高溫燒蝕——多相陶瓷向高熵陶瓷原位轉變的新途徑！ 
通過研究HZRB涂層的高溫燒蝕過程發(fā)現(xiàn)，利用硼化物高溫燒蝕過程中的自發(fā)氧化反應，HZRB涂層存在高溫燒蝕服役過程中高熵氧化物(Hf 0.2Zr 0.2Sm 0.2Er 0.2Y 0.2)O 2-δ的原位合成現(xiàn)象，并通過第一性原理計算揭示出高熵氧化物的形成機理。
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熱管理博覽會 ??? 2年前
高熵合金施加循環(huán)應力（正弦，三角函數(shù)）的分子動力學 
分子動力學（MD）模擬能夠在原子尺度揭示高熵合金在循環(huán)載荷下的微觀過程，為理解其抗疲勞機理提供重要依據(jù)。然而，目前針對高熵合金在正弦波循環(huán)應力下的MD研究仍較為有限，尤其是不同成分、溫度及加載頻率對疲勞行為的影響仍需深入探索。本研究擬通過分子動力學模擬，對其開展研究。
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320科技工作室 ??? 9月前
利用激光選區(qū)熔化增材制造雙相難熔中熵合金NbMoTi 
以SLM技術制備出Nb、Mo和NbMoTi高熵合金樣品，并使用阿基米德測量法測量了它們的密度。實驗結果表明，經(jīng)過優(yōu)化的加工參數(shù)可以成功制備出高密度的Nb、Mo和NbMoTi高熵合金樣品。參數(shù)設計以FLOW-3D進行數(shù)值模擬來確認加工參數(shù)。通過改變掃描速度、掃描間距和層厚等參數(shù)，模擬出不同參數(shù)下元素Nb的熔池變化情況。
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FLOW3D 流體仿真 ??? 1年前
MEEMD改進的經(jīng)驗模態(tài)分解與PE(排列熵)算法和MATLAB程序視頻2版 
（6分鐘，有程序）8、MDP4_6詳解程序4_1的全排列及得到符號序列（10分鐘）9、MDP4_7計算排列熵及調試函數(shù)經(jīng)驗介紹（9分鐘，有程序）10、MDP4_8程序4_2由來及9個典型信號排列熵分析（14分鐘，有程序）11、MDP4_9參數(shù)m取6和3的排列熵及調試函數(shù)第2法（9分鐘，有程序）12、MDP4_10思考程序使用及排列熵應用問題（12分鐘，有程序）第三章 多尺度排列熵
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鄭一 ??? 8年前
1-35基于matlab的多尺度排列熵（MPE）模型 
基于matlab的多尺度排列熵（MPE）模型，首先通過對多尺度排列熵算法的參數(shù)時間序列長度 N、嵌入維數(shù) m、延遲時間 t 和尺度因子 s 進行研究，得出對其參數(shù)優(yōu)化的必要性。進而在綜合考慮參數(shù)影響的基礎上，以多尺度排列熵的偏度構造目標函數(shù)，利用粒子群優(yōu)化算法(PSO)對多尺度排列熵算法(MPE)的參數(shù)進行尋優(yōu)，得到最優(yōu)參數(shù)。程序已調試通過，可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。
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matlab應用與學習 ??? 1年前
1-80基于matlab的小波包熵與模糊C均值聚類的故障診斷 
基于matlab的小波包熵與模糊C均值聚類的故障診斷，以凱斯西儲大學軸承數(shù)據(jù)為例進行分析。對數(shù)據(jù)進行小波包分解后重構，然后提取各頻帶能量分布，后計算小波包熵進行故障診斷。輸出特征可視化結果。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調通，可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。
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matlab應用與學習 ??? 1年前
14基于MATLAB的鯨魚優(yōu)化VMD參數(shù)，以熵值為適應度函數(shù)，對VMD參數(shù)懲罰因子和層數(shù)進行尋優(yōu) 
