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水动力学仿真AQWA教程
浮筒在海浪作用下的受力分析，AQWA软件的使用教程引受世亞太gs↓s-cHN海洋工程浮体波浪载荷计算的发展经历了一个从二维方法到三维方法维切片理论优点:可以实现得到船体剖面剪力、弯矩及湿表面的压力分布。更为重要的是,它可以对不同的波长、浪向和航速进行同样的计算,应用频谱分析方法,还可以预报船舶在给定波谱下的运动,对摇荡运动预报准确。二维切片理论劣势:平面势流理论,忽略浮体三维效应,海洋工程一般不满足细长体假设剖面载荷和脉动压力精度不够,对海洋工程两者很重要2012-6-21-3引受世亞太gs↓s-cHN解决两个问题三维浮体波浪载荷的计算:与二维势流理论不同的是,此方法把平台结构作为个整体,在平台水下部分的表面上划分网格,根据三维源汇分布理论,采用面元数值计算方法求解平台在波浪中受到的载荷。波浪力考虑二阶波浪力≯而对横撑等小尺寸构件采用 Morison方程计算载荷加载到有限元模型中,实现浮体结构强度校核2012-6-2AQWA模块介绍受世亞太gs↓s-cHN模块之间相互关系波浪力LINEWAVE通过wave传递波浪力LIBRIUMFERNAUTDRIFTASAS频域分析法时域分析法(FE model)运动响应变形响应2012-6-21-5AQWA模块介绍受世亞太gs↓s-cHNDAY1FEMGVAGSANSYS TLINEWAVE,,口口…,ASASLIBRIUMFERNAUTDRIFT(FE model)模块之间相互关系EXCEL2012-6-2QWA模块介绍流程受世亞太gs↓s-cHNDAY2FEMGVAGSANSYSLINEWAVEASASI LIBRIUMFERNAUTDRIFT■■(FE model)DAY3&DAY4EXCEL2012-6-2AQWA模块介绍受世亞太gs↓s-cHN.AQWA-L|NE:计算波浪力及结构的响应计算的水静力学程序用于3D绕射散射分析可以计算分析时考虑2阶波浪力)AQWA一FER:具有随机波的频域分析,还包括耦合缆索动力学分析功能。水动力学包括的非线性项线性化。如多个波浪状况一起计算的到统计结果。结构运动谱分析能力(波浪频率或是慢漂频率)随即波情况下悬链线张力分析AQWA一 LIBRIUM:包括停泊线的静动稳定性分析。定义平衡位置为AQWA,FER,DRFT,NAUT输出平衡位置,初步的停泊设计。可以输出结构平衡位置已经回覆力(矩)倾覆力(矩),特征值模态以及动态平衡分析,分析时候考虑风浪流联合作用。2012-6-21-8AQWA模块介绍受世亞太gs↓s-cHNAQWA一DRFT:具有随机波包括慢漂流的时域,还包括耦合缆索动力学,理论基础是二阶力,时域非线性。可以分析随机波的结构运动已经悬链线拉力的时域非线性程序AQWA-GS( GRAPHIC SUPERVISOR):图形用户界面,封装了1至5模块AQWA-WAVE:是 AQWA-LINE和ASAS间的联接程序。对于给定的波方向,周期和频率,它读取压力和运动形式的结果,并且自动地作为压力和加速度应用到 ASAS JANSYS有限元模型中2012-6-21-9典型AQWA模型受世亞太gs↓s-cHNMoored tankeSemi sub2012-6-21-10
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动力电池管理系统BMS关键技术.pdf
【实例简介】动力电池管理系统BMS关键技术， BMS 的状态估算及均衡控制、SOC、SOH等数学模型，主要关键技术：
1)单体电池间的能量均衡：
(3)电池组总电压测量
(4)电池组总电流测量
(5)SOC计算
(6)动态监测动力电池组的工作状态：
- 2021-12-04 00:57:13下载
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小波软硬及折中阈值法图像去噪
本文件使用小波阈值法图像去噪.包括软阈值,硬阈值,及折中阈值去噪,并在折中阈值去噪方法基础上加入自适应算法,得到较好结果.
