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MATLAB/SIMULINK中的系列和平行电池组模型的建模和模拟
锂离子电池最近由于其许多优势而成为车辆应用研究的重点。锂离子电池具有比其他二级电池更高的特异性能量，更好的能量密度和更低的自我放电速率，这使其适合电动汽车和混合动力汽车。尽管如此，担心安全性，成本，充电时间和回收利用已阻碍了锂离子电池的商业用法，以进行自动应用。开发有效的电池系统需要在模拟平台上进行精确的电池模型。在这项研究中，电池模型是用MATLAB/SIMULINK内置的。有两个变体可用：一个具有串联的平行电池布置和一个无配置的单个型号。提供并详细说明了所提出的模型的结构。基于测试结果，已验证了开发的电池模型。一个比较表明，创建的模型可以准确预测电流，电压和功率性能。该型号是为Eaton机电电池锂离子18650电池设计的，但据说与其他类型的电池一起使用。模拟考虑了电池的充电状态，电流，电压和电源要求。
基于MATLAB荧光试纸图像的定量分析研究
食品安全和环境监测。读取器由于其简单的操作，可移植性和快速检测速度而满足即时检测的需求。在此pa-per中，提出了基于MATLAB的荧光测试带成像检测系统。通过智能手机收集荧光测试条的图像信息，由高斯过滤器，背景扣除进行重新移动，并计算出电视线（T线）和质量控制线（C线）的峰值。最后，根据特征值（T/C）定量检测荧光测试条的浓度。在本文中，使用不同浓度的荧光免疫色谱条进行重复性验证。实验结果表明，荧光免疫瘤图像检测系统具有良好的可重复性，CV <3.2％，拟合标准曲线的R 2可以达到0.999，实现了快速的定量检测。
电池隔板系统的设计和杂交，以提高MATLAB SIMULINK的能源效率
摘要。本研究重点是使用MATLAB Simulink与电池的超级电容器（SC）的建模，模拟和杂交。混合系统旨在改善能源输送，减少电荷 - 放电周期并延长电池的寿命。该方法涉及在MATLAB SIMULINK环境中创建SC和电池的详细模拟模型。在不同的负载条件下分析了系统的行为，以评估其在能源存储和功率传递方面的性能。该混合动力系统显示出有望在电动汽车，可再生能源存储和其他高需求应用中使用的潜力。总而言之，SC与电池的杂交增强了能源管理系统，为改善现代储能技术的寿命和性能提供了可行的解决方案。建议使用MATLAB Simulink进行进一步的研究以优化电池。
材料工程（MATL）
MATL 6250. 软物质。（4 小时）介绍相对年轻的软物质领域，涵盖软物质各种状态的物理描述，包括液体、胶体、聚合物、泡沫、凝胶、颗粒材料和多种生物材料。软物质（也称为“软凝聚态”或“复杂流体”）的有序性低于金属和氧化物（硬凝聚态），更容易受到热波动和施加力的影响。侧重于批判性思维、问题诊断、估计、统计分析和基于数据的决策。包括许多课堂演示，从胶体组装到乳液稳定性再到细胞凋亡。重点介绍工业加工、生命科学和环境修复等应用。需要相关领域的研究生学习或获得讲师许可。
使用MATLAB，COMSOL和PYTHON等软件的数学建模和仿真
本研究探讨了MATLAB，COMSOL和PYTHON在精确工程中数学建模和模拟中的应用。这些工具在处理各种工程挑战（从控制系统到多物理模拟和自定义算法开发）方面的优势进行了分析。该研究还研究了人工智能（AI）的作用，在通过自动编码，提供概念解释和协助模型结构来支持数学建模任务中的作用。通过比较计算性能，准确性和可用性，该研究旨在确定适合不同模拟类型的最佳软件，例如热流体动力学和结构分析。调查结果强调了选择合适的软件来优化计算资源，验证模型并实现可靠，有效的仿真的重要性。本研究为弥合理论模型和实际应用之间的差距，提高生产率并促进精确工程的创新而贡献了实用指南。
使用 MATLAB 中的 QSS 和 ADVISOR TOOLBOX 进行 EV 建模
使用 QSS 工具箱在 MATLAB 中进行 EV 建模 为了在 matlab 中建模，我们需要指定我们要设计的车辆的一些参数。
