当前位置: 首页 > news >正文

MATLAB脚本实现了一个转子系统的参数扫描和分岔分析

% 参数扫描范围
clc;
clear;
close all;S_values = 500:200:20000; % 转速范围% 定义系统参数
N = 5; % 质量点数量
num_nodes = N; % 节点数
num_dofs_per_node = 4; % 每个节点的自由度数
num_elements = num_nodes-1; % 单元数
total_dofs = num_nodes * num_dofs_per_node; % 总自由度数% 示例参数
m = [2.3182 2.5249 3.0181 4.9458 15.6646]*1; % 质量 (kg)Jd = [5.5671e-4 1.3564e-4 1.1411e-3 6.3456e-4 4.8254e-2]*1; % 转动惯量 (kg*m^2)
Jp = [2.7835e-4 6.7821e-5 5.7059e-4 3.1728e-4 2.4127e-2]*1; % 极转动惯量 (kg*m^2)e = [50 50]*1e-6; % 偏心距 (m) 5
% S=10000;% r/min% phi = [0, pi/4, pi/2, 3*pi/4, pi]; % 相位角 (rad)
l = [0.246 0.1045 0.118 0.1795]*1; % 长度 (m)
nu = [0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3]; % 泊松比% f=S/60;
% omega=2*pi*f;
vi=0.3;
% 定义材料和截面属性(示例值)
% E = 2e11; % 弹性模量
% R0=40e-3;
% I=pi*R0^4/4; %直径惯量
% rho = 7860; % 材料密度
%  质量矩阵、陀螺矩阵、刚度矩阵
% -------------质量矩阵
z0=zeros(total_dofs/2, total_dofs/2);
mj=[];
J1=[];
for i=1:Nmj=[mj, m(i) Jd(i)];J1=[J1,0,Jp(i)];% 惯性矩阵
end
Mx = diag(mj);
My = Mx;
M=[Mx z0;z0 My];
M_global=M;
% 陀螺矩阵
J2=diag(J1);% ---转子刚度矩阵----------
% 参数初始化
K =z0; % 初始化刚度矩阵% 计算b参数
b1 = zeros(N-1, 1);
b2 = zeros(N-1, 1);
b3 = zeros(N-1, 1);EI=[2.4627e5 4.5537e5 5.1703e5 1.3473e7];
EA=[1.2070e9 1.9007e9 2.0866e9 1.584e10];for i = 1:N-1b1(i) = 12 * EI(i) / (l(i)^3);b2(i) = 0.5 * l(i) * b1(i);b3(i) = 1/6 * l(i)^2 * b1(i);
end% 填充刚度矩阵
for i = 1:Nif i == 1K(1, 1) = b1(1);K(1, 2) = b2(1);K(1, 3) = -b1(1);K(1, 4) = b2(1);K(2, 2) = l(1)*b2(1)-b3(1);K(2, 3) = -b2(1);K(2, 4) = b3(1);elseif i<=N-1K(2*i-1, 2*i-1) = b1(i-1) + b1(i);K(2*i-1, 2*i) = -b2(i-1) + b2(i);K(2*i-1, 2*i+1) = -b1(i);K(2*i-1, 2*i+2) = b2(i);K(2*i, 2*i) = sum(l(i-1:i)*b2(i-1:i)) - sum(b3(i-1:i));K(2*i, 2*i+1) = -b2(i);K(2*i, 2*i+2) = b3(i);elseK(2*i-1, 2*i-1) = b1(i-1);K(2*i-1, 2*i) = b2(i-1);K(2*i, 2*i) = l(i-1)*b2(i-1)-b3(i-1);end
end% 对称填充
K= K + K';% 转子总刚度矩阵
Kr=[K z0;z0 K];% 系统总刚度矩阵K_global=Kr;% 计算阻尼矩阵(假设为比例阻尼)
aa=298;
bb=3.3482e-6;S = S_values(1);
f = S / 60;
omega = 2 * pi * f;
T=60/S;
dt = T/256; % 时间步长 1e-5
t0 = 0:dt:200*T; % 时间向量
% 初始化位移、速度、加速度向量
u = zeros(total_dofs, length(t0))+1e-6;
v = zeros(total_dofs, length(t0))+1e-6;
a = zeros(total_dofs, length(t0))+1e-6;
F = zeros(total_dofs, length(t0))+1e-6;
Fe=F;%  %Newmark-β方法参数
beta=0.25;                  % β
delta=0.5;                  % δ
a0=1/(beta*dt^2);           % 1/(βΔt^2)
a1=delta/(beta*dt);         % δ/(βΔt)
a2=1/(beta*dt);             % 1/(βΔt)
a3=1/(2*beta)-1;            % 1/(2β)-1
a4=delta/beta-1;            % δ/β-1
a5=dt/2*(delta/beta-2);     % Δt/2*(δ/β-2)
a6=dt*(1-delta);            % Δt(1-δ)
a7=dt*delta;                % Δtδbifurcation_data1 = [];bifurcation_data3 = [];bifurcation_data5 = [];
bifurcation_data7 = [];bifurcation_data9 = [];bifurcation_data = cell(5,1);
poincare_data = cell(5,1);  % 新增初始化
for k = 1:5bifurcation_data{k} = [];poincare_data{k} = [];  % 每个质量点单独存储庞加莱数据
end
bifurcation_data0 = cell(5,1);% 对每个转速值进行模拟
tic
for idx = 1:length(S_values)S = S_values(idx);f = S / 60;omega = 2 * pi * f;T=60/S;dt = T/256; % 时间步长 1e-5
