFM_UserGuide。这份操作指南旨在指导用户如何正确安装和使用EDFM程序,包括程序的安装步骤、基本使用方法、参数设置、案例演示以及常见问题解答等。手册中还对EDFM的各项功能进行了深入解析,帮助用户充分理解并发挥模型的最大潜力。 从压缩包文件的文件名称列表中可以看出,该套资料包含了多种格式的文档和图片文件,涵盖了EDFM模型使用手册的多个版本和格式。其中,文档文件包括了Word格式的详细指南和说明,html格式则方便用户在网页浏览器中直接查阅,文本文件则提供了简明扼要的使用说明。而图片文件虽然没有具体的描述,但很可能是模型的示意图、流程图或其他辅助说明材料,以视觉化的方式帮助用户更好地理解EDFM模型的结构和应用。 从文件的命名方式来看,可以推断出这些文件是针对Matlab程序中EDFM模型的使用和解释所设计的,它们可能涉及到模型的具体操作步骤、案例分析、模型的视觉化展示等方面,为用户提供全方位的操作支持。此外,文件中提到的“亲测可用”表明这些资料和程序经过了实际的应用测试,用户可以放心使用。 Matlab程序之嵌入式离散裂缝模型(EDFM-master)源码详解与使用手册EDFM_UserGuide是一套全面的工具集,旨在帮助专业人士更高效地利用EDFM模型进行油气藏的数值模拟工作。这套工具集不仅提高了模拟的准确性,也为油气行业的技术进步提供了有力支持。
2025-06-28 20:19:13 413KB csrf
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内容概要:本文深入探讨了直驱永磁风机的Simulink仿真模型,重点介绍其网侧和机侧的控制策略及其在低电压穿越方面的具体实现。模型涵盖了网侧的并网和脱网控制、机侧的内外双环控制(如零d轴电流控制和最优转矩控制)、风速模拟和最大功率点跟踪(MPPT)。此外,还提供了相关风机电压穿越文献和参数报告,帮助理解和优化风机性能。 适合人群:从事风电技术研发、仿真建模的专业技术人员,以及对直驱永磁风机控制系统感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:适用于需要深入了解直驱永磁风机控制策略的研发项目,特别是在低电压穿越技术和最大功率点跟踪方面的需求。目标是提升风机系统的稳定性和可靠性,推动风电技术的发展。 其他说明:文中提供的文献资料和参数报告为实际应用提供了重要的参考依据,建议读者结合这些资料进行深入研究和实践。
2025-06-28 17:13:03 1.4MB
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基于Matlab Simulink的模型预测控制与PI控制结合的Boost变换器均流响应研究,模型预测控制,基于两相交错并联boost变器。 可完好地实现均流。 模型中包含给定电压跳变和负载突变的响应情况。 模型中0.1s处给定由300变为250,0.3s处由250变为300。 0.2s处负载跃升为两倍的情况。 响应速度快。 有模型预测控制以及PI+模型预测控制两种方式。 后者的稳态误差更小以及响应速度更快 运行环境为matlab simulink ,模型预测控制; 两相交错并联boost变换器; 均流; 电压跳变; 负载突变; 响应速度; PI+模型预测控制; Matlab Simulink。,基于PI+模型预测控制的双相交错并联Boost变换器模型研究
2025-06-28 16:42:10 220KB ajax
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内容概要:本文深入探讨了单相Boost升压变换器的工作原理及其与PI+模型预测控制(MPC)的协同效应。文中详细介绍了单相Boost升压变换器的基础构成和工作方式,并重点讲解了PI控制用于电压外环、MPC用于电感电流内环的控制策略。通过MATLAB/Simulink和PLECS仿真环境进行了系统建模和仿真实验,验证了PI+MPC控制策略在提高系统动态响应速度和稳定性方面的有效性。此外,还提供了一个简化的代码示例,帮助读者理解和实现这一控制策略。 适合人群:从事电力电子系统设计的研究人员和技术人员,尤其是对单相Boost升压变换器和先进控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解单相Boost升压变换器及其控制策略的研究人员和技术人员。目标是掌握PI+MPC控制策略的具体实现方法,以及如何利用仿真工具优化电力电子系统的性能。 其他说明:本文提供的代码示例和仿真结果仅供参考,实际应用中需根据具体情况调整参数和模型。
2025-06-28 16:34:35 479KB 电力电子 PLECS
