18、电路测量与测试全解析

电路测量与测试全解析

1. 安全须知

在进行电路测试和项目操作时,安全至关重要。以下是一些关键的安全建议:
- 着装恰当 :要充分考虑通电的机电系统可能带来的影响,穿着合适的服装。作者就曾亲身经历过可怕的事件,所以务必重视。
- 有人监督 :如果操作的设备存在安全隐患,如高电压设备,确保身边有人能照看你。这个人还应知道如何切断工作台电源插座的电源,并能进行基本的急救。你和你的朋友学习心肺复苏术(CPR)也是不错的选择。这些建议不仅适用于电子领域,也适用于任何车间操作。
- 避免嬉戏 :不要在车间或工作台周围嬉戏打闹。例如,在别人即将用探针接触电路时,在其背后拍手可能看似有趣,但如果对方因此触电或损坏电路,就不再好笑了。如果工作时吃东西或喝水,要确保碎屑和洒出的液体不会进入设备或电路。

2. 利用欧姆定律测量电阻

万用表利用欧姆定律来测量电阻。它并非直接测量电阻,而是先测量电流,再将其转换为电阻读数,具体过程如下:
1. 万用表内部有电池和电路,可从电池产生约 1V 的恒定输出电压。
2. 当万用表设置为测量电阻时,该电压会施加到测试探针上。
3. 测试探针连接到被测组件或电路。
4. 根据欧姆定律,通过探针的电流(I = E / R),其中(E)是万用表的恒定输出电压。
5. 万用表通过测量电流并将其转换为欧姆值,间接测量电阻。只要测试电压恒定,这种方法就能正常工作。如果内部电池电量不足,无法产生足够的电压,万用表就无法准确测量电阻。

另一种技术是使用恒定电流而非电

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性调参技巧。
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