三重相互作用是流体中能量传递的基本机制。 双谱模式分解 (BMD) 从实验或数值数据中得出与三元相互作用相关的相干流结构。 三元相互作用的特点是二次相位耦合，可以通过双谱检测。 所提出的方法使该三阶统计量的积分度量最大化，以计算与三重频率相关联的模式，以及识别共振三波相互作用的模式双谱。 与经典双谱不同，分解在三元组的三个频率分量之间建立了因果关系。 这允许区分和相互作用和差相互作用，以及指示非线性耦合区域的相互作用图的计算。

COMSOL一维管道流模型：集成非等温流、浓物质传递与化学反应模块，模拟甲烷燃烧多维物理场耦合反应，真实反映粒子空间变化,COMSOL一体化管道流模拟：甲烷燃烧一维模型详解，包含GRI-3.0核心反应及多物理场耦合分析,comsol一维管道流模型，集非等温管道流模块、浓物质传递模块和化学反应模块为一体，三物理场耦合，本模拟以甲烷气体为例进行模拟仿真，涉及了GRI-3.0最为核心的Z40反应和其余的附加反应，反应结果真实可靠，能够准确的模拟甲烷燃烧情况下的摩尔分数变化，浓度变化，温度变化等，通过一维广义拉伸的方式更能直观的反应处物质活性粒子在空间的变化情况。 ,comsol一维管道流模型; 非等温管道流模块; 浓物质传递模块; 化学反应模块; 三物理场耦合; 甲烷气体模拟仿真; GRI-3.0核心反应; 附加反应; 摩尔分数变化; 浓度变化; 温度变化; 一维广义拉伸; 物质活性粒子空间变化。,COMSOL一维管道流模型：三物理场耦合模拟甲烷燃烧反应

内容概要：本文提出了考虑多工况电解槽运行和多元需求响应下的电-氢-热综合能源系统优化调度模型，旨在提高能源系统的灵活性和经济性，特别适用于平衡由新能源带来的波动性。模型详细探讨了包括停机、待机在内的多个工况下电解槽的灵活调适能力和电、热负荷在时间和空间维度上的动态分配。 适合人群：面向从事能源管理和电力系统优化的研究学者和工程师。 使用场景及目标：针对拥有波动性电源和电动汽车调节能力背景的电-氢-热集成系统优化其日常调度策略，以达到最低成本与最稳供能的目的。 其他说明：该模型和所配的MATLAB代码高度原创，能够协助理解和实践复杂系统内的精细调控逻辑和技术实施方案，便于研究人员验证假设和完善系统设计。

ABAQUS插件：智能随机生成混凝土骨料系统，支持多维骨料级配及形态自定义,ABAQUS插件用于随机生成混凝土二维和三维骨料，可随机定义骨料级配，骨料形状和骨料体积比 骨料形状主要包括二维圆形，椭圆形，多边形，三维圆形，椭球和多面体等，基体形状可随意定义。 ,ABAQUS插件;随机生成骨料;骨料级配;骨料形状;骨料体积比;二维圆形;椭圆形;多边形;三维圆形;椭球;多面体。,ABAQUS插件：随机生成多形状混凝土骨料比例工具 ABAQUS插件是一款针对混凝土骨料随机生成系统的专业工具，它能够有效地支持在二维和三维空间内生成多种形状的混凝土骨料。该插件的核心功能包括实现多维骨料级配的随机定义，以及对骨料形状和体积比的自定义设置。用户可以根据实际需要，选择不同的骨料形状，如二维圆形、椭圆形、多边形以及三维圆形、椭球形和多面体等。此外，基体形状也可以由用户自行定义，以满足复杂的设计需求。 在建筑行业中，混凝土骨料的级配和形状对于结构的稳定性和耐久性具有重要影响。传统的人工设计方法耗时耗力，且难以保证设计的精确性和科学性。而通过ABAQUS插件，设计师和工程师能够快速生成大量随机骨料模型，并对这些模型进行模拟分析，从而获得更加精确和科学的设计方案。 该插件在实际应用中能够大幅度提高工作效率，缩短设计周期，并通过随机生成骨料的方式，模拟混凝土在实际工作条件下的力学性能。插件还支持对骨料体积比的调整，这使得在混凝土配比过程中能够更精确地控制不同骨料的用量比例，以达到理想的混合效果。通过这种方式，可以显著提升混凝土材料的整体性能，包括其抗压强度、抗折强度和耐久性等关键指标。 在操作使用上，该插件通过图形用户界面(GUI)提供了直观的操作流程，用户无需深入了解复杂的计算模型和算法，即可通过简单的参数设置完成对混凝土骨料模型的生成。这种简便的操作方式极大地降低了专业人士的使用门槛，使得非专业人士也能快速掌握并应用这一工具。 此外，该插件还集成了多种先进的算法，如哈希算法，以确保骨料生成的随机性和多样性。哈希算法在此类插件中的应用，不仅可以提高生成过程的效率，还能够保证生成结果的唯一性和稳定性，这对于科学研究和工程实践都具有重要意义。 ABAQUS插件作为一款智能化、高效率的工具，为混凝土骨料的设计与分析提供了强有力的支持。其能够模拟混凝土内部骨料的实际分布情况，为工程设计提供更为精确和科学的数据支持。同时，该插件在界面友好性、操作便捷性和功能多样性方面都表现出了极高的水准，是建筑工程师和设计师在混凝土结构设计中不可多得的辅助工具。