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内容概要:本文详细介绍了基于MATLAB构建的双机并联自适应虚拟阻抗下垂控制仿真模型。该模型涵盖了下垂控制、电压电流双环控制和锁相环三大关键技术模块。下垂控制通过调节逆变器输出电压的幅值和频率实现功率合理分配;电压电流双环控制确保逆变器输出高质量电能;锁相环用于跟踪电网电压的相位和频率,确保逆变器输出电压与电网电压同步。文中提供了详细的MATLAB代码示例,展示了各个模块的工作原理和实现方法,并强调了模型的扩展性和实用性。 适合人群:从事电力系统研究、分布式发电系统设计的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标:①研究双机并联自适应虚拟阻抗下垂控制的原理和实现方法;②优化逆变器输出质量,减少环流震荡;③提高系统的动态响应性能,确保可靠并网运行。 其他说明:该模型适用于MATLAB2018b及以上版本,建议安装Simscape Electrical工具箱。仿真过程中应注意步长设置和参数调整,以获得最佳效果。
2025-06-28 15:42:44 628KB MATLAB 锁相环
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内容概要:本文详细介绍了基于虚拟阻抗电压负反馈的并联下垂控制仿真模型的构建方法和技术细节。首先解释了并联下垂控制的基本概念及其在电力系统中的重要性,然后重点探讨了虚拟阻抗的作用以及如何通过电压负反馈机制提升系统的稳定性和动态响应速度。接着,文章逐步讲解了如何利用MATLAB 2021a搭建仿真模型的具体步骤,包括创建电源模型、构建并联系统、引入虚拟阻抗、添加控制算法以及运行仿真的全过程。最后给出了一个简单的MATLAB代码示例,展示如何实现虚拟阻抗电压负反馈与并联下垂控制相结合的技术方案。 适用人群:从事电力电子、自动化控制领域的研究人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入理解并联下垂控制原理及其改进措施的研究人员,特别是那些希望通过仿真手段验证理论假设的人群。此外,对于想要掌握MATLAB仿真技能的专业人士来说也是一个很好的学习材料。 其他说明:文中提供的技术文档非常详尽,不仅包含完整的仿真流程介绍,还有详细的公式推导和Visio绘制的图表,有助于读者更好地理解和应用相关技术。
2025-06-28 15:42:02 418KB
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内容概要:本文详细介绍了基于MATLAB的双机并联自适应虚拟阻抗下垂控制仿真实现方法。首先解释了传统下垂控制存在的功率分配不均和环流问题,然后引入了自适应虚拟阻抗的概念及其在MATLAB中的具体实现。文中展示了完整的MATLAB代码片段,涵盖了下垂控制、电压电流双环控制以及改进型SOGI-PLL锁相环的设计。通过对比实验验证了自适应虚拟阻抗的有效性,使得两台逆变器并联后的功率分配误差小于3%,环流峰值低于额定电流的5%,并且在负载突变情况下表现出良好的动态性能。 适用人群:适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师,特别是从事电力电子、微电网控制领域的专业人士。 使用场景及目标:①用于研究和开发微电网中多逆变器并联系统的控制策略;②帮助理解和掌握自适应虚拟阻抗的工作原理及其优势;③提供实际应用案例供教学演示或工程项目参考。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和调试建议,强调了仿真过程中需要注意的关键点,如仿真步长的选择、参数整定技巧等。同时附上了相关参考文献以便进一步深入学习。
2025-06-28 14:05:03 1.34MB
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內容 1 現金流量預測總結 2 現金流量預測制基琥可礎及假設 3 固定資產、在建工程投資預測分析 4 無形資產投資預測分析 5 應收賬款預測分析 6 應付賬款預測分析 7 借款變動表預測分析 8 支付給職工以及為職工支付的現金的現金的預測分析 9 所得稅預測分析 10 股東分配預測分析 1 現金流量預測總結 1.1 全面分析性复核 請解釋重大現金余額變動的原因 2001年、2002年、2003年、及2004年末數的比較 1.2 審閱中發現的异常 請指出審閱中發現的异常 情況,及對現金流量的影響 2 現金流量預測編制基礎及假設设 請寫明現金流量預測的基礎和會計假設 (例如:  中國現行的國家政策、法規不會有重大的變動  公司的主營業務維持不變  中國現行的稅法不變  銀行的貸款利率不變  人民幣與其他貨幣之兌換率不變  通漲率不變  [其他]) 3 固定資產、在建工程投資預測分析 - 未來新增固定資產的資本性計划和預算 - 必須考慮銷售與生產的預計增加,尤其是各設備的生產力的限制,並作出相應新增固定資產的預計 - 固定資產報廢、毀損的計划 - 未來固定資產改良計划 - 固定資產大修理周期 4 無形資產投資預測分析 - 未來新增無形資產的計划和預算 - 無形資產報廢的計划 5 應收帳款預測分析 - 現金銷售比例的預測方式和基礎础 - 月銷售收入的預測方式和基礎础 - 應收賬款月回款額的預測方式和基礎础 - 請比較2001年實際的應收帳款周轉率与2002、2003、2004年預測的周轉率,并解釋重大差异 - 未來信用政策的可能變化 - 