电力拖动自动控制系统 第四版 课件

【实例简介】详细介绍了混沌粒子群算法，并且进行程序的编写，里面还有7篇混沌粒子群的论文

基于hal库stm32f407串口通讯，采用dma能实现不定长的数据收发

适合初学者看,还有相关的PDF文章,拿出与大家共享

【实例简介】包含多种多普勒中心估计的方法，Madsen相位增量法，适用于快速实时处理的算法以及其它算法的多普勒中心估计。matlab编写程序，无bug。

反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大 规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神 经网络(RNN)中都有它的实现版本。算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的 计算神经网络每一层参数的梯度值。算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层 临时输出值的梯度。反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误 差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层(w, x,)+b这个神经元接受的输入信号为向量(),向量()为输入向量的组合权重,为徧置项,是标量。神经儿对输入冋量进行加权求和,并加上偏置项最后经过激活函数变换产生输出为表述简洁,我们把公式写成向量和矩阵形式。对每个神经元,它接受的来自前一层神经元的输入为向量,本节点的权重向量为,偏置项为,该神经元的输出值为先计算输入向量与权重向量的内积,加上偏置项,再送入一个函数进行变换,得到输出这个函数称为激活函数,典型的是函数。为什么需要激活函数以及什么样的函数可以充当激活函数,在之前的公众号文章“理解神经网终的激活函数”中已经进行了介绍。神绎网络一般有多个层。第一层为输入层,对应输入向量,神绎元的数量等于特征向量的维数,这个层不对数据进行处理,只是将输入向量送入下一层中进行计算。中间为隐含层,可能有多个。最后是输出层,神经元的数量等于要分类的类别数,输出层的输岀值被用来做分类预测。下面我们来看一个简单神经网络的例了,如下图所示这个网络有层。第一层是输入层,对应的输入向量为,有个神经元,写成分量形式为(),它不对数据做任何处理,直接原样送入下一层。中间层有个神经元,接受的输入数据为向量,输出向量为,写成分量形式为。第三个层为输出层,接受的输入数据为向量,输出向量为,写成分量形式为()。第一层到第层的权重矩阵为(,第二层到第三层的权重矩阵为()。权重矩阵的每一行为一个权重向量,是层所有神经元到本层某一个神经儿的连接权重,这里的上标表小层数如果激活函数选用函数,则第二层神经元的输出值为+(-(+0)+(1+(0)(-(()第三层神经元的输出值为如果把代入上面二式中,可以将输出向量表示成输出向量的函数。通过调整权重矩阵和偏置项可以实现不同的函数映射,因此神经网终就是一个复合函数需要解决的·个核心问题是·旦神经网络的结构(即神经元层数,每层神经元数量)桷定之后,怎样得到权重矩阵和偏置项。这些参数是通过训练得到的,这是本文推导的核心任务个简单的例子首先以前面的层神经网络为例,推导损失函数对神经网络所有参数梯度的计算方法假设训练样本集中有个样本()。其中为输入向量,为标签向量。现在要确定神经网络的映射函数:什么样的函数能很好的解释这批训练栟本?答案是神经网络的预测输出要尽可能的接近样本的标签值,即在训练集上最小化预测误差,如果使用均方误差,则优化的目标为:∑‖()-其中()和都是向量,求和项内部是向量的范数平方,即各个分量的平方和。上面的误差也称为欧氏距离损失函数,除此之外还可以使用其他损失函数,如交叉熵、对比损失等。优化目标函数的自变量是各层的权重矩阵和梯度向量,一般情况下无法保证目标函数是凸函数,因此这不是一个凸优化问题,有陷入局部极小值和鞍点的风险(对于这些概念和问题之前的公众号文章“理解梯度下降法”,“理解凸优化”中己经做了详细介绍)这是神经网络之前一直被诟病的一个问题。可以使用梯度下降法进行求解,使用梯度下降法需要计算出损失函数对所有权重矩阵、偏置向量的梯度值,接下来的关键是这些梯度值的计算。在这里我们先将问题简化,只考虑对单个样本的损失函数()-‖后面如果不加说明,都使用这种单样木的损失函数。如果计算出了对单个样木损失函数的棁度值,对这些梯度值计算均值即可得到整个目标函数的梯度值。