t0 = 0:dt:200*T; % 时间向量% 动力学计算%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 定义时间参数t_transient = 20*T;steady_index = find(t0 >= t_transient, 1);G=omega*[z0 J2;-J2' z0;];C_global = aa* M_global+bb*K_global-G;% %偏心% %pianxin=[9,19];me=20;% pian=[20 20.0]*1e-6;fai1=0;fai2=0;fai3=0;%开始计算num=0;% bearing=[1,9,7,15];% bearing=[3,7,13,17];bearing=[3,4,7,8,13,14,17,18];% zhongli=[9,11,13,15];zhongli=2*N+1:2:4*N-1;Nb=15;Kb=13.34e9;R=63.9e-3;r=40.1e-3;c=0*1e-6;%轴承参数g=10;anglea=0:2*pi/Nb:(2*pi-2*pi/Nb);%参数准备anglea=anglea';xishu=[65/(120+65) 75/(130+75)];% xishu=r/(R+r);jilu=zeros(length(m),length(t0));jilu_KL=[];al=[];Fb1=zeros(length(bearing),length(t0));% 将最后的结果作为下一次积分的初值u(:,1) = u(:,end);v(:,1) = v(:,end);a(:,1) = a(:,end);F = zeros(total_dofs, length(t0))+1e-10;Fe=F;% 迭代计算for i = 2:length(t0)t=(i-1)*dt;% % 保持架的转速omega_cage = omega * xishu(1);% [Fx1,Fy1,Fz1,Mx1,My1]=zhouchengli(Nb,omega_cage,t);[Fx1,Fy1,Fz1,Mx1,My1]=zhouchengli2(u(3,i-1),u(13,i-1),0,u(14,i-1),u(4,i-1),Nb,omega_cage,t);% % 保持架的转速omega_cage = omega * xishu(2);% [Fx2,Fy2,Fz2,Mx2,My2]=zhouchengli(Nb,omega_cage,t);[Fx2,Fy2,Fz2,Mx2,My2]=zhouchengli2(u(7,i-1),u(17,i-1),0,u(18,i-1),u(8,i-1),Nb,omega_cage,t);Fb1(:,i-1)=[Fx1;Mx1;Fx2;Mx2;Fy1;My1;Fy2;My2];% 轴承力F(bearing,i-1)=F(bearing,i-1)-2*[Fx1,Mx1,Fx2,Mx2,Fy1,My1,Fy2,My2]';% 重力F(zhongli,i-1)=F(zhongli,i-1)-m(1:N)'*g;% 偏心力F(pianxin,i-1)=F(pianxin,i-1)+[me*e(1)*omega^2*cos(omega*t+fai1);me*e(1)*omega^2*sin(omega*t+fai1);];% m(2)*e(1)*omega^2*cos(omega*t+fai1);% m(3)*e(2)*omega^2*cos(omega*t+fai1);Ke=K_global+a0*M_global+a1*C_global;         % 等效刚度矩阵Fe(:,i-1)=F(:,(i-1))+M_global*(a0*u(:,i-1)+a2*v(:,i-1)+a3*a(:,i-1))+C_global*(a1*u(:,i-1)+a4*v(:,i-1)+a5*a(:,i-1));   % 求解t+Δt时刻的等效载荷u(:,i)=Ke\Fe(:,i-1);                                                                      % 求解t+Δt时刻的位移a(:,i)=a0*(u(:,i)-u(:,i-1))-a2*v(:,i-1)-a3*a(:,i-1);                                    % 求解t+Δt时刻的加速度v(:,i)=v(:,i-1)+a6*a(:,i-1)+a7*a(:,i);                                                  % 求解t+Δt时刻的速度endend% 动力学计算%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%t_transient = 20*T;% 提取稳态阶段数据(t >= t_transient)steady_indices = find(t0 >= t_transient);if isempty(steady_indices)continue;end% x_steady = y(steady_indices, 1);for j3=4x_steady = u(2*j3-1,steady_indices:end);% 寻找位移的局部极大值% [pks, ~] = findpeaks(x_steady(j3,:));for ff=1:20pks(ff)=max(x_steady(1+round(ff*T/dt):round((ff+1)*T/dt)));end% 保存分岔数据if ~isempty(pks)bifurcation_data0{j3} = [bifurcation_data0{j3};omega*ones(length(pks), 1), pks(:)];endendelapsed_time = toc; % 已耗时fprintf('已完成 %.2f %%,耗时 %.1f 秒 \n', idx * 100 / length(S_values), elapsed_time);
end% 绘制分岔图
j2=4;
figure;
scatter(bifurcation_data0{j2}(:,1)*60/2/pi, bifurcation_data0{j2}(:,2));
xlabel('\omega');
ylabel('Peak Displacement');
title('Rotor System Bifurcation Diagram');
grid on;figure;
plot(bifurcation_data0{j2}(:,1)*60/2/pi, bifurcation_data0{j2}(:,2),'k.');
xlabel('\omega');
ylabel('Peak Displacement');
title('Rotor System Bifurcation Diagram');
grid on;figure
plot(u(2*j2-1),v(2*j2-1),'b');
title([' 集中质量', num2str(j2), '相图 ']);