使用 MATLAB 进行生成式 AI 和深度学习
生成式人工智能现已应用于从教育到工业的各个领域。将其集成到您的工作流程中可以提高生产力。在本次研讨会上，我们将探索一些可以集成生成式人工智能的 MathWorks 工具。深度学习正在迅速融入日常应用中，学生和教育工作者很快将必须采用这项技术来解决复杂的现实问题。MATLAB 和 Simulink 提供了一个灵活而强大的平台来开发和自动化人工智能、深度学习、数据分析和模拟工作流程。在本次研讨会上，我们将通过利用之前训练过的网络并使用 MATLAB Deep Network Designer 对其进行修改来介绍使用 MATLAB 进行深度学习。Deep Network Designer 允许您以交互方式构建、可视化和训练神经网络。个人将能够生成神经网络代码并微调参数。用户可以使用流行的预训练网络或构建自己的网络。我们还将研究 MATLAB 分类学习器在单个数据集上运行多个模型。这些可视化方法允许用户创建更高效的工作流程。Jon Loftin，主持人
将人工智能和机器学习应用于神经系统的预测压力分析和发病率评估：基于 MATLAB 的检测和解决神经功能障碍的框架
神经系统本质上很复杂，容易因各种压力源而出现功能障碍，从而导致严重的发病率。本文介绍了一种基于 MATLAB 的新型框架，该框架利用人工智能 (AI) 和机器学习技术对神经系统进行预测压力分析和发病率评估。通过集成深度学习模型，特别是卷积神经网络 (CNN)，该框架旨在高精度地检测神经功能障碍的早期迹象。该研究利用全面的数据集，应用先进的预处理方法来优化模型性能。主要发现表明，人工智能驱动的方法在预测准确性和发病风险的早期检测方面均优于传统方法。MATLAB 实现很详细，突出了该框架在现实场景中的实际应用。这项工作不仅推动了神经系统分析领域的发展，还强调了人工智能和机器学习在提高诊断精度和预防保健方面的变革潜力。本文最后讨论了这些发现对临床实践和未来研究的意义，特别是在通过早期干预改善患者预后方面。
混合能源（太阳能+风能）的 MATLAB 仿真...
简要回顾了它们的设计、建模、仿真和优化的现状。还进行了相应的分析。最后，总结了未来的研究和开发趋势。能源数量是决定 HSRES 复杂性以及可持续性和效率的因素之一。大量的能源使系统更加复杂，但同时也提高了可持续性和能源效率。对于家庭来说，这是一种减少（如果不是结束的话）挥之不去的国家能源危机的方法。对于像我们这样的一代人来说，污染也是化石燃料枯竭的主要问题，我们需要找到不同的能源生产方法，将污染降至最低，产生的电力足以应对危机。在 MATLAB simulink R2017a 上完成了基于可再生能源和不可再生能源单元集成的混合动力系统的建模模型以及连接到电网时的仿真。
使用ESP32CAM和OCR分析使用MATLAB
对有效和智能能源管理系统的日益增长的需求促使了精致技术的进步，以实时监视用电。这项研究介绍了使用ESP32CAM微控制器的远程监视系统，并采用光学特征识别（OCR）分析，提供了全面的解决方案，用于远程监控电表。该系统利用ESP32CAM微控制器（以其功率和多功能性而闻名）来捕获电表的定期图像。随后，将OCR分析用于从捕获的图像中提取数值数据，例如仪表读数，从而增强自动化和准确性，同时最大程度地减少手动干预。所提出的系统的关键元素包括配备摄像头的ESP32CAM模块，用于捕获图像捕获，集成的无线连接用于远程通信以及OCR算法，以进行有效的数据提取。该系统设计为适应性，可容纳在住宅，商业和工业环境中常见的各种类型的电表。远程监视的功能授权用户通过用户友好的界面访问用电消耗的实时数据，从而促进了有关能源管理的知情决策。此外，该系统具有主动维护的潜力，通过通知用户的不规则性或电力消耗模式的异常情况。建议的远程监控系统提供了一种具有成本效益的可扩展解决方案，以提高电力消耗监控的效率。通过合并ESP32CAM和OCR分析的功能，该系统为远程监视建立了一个可靠的平台，有助于智能和可持续的能源管理实践的发展。