例如為了減少壞帳損失/準備,公司可能收緊對客戶的信用政策,必須考慮這對銷售收入的影響 6 應付帳款預測分析 - 現金付款比例的預測方式和基礎础 - 月采購金額的預測方式和基礎础 - 應付賬款月付款額的預測方式和基礎 - 請比較2001年實際的應付帳款周轉率与2002、2003、2004年預測的周轉率,并解釋重大差异 - 未來付款政策的可能變化 7 借款變動表預測分析 - 長短期借款比例的變動动 - 長期借款增加与資本性支出計划的配比關系 - 以前年度借款的還款期 - 未來利率按現有利率水平計算 - 支付逾期利息(如有) - 在考慮借款變動時,需與新增的固定資產一併考慮,並假設資金的來源全是來自銀行貸款(暫時不需考慮H股公司上市后募集資金的應用對企業的影響) 8 支付給職工以及為職工支付的現金的預測分析 支付給職工以及為職工支付的現金主要包括生產人員、管理人員的工資以及為其支付的勞動保險經費、住房公積金、養老保險等 請參考以下几個因素分析對該項現金流出的預測 - 未來生產人員、管理人員的數量變化 - 以前年度的實際工資、福利水平及未來年度工資變化的趨勢 9 所得稅預測分析 - 有關局所批准的所得稅优惠政策 10 股東分配預測分析 未來年度分配股利的計划和派發股利的金額,當中包括: - A 股公司上交子公司的利潤分配(即A股股息) - 子公司上交二集團的利潤分配
2025-06-28 12:09:14 594KB 盈利预测
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计算机视觉与模式识别领域近年来取得了长足的发展,特别是在手势识别方面,它作为人机交互的重要方式之一,已经被广泛应用于智能控制系统、虚拟现实以及自动化设备中。本项目是基于Python3.7编程语言,结合OpenCV库,针对手势轮廓特征提取及机器学习分类技术的深入研究,并且完整地展示了从手势图像采集、预处理、特征提取,到模型训练以及最终的分类识别整个流程的开发步骤。 项目实施过程中,开发者需要对Python编程语言有较深入的理解,同时对OpenCV库的操作应熟练掌握。OpenCV库作为计算机视觉领域最流行的开源库之一,它提供了大量的计算机视觉和机器学习算法,使得开发者可以快速地进行图像处理和分析。 手势轮廓特征提取是手势识别中的关键技术。在这个项目中,开发者需要运用图像处理技术,如边缘检测、轮廓提取等,来准确地从背景中分离出手势图像,并获取手势的轮廓信息。这些轮廓信息将作为后续机器学习算法的输入特征,用于训练分类模型。 机器学习分类是通过训练算法对特征数据进行学习,从而实现分类任务的过程。在这个项目中,可能会使用到的机器学习模型包括支持向量机(SVM)、随机森林、神经网络等。这些模型需要基于提取到的特征数据进行训练,以达到准确分类手势的目的。 此外,项目中还包含了手势库的构建以及傅里叶描述子的使用。手势库的构建是为了存储大量的手势图像样本,它们将被用于训练和测试机器学习模型。傅里叶描述子则是一种用于形状描述的方法,它可以将轮廓信息转换为频域信息,这有助于更好地提取和表示形状的特征。 整个项目的开发是在Windows 10环境下进行的,这为开发者提供了稳定的操作系统平台。而在项目中提到的“gesture-recognition-master”文件夹,可能是包含了项目源代码、数据集、预训练模型以及其他重要文件的核心目录,是整个项目实现的关键部分。 此外,项目的文档资源包括“附赠资源.docx”和“说明文件.txt”,这些文档资料将为项目的开发提供指导和帮助。开发者可以通过阅读这些文档来了解项目的详细说明、安装配置指南以及使用方法等重要信息。 这个项目是计算机视觉与模式识别领域中的一个实际应用案例,它不仅涵盖了手势识别技术的关键环节,还结合了机器学习和深度学习方法,具有很高的实用价值和研究意义。通过对项目的深入分析和学习,开发者可以掌握手势识别的核心技术,为未来在相关领域的发展打下坚实的基础。
2025-06-28 12:02:03 8.85MB
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DTM2MESH 代表使用Python编码的3D网格数字地形模型。 网格被导出到文件中,以便在其他地方重复使用。 重要说明:这不是Collada文件查看器或任何其他类型的3D网格可视化器。 不太重要的提示:该项目在2天内完成,因此如果发现错误,请注意... 如何使用 这是一个Pythonic命令行工具。 第一个参数: -input是输入DTM文件,通常是TIFF(16位),但只要是单频带(灰度)文件,并且与兼容,它就可以与任何其他格式一起使用。 该论点是强制性的。 第二个参数-output是输出Collada文件(.dae),它实际上是某种超胖XML。 该论点是强制性的。 第三个参数-resolution是以米/像素为单位的地面分辨率。 默认分辨率为90(符合SRTM),因此此参数为optional 。 注意:如果地面分辨率低于预期(例如:SRTM为50),则会导致过大的起伏。 相
2025-06-28 01:20:57 1.88MB Python
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