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最新推荐文章于 2023-11-25 21:38:50 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mec_zhang/article/details/78986383
作者购买了STM32F407单片机，并决定利用寒假时间开始学习使用这款设备。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

很早之前就买了一款STM32F407单片机，但是一直没有开始学，拖到了寒假。
今日就正式开始学习单片机。
2017年1月7日
于杜厦图书馆

JontyZh
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由Basso大师设计的LLC谐振控制器，涵盖从理论到实际应用的全过程。首先利用Mathcad进行参数计算，将复杂的谐振腔参数设计简化为基本数学运算，如特征阻抗计算、谐振频率确定以及K因子调整等。接着通过Simplis仿真软件构建具体电路模型，特别是针对轻载情况下的突发模式控制进行了细致探讨，展示了如何优化轻载条件下的效率问题。此外，还涉及到了对寄生参数的影响评估，采用矩阵运算方法批量处理MOSFET结电容的非线性效应，并将其融入控制算法中。最后，通过对极端工况下系统表现的研究，证明了即使存在较大范围内的元件误差，也能依靠精心设计的控制系统保持良好的性能。 适合人群：从事电源设计的专业人士，尤其是希望深入了解LLC谐振控制器的设计原理和技术细节的工程师。 使用场景及目标：适用于需要掌握高效能电源转换解决方案的研发团队，在面对复杂的工作环境时能够确保系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文中提供的资料不仅限于理论讲解，还包括大量实用的计算工具和仿真文件，有助于读者更好地理解和实践相关技术。
混合动力汽车能量管理策略：基于深度强化学习的DQN与DDPG算法Python实现
07-30
内容概要：本文探讨了深度强化学习在混合动力汽车能量管理中的应用，重点介绍了两种算法——DQN（Deep Q-Network）和DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）。DQN通过学习历史数据和实时环境信息，优化能源使用策略，提高燃油经济性和车辆性能；而DDPG则通过优化电动机的工作状态和扭矩，实现最佳的能源使用效果。文中还提供了Python编程示例，帮助读者理解和实现这两种算法。最后，文章展望了深度强化学习在混合动力汽车领域的应用前景。 适合人群：对深度学习、强化学习以及混合动力汽车感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望利用深度强化学习优化混合动力汽车能量管理的研究人员和工程师，旨在提高燃油效率、降低排放并提升驾驶体验。 其他说明：文章不仅详细解释了理论背景，还给出了实际编程案例，便于读者动手实践。
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内容概要：本文详细探讨了杯形谐波减速器的齿廓修形方法及寿命预测分析。文章首先介绍了针对柔轮与波发生器装配时出现的啮合干涉问题，提出了一种柔轮齿廓修形方法。通过有限元法装配仿真确定修形量，并对修形后的柔轮进行装配和运转有限元分析。基于Miner线性疲劳理论，使用Fe-safe软件预测柔轮寿命。结果显示，修形后柔轮装配最大应力从962.2 MPa降至532.7 MPa，负载运转应力为609.9 MPa，解决了啮合干涉问题，柔轮寿命循环次数达到4.28×10⁶次。此外，文中还提供了详细的Python代码实现及ANSYS APDL脚本，用于柔轮变形分析、齿廓修形设计、有限元验证和疲劳寿命预测。 适合人群：机械工程领域的研究人员、工程师，尤其是从事精密传动系统设计和分析的专业人士。 使用场景及目标：①解决杯形谐波减速器中柔轮与波发生器装配时的啮合干涉问题；②通过优化齿廓修形提高柔轮的力学性能和使用寿命；③利用有限元分析和疲劳寿命预测技术评估修形效果，确保设计方案的可靠性和可行性。 阅读建议：本文涉及大量有限元分析和疲劳寿命预测的具体实现细节，建议读者具备一定的机械工程基础知识和有限元分析经验。同时，读者可以通过提供的Python代码和ANSYS APDL脚本进行实际操作和验证，加深对修形方法和技术路线的理解。
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