【标题】"ThreeJS-Sistema-Solar"是一个利用Three.js库构建的简易太阳系模型，它展示了一个包含行星、卫星和太阳的动态场景。Three.js是JavaScript的一个强大库，专门用于在Web浏览器中创建和展示3D图形。通过这个项目，我们可以深入理解Three.js在3D建模和动画方面的应用。 【描述】"三JS太阳系"项目利用Three.js的特性，创建了一个具有行星运动、卫星环绕行星旋转以及太阳作为中心的可视化模型。这个描述表明开发者用JavaScript编写了代码，通过Three.js库实现了3D图形渲染和动画效果。这涉及到JavaScript编程基础、WebGL（Web图形库）的概念，以及Three.js库的API使用。 在Three.js中，我们首先需要设置场景(Scene)、相机(Camera)和渲染器(Renderer)。场景是3D物体存在的空间，相机是观察场景的角度，而渲染器则负责将场景绘制到网页上。接着，我们会创建各种几何体(如球体代表星球)，并应用材质(Material)和纹理(Texture)来增加视觉效果。对于行星和卫星的运动，可以使用THREE.Object3D的rotateOnAxis()或rotateOnWorldAxis()方法，结合时间流逝来实现旋转效果。 项目中可能还涉及以下技术点： 1. **光照和阴影**：Three.js支持多种光照类型，如点光源、平行光和聚光灯，这些可以模拟真实世界的光照效果。阴影的添加能增强3D物体的立体感。 2. **动画循环**：使用requestAnimationFrame()函数来实现连续的动画更新，确保平滑的帧率和流畅的运动。 3. **交互性**：可能还包括用户与场景的交互，如鼠标点击或移动时对特定对象的高亮显示，这需要用到事件监听器和Raycaster来检测点击位置。 4. **物理引擎**：如果太阳系模型考虑了重力等物理效应，可能还会集成物理引擎如Cannon.js或 Ammo.js，来模拟真实世界的物理行为。 5. **优化技巧**：对于大型3D场景，可能涉及到优化，如LOD（Level of Detail）层次细节技术，根据物体距离相机远近改变其细节程度，以及批处理渲染等。 通过"ThreeJS-Sistema-Solar"项目，开发者可以学习到如何利用JavaScript和Three.js库创建3D交互式应用，同时加深对WebGL、3D图形学和物理模拟的理解。如果你对这个项目感兴趣，可以下载"threeJS-Sistema-Solar-master"压缩包，查看源代码，学习其中的实现方式，并尝试自己改进或扩展模型。

SOLAR-STORM2: Solar Flare Forecasting solar storm.xlsx

基于可溶液加工的四臂三苯胺分子的高光电压的有机太阳能电池，侯琼，陈仪权，本文合成了一种新的以三苯胺-苯并噻二唑-三苯胺结构为核，4-己基噻吩为臂的四臂三苯胺分子。以此分子为电子给体，PCBM为电子受体制�

59C.Solar_Charge_Controller：基于MATLAB/Simulink的太阳能光伏MPPT控制蓄电池充电仿真模型。 其中，光伏MPPT控制采用扰动观测法（P&O法），蓄电池充电采用三阶段充电控制。 仿真模型附加一份仿真说明文档，便于理解和修改参数。 仿真条件：MATLAB/Simulink R2015b

AFORS-HET学习说明（588页）

用OpenGl实现的模拟太阳系代码，八大行星拥有各自的轨迹，贴图精细，行星旁附有行星名字随着行星一起运动。可以通过键盘控制视点以及速度。vs可直接打开、运行。

最牛matlab代码太阳角计算器 计算方位角和天顶角以进行完整的日常分析。 达伦牛 11/24/2014 这将计算一天内的太阳方位角和天顶角。 输出将进入表格格式。 更新 1.28.15（可能在此之前）：该程序已放在一个网页上供免费使用，如回购中的链接。 这些表格可复制到 excel 中，使其成为太阳能分析的有用程序。 只有必需的定义是年中的日期和纬度。 代码是用 MatLab 编写的，但可以转换为任何编码语言。 我打算最终制作一个 javascript 页面以供使用，大多数用于此目的的脚本都不干净或没有为您提供准确的数据。 关于不同公式或实际结果的任何建议都可以讨论。 公式来源于一本书：太阳能热过程工程 归功于 Cooper (1970) 和 Spencer (1971) 的公式。

真棒能量预测 有关能源预测的文件，代码和其他资源清单。 竞赛 文件 2020年 Ahmad，W.，Ayub，N.，Ali，T.，Irfan，M.，Awais，M.，Shiraz，M.，＆Glowacz，A.（2020年）。 使用改进的支持向量机和极限学习机进行短期电力负荷预测。 Energies，13（11），2907。 Yagli，GM，Yang，D.，Gandhi，O.，＆Srinivasan，D.（2020年）。 我们是否可以用卫星衍生的太阳辐照度证明产生单变量机器学习预测是合理的？ 应用能源，259，114122。 Yagli，GM，Yang，D.，＆Srinivasan，D.（2019年）。 使用机器学习模型进行小时自动太阳预报。 可再生与可持续能源评论，105，487-498。 Ahmed，R.，Sreeram，V.，Mishra，Y.，＆Arif，MD（2020）。 对

太阳系动画 使SVG行星绕太阳公转

神经网络实现mppt控制