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基于opencv的双目测距（代码+文章）
文章名称：3-D Point Cloud Generation from Rigid and Flexible Stereo Vision Systems 文章（英文）详细讲解了双目视觉的一些基本原理，已经如何使用两个普通的网络摄像头来实现双目视觉，以及如何根据两个摄像头来计算物体深度信息。代码为文章中附带的代码仅供参考学习
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《《数据挖掘中的新方法-支持向量机》.rar》
《数据挖掘中的新方法-支持向量机》，支持向量机介绍书籍！
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电力系统暂态稳定分析程序
该软件是在matlab上编写的电力系统暂态稳定分析程序，当系统发生故障时检验系统的稳定性，绘制出系统的功角曲线以便观察。本程序仅对3机9节点系统进行了测试，如对其他系统需自行改进。
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基于OpenCV的摄像头动态手势轨迹识别及其应用
基于OpenCV的摄像头动态手势轨迹识别及其应用，前沿的研究，最新论文2012B_0% random t XoX,XX4_1、42、B0Bhattacharyyaglsl. 8 gsl_ran_gaussianpp q1/3t=∑∵n8HSVcerterHSVIISV V44 HMM3IIMMA=SO4 B450AiI i j-+∑bk2HMM4+1=A_1*X1-X0+A_2*Xo1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.netOpencvlIMMP., v3)A BP(IAIIMM(a)两点之间的方向夹角(b)轨迹的方间夹角分为8等份HMMBaum-WelchyO aB,i/∑a,iBtHMMAHMM∑s: t Hq,=======-s,qui a 6. o, B, 1 j/PolAa)向右的于势(b)向左的手势(c)向上的手势(d向下的手势动,O:B1j1+1J∑,ijtimermero∑点:1j/∑b kFirmerlimmer=3∑y,1/∑yIMM丌AB512Baum-welch4.3HMⅥHMMHMⅥHMM8(a)第5(b)第6帧第6幀第6帧o1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net1322012(a第1(b)第72(a)第5帧(b)第60帧(c}第62帧(d)第G3帧(c)第75d)第呲5.4 HMMHMMHMMHMIHMM丌ABHMMa)第4帧.0()第50d)第54帧HMMHMM0.2928060.56l9010.2943160.5606530.1167910.1900640.0428680.1903360.041360.3217210.3235800.0173120.1166050.0155030.0708480.069680.1601290.0412690.1600400.039740.0749660.0738510.1859570.1468650.1466160.2136800.1587320.0954920.1586260.094620.2069880.207462HMM30.00l20.00100.0010.00I0.00l0.000.0050.00l.O001.000360.0010.00120.00I0.0010.00l0.001IIMMHMMIIMM320×240HMMo1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.netOpencv133jck hand recogni tion2005,2611):29Openly获取直方图轨迹图像2010,30(71:59-61.在单击“轨迹「未选择-图像显示[5 QIN WEN, PENG QICONG. An improved particle filter algorithm图像时选择Chmm控制based on neural network for visual tracking[c / International Con个按钮选C控制贪食鱼ference on Communications, Circuits and SyLas v.项训练HMMIEEE.2007:765-768LD」停止退出2009[7 YU JINXIA, LIU WENJING, YANG Y. Impmved particle filter algorithms based on partial systematic resampling C|//IEEE InTernational Conference on Intelligent Computing and Intelligent SystemsLas vegas: IEEE, 2010: 483-4878 FAZLI S, POUR II M, BOUZARI ll. Particle filter based objecttracking with sift and color feature[C // Second International Conas Vegas: IEEE, 2009: 89-9(8:62-64.L10」LD」HMM,2004[ II YUAN LICHI. An improved HMM speech recognition model[c//International Conference on AudiO. las Vegas: IEEE, 2008: 1311LlOpenCVLD」1315.[12 TAN WENJUN, WU CHENGDONG, ZHAO SHUYING. Recogni[2 CHlO JU, JIN S ll, PILAM X D. Object tracking circuit using partition of dynamic hand gesture based on SCllMM model[C]//Chi-cle filter with multiple features [C//SICE-ICASE: Internationalnese Control and Decision Conference. Log Vegas: IEEE. 2009Joint Conference. Las Vegas: IEEE, 2006: 1431-14362430-24341272011,28(2):242-244.C,2010,1(1):92-95SIFT[8 BEIS J S, LOWE D G. Shape indexing using approximate nearest-neighbour search in high-dimensional spaces [C]// Proceedings ofthe IEEE 1997 Computer Society Conference on Computer visionand Pattern Recognition. Washington, DC: IEEE Computer Socie-ly,997:1000-1006SIFT009,29(5):423-2262009,30(4):857-861[O][2] LOWE D G. Distinctive image features from scale-invariant key-points[ J]. International of Computer Vision, 2004, 60(2):91[11 SHUM H Y, SZELISKI R. Construction of panoramic image mosaicswith global and local alignment[ J International Journal of Comp3 MIKOLAJCZYK K, SClIMID C. A performance evaluation of localer visian,2000,36(2):101-130descriptors[ J|. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine[12 ZOGIILAMI 1. FAUGERLAS O, DERICIIE R. Using geometric corIntelligence,2005,27(10):1615-1630ners to build a 2D mosaic from a set of images[C]// Proceedings of4 LINDEBERG T. Seale -space theory a basic foul for analyzingthe International Conference on Computer Vision and Pattern Recog-structures at different seales LJ. Journal of Applied StatisticitiL. Washington, DC: IEEE Computer Society, 1997: 1671994,21(2):224-270o1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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FPFH点云配准
用FPFH方法进行点云配准，包含一个两个源文件和一个头文件，头文件包括RANSAC和FPFH特征的定义，源文件其中一个是FPFH特征的提取，还有一个是主函数，主要是各种接口。通过该方法可以比较好的进行点云配准
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基于RGMII的以太网MAC的FPGA实现代码
基于RGMII的以太网MAC的FPGA实现代码，整个工程采用Verilog HDL实现，包括测试用例以及功能验证TestBench
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手写数字识别源码 识别率98%以上 无需单独下载数据集
该代码 基于深度学习框架Keras 可以一键跑（无需单独下载数据文件） 识别率达到了98%以上
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