该MATLAB脚本实现了一个转子系统的参数扫描和分岔分析,具体功能如下:


1. 转子系统建模

  • 系统参数定义
    • 质量点数量 N = 5,每个节点自由度数为4(横向位移、转角等)。
    • 定义了质量 m、转动惯量 JdJp、偏心距 e、单元长度 l、弹性模量 EIEA 等参数。
  • 矩阵构建
    • 生成质量矩阵 M、刚度矩阵 K 和陀螺矩阵 G,并通过比例阻尼模型构建阻尼矩阵 C_global

2. 参数扫描分析

  • 转速范围扫描
    • 对转速 S_values = 500:200:20000 rpm 进行循环,模拟不同转速下的系统响应。
  • 动力学计算
    • 使用 Newmark-β方法 求解转子系统的瞬态动力学响应,考虑以下激励:
      • 轴承力:通过函数 zhouchengli2 计算非线性轴承力(需自定义)。
      • 重力:作用在垂直方向。
      • 偏心力:由质量偏心引起的周期性激励(频率与转速相关)。

3. 分岔分析

  • 稳态数据提取
    • 舍弃前20个周期的瞬态响应,提取稳态阶段的位移数据。
    • 对每个转速下的稳态位移,记录局部极大值(峰值)。
  • 分岔图绘制
    • 绘制第4个质量点的分岔图,横轴为转速(ω),纵轴为位移峰值,展示系统随转速变化的非线性行为(如周期、拟周期或混沌运动)。

4. 结果可视化

  • 分岔图
    • 使用散点图(scatter)和点线图(plot)展示分岔数据。
  • 相图
    • 绘制第4个质量点的位移-速度相图,用于观察系统的动力学状态(如极限环、混沌吸引子等)。

