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使用 MATLAB 从 MRI 图像中提取脑肿瘤
脑瘤是组织异常生长，其生长不受控制，不受控制细胞正常生长的检查点的制约。脑瘤可以是原发性的，也可以是转移性的。从身体其他部位扩散到大脑的肿瘤被称为转移性肿瘤。脑瘤是儿童和成人死亡的可能原因之一。在儿童中，脑瘤是所有癌症死亡的四分之一的原因。英国每年诊断出大约 200 种不同类型的肿瘤。医学共振成像是一种先进的成像技术，用于获取身体不同部位的高质量图像。MRI 用于大脑发育和大脑异常的解剖分析（Logeswari 和 Karnan 2009）。这些 MRI 图像经过预处理，以便可以对这些图像执行进一步的形态学操作，以检测肿瘤的大小、形状和位置。MRI 图像的预处理是为了去除噪音和增强图像，而形态学操作则使用 MATLA B 算法来分离和检测脑中的肿瘤（Murugavalli 和 Rajamani 2007）。分割的最终目的是从图像数据中提取重要特征。从脑部 MRI 图像中分割肿瘤是一个耗时的过程（Toure、Beiji 等，2010 年）。MATLAB 是一种快速算法，用于在很短的时间内从 MRI 图像中检测肿瘤。最后，将肿瘤映射到原始灰度图像上，强度为 255，使肿瘤在图像中可见。收到（2017 年 8 月 10 日），审核结果（2017 年 11 月 5 日），接受（2017 年 11 月 20 日）
基于通用 MATLAB 模型的锂离子电池数字孪生改进
摘要：本文介绍了基于 MATLAB/Simulink 通用模型的锂离子电池单元数字孪生。数字孪生基于恒流/恒压充电和放电循环的测量数据，健康状态 (SoH) 高达 79%，还包括快速充电。数字孪生使用的数学方程是通过对测量的 SoH、电池容量和电池单元电流进行 3D 数据拟合获得的。所提出的数字孪生的输入仅仅是测量的电池单元电流，其输出包括充电状态 (SoC)、SoH 和电池单元电压。对设计的数字孪生进行了测试，并与 MATLAB/Simulink 通用模型和电池单元测量值进行了比较，以获得恒定放电电流和动态生成的放电电流曲线。结果表明，通用 MATLAB/Simulink 模型有显著改进。
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。
基于AMESim和MATLAB的电液举升系统控制策略研究
摘要：由于电液举升系统受到流动不稳定性、参数不确定性及不可预测扰动的影响，实现电液举升系统的高精度位置控制具有挑战性。本文提出一种观测器-滑模控制策略来提高拖拉机电液举升系统的控制精度。首先，分析电液举升系统的原理。其次，建立电液举升系统的数学模型，对电液举升系统进行简化，设计观测器，实现对未知系统状态和扰动的实时评估。然后将观测器和滑模控制集成为控制器，以改善系统响应。理论分析表明，该控制器保证执行器在有扰动影响的情况下也能达到期望的控制效果。最后，通过 AMESim–MATLAB 联合仿真和试验研究，将观测器–滑模控制与 PID（比例–积分–微分）控制和滑模控制进行比较。同时，在仿真和试验过程中，采用电液升降系统的对称结构，搭建了耕深模拟系统（液压缸推力的变化模拟耕深值的变化）。结果表明，提出的观测器–滑模控制策略比 PID 控制和滑模控制能够实现更好的位置和压力跟踪以及参数变化的鲁棒性。
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。
革命性电动机：锂电池设计和MATLAB SIMSCAPE的模拟
肯尼亚内罗毕的机甲工程部A BSTRACT本文提供了详尽的分析，该分析使用MATLAB SIMSCAPE进行锂电池设计和仿真，以最大程度地提高电动汽车的性能（EVS）。找到最佳的包装配置和单元格设计以实现EV操作的特定性能目标。电池容量，电压和能量需求是通过基于车辆参数的细致模拟来估算的。之后，MATLAB SIMSCAPE用于对电池系统进行建模和分析，以确定其在不同的驾驶场景和热管理技术下的性能。重要的发现表明，改进的电池系统的效果如何提高电动汽车的效率和范围。这项研究推进了电动汽车（EV）技术，这可能会对可持续性和能源效率产生有利的影响。k eywords电动汽车（EV），电池技术，电动汽车范围，可持续性，能源效率。1。介绍以减轻环境问题，并减少运输行业对化石燃料，电动汽车或电动汽车的依赖。由于锂电池是当代电动汽车中能量存储的主要形式，因此优化电池系统对于电动汽车技术的开发至关重要。实现电动汽车（EV）的适当性能指标需要对电池设计因素和建模方法进行细致的评估[1]。本研究提供了有关如何使用MATLAB SIMSCAPE进行锂电池设计和仿真来优化电动汽车性能的全面评论。找到最佳的包装配置和单元格设计以满足EV操作的指定性能目标。根据车辆规格，全面计算可用于近似电池容量，电压和能量需求，从而确保效率和兼容性。然后，使用MATLAB SIMSCAPE在各种驾驶情况和热管理策略下对电池系统进行建模和评估。这些模拟的结果提供了有关更新的电池技术在扩展电动汽车范围和效率方面的作用的有见地信息。结论进一步发展了电动汽车技术（EV）技术，这可能对节能和可持续性产生有利的影响。该项目的目的是通过加强电池设计和仿真程序来增加更有效和可持续的运输生态系统的变化[2]。
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/SIMULINK
摘要：本文介绍了一个能够通过终生预后扩展的私人家庭的能量系统的模型。该能源系统旨在使用由氢气单元和锂离子电池组成的混合储能系统完全覆盖私人家庭的全年能源需求。在夏季，由PV剩余用质子交换膜（PEM）产生氢，然后存储在氢气罐中。主要在冬季，就缺乏PV能量而言，氢被燃料电池转化为电和热量。该模型是在MATLAB/SIMULINK中创建的，并且基于实际输入数据。还考虑了热量需求，并被热泵覆盖。模拟期是解决能源生产和需求的季节性的整整一年。由于高初始成本，这种能源系统的寿命至关重要。因此，该模型是通过终生预测扩展的，以优化尺寸，目的是基于氢的能量系统的寿命延长。生命周期的影响因素是根据文献综述确定的，并将其整合在模型中。进行了一项广泛的参数研究，以评估有关三个组件的能量平衡和寿命的不同尺寸，即电机，燃料电池和锂离子电池。结果证明了整体建模方法的好处，并启用了有关系统使用资源，寿命和自助率的设计优化。