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蒸汽的动态建模和多变量控制...
mit.edu › handle › 36829869-MIT PDF 作者：XD He · 1996 · 被引用次数：100 — 作者：XD He · 1996 被引用次数：100 tary：室内空气温度由压缩机容量控制调节，而... 4.3.2 数字实现和实验结果。
使用...对多个微电网集群进行动态建模
摘要：保持多个微电网集群的频率稳定性是一项严峻的挑战。本文提出了一个具有不同类型分布式能源 (DER) 和储能系统 (ESS) 的多微电网集群动态模型，用于检查微电网的负载频率控制 (LFC)。设计了经典的比例积分微分 (PID) 控制器来调整微电网的频率。此外，提出了一种帝国主义竞争算法 (ICA)，通过考虑可再生能源 (RER) 及其负载不确定性来研究微电网的频率偏差。仿真结果证实了优化的 PID 控制器在不同干扰下的性能。此外，通过应用区域需求响应计划 (RDRP) 评估了微电网的频率控制。仿真结果表明，应用 RDRP 会抑制频率波动。
Naugle等人的评论是“什么是（定量）系统动态建模？” （2024）
系统动力学的核心特征是什么？如果研究与系统动态有关或正在应用系统动态，那么在研究中包括什么？几十年来一直提出过这些问题，并且可能会继续使该方法论的学者和从业者忙于未来。Naugle等。（2024;本期）冒险为这些问题提供最新的答案，从将系统动态作为定量努力的理解，并从其拟议的定义中确定研究机会。系统动力学在Forrester（1958，1961）的开创性作品中具有明确的起点和基础。然而，随着领域的增长和国际化，其应用以及方法论扩展和解释的多样性也有所增加（Größler，2013年）。为了说明这些多个观点，本期刊的编辑邀请了一系列的系统动态学家对Naugle等人提供评论。文章还知道该组的工作仅代表了系统动力学的潜在适当用途的一部分。（原始文章以及评论）中，所有作者都没有在此交流中提出的所有作者，这是一种非常渴望提供高质量的系统动力学研究以应对世界上的巨大挑战。
通过 Simulink 工具对双源热泵系统进行动态建模
摘要。本文使用 Matlab-Simulink 评估了可逆双源热泵 (DSHP) 系统的性能，该系统能够交替利用来自空气和地面的可再生能源。实际利用的能源取决于基于当前外部气温的简单控制策略。通过将 DSHP 与位于博洛尼亚的独立住宅建筑（该建筑的供暖和制冷负荷严重不平衡）以及与埋管换热器 (BHE) 场耦合，进行了年度动态模拟。分析了不同的案例研究，其中修改了埋管场的长度。所得结果表明，可以确定最佳切换温度，以使固定的 BHE 场长度的年度性能因子 (APF) 最大化。此外，已证明地下埋管热泵 (DSHP) 非常有助于缩短地下埋管换热器的总长度，从而降低相关成本，并解决与地温漂移相关的问题（这些问题可能由地下埋管尺寸过小和/或建筑负荷不平衡引起）。因此，在传统的地下埋管热泵系统改造中，如果地下埋管换热器尺寸过小，建议使用 DSHP。
热泵-蓄热一体化电热能系统动态建模与灵活性分析
高效热泵与储热装置的集成对于实现电热一体化系统高效与灵活运行的协同具有重要意义。本文提出了一种带有热泵与储热装置的电热一体化系统，引入热流法，考虑能量传递、转换和储存过程，构建了该系统的总动态功率流模型，并在此基础上推导了系统总体约束和部件约束方程。在最小化风电弃风限电目标下，分析了热泵动态特性、储热容量、新增风电装机、新增热负荷对电力和热力出力的综合影响。结果表明，考虑热泵动态特性可使风电出力调度准确率提高8%；热泵与储热装置的组合对储存和释放过程的杠杆系数分别为3.06和0.17，有效提高了系统调度的灵活性。新增风电装置与新增热负荷的协调性，以及热泵运行温度的提高，更有利于促进风电消纳，提高系统整体灵活性。研究结果为制定含热泵—热储的电热一体化系统综合调度方案提供了必要的依据。
用于过程动态建模目的的最佳复发神经网络体系结构的自动选择
在本文中已经解决了与设计用于行为（Black-box）建模的人工神经网络的结构有关的算法有关的问题。该研究包括四个针对神经网络架构搜索的算法的原始建议。算法基于众所周知的优化技术，例如进化算法和梯度下降方法。在介绍的研究中，已经使用了一种经常性类型的人工神经网络，其档案是根据上述算法以优化的方式选择的。最优性已被理解为实现神经网络的大小之间的交易及其在捕获已学习的数学模型响应的准确性之间。在优化期间，已经提出了原始的专业进化算子。研究涉及一项基于从加压水核反应堆中发生的快速过程的数学模型产生的数据扩展验证研究。
机器人动力学 - 固定翼无人机系统 - 苏黎世联邦理工学院
1. 简介/（简要）历史概述 2. 空气动力学基础 3. 飞机动态建模 4. 飞机性能（总结） 5. 飞机稳定性 6. 模拟 7. 控制建模 8. 固定翼控制
科学、技术与健康硕士
• 复杂机械系统描述（树状结构或闭环系统）， • 闭环结构机器人的几何和运动学模型、约束方程、移动性分析、奇异性分析（树状结构和闭环系统的 DHm 约定介绍） • 全移动性和低移动性并联机器人的工作空间分析 • 几何参数的校准 • 开环和闭环机构系统的动力学原理（牛顿-欧拉、欧拉-拉格朗日、虚功原理）的回顾 • 刚性树状结构机器人的动态建模：逆和正动态问题、基本惯性参数、地面力的计算。 • 无驱动冗余和有驱动冗余的刚性并联机器人的动态建模：逆和正动态问题、基本惯性参数、地面力的计算。 • 刚性并联机器人动态模型的退化条件分析和奇异性交叉 • 动态参数的识别
感觉（关键）按压：隐性触摸压力在压力和放松之间的情绪动态建模方面优于大脑活动
摘要 — 身体内的实际情绪体验可能很复杂，随着时间变化和不和谐情绪同时发展；实时响应以估计个人情绪的设备应该相应地发展。假设广义情绪存在于离散状态的模型无法将人类情绪的动态和个体性中固有的宝贵信息付诸实践。我们的多分辨率情绪自我报告程序允许根据压力-放松量表构建情绪标签，不仅可以区分情绪是什么，还可以区分情绪如何转变——例如，“充满希望但越来越紧张”与“充满希望并开始放松”。我们训练了基于被试的情境化个人经验的分层模型，以比较不同模态（大脑活动和物理键盘的按键力度）的情绪分类，然后在 F1 分数 = [0.44, 0.82]（机会 F 1 = 0.22，σ = 0.01）下对分类性能进行基准测试，并检查高性能特征。值得注意的是，当在压力实际变化的体验背景下对情绪演变进行分类时，基于压力的按键力度特征被证明是更具信息量的模态，并且在考虑侵入性和易于收集和处理时更为方便。最后，我们展示了我们的 FEEL（力、脑电图和情绪标记）数据集，这是大脑活动和按键力度数据的集合，标记了在紧张的电子游戏过程中收集的自我报告情绪（N = 16），并开源供社区探索。