STM32F1单片机MS5611高精度气压计驱动工程

浮筒在海浪作用下的受力分析，AQWA软件的使用教程引受世亞太gs↓s-cHN海洋工程浮体波浪载荷计算的发展经历了一个从二维方法到三维方法维切片理论优点:可以实现得到船体剖面剪力、弯矩及湿表面的压力分布。更为重要的是,它可以对不同的波长、浪向和航速进行同样的计算,应用频谱分析方法,还可以预报船舶在给定波谱下的运动,对摇荡运动预报准确。二维切片理论劣势:平面势流理论,忽略浮体三维效应,海洋工程一般不满足细长体假设剖面载荷和脉动压力精度不够,对海洋工程两者很重要2012-6-21-3引受世亞太gs↓s-cHN解决两个问题三维浮体波浪载荷的计算:与二维势流理论不同的是,此方法把平台结构作为个整体,在平台水下部分的表面上划分网格,根据三维源汇分布理论,采用面元数值计算方法求解平台在波浪中受到的载荷。波浪力考虑二阶波浪力≯而对横撑等小尺寸构件采用 Morison方程计算载荷加载到有限元模型中,实现浮体结构强度校核2012-6-2AQWA模块介绍受世亞太gs↓s-cHN模块之间相互关系波浪力LINEWAVE通过wave传递波浪力LIBRIUMFERNAUTDRIFTASAS频域分析法时域分析法(FE model)运动响应变形响应2012-6-21-5AQWA模块介绍受世亞太gs↓s-cHNDAY1FEMGVAGSANSYS TLINEWAVE,,口口…,ASASLIBRIUMFERNAUTDRIFT(FE model)模块之间相互关系EXCEL2012-6-2QWA模块介绍流程受世亞太gs↓s-cHNDAY2FEMGVAGSANSYSLINEWAVEASASI LIBRIUMFERNAUTDRIFT■■(FE model)DAY3&DAY4EXCEL2012-6-2AQWA模块介绍受世亞太gs↓s-cHN.AQWA-L|NE:计算波浪力及结构的响应计算的水静力学程序用于3D绕射散射分析可以计算分析时考虑2阶波浪力)AQWA一FER:具有随机波的频域分析,还包括耦合缆索动力学分析功能。水动力学包括的非线性项线性化。如多个波浪状况一起计算的到统计结果。结构运动谱分析能力(波浪频率或是慢漂频率)随即波情况下悬链线张力分析AQWA一 LIBRIUM:包括停泊线的静动稳定性分析。定义平衡位置为AQWA,FER,DRFT,NAUT输出平衡位置,初步的停泊设计。可以输出结构平衡位置已经回覆力(矩)倾覆力(矩),特征值模态以及动态平衡分析,分析时候考虑风浪流联合作用。2012-6-21-8AQWA模块介绍受世亞太gs↓s-cHNAQWA一DRFT:具有随机波包括慢漂流的时域,还包括耦合缆索动力学,理论基础是二阶力,时域非线性。可以分析随机波的结构运动已经悬链线拉力的时域非线性程序AQWA-GS( GRAPHIC SUPERVISOR):图形用户界面,封装了1至5模块AQWA-WAVE:是 AQWA-LINE和ASAS间的联接程序。对于给定的波方向,周期和频率,它读取压力和运动形式的结果,并且自动地作为压力和加速度应用到 ASAS JANSYS有限元模型中2012-6-21-9典型AQWA模型受世亞太gs↓s-cHNMoored tankeSemi sub2012-6-21-10

单kinect静止场景多帧去噪，时间域用中值，空间域用最近邻。

利用labview实现提取信号包络的例子。

基于msp430f149的mpu6050程序，经过了互补滤波、过程量化得到结果 在12864上显示

基于Quartus II的FPGA/CPLD数字系统设计实例中图法分类号: TP332.1/684 周润景, 图雅, 张丽敏编著电子工业出版社第1章 Altera Quartus II开发流程1.1　Quartus II软件综述1.2　设计输入1.3　约束输入1.4　综合1.5　布局布线1.6　仿真1.7　编程与配置第2章　Altera Quartus II的使用2.1　原理图和图表模块编辑2.2　文本编辑2.3　混合编辑（自底向上）2.4　混合编辑（自顶向下）第3章　门电路设计范例3.1　与非门电路3.2　或非门电路3.3　异或门电路3.4　

基于leaflet的生成流体风场代码，leaflet-velocity，leaflet风场流线插件

【实例简介】直接用原子程序不行的朋友，可以试试这个程序，里面有本人调试过程和心得。

本软件基于TEQC工具，可以批量处理GPS观测文件。

毕业设计项目源码含论文基于JSP的公交查询系统

本科毕业设计，论文，word版摘 要 目前，由于PID具有结构简单，可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能，广泛应用在电厂的各种控制过程中。电厂主汽温的被控对象是一个大惯性大迟延非线性且对象变化的系统。常规汽温控制系统为串级PID控制或导前微分控制,当机组稳定运行时,一般能将主汽温控制在允许的范围内。但当运行工况发生较大变化时,却很难保证控制品质。因此本文研究BP神经网络的PID控制，利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定，充分利用PID和神经网络的优点。本处用一个多层前向神经网络，采用反向传播算法依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd，依次