深度学习DNN正向预测神经网络与逆向设计神经网络模型 超表面参数设计 反射谱预测fdtd仿真 复现lunwen：2018 Advanced Material：A Bidirectional Deep Neural Network for Accurate Silicon Color Design lunwen介绍：利用深度学习DNN神经网络模型，实现反射谱预测与结构参数逆向设计功能 结构色体现为结构的反射谱线，构建两个DNN模型，一个用于输入结构参数，输出对应的结构色谱线参数，不需要FDTD仿真即可得到预测谱线 第二个DNN模型用于逆向设计，输入所结构色谱线参数，网络可以输出对应的结构尺寸参数，根据目标来设计结构 案例内容：主要包括四原子结构的反射谱仿真计算，以及构建结构参数与反射谱线的庞大的数据库 包括两个深度学习模型，一个是正向预测DNN模型，包括网络框架的构建，pytorch架构，网络的训练以及测试；还有一个逆向设计的DNN模型，同样包括网络的训练和预测 以及做了一个例子的对照和使用 可以随机更改参数来任意设计超表面原子的参数 案例包括fdtd模型、fdtd设计脚本、pytho

双向全桥LLC谐振变器是一种电力电子设备，它的主要功能是通过电磁感应原理进行能量的转换与传递。在电力系统、电源管理、电动车充电站等领域有着重要的应用价值。全桥LLC谐振变器相比于传统变压器，具有更高的效率，因为它能够实现软开关操作，减少开关损耗，并且能在较宽的负载范围内保持高效率的工作。 隔离型双向变器则是在全桥LLC谐振变器的基础上，增加了一定的隔离措施，以确保安全性和电能质量。隔离型变器能够在输入和输出端之间提供电气隔离，这对于符合安全标准、防止电气故障传播等都非常重要。 正向LLC、反向LC以及CLLC则是不同类型的拓扑结构。LLC谐振变换器是由电感（L）、电容（C）组成的谐振网络构成的，正向LLC指的是在正向工作模式下使用LLC谐振变换器；而反向LC则是指变换器在反向工作模式下的配置，CLLC则是一种结合了电感和电容特性的复合拓扑结构。每种拓扑结构都有其特定的工作原理和应用场景，选择合适的拓扑结构对于实现变频控制和闭环控制至关重要。 变频控制和闭环控制是双向全桥LLC谐振变器实现精确能量转换的核心技术。变频控制指的是通过改变工作频率来调整输出电压和电流，从而控制能量的传输。闭环控制则是在变频控制的基础上，结合反馈信号，形成闭环系统，以实现在不同工作条件下稳定输出的要求。 PLECS和MATLAB Simulink是用于电力系统仿真和分析的两款强大的软件工具。PLECS支持快速的电力电子系统仿真，尤其适合进行复杂电力电子拓扑的详细仿真。MATLAB Simulink则是一个通用的仿真环境，它能通过各种模块化组件实现动态系统建模、仿真和分析。将两者结合使用，可以在模型中实现复杂的控制策略，并进行精确的系统仿真。 在文档方面，提供的文件列表包含了多种格式的资料。包括“.doc”格式的文档，这可能包含了详细的理论分析、设计原理和实验数据；“.html”格式的网页文件，可能提供了有关双向全桥谐振变换器仿真研究的引言和背景；“.txt”格式的文本文件，其中可能包含了对背景技术的引出和对科技发展的探讨；图片文件“.jpg”则可能包含了相关的图表或模型设计图，用以辅助理解和分析。 从中可以看出，文档内容涵盖了双向全桥LLC谐振变器的设计、仿真、控制策略以及实现技术等多个方面的知识点。通过深入分析这些文件，可以全面了解和掌握这一领域最新的研究进展和应用实例。对于从事电力电子、控制工程等相关领域的工程师和研究人员而言，这些文件是宝贵的参考资料。

nginx 1.22.1 window编译版本，添加ngx_http_proxy_connect_module 模块，支持http，https正向代理。 当前ngx_http_proxy_connect_module库的master分支已修复windows下https代理异常的问题，大家也可以重新编译。

