9、高效计算与模拟:从多线程闪蒸到薄膜静电能

多线程与薄膜静电能模拟优化

高效计算与模拟:从多线程闪蒸到薄膜静电能

多线程闪蒸效率研究

在流体相平衡计算领域,多线程闪蒸效率是一个关键问题。通过对立方状态方程(Cubic EoS)和CP - PC - SAFT状态方程在不同线程数下的多线程VT闪蒸效率进行比较,我们能得到许多有价值的结论。

不同状态方程的线程效率表现
  • “热”策略的线程饱和情况 :对于立方EoS,“热”策略在4 - 6个线程时达到饱和;而CP - PC - SAFT EoS则在更高的线程数时才会饱和。这可能是由于CP - PC - SAFT EoS的代数复杂度较高。
  • “热”策略的优势 :“热”策略能减少BFGS迭代次数,在较少线程数时速度更快,尤其对CP - PC - SAFT EoS更为高效。
线程数选择建议
  • 简单EoS :对于简单的状态方程,不需要大量线程。
  • 复杂EoS :对于复杂的状态方程,如CP - PC - SAFT EoS,应谨慎选择线程数。当使用单线程时,采用能产生初始猜测值的策略更佳,例如在非定常流体动力学模拟中使用上一时间层的闪蒸结果。

以下是不同线程数和状态方程类型下的部分数据表格:
| 状态方程类型 | 线程数 | 时间(秒) |
| — | — | — |
| Cubic EoS, 2 components | 10 | 71 |
| Cubic EoS, 2

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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