关键功能总结

  1. 参数化建模:通过矩阵组装实现多自由度转子系统的动力学建模。
  2. 非线性响应分析:结合轴承力、偏心力等非线性因素,模拟转子在不同转速下的振动特性。
  3. 分岔检测:通过峰值提取和绘图,识别系统的临界转速和非线性现象(如倍周期分岔)。

注意事项

  • 需补充自定义函数 zhouchengli2 的实现(轴承力计算)。
  • 分岔分析仅针对第4个质量点,可通过修改 j2 或循环分析其他节点。
  • 计算耗时较长(因参数扫描范围大),可通过并行计算优化。

该脚本适用于转子动力学研究,特别是临界转速和非线性振动行为的分析。

相关文章:

MATLAB脚本实现了一个转子系统的参数扫描和分岔分析

% 参数扫描范围 clc; clear; close all;S_values 500:200:20000; % 转速范围% 定义系统参数 N 5; % 质量点数量 num_nodes N; % 节点数 num_dofs_per_node 4; % 每个节点的自由度数 num_elements num_nodes-1; % 单元数 total_dofs num_nodes * num_dofs_per_node; % 总自…...

基于Flask的AI工具聚合平台技术解析

基于Flask的AI工具聚合平台技术解析 一、项目架构设计 本系统采用经典的三层架构模式&#xff0c;通过Mermaid架构图可清晰看到数据流向&#xff1a; 用户请求通过浏览器发送至Flask服务器路由系统解析请求路径模板引擎动态渲染页面静态资源提供样式支持独立数据模块实现内容…...

AUTOSAR图解==>AUTOSAR_SWS_CryptoInterface

AUTOSAR 加密接口(Crypto Interface)详解 基于AUTOSAR标准4.4.0的加密接口规范详细分析与图解 目录 概述 1.1 加密接口的作用与位置 1.2 主要术语解释架构设计 2.1 加密接口架构 2.2 组件关系内部结构 3.1 类结构 3.2 配置项运行流程 4.1 加密请求处理流程 4.2 同步与异步处理…...

GCD算法的学习

GCD算法的学习 学习了前辈wzx15927662183的文章GCD算法精讲-CSDN博客 介绍 GCD通常用来求两个数的最大公约数 算法的核心&#xff1a;gcd(a,b) gcd(b,a % b) 证明的思路&#xff1a; 证明 gcd(a, b) gcd(b, a % b) 的思路&#xff1a; 设 a > b 1. 构造 a % b : 设 …...

完美解决浏览器不能复制的问题(比如赛氪网的中题库练习题)

仅供复制题库题目进行打印学习使用&#xff01; 最近想把赛氪网题库中的题目打印出来做练习&#xff0c;发现题库中的题目不能复制&#xff0c;不能在试卷上勾画标记太难受了&#xff0c;而且不能留作材料以后复习&#xff0c;故出此策。 而且CtrlP打印出的pdf会缺少题目。(我…...

Java 爬虫按关键字搜索淘宝商品:实现与优化

在电商领域&#xff0c;获取淘宝商品信息对于市场分析、价格监控和竞争情报等方面具有重要意义。Java 爬虫技术为我们提供了一种高效、自动化的方式来按关键字搜索淘宝商品。本文将详细介绍如何使用 Java 爬虫按关键字搜索淘宝商品&#xff0c;并提供完整的代码示例。 一、准备…...

build.gradle task copyJarToDesktop

build.gradle task copyJarToDesktop 构建完&#xff0c;拷贝jar包到指定文件夹AAA&#xff0c;例如&#xff1a;桌面&#xff0c;方便拉到宝塔发布 build.gradle plugins {id org.springframework.boot }jar {enabled false // 不生成 plain.jar }bootJar {archiveFileNa…...

Git合并分支的两种常用方式`git merge`和`git cherry-pick`

Git合并分支的两种常用方式git merge和git cherry-pick 写在前面1. git merge用途工作方式使用git命令方式合并使用idea工具方式合并 2. git cherry-pick用途工作方式使用git命令方式合并使用idea工具方式合并 3. 区别总结 写在前面 一般我们使用git合并分支常用的就是git mer…...