内容概要：本文详细介绍了使用MATLAB及其工具箱（Simulink和Simscape）对KUKA KR6六自由度机械臂进行仿真的方法。首先，通过DH参数定义机械臂的几何结构，接着分别探讨了正运动学和逆运动学的具体实现步骤，包括代码示例和常见问题的解决方案。然后，深入讲解了非线性控制技术的应用，特别是PID控制和动力学补偿的方法。最后，展示了如何利用Simulink搭建完整的控制系统并进行轨迹规划和动态模拟。 适合人群：具有一定MATLAB基础的工程技术人员、自动化专业学生以及从事机器人研究的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握六自由度机械臂运动学和控制原理的研究人员和技术人员。主要目标是帮助读者通过实例学习如何使用MATLAB进行机械臂仿真，从而更好地应用于实际工程项目中。 其他说明：文中提供了大量实用的代码片段和技巧提示，有助于提高仿真的准确性和效率。同时强调了一些容易忽视的关键点，如DH参数的准确性、关节配置的方向性等，避免初学者走弯路。

在相对论重离子对撞机上进行的PHENIX实验已经测量了通过Dimuon衰减通道在s = 510 GeV的p + p碰撞中正向快速时ϕ（1020）-介子产生的微分截面。 快速度和pT范围为1.2 <| y | <2.2和2 <pT <7 GeV / c的部分横截面为σϕ = [2.28±0.09（stat）±0.14（syst）±0.27（norm）]×10− 2兆字节 使用s = 200和510 GeV的PHENIX测量以及s = 2.76和7 TeV的大强子对撞机测量，研究了σϕ（1.2 <| y | <2.2,2 <pT <5 GeV / c）的能量依赖性。 将实验结果与各种事件生成器预测（pythia6，pythia8，phojet，ampt，epos3和epos-lhc）进行比较。

我们报告了在sNN = 200 GeV极化的p↑+ p，p↑+ Al和p↑+ Au碰撞中带正电的强子的产生中，横向单旋不对称性（TSSAs）的核依赖性。 在横向动量（1.8 <pT <7.0 GeV / c）和费曼x（0.1 <xF <0.2）的范围内以向前的速度（1.4 <η<2.4）进行了测量。 我们在p↑+ p碰撞中观察到带正电强子的正不对称性，并在p↑+ A碰撞中显着降低了不对称性。 这些结果表明，在适用微扰技术的条件下，TSSA对带电强子的核依赖性。 这些结果为使用p↑+ A碰撞作为工具来研究强子碰撞中TSSA背后的丰富现象以及将TSSA用作研究小系统碰撞的新方法提供了新的机会。

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大型强子对撞机前向（LHCf）实验旨在使用LHC验证宇宙射线物理学中使用的强子相互作用模型。 重子的产生是了解宇宙射线阵雨发展的关键点之一。 我们报告的LHC s = 7 TeV质子与中子能级α的快质子碰撞的中子能谱从8.81到8.99，从8.99到9.22，以及从10.76到无穷大。 在展开检测器响应之前，从Arm1和Arm2的两个独立量热仪获得的测得的能量谱显示出相同的特征。 我们使用基于贝叶斯理论的多维展开方法展开测得的光谱，并将展开的光谱与当前的强子相互作用模型进行比较。 QGSJET II-03模型在与我们的结果相似的最高伪快速范围内预测了高中子生产率，而DPMJET 3.04模型在较低的伪快速范围内很好地描述了我们的结果。 但是，没有模型能够完美地解释整个伪快速范围内的实验结果。 实验数据表明，相对于光子产生，中子产生速率要比此处研究的任何模型预测都高。

在彩色玻璃冷凝物有效理论中，我们重新考虑了高能质子-核碰撞中正向速度下单个包容颗粒产生的次要阶数（NLO）计算。 我们专注于夸克生产的确定性，我们建立了一个新的因式分解方案，该方案通过NLO进行扰动校正，其中没有“快速扣除”。 也就是说，对影响因子的NLO校正与高能演化没有明确分开。 我们的构造利用了（NLO）Balitsky-Kovchegov方程的骨架结构，其中明确指出了进化的第一步。 通过使用所发射胶子的精确运动学来计算该首次发射，而不是使用精确近似来计算NLO影响因子。 这种特殊的计算已经在文献[1，2]中提出过，但是我们提出的扰动理论的重组是新的。 与[1，2]中的建议相比，我们的方案没有速度减法固有的微调，这可能是先前研究中观察到的NLO截面负性的起因。

使用LHCb实验收集的数据样本研究了质子-质子碰撞在7 TeV质心能量下产生的相同符号带电离子的玻色-爱因斯坦相关性。 Bose-Einstein相关性的签名以四动量差平方小的一对类似符号带电小子增强的形式观察到。 研究了描述关联强度和发射源大小的Bose-Einstein相关参数的带电粒子多重性，确定了相关半径和混沌参数。 发现所测量的相关半径随着带电粒子多重性的增加而增加，而混沌参数则减小。