和(要被代入到网络的后一层中,是复合函数的内层变量,我们先考虑外层的和。权重矩阵是一个x的矩阵,它的两个行分别为向量(和是个维的列向量,它的两个元素为()和()。网络的输入是向量,第一层映射之后的输出是向量首先计算损失函数对权重矩阵每个元素的偏导数,将欧氏距离损尖函数展开,有((+))(())6(如果,即对权重矩阵第行的元素求导,上式分了中的后半部分对来说是常数。根据链式法则有S()+()O如果,即对矩阵第二行的元素求导,类似的有:可以统一写成可以发现,第一个下标决定了权重矩阵的第行和偏置向量的第个分量,第二个下标决定了向量的第个分量。这可以看成是一个列向量与一个行向量相乘的结果,写成矩阵形式为上式中乘法⊙为向量对应元素相乘,第二个乘法是矩阵乘法。是个维列向量,+也是一个维列向量,两个向量执行⊙运算的结果还是个维列向量。是一个元素的列向量,其转置为维行向量,前面这个:维列向量与的乘积为的矩阵,这正好与矩阵的尺寸相等。在上面的公式中,权重的偏导数在求和项中由部分组成,分别是网络输出值与真实标签值的误差激活区数的导数+(),本层的输入值。神经网络的输出值、激活函数的导数值本层的输入值都可以在正向传播吋得到,因此可以晑效的计算出来。对所有训练样本的偏导数计算均值,可以得到总的偏导数对偏置项的偏导数为:如果上式分子中的后半部分对来说是常数,有:()⊥()如果类似的有这可以统写成:写成矩阵形式为偏置项的导数由两部分组成,分别是神经网络预测值与真实值之间的误差,激活函数的导数值,与权重矩阵的偏导数相比唯一的区别是少了。接下来计算对和的偏导数,由于是复合函数的内层,情况更为复杂。()是个的短阵,它的个行向量为(),(,(,(。偏置项()是维向量,个分量分别是(),(,(),(。首先计算损失函数对的元素的偏导数:而上式分子中的两部分都有,因此都与有关。为了表述简活,我们令:根据链式法则有:其巾((和和都是标量和()是两个()向量的内积,的每一个分量都是()的函数。接下来计算和这里的一是个向量,衣示的每个分量分别对求导。当时有:后面个分量相对于求导变量(都是常数。类似的当时有:()0)(()和时的结果以此类推。综合起来有:同理有:()十如果令合并得到()()[()-)。()。()写成矩阵形式为()最后计算偏置项的偏导数()类似的我们得到:合并后得到()写成矩阵形式为:(0)至此,我得到了这个简单网络对所有参数的偏导数,接下来我们将这种做法推广到更般的情况。从上面的结果可以看岀一个规律,输出层的权重矩阵和偏置向量梯度计算公式中共用了()-)()对」隐含层也有类似的结果完整的算法现在考虑一般的情况。假设有个训练样本(),其中为输入向量,为标签向量。训练的目标是最小化样木标签值与神经网络预测值之闩的误差,如果使用均方误差,则优化的目标为:其中为神经网络所有参数的集合,包括各层的权重和偏置。这个最优化问题是·个不带约束条件的问题,可以用梯度下降法求解。上面的误差函数定义在整个训练样本集上,梯度下降法每一次迭代利用了所有训练样本,称为批量棁度卜降法。如果样木数量很大,每次迭代都用所有样木进计算成木太高。为了解决这个问题,可以采用单样本梯度下降法,我们将上面的损失函数写成对单个样本的损失函数之和:定义对单个样本()的损失函数为)=-()如果采用单个样本进行迭代,梯度下降法第次迭代时参数的更新公式为:nV如果要用所有样本进行迭代,根据单个样本的损失函数梯度计算总损失梯度即可,即所有样本梯度的均值用梯度下降法求解需要初始化优化变量的值。一般初始化为一个随机数,如用正态分布(a)产生这些随机数,其中G是一个很小的正数到日前为止还有一个关键问题没有解决:日标函数是一个多层的复合函数,因为神经网络中每一层都有权重矩阵和偏置向量,且每一层的输出将会作为下一层的输入。因此,直接计算损失函数对所有权重和偏置的梚度很复杂,需要使用复合函数的求导公式进行递推计算几个重要的结论在进行推导之前,我们首先来看下面几种复合函数的求导。又如下线性映射函数:其中是维向量,是×的矩阵,是维向量。问题:假设有函数,如果把看成常数,看成的函数,如何根据函数对的梯度值Ⅴ计算函数对的梯度值Ⅴ?根据链式法则,由于只和有关,和其他的≠无关,因此有:c∑(对于的所有元素有:写成矩阵形式为:问题:如果将看成常数,将看成的函数,如何根据V计算Ⅴ?由于任意的和所有的都有关系,根据链式法则有写成矩阵形式为这是一个对称的结果,在计算函数映射时用矩阵乘以向量得到,在求梯度时用矩阵的转置乘以的梯度得到的梯度。问题:如果有向量到向量的映射:

