抽象问题陈述:自然界中的自组织颗粒长期以来启发了结构形式。这些形式以有效地使用最小材料,并轻巧。物理模型已用于探索这些自组织粒子,并作为设计和计算的基础。然而,制作,测量和缩放这些模型是乏味的,尤其是对于复杂的几何形状,例如树状结构。如今,计算机模拟可以应用自然逻辑来创建数字模型。这些模型模拟形式调查和缩放速度更快,更容易。研究目标:这项研究的目的是提出一种数字工具,该工具源自算法设计,用于基于湿线模型的物理测试的分支结构的数字形式查找。研究方法:这项研究首先是通过研究该领域的可用资源和科学文章的研究,然后使用计算方法来设计数字工具。结论:基于湿线模型的算法设计简化了树状结构的最佳设计。它优化了设计结果和设计过程。物理形式调查通常会在将模型转换为建筑计划时面临困难。通过数字化此过程,最终形式的测量变得更快,更容易。这增强了这些形式的构造性。关键字:自组织模式,数字形式找到,算法设计,类似树状的结构。
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中介设备用于控制器和数据2系列可寻址设备之间的通信。控制面板配备了一个拆分器作为标准,但是可以选择将第二个信号分离器连接起来,从而将最大可能的灯具数量增加到4096。
光伏 (PV) 能量收集已广泛应用于电池充电的能量存储应用中。收集电路有效收集的太阳能越多,充电效率就越高。许多论文使用了不同的 MPPT 方法来增强 PV 收集,这些方法需要 ADC 和 MCU,这不仅成本高昂,而且需要长时间的跟踪。提出了一种用于 20V/5 W 太阳能电池板的具有自适应恒流 (ACC)、恒压 (CV) 和最大功率跟踪 (MPPT) 控制的高压能量收集电路,用于在太阳能电池板的最大功率点变化时对锂离子电池进行恒流充电 (CC) 和恒压 (CV) 充电模式。在不同光强度条件下实施脉冲宽度调制 (PWM) 和脉冲频率调制 (PFM) 以提高效率。由扰动观察 (PBO) MPPT 算法控制的 ACC 模式提高了光源不足或电池电量低时的效率。当电池充满电时,激活 CV 模式可防止锂离子电池过度充电损坏。该能量收集电路采用台积电0.5μm超高压工艺制作,在0.1A~0.3A光电流范围内,该设计的峰值效率达到98%。
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我们研究粒子的封闭系统,这些粒子除了受到保守力的作用外,还受到随机力的作用。随机运动方程的建立方式使得能量始终严格守恒。为了确保这一守恒定律,概率密度的演化方程是使用随机运动方程的适当解释(不是伊藤解释或斯特拉托诺维奇解释)推导出来的。相空间中的轨迹被限制在恒定能量的表面。尽管存在这种限制,但熵仍随时间增加,表现出不可逆行为并松弛至平衡。本方法的主要结果与刘维尔方程给出的结果形成对比,后者也描述了封闭系统,但没有表现出不可逆性。
注释 a) 所示数据为典型值,不应作为产品规格使用。 b) 有效的产品比较只能通过在同一测试设施、类似条件下的并行测试获得。 c) 可能有当前和/或比较数据。详情请联系 Contec 销售代表。 测试方法 1. CTM = Contec 测试方法 2. IEST-RP-CC004.3 = 评估洁净室和其他受控环境中使用的擦拭材料,环境科学与技术研究所,伊利诺伊州罗林梅多斯。
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