基于GA-BP多变量时序预测的优化算法模型——代码文注释清晰，高质量多评价指标展示程序,GA-BP神经网络优化多变量时序预测模型：基于遗传算法的BP神经网络多维时间序列预测程序,GA-BP多变量时序预测，基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的多维时间序列预测，多输入单输出 程序已经调试好，无需更改代码替数据集即可运行数据为Excel格式。 1、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序。 替你的数据即可用 适合新手小白 ,关键词：GA-BP多变量时序预测; 遗传算法优化BP神经网络; 多维时间序列预测; 多输入单输出; MATLAB版本2018b; 评价指标(R2, MAE, MBE, RMSE); 代码文注释清晰; 测试数据集; 新手小白。,基于GA-BP算法的多变量时序预测模型：高注释质量、测试数据集直接可用

基于OSGEarth的三维仿真与态势管理软件系统源码开发，包含轨迹模拟与可视化火力功能，支持多维操控与特效处理,基于OSGEarth的三维仿真与态势软件系统源代码：新建、编辑方案，导入数据，特效控制，测量分析，视角操作，态势编成与运动，火力参数设置等功能,基于osgearth开发的三维仿真与态势软件系统源代码。 功能如下： 1.新建方案、打开方案、保存方案； 2.导入影像、高程、矢量、模型数据； 3.灯光控制、雨、雪、雾特效； 4.通视分析、距离测量、面积测量、高度测量等； 5.放大、缩小、俯视、仰视、正射、平射、小地图、指北针、经纬网、坐标系显示； 6.态势编成：编队管理、实体管理、视点管理。 模型挂接、位置变、旋转变、缩放变、显示包围盒 球、显示坐标轴、应用局部光源、显示文本； 7.态势想定之运动：显示轨迹、显示尾迹、地形跟随、采集 编辑运动路径、预览路径动画、设置起止时间、设置轨迹插值； 8.态势想定之火力：添加弹药、飞行时间、威力参数、弹药类别、打击目标； 9.态势想定之电磁：添加电磁符号（球状、圆锥状、金字塔状、扇面状、雷达）、触发时间、持续时间，并修改各自属性； 10.态势

直齿行星传动系统：平移-扭转耦合非线性动力学的深入探索与参数分析,直齿行星传动系统：平移-扭转耦合非线性动力学的多维分析方法,直齿行星传动平移-扭转耦合非线性动力学考虑了各齿轮副之间的啮合相位，可出相图，频谱图，分岔图，庞加莱映射。 需提供参数 ,核心关键词：直齿行星传动；平移-扭转耦合；非线性动力学；啮合相位；相图；频谱图；分岔图；庞加莱映射；参数。,考虑多体啮合相位影响的直齿行星传动动力学研究 直齿行星传动系统是机械传动领域中常见的传动形式，它具有高效率、大传动比、结构紧凑等优点。在实际应用中，直齿行星传动系统的性能不仅受到机械结构设计的影响，还受到动态工作条件的影响。其中，平移-扭转耦合非线性动力学的研究对于理解和改善直齿行星传动系统的动态性能具有重要意义。 在研究平移-扭转耦合非线性动力学时，考虑齿轮副之间的啮合相位是关键因素之一。啮合相位不仅影响齿轮的传动精度，还会在动态过程中产生复杂的动力学行为，如振动和噪声。通过分析啮合相位，可以揭示齿轮传动过程中的动态特性，如振动模式、动态响应和稳定性能。为了更深入地理解这些动态特性，研究人员通常会借助相图、频谱图、分岔图和庞加莱映射等工具来表征系统的动态行为。 相图能够直观地展示系统随时间变化的状态，通过相图可以观察到系统的稳定性和周期性。频谱图则显示了系统响应的频率成分，对于识别振动源和振动模式具有重要作用。分岔图描述了系统在参数变化时的分岔现象，可以帮助工程师了解系统从稳定到不稳定转变的临界点。庞加莱映射是一种用于分析动态系统周期解的方法，通过映射可以研究系统的周期运动和混沌行为。 在研究中，需要提供一系列参数来描述系统的工作状态，如齿轮的模数、齿数、压力角、齿面硬度、润滑条件等。这些参数共同决定了齿轮传动系统的动力学行为，因此在进行参数分析时，需要综合考虑这些因素的影响。 此外，直齿行星传动系统的非线性动力学特性研究也与系统的多体啮合相位影响紧密相关。在多体动力学中，考虑整个系统的啮合相位对于更准确地模拟和预测传动系统的动态响应至关重要。通过理论分析和实验验证相结合的方法，可以更深入地探索直齿行星传动系统的非线性动力学特性。 直齿行星传动系统的平移-扭转耦合非线性动力学研究是一项复杂而深入的工作，它涉及到齿轮副之间的精确啮合、系统的动态响应分析、以及系统参数对传动性能的影响等多个方面。通过深入探索这些领域，可以为提高直齿行星传动系统的性能提供理论基础和实际指导。

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)多维时间序列预测，CNN-BILSTM回归预测，MATLAB代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

CNN-GRU多变量回归预测（Matlab） 1.卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,或多维数据拟合； 2.运行环境Matlab2020b; 3.多输入单输出，数据回归预测； 4.CNN_GRUNN.m为主文件，data为数据； 使用Matlab编写的CNN-GRU多变量回归预测程序，可用于多维数据拟合和预测。该程序的输入为多个变量，输出为单个变量的回归预测结果。主要文件为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。 提取的 1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的特性，用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。 卷积门控循环单元（CNN-GRU）是深度学习中的一种模型，用于处理具有时序关系或多维结构的数据。相比于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），CNN-GRU在处理长期依赖关

基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM多维时间序列预测，LSTM-Attention回归预测，多输入单输出模型。 运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。