基于n8n的AI应用工作流原理与技术解析

基于n8n的AI应用工作流原理与技术解析 在AI技术深度融入企业数字化转型的今天&#xff0c;开源工作流自动化工具n8n凭借其灵活的架构和强大的集成能力&#xff0c;成为构建智能自动化流程的核心引擎。本文将从技术原理、AI融合机制、典型应用场景三个维度&#xff0c;解析n8n在…...

Day3-UFS深入学习路线

UFS 学习链接1&#xff1a;UPUI数据包格式 学习链接2&#xff1a;UPUI数据包详解 学习链接3&#xff1a;UFS电源及低功耗 一、基础准备阶段 1.理解存储技术背景 学习NAND Flash基本原理&#xff08;SLC/MLC/TLC、读写擦除操作、磨损均衡&#xff09;。对比其他存储协议&…...

广东2024信息安全管理与评估一阶段答案截图

2023-2024 学年广东省职业院校技能大赛 高等职业教育组 信息安全管理与评估 赛题一 模块一 网络平台搭建与设备安全防护 一、 比赛时间 本阶段比赛时间为 180 分钟。 二、 赛项信息 竞赛阶段 任务阶段 竞赛任务 竞赛时间 分值 第一…...

8.Rust+Axum 数据库集成实战:从 ORM 选型到用户管理系统开发

摘要 深入探讨 RustAxum 数据库集成&#xff0c;包括 ORM 选型及实践&#xff0c;助力用户管理系统开发。 一、引言 在现代 Web 应用开发中&#xff0c;数据库集成是至关重要的一环。Rust 凭借其高性能、内存安全等特性&#xff0c;与 Axum 这个轻量级且高效的 Web 框架结合…...

题解:CF886E Maximum Element

正难则反&#xff0c;考虑长度为 i i i 的排列得到正确的结果的方案数。 设 d p i dp_i dpi​ 表示长度为 i i i 的排列直到循环完也没有提前 return 的方案数。考虑 i i i 所放置的位置&#xff0c;由于不会提前 return&#xff0c;也就说明该数字所在的位置为 [ i − k…...

OPC Client第3讲(wxwidgets):wxFormBuilder;基础框架;事件处理

wxwidgets开源桌面软件框架使用 - 哔哩哔哩 wxwidgets跨平台GUI框架使用入门详解_哔哩哔哩_bilibili 一、wxwidgets配置【见上一讲五、】 二、安装wxFormBuilder 1、wxFormBuilder介绍、安装 wxFormBuilder是一个开源的GUI设计工具&#xff0c;支持C、Python等语言&#…...

20250418项目接入scalar

scalar官网地址 scalar-dotnet文档地址 1. 引入nuget包 这里必须是2.1.* 以上 否则不支持多库 <PackageReference Include"Scalar.AspNetCore" Version"2.1.16" />2. 引入命名空间 using Scalar.AspNetCore;3. 使用scalar var documents new[] {…...

数控铣床自动上下料机械手控制装置设计

一、引言 在数控铣床加工过程中&#xff0c;实现自动上下料能够提高生产效率、降低劳动强度、减少人为因素对加工质量的影响。设计一款高效、可靠的数控铣床自动上下料机械手控制装置&#xff0c;是实现数控铣床自动化加工的关键。 二、控制装置设计要求 自动化程度&#xf…...

STM32F407的引脚说明

当笔记站 引脚说明在STM32F407数据手册中的48页到71页&#xff0c;下载地址&#xff1a; https://www.stmcu.com.cn/Designresource/detail/document/696193?auto_download1 以下是在图片转表格得到的东西 Pinouts and pin description …...

STM32单片机入门学习——第41节: [12-1] Unix时间戳

写这个文章是用来学习的,记录一下我的学习过程。希望我能一直坚持下去,我只是一个小白,只是想好好学习,我知道这会很难&#xff0c;但我还是想去做&#xff01; 本文写于&#xff1a;2025.04.18 STM32开发板学习——第41节: [12-1] Unix时间戳 前言开发板说明引用解答和科普一…...