案例分析的电子书《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)目录前言..2目录FLUENT经典算例翻译之一算例1介绍如何使用 Fluent算例4非定常可压缩流动模型.52算例5辐射与自然对流模拟·:······99FLUENT经典算例翻译之二算例13使用非预混燃烧模型151算例15蒸发性液体喷雾建模.∴214算例18使用混合物多相模型和欧拉多相模型..∴252算例21使用欧拉多相粒子传热模型垂··D垂垂垂。看垂垂垂看D看垂·D4。垂278ww.myCFDcn《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)算例1介绍如何使用 Fluent引言此向导通过图例说明了一个发生在混合弯管处的两维湍流流动和传热问题的求解方法和过程。这种混合弯管的结构常见于发电厂和化工厂的管道系统中。正确计算出弯管内流体交汇处附近的流场和温度场分布,对于设计合适的入口管道位置具有重要意义通过此向导,用户可学会以下内容●在 Fluent中输入网格文件使用混合单位制去定义儿何体和流体的属性设置强制对流的湍流流动的流体物性和边界条件迭代计算并使用残差监视器监测计算过程及其收敛性●使用隔离求解器进行求解使用等势图检察流场和温度场●运用二阶离散化方法重新计算以获得更佳的温度分布对网格进行温度梯度自适应,进一步求解更佳的温度场分布前提条件在学习此向导之前,假设用户还没有使用 Fluent的给验,不过,已经学习过用户指南第一章中的简单算例,并且熟悉 Fluent的界面及其指南中的规约可题描述问题如图1-1所小。一股温度为26℃的冷流体流入大管道,在弯管处与另股温度为40℃热流体混合。管道的长度单位为英寸,而流体的属性和边界条件则使用国际单位。入口管道的雷诺数为2.03×105,因此,选择湍流流动模型。4ww.myCFDcn《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)P =100 kg/viscosity8x14FConductivity: k=0.537 Y4 miK2SpC Ic Heat 9=4216 Jkg-k6酽.2mT1121m图图1-1问题说明准备工作1.从 Fluent的文件光盘中拷贝文件 elbow/ elbow, msh到电脑的 Fluent作日录中对于Unⅸx系统,当把文件光盘放入电脑光驱后,可以在以下目录找到这个文件:/ edrom/uent61/help/ tuttles述 cdrom为电脑的光驱目录对于 windows系统,当把文件光盘放入电脑光驱后,可以在以下冂录找到个文件cdrom: fluent 6.1 help tutfiles上述 cdrom为电脑的光驱目录2.启动 Fluent,选择2D求解器。ww.myCFDcn《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)第1步:与网格相关的操作读取网格文件 elbow, mshFilc→Read+}CascSelect fileFiterh,于d,SH,GRdirectoriesFileshome user tutorial/elbow. msh/home userautorialaCase Filehome /user/tutorialoKFiterCancela)在 Files项中点击选中 elbow. msh,然后点击OK完成操作。注意当 Fluent读取网格文件的同时,信息会不断显示在反馈窗口内,报告网格转化的过程。当读取网格文件完毕, Fluent的反馈窗凵会显示共读取了918个三角形的流体单元,以及许多带着不同分区标识符的边界面。2.网格检查。Grid→} Check6ww.myCFDcn《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)F1uent的信息反馈窗口会显示如下信息:Grid checkDomain extentscoordinate:min(m)=0.0000009+00,max(m)=6.400001e+01y- coordinate:min(m)=-4.538534e+00,max(m)=6.400000e+01Volume slatisticsminimum volume (m3): 2.782193c-01maximum volume (m3):3.926232e+00total volume (m3):1.682930e+03Face area statisticsminimum face area (m2):8.015718e-01maximum face area(m2):4. 