%m/m/c排队论%Lamda平均到达率%Mu平均服务率%c开放窗口数

本文用Matlab进行编程实现电力系统暂态仿真，所用模型为经典的IEEE3机9节点系统，发电机用二阶模型，负载用恒定阻抗模型，模拟系统发生金属性三相短路，过0.87秒后切除故障的这个暂态过程。
其中的具体参考书籍安德森伏阿德《电力系统的控制与稳定》这本书书，并根据文献《MATLAB/Simulink-basedtransientstabilityanalysisofamultimachinepowersystem》（RamnarayanPatel,T.S.BhattiandD.P.Kothari）做了一处修正。
仿真结果正确，希望对你有帮助。

鲁棒控制工具箱提供了一系列的函数和工具以支持带有不确定元素的多输入多输出控制系统的设计。
在该工具箱的帮助下，你可以建立带有不确定参数和动态特性的LTI模型，也可以分析MIMO系统的稳定性裕度和最坏情况下的性能。
该工具箱提供了一系列的控制器分析和综合函数，能够分析最坏情况下的性能及确定最坏情况下的参数值。
利用模型降阶函数能够对复杂模型进行简化。
同时提供了先进的鲁棒控制方法，如H2、H∞、LMI、μ分析等。

给出了二自由度悬架模型频域分析matlab代码，并带有注释，给做平顺性的同学提供参考

PhotoModelerScanner是一款由EOS公司研发的近景摄影测量工具，他的主要特点在于融合了“摄影测绘”和“三维建模”这两个过去相互独立的工作环节，支持普通数码相机和摄像头作为一种输入设备，PhotoModeler可让您在很短的时间捕捉大量准确的细节，然后利用平面照片将实物及实际场景构建成含有贴图的三维模型，既快又简单，广泛应用于意外事故现场重建、建筑、考古学、机械与设计工程、网页设计、3D建模等领域。

针对MEMS陀螺仪精度不高、随机噪声复杂的问题，研究了某MEMS陀螺仪的随机漂移模型。
应用时间序列分析方法，采用AR(1)模型对经过预处理的MEMS陀螺仪测量数据噪声进行建模，进而基于该AR模型并采用状态扩增法设计Kalman滤波算法。
速率试验和摇摆试验仿真结果表明在静态和恒定角速率条件下，采用该算法滤波后的MEMS陀螺仪的误差均值和标准差都比滤波前有了明显的降低。
针对摇摆基座下该算法随摆动幅度的增大效果变差的问题，从提高采样率和选择自适应Kalman滤波两个方面对算法进行改进。
仿真结果表明，两种方法都能改善滤波效果，然而考虑到系统采样频率和CPU计算速度的限制，自适应滤波有更高的实用性。

EnterpriseArchitect具备源代码的前向和反向工程能力，支持多种通用语言，包括C++,C#,Java,Delphi,VBNet,VisualBasic和PHP，除此，还可以获取免费的CORBA和Python附加组件。
EA提供一个内置的源代码编辑器，含语法突出功能，确保能够在一致的工作环境中快速导航和查找您的模型源代码。

本文档为2016年本人参加全国大学生数学建模参赛最后提交文档（文档中最后附录包含matlab代码）摘要小区开放是当今热议的缓解小区周边道路交通堵塞的方法之一，本文在一定假设的前提下，通过建合适的评价体系和数学模型，进行计算机仿真，得到定量的数据结论，对比分析不同小区在进行小区开放后，对周边道路的通行影响。
针对问题一，通过文献查找，获取相关的道路通行评价指标，结合小区周边实际情况，运用BP神经网络，得到一套合适的评价体系（道路交通运行指数，道路交通拥堵率，平均行程速度，平均延误时间）。
针对问题二，使用元胞自动机和网格化图，建立与现实情况相符合的静态建筑物道路参数和动态车辆通行模型，并考虑司机是否具有获得前方道路信息的能力，分别建立基于排队论思想和基于道路阻抗系数的路径选择策略模型。
针对问题三，将不同的小区类型进行合理抽象，得到基本典型结构。
结合由问题二得到的模型进行建模仿真，将得到的结果按照问题一得到的评价体系进行评价，并进行可视化和数据分析得到小区开放在一定程度上可以缓解小区周边道路交通压力。
针对问题四，根据问题三得到的结论，通过控制变量法对比各个条件下车流通行的情况，得出有利条件与不利条件。
提出合理的建议，并以简单书信形式表述。
关键词：小区开放、BP神经网络、元胞自动机、动态建模

ANSYS设计优化分析实例：包括介绍性练习、参数化模型、设计优化、搜寻设计域等

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。
LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。
§1LINGO快速入门当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口：外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。
在主窗口内的标题为LINGOModel–LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。
下面举两个例子。
例1.1如何在LINGO中求解如下的LP问题：在模型窗口中输入如下代码：min=2*x1+3*x2;x1+x2＞=350;x1＞=100;2*x1+x2＜=600;然后点击工具条上的按钮即可。
例1.2使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。
产销单位运价如下表。
单位销地运价产地 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量A1 6 2 6 7 4 2 5 9 60A2 4 9 5 3 8 5 8 2 55A3 5 2 1 9 7 4 3 3 51A4 7 6 7 3 9 2 7 1 43A5 2 3 9 5 7 2 6 5 41A6 5 5 2 2 8 1 4 3 52销量 35 37 22 32 41 32 43 38 使用LINGO软件，编制程序如下：model:!6发点8收点运输问题;sets:warehouses/wh1..wh6/:capacity;vendors/v1..v8/:demand;links(warehouses,vendors):cost,volume;endsets!目标函数;min=@sum(links:cost*volume);!需求约束;@for(vendors(J):@sum(warehouses(I):volume(I,J))=demand(J));!产量约束;@for(warehouses(I):@sum(vendors(J):volume(I,J))＜=capacity(I));!这里是数据;data:capacity=605551434152;demand=3537223241324338;cost=626742954953858252197433767392712395726555228143;enddataend然后点击工具条上的按钮即可。
为了能够使用LINGO的强大功能，接着第二节的学习吧。
§2LINGO中的集对实际问题建模的时候，总会遇到一群或多群相联系的对象，比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。
LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集（sets）。
一旦把对象聚合成集，就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。
现在我们将深入介绍如何创建集，并用数据初始化集的属性。
学完本节后，你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。
2.1为什么使用集集是LINGO建模语言的基础，是程序设计最强有力的基本构件。
借助于集，能够用一个单一的、长的、简明的复合公式表示一系列相似的约束，从而可以快速方便地表达规模较大的模型。
2.2什么是集集是一群相联系的对象，这些对象也称为集的成员。
一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。
每个集成员可能有一个或多个与之有关联的特征，我们把这些特征称为属性。
属性值可以预先给定，也可以是未知的，有待于LINGO求解。
例如，产品集中的每个产品可以有一个价格属性；
卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力属性；
雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性，也可以有一个生日属性等等。
LINGO有两种类型的集：原始集(primitive　set)和派生集(derivedset)。
一个原始集是由一些最基本的对象组成的。
一个派生集是用一个或多个其它集来定义的，也就是说，它的成员来自于其它已存在的集。
2.3模型的集部分集部分是LINGO模型的一个可选部分。
在LINGO模型中使用集之前，必须在集部分事先定义。
集部分以关键字“sets:”开始，以“endsets”结束。
一个模型可以没有集部分，或有一个简单的集部分，或有多个集部分。
一个集部分可以放置于模型的任何地方，但是一个集及其属性

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。