使用Pydantic优雅处理几何数据结构 - 前端输入验证实践

使用Pydantic优雅处理几何数据结构 - 前端输入验证实践 一、应用场景解析 在视频分析类项目中&#xff0c;前端常需要传递几何坐标数据。例如智能安防系统中&#xff0c;需要接收&#xff1a; 视频流地址&#xff08;rtsp_video&#xff09;检测区域坐标点&#xff08;point…...

【Hot100】41. 缺失的第一个正数

目录 引言缺失的第一个正数初始理解问题方法一分析&#xff1a;排序后遍历方法二分析&#xff1a;辅助数组寻找满足条件的解法代码实现验证例子复杂度分析 &#x1f64b;‍♂️ 作者&#xff1a;海码007&#x1f4dc; 专栏&#xff1a;算法专栏&#x1f4a5; 标题&#xff1a;【…...

FairMOT算法详解

FairMOT(Fairness in Detection and Re-Identification for Multi-Object Tracking)是一种基于联合学习(Joint Learning)的多目标跟踪(MOT)算法,由中科院自动化所团队提出。其核心思想是通过单阶段网络同时完成目标检测和重识别(Re-ID)特征提取,解决了传统两阶段方法…...

java线程池原理及使用和处理流程

实际测试使用如下&#xff1a; package com.study;import java.util.concurrent.*;/*** 线程池作用&#xff1a;* 1、线程的复用* 2、资源管理* 3、任务调度* --------------执行过程--------------* 第1-3个任务进来时&#xff0c;直接创建任务并执行* 第4-8个任务进来时&…...

奖学金排序问题

#include <bits/stdc.h> using namespace std;const int N 305; // 定义最大学生人数为305// 定义学生结构体&#xff0c;包含语文、数学、英语成绩、总分以及学生编号 struct node {int yuwen; // 语文成绩int mat_h; // 数学成绩int english; // 英语成绩i…...

useMemo + memo + useContext 性能优化实战:从无感重渲染到丝滑体验

在 Vue 中我们可能依赖 Vuex computed 进行状态共享和性能优化&#xff0c;而在 React 里呢&#xff1f;不需要用 Redux&#xff0c;靠 useContext、memo、useMemo 三剑客就能构建高性能组件通信方案&#xff01; &#x1f9e9; useContext 再回顾&#xff1a;状态共享不等于性…...

集合框架--Set集合详解

set集合 set 系列集合特点&#xff1a; 无序&#xff1a;存或取的元素的顺序可能是一致的&#xff0c;也可能不是 不重复&#xff1a;集合中不能存储重复的元素&#xff0c;我们可以利用这个特性去重 无索引&#xff1a;我们不可以通过索引获得set中的每一个元素 Set接口没…...

git -- 对远程仓库的操作 -- 查看,添加(与clone对比),抓取和拉取,推送(注意点,抓取更新+合并的三种方法,解决冲突,对比),移除

目录 对远程仓库的操作 介绍 查看 (git remote) 介绍 查看详细信息 添加(git remote add) 介绍 与 git clone对比 从远程仓库中抓取与拉取 抓取(git fetch) 拉取(git pull) 推送(git push) 介绍 注意 抓取更新合并的方法 git fetch git merge 解决冲突 git …...

Hadoop的三大结构及其作用

Hadoop 的三大核心结构及其作用如下&#xff1a; 1. 分布式文件系统&#xff08;HDFS&#xff0c;Hadoop Distributed File System&#xff09; 作用&#xff1a; 海量数据存储&#xff1a;提供高吞吐量、高容错性的分布式存储能力&#xff0c;支持存储 TB/PB 级的大规模数据…...

Java学习笔记--多态:多态的介绍,多态的基本使用,多态的条件下成员的访问特点,多态的好处

目录 1.多态的介绍 2.多态的基本使用 ​编辑 3.多态的条件下成员的访问特点 3.1成员变量 3.2成员方法 4.多态的好处(为什么学多态) 1.问题描述: 2.多态方式和原始方式new对象的优缺点: 一.多态的介绍 1.前提:a.必须有子父类继承或者接口实现关系b.必须有方法的重写(没…...