118252e+00Checking number of nodes per cellChecking number of faces per cellChecking thread pointers.Checking number of cells per faceChecking face cellsChecking bridge facesChecking right-handed cellsChecking face handednessChecking element type consistencyChecking boundary typesChecking face pairs.Checking periodic boundaries.Checking node countChecking nosolve cell countChecking nosolve face countChecking face childrenChecking cell childrenChecking storageww.myCFDcn《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)Done注意网格检查结東后,信息反馈窗∏会以默认的SI单位制给出网格在ⅹ轴和Y轴上的最大和最小值,并将报告出网格的賦它特性。网格检查还会报告出有关网格的任何错误。需要特别注意的是,确保最小体积不能是负值,否则 Fluent无法进行计算。在SI单位制中,默认单位是m,若想改变单位制,使用 in ches:可以打开 Scale grid对话框。3.平滑(或者交换)网格Grid→} Smooth/swap…Smooth/Swap GridsmoothSwap InfoMethodNumber SwappedskewnessMinimum skewnesscumber visitedNumher of lerationsSmoothCloseFluent读取网格文件后,平滑三角形或四边形网格是一个良好的习惯,那样能确保使用质量铰好的网格进行计算。a)点击按钮 Smooth,再点击按钮Swap,重复上述操作,直到 Fluent报告没有需要交换的面为止。若 Fluent再无法通过交换改善网格质量,则没有平面可被交换了。b)点击 Close关闭对话框。ww.myCFDcn《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)4.更改网格的长度单位Grid→ scalea)在 Units conversion(单位转换)项的 Grid was created ln(网格长度单位)的右侧下拉列表中选择In(代表选择了英寸b)点击 Scale按钮,更改长度单位。在 Domain extents栏中采用了默认的SI单位制,长度单位为mc)点击按钮 Change length Units,设定 inches(英寸)为此次计算采用的长度单位确保Xmax(in)和Ymax(in)中数值为64英尺。(如图1.1)Scale gridScale factorsUnit a conversion00254rid Was Created In inY0+0254Change Length UnitsDomain extentsXmax [in]E4400001Ymin (in534Ymax(in) 64scaleUnscaleCloseHeld)计算采川的长度单位已被吏改为 inches(英寸),此时便能正确反映网格的几何尺寸注意此算例的求解过程中,除了长度外,其它单位均采用SI制。一般来说,没有必要对其它单位进行改动。按照上述的操作,长度单位已被确定为 inches若用户想采用别的单位制作为长度单位,如mm,可以在 Define的下拉菜单中打开 Set units对话框,进行更改。ww.myCFDcn《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)5.显示网格。(图1.2)Display→Grid,,Grid DisplOptionsEdge TypeSurfaces三彐p Mores今Atermal-3pressure-outlet-7H Edgesv feature velocity-inlet-5p facesy outlineuelocily-inlet-rall-4Partitionswall-iiShrink factor到终安Surface Types且彐Surface eame patternclip-surfHatchfanOutline InteriorDIsplayColorsCloseHelpa)确保在 surfaces项屮的所有表面都被选屮,然后点击 Display。ww.myCFDcn

BLDC的电流，速度双闭环的6步换向法的Simulink仿真

永磁同步电机变频调速系统仿真，正弦波永磁同步电机变频调速

运行Ftheta.m文件可以看到一个GUI界面，只需要在界面里输入线阵天线的参数就可以得到线阵天线的方向图（当d>lamda时会有栅瓣产生，原理可以参考《相控阵雷达技术》）。Fuction.m文件是画方向图的函数。

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