基于MATLAB的鯨魚優(yōu)化VMD參數(shù)，以熵值為適應度函數(shù)，對VMD參數(shù)懲罰因子和層數(shù)進行尋優(yōu)，確定最優(yōu)值并進行信號分解，程序已調通，可以直接運行。
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matlab應用與學習 ??? 2年前
基于ADAMS的盤形軋制零件結構優(yōu)化與故障診斷方法 
基于此，在進行交叉相關能量比熵的性能衰退指數(shù)驗證中，984個文件共計得出984個熵，其結果如圖4所示。由圖4可以看出，在第1533個樣品處交叉相關能量比熵的數(shù)值已經(jīng)大于門限，表明軸承已經(jīng)發(fā)生故障，反映研究提出的性能衰退指數(shù)有效實現(xiàn)了早期的故障診斷。
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擺渡人張 ??? 2年前
FC部件|基于 CFD 仿真的燃料電池離心空壓機葉輪的優(yōu)化設計 
3.2 熵 熵可以反映流動中的能量損失,熵值越高,損失越大。
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我愛汽輪機仿真 ??? 2年前
力學筆記#2：什么是聲速？固體波動方程和流體波動方程推導的區(qū)別，聲速和體積模量的關系。 
關于絕熱等熵，就是說擾動前后熵不變，比如聲音傳播經(jīng)過空中某個點前后，該點的熵不變。激波的傳播就會造成壓強、速度等間斷面，也不會是等熵的了。固體中絕熱等熵過程典型的就是彈性小變形，彈性動力學就是研究聲波在固體中的傳播；聲波在流體中的傳播的研究是建立在無黏可壓流模型基礎上的，必須要考慮流體的可壓縮性，因為如果將流體當成不可壓縮物質，波速將無限大。
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數(shù)峰青 ??? 1年前
陳珂，等：天然氣管道摻氫輸送對離心壓縮機氣動性能的影響 
由文獻 [18] 可知，壓縮機采用不同工質時的壓比、等熵效率及近喘振點折合流量的大小只與壓縮機進口相對馬赫數(shù)和工質的比熱比有關，在亞音速狀態(tài)下，近喘振點的折合流量隨著比熱比增加、馬赫數(shù)的減小而減小。以未摻氫時的模擬結果作為基準，采用文獻 [18] 中總壓比、折合流量及等熵效率計算公式，計算得到不同摻氫比下壓縮機在近喘點的總壓比、折合流量和等熵效率，并與采用上節(jié)的仿真模擬結果進行對比（表 5）。
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我愛汽輪機仿真 ??? 2年前
使用 Cadence CFD 和 Concepts NREC 對離心式壓縮機進行多學科優(yōu)化 
等熵效率和降低von Mises 壓力，是使用 Cadence Fidelity Turbomachinery 套件和Concepts NREC執(zhí)行的。描述對于本研究，已選擇具有帶護罩葉輪、無葉片擴壓器且無集流器的單級壓縮機，如下圖所示。這里，目標是獲得以下設計條件。 盡量減少離心力引起的 von Mises 應力或葉片負載。 提高總等熵效率。
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Fidelity CFD ??? 2年前
249 基于matlab的MED、OMEDA、MOMEDA、MCKD信號處理方法 
最小熵反褶積(MED)，最優(yōu)最小熵反卷積調整卷積 (OMEDA),多點最優(yōu)最小熵解卷積調整（Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted，MOMEDA），最大相關峭度（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,簡稱MCKD）解卷積方法是以相關峭度作為解卷積的目標函數(shù)，尋找最優(yōu)濾波器參數(shù)，使相關峭度值達到最大
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matlab應用與學習 ??? 2年前
介紹 Fidelity CharLES - 加速、準確的大渦模擬 