使用Python设置Excel单元格边框

在数据驱动的业务场景中&#xff0c;自动化设置Excel单元格边框成为提升数据处理效率的关键环节。通过程序化控制边框样式&#xff0c;不仅能确保海量报表格式的统一性&#xff0c;还能通过粗细、虚实等视觉元素强化数据逻辑层次。当面对动态更新的分析报告时&#xff0c;代码驱…...

ES中常用的Query和查询作用,以及SpringBoot使用实例

ES中常用的Query和查询作用&#xff0c;以及 SpringBoot 使用实例 文章目录 ES中常用的Query和查询作用&#xff0c;以及 SpringBoot 使用实例MatchAllQueryTermQueryBoolQueryRangeQueryMatchQueryMultiMatchQueryTermsQueryPrefixQueryWildcardQueryRegexpQueryFuzzyQueryDis…...

美信监控易告警:功能强大

美信监控易是一款功能强大的运维管理软件&#xff0c;其告警功能在保障系统稳定运行方面发挥着重要作用。 一、运维行业背景 随着信息技术的快速发展&#xff0c;企业的信息化程度越来越高&#xff0c;对 IT 系统的依赖也日益增强。IT 系统的稳定运行直接关系到企业的业务正常…...

字符串系列一>最长回文子串

目录 题目&#xff1a;解析&#xff1a;代码&#xff1a; 题目&#xff1a; 链接: link 解析&#xff1a; 代码&#xff1a; class Solution {public String longestPalindrome(String s) {char[] ss s.toCharArray();int n ss.length;int begin 0;//返回结果的起始字符串…...

CAPL编程系列_02

1_CAPL 中的运算符 在CAPL&#xff08;CANoe/CANalyzer Programming Language&#xff09;中&#xff0c;运算符用于执行各种运算操作&#xff0c;类似于其他编程语言。CAPL中的运算符可以分为以下几类&#xff1a; 1. 算术运算符 算术运算符 加法运算符 - 减法运算符*乘法运…...

AI Agents系列之构建多智能体系统

&#x1f9e0; 向所有学习者致敬&#xff01; “学习不是装满一桶水&#xff0c;而是点燃一把火。” —— 叶芝 我的博客主页&#xff1a; https://lizheng.blog.csdn.net &#x1f310; 欢迎点击加入AI人工智能社区&#xff01; &#x1f680; 让我们一起努力&#xff0c;共创…...

FPGA学习——DE2-115开发板上设计波形发生器

1. 实验目的 掌握直接数字频率合成&#xff08;DDS&#xff09;技术的基本原理和应用。使用DE2-115开发板实现正弦波和方波的生成。使用SignalTap II嵌入式逻辑分析仪测试输出波形的离散数据。 2. 实验原理 DDS技术&#xff1a;通过相位累加器生成相位信息&#xff0c;结合波…...

51单片机实验二:数码管静态显示

目录 一、实验环境与实验器材 二、实验内容及实验步骤 1.单个数码管显示 2.六个数码管依次从0~F变换显示 3.proteus仿真 一、实验环境与实验器材 环境&#xff1a;Keli&#xff0c;STC-ISP烧写软件,Proteus. 器材&#xff1a;TX-1C单片机&#xff08;STC89C52RC…...

JavaScript性能优化实战指南

1. 引言 JavaScript作为现代Web开发的核心技术&#xff0c;为网页带来了丰富的交互性和动态功能。然而&#xff0c;随着Web应用日益复杂&#xff0c;JavaScript代码的性能成为影响用户体验的关键因素。性能不佳的JavaScript可能导致页面加载缓慢、交互卡顿、甚至浏览器无响应&…...

POSIX 信号量(Semaphore)

一、POSIX 信号量基础 1. 什么是信号量&#xff1f; 信号量 是一种同步机制&#xff0c;用于控制对共享资源的访问。它通过一个整数值表示可用资源的数量&#xff0c;支持两种原子操作&#xff1a; P操作&#xff08;Wait&#xff09;&#xff1a;尝试减少信号量值&#xff0…...

深度学习驱动下的字符识别:挑战与创新

一、引言 1.1 研究背景 深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展&#xff0c;对字符识别的准确性和效率要求越来越高。字符识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向&#xff0c;其主要目的是将各种形式的字符转换成计算机可识别的文本信息。近年…...

DOM TreeWalker API 详解

DOM TreeWalker API 详解 TreeWalker API 是 DOM 中一个强大但相对较少使用的功能&#xff0c;它提供了一种有效遍历文档树的方式。它比手动递归或使用简单的节点导航方法更加灵活和高效。 TreeWalker 基本概念 TreeWalker 对象可以让你按照指定的过滤条件&#xff0c;以特定…...

深度学习| Deep Snake环境配置+训练+预测评估(超全面)

前言:Deep Snake是一个比较经典结合了轮廓的深度学习分割方法,但是去实际运行Deep Snake项目的时候遇到了很多问题。这篇文章把Deep Snake从环境配置、训练到预测评估,都做了详细的教程,还补充了一些相关的知识点。 Deep Snake配置和运行 Deep Snake信息数据集COCOMask-&g…...

NHANES指标推荐:CMI

文章题目&#xff1a;Association between cardiometabolic index and biological ageing among adults: a population-based study DOI&#xff1a;10.1186/s12889-025-22053-3 中文标题&#xff1a;成年人心脏代谢指数与生物衰老之间的关系&#xff1a;一项基于人群的研究 发…...

非比较排序——计数排序

计数排序 计数排序是非比较排序 void CountSort(int *a,int n) {//找范围int mina[0],maxa[0];for(int i0;i<n;i){if(a[i]<min){mina[i];}if(a[i]>max){mina[i];}}int rangemax-min1;//创建计数用的数组int *count(int *) malloc(range* sizeof(int));//计数数组的元…...

spring cloud gateway前面是否必须要有个nginx

在 **"客户端 → Nginx (前置限流) → Spring Cloud Gateway → 微服务(Sentinel 熔断限流)"** 的架构中&#xff0c;**Spring Cloud Gateway 前面并不强制要求必须有 Nginx**&#xff0c;是否需要取决于具体场景。以下是详细分析&#xff1a; 一、必须使用 Nginx 的…...

复现SCI图像增强(Toward fast, flexible, and robust low-light image enhancement.)

运行train.py报错 > File "/home/uriky/桌面/SCI-main/SCI-main/train.py", line 105, in main > train_queue torch.utils.data.DataLoader( File "/home/uriky/anaconda3/envs/AA/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py&q…...

Linux 进程

文章目录 1. 冯诺依曼体系结构1.1 什么是冯诺依曼体系结构1.2 为什么选择冯诺依曼结构 2. 操作系统2.1 操作系统是什么2.2 操作系统如何对硬件资源进行管理2.3 计算机的层状体系结构 3. 进程3.1 进程是什么3.2 进程的相关属性3.3 在Linux中了解进程3.3.1 查看进程3.3.2 子进程由…...

TVM计算图分割--Collage

1 背景 为满足高效部署的需要&#xff0c;整合大量优化的tensor代数库和运行时做为后端成为必要之举。现在的深度学习后端可以分为两类&#xff1a;1&#xff09;算子库(operator kernel libraries)&#xff0c;为每个DL算子单独提供高效地低阶kernel实现。这些库一般也支持算…...

Liunx知识点

1./dev&#xff1a;是系统设备文件存放位置 /home&#xff1a;是普通用户存放目录 /etc&#xff1a;大部分配置文件的存放目录 /mnt&#xff1a;挂载服务需要的目录 /tmp&#xff1a;存放临时文件 /boot&#xff1a;启动文件 /root&#xff1a;root用户存放目录 /var&am…...

全栈架构设计图

以下是针对Vue前端、服务端、管理后台及数据库的架构图和交互流程设计&#xff0c;采用分层结构和模块化设计思路&#xff1a; 一、系统整体架构图 #mermaid-svg-vAtZ3R6d5Ujm6lYT {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}…...

【SAP ME 42】SAP ME 性能改进

性能问题症状 可观察到以下症状:com.sap.me.production$SfcStartService#startSfc - 此 API 方法具有来自 RESOURCE_TYPE_RESOURCE 表的 SQL 查询的运行速度较慢。 com.sap.me.production$CreateSfcService#createSfc - 对于每个创建的车间作业控制,检查在计划标准配置中是否…...