他們精心推導出一種方案，該方案不僅保證穩(wěn)定性和準確性，即使在不規(guī)則網(wǎng)格上也是如此，而且還嚴格執(zhí)行熵和動能守恒，這意味著數(shù)值方案不會人為引入新的熵和能量損失。再加上保證高質量的多面體網(wǎng)格劃分方案單元，并且您擁有精度無與倫比的 LES 模擬。圖 2：具有通量限制中心差分（左）與動能和熵保持方案（右）的反應射流。網(wǎng)格是相同的。
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Fidelity CFD ??? 2年前
熱氣旁通對電動壓縮機提出的工程挑戰(zhàn)分析 
當然，降低等熵效率可以降低壓縮機轉速需求，但壓縮機設計一般都以提高等熵效率作為隱含設計準則，主動降低等熵效率有悖常理而且會引起常用制冷、熱泵工況功耗增加COP下降，并不可取。另外一方面，為了提高質量流量降低壓縮機轉速，壓縮機入口壓力提升，意味著經(jīng)過Chiller飽和溫度提升，可能會對水路放熱，進一步增加制冷劑系統(tǒng)的負荷，抬升總壓縮機制熱量需求，進而進一步提升排量需求。
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寶怡 ??? 2年前
力學筆記#1：什么是體積模量？流體和固體的體積模量公式有什么區(qū)別？ 
另外，由于一種運動場（速度或者位移）中的小擾動，并不改變場本身的絕熱特性，熵仍然不變，所以可以推導出波動方程，進而導出小擾動傳播的速度公式，也就是聲速（聲音就是小擾動）。汪志誠P25也提到絕熱系數(shù)可以通過測量聲速得到。這方面了解不多。對于固體而言，各向同性固體的線彈性小變形情況就是絕熱等熵的。
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數(shù)峰青 ??? 1年前
深度學習訓練營-使用 Python、Pytorch 的神經(jīng)網(wǎng)絡
第 36 講 深度學習基礎知識：交叉熵公式第 37 講 深度學習基礎：多類交叉熵第 38 講 深度學習基礎：交叉熵實現(xiàn)第 39 講 深度學習基礎：Sigmoid 函數(shù)實現(xiàn)第 40 講 深度學習基礎：輸出函數(shù)實現(xiàn)第 41 講 深度學習：Gradient Decent 簡介第 42 講 深度學習：凸函數(shù)第 43 講 深度學習：導數(shù)的使用第 44 講 深度學習
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仿真資料吧 ??? 1年前
Toyota Motorsports 通過 Fidelity 提高渦輪增壓器壓縮機效率 
結果下面的圖 1 總結了數(shù)據(jù)庫最佳點 (OP2) 的結果以及等熵效率和總壓力升高的優(yōu)化運行。圖 1：數(shù)據(jù)庫和優(yōu)化的結果：最佳點的等熵效率與總壓力比紅色區(qū)域內的所有設計都顯示總壓力和效率增加。初始設計位于此框的左下角。將兩個最佳設計（D1 黃色和 D1 綠色）相互比較并與原始設計進行比較。這兩種設計都實現(xiàn)了所有優(yōu)化目標并顯示出實質性的改進。
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Fidelity CFD ??? 3年前
文獻速覽欄目——磁制冷 | 導熱散熱展 | 熱管理展 
07 超低溫下的大體積磁熵變 Ziyu W.
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熱管理博覽會 ??? 1年前
等離子噴涂數(shù)值仿真 
等離子噴涂Al-25Si合金過程中，在束流的后半段，周圍的空氣質量分數(shù)顯著增高，會和熔熵中的Al發(fā)生氧化反應。本案例在建立二維數(shù)值仿真模型基礎上，仿真了等離子噴涂過程中射流流場動態(tài)變化、噴涂粒子的運動軌跡變化以及Al熔熵的氧化過程。 圖 1 幾何模型 建立二維幾何模型，考慮到只研究和分析噴口外周圍空氣區(qū)域，所以建模中忽略掉噴。
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C乘風破浪 ??? 3年前
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