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MATLAB精度验证代码-PC-SAFT:包含缔合、电解质及偶极子项的状态方程实现函数

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简介:
这段代码提供了一个使用MATLAB进行PC-SAFT状态方程计算的工具,特别加入了处理缔合、电解质和偶极子效应的功能模块,以增强模型对复杂体系的预测精度。 matlab精度检验代码介绍了一款软件包,实现了PC-SAFT状态方程。除了硬链和分散项外,该功能还包括与这些类型的化合物一起使用的偶极子、缔合和离子项。当包含离子项时,它也被称为电解质PC-SAFT(ePC-SAFT)。 以下是使用说明的一个例子: ```python import numpy as np from pcsaft import pcsaft_den # 以甲苯为例: x=np.asarray([1.]) m=np.asarray([2.8149]) s=np.asarray([3.7169]) e=np.asarray([285.69]) pyargs={ m: m, s: s, e: e } t=320 # K p=101325 # Pa den = pcsaft_den(t,p,x,pyargs,phase=liq) print(Density of toluene at {}K: {} mol/m^-3.format(t, den)) ```

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  • MATLAB-PC-SAFT
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    这段代码提供了一个使用MATLAB进行PC-SAFT状态方程计算的工具,特别加入了处理缔合、电解质和偶极子效应的功能模块,以增强模型对复杂体系的预测精度。 matlab精度检验代码介绍了一款软件包,实现了PC-SAFT状态方程。除了硬链和分散项外,该功能还包括与这些类型的化合物一起使用的偶极子、缔合和离子项。当包含离子项时,它也被称为电解质PC-SAFT(ePC-SAFT)。 以下是使用说明的一个例子: ```python import numpy as np from pcsaft import pcsaft_den # 以甲苯为例: x=np.asarray([1.]) m=np.asarray([2.8149]) s=np.asarray([3.7169]) e=np.asarray([285.69]) pyargs={ m: m, s: s, e: e } t=320 # K p=101325 # Pa den = pcsaft_den(t,p,x,pyargs,phase=liq) print(Density of toluene at {}K: {} mol/m^-3.format(t, den)) ```
  • 与高速运动下磁向图
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    本研究探讨了磁偶极子在不同状态下的电磁特性,通过分析其静态和高速运动时的电场分布规律,绘制了详细的电场方向图。 磁偶极子在静态和高速运动状态下的电场方向图包括赤道面方向图(cdc)和子午面方向图(cdz)。
  • MATLAB-ML_AE_relocation: ML_AE_relocation
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    ML_AE_relocation 是一个用于验证MATLAB中机器学习与自编码器应用精度的代码集合,帮助研究人员和工程师测试算法性能。 Matlab精度检验代码ML_AE_relocation使用机器学习(ML)方法在实验室断层表面上重新定位声发射(AE)事件。参考文献:Zhao,Q.,Glaser,SD通过机器学习来重新定位具有未知速度结构的岩石中的声发射。RockMechRockEng(2019)doi:10.1007/s00603-019-02028-8。 文件描述: 数据文件包括AE_test_arrivals.mat,该文件记录了在滑移测试期间采集的96个声发射事件的P波到达时间。另一个重要数据文件是AE_train.mat,其中包含了用于训练模型的铅笔折断事件的位置(x, z)及其相对应的P波到达选择信息。 此外还有一个名为AErelocNet_2D_Deploy.mat的数据文件,该文件包含了一个经过训练后可以在实验室故障表面上输出声发射源位置的人工神经网络(ANN)。 代码文件包括: - AErelocNet_train_ANN.m:用于训练人工神经网络模型。 - AErelocNet_train_ANN_picking_quality_test.m:检查人工神经网络对到达拣货质量的敏感性。 - AErelocNet_train_ANN_with_Xvalid.m:包含十倍交叉验证的人工神经网络准确性估计代码。 - AEreloc_ANN.m
  • MATLAB-GCN: GCN
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    这段简介可以描述为:MATLAB精度验证代码-GCN提供了一套使用MATLAB进行图卷积网络(GCN)精度验证的代码资源。该工具箱旨在帮助研究人员和工程师们评估GCN模型在不同数据集上的性能表现,确保算法的有效性和准确性。 我们在研究中实施了图卷积网络(GCN)来预测自闭症谱系障碍(ASD),相较于之前的最佳模型,准确性提高了大约10%。我们还探讨了GCNC²P模型中的图卷积与图池化对邻接矩阵A和特征矩阵H的影响,并通过图表展示了这些影响的效果。 准备工作流程如下: 1. 准备数据:将ABIDE_fc.mat文件转换为csv格式,以便Python可以轻松读取。创建一个名为“FC_norm”的目录,在MatLab中运行converter.m脚本以完成转换。 2. 数据预处理与生成数据集: - 使用data.py脚本根据配置的路径(如DATA_dir、left_table_file、matrices_dir等)来生成包含训练、验证和测试集合的数据文件。这确保了在train.py多次执行过程中,每次运行所使用的分割都是相同的。 - 根据指定拆分的json文件(默认使用split_ids.json),数据集会被划分并存储为pickle格式。 以上步骤可以通过以下命令来实现: ``` python data.py ```
  • MATLAB-OpenSAFT:基于成孔径聚焦技术(SAFT开源,原用于超声波混凝土检测。
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    MATLAB精度验证代码OpenSAFT是一个采用合成孔径聚焦技术(SAFT)的开源项目,最初设计用于提升超声波混凝土检测的精确度。 MATLAB精度检验代码提供了开放SAFT(合成孔径聚焦技术)的实现方案。该代码最初是为超声混凝土检测而创建的。发布此代码旨在促进对用于混凝土无损检测中SAFT方法的研究与公开探索。如果您使用或基于此代码进行研究并发表,请参考以下文章:Bittner,James A., Agustin Spalvier 和 John S. Popovics 的《混凝土构件的内部成像》,2018年。 该发布包含: - 快速图形程序,用于演示重构选项的主要文件main.m - 检查示例数据集的常规入门文件(JAB4.lbv) - qgui.m 文件,使用MATLAB构建的一个GUI实例,用于测试不同的增益设置 - a_filereader.m 一个简单的二进制文件读取器,配置为读取2048点长的66个时域信号。 - a_plotBscan.m 包含组合B扫描估计并将其绘制为图像的SAFT算法。 这是一个开放项目,作者欢迎提出建议、贡献新代码,并分享问题数据集。请注意,质量控制功能并未包含在当前处理方法中;如果您有相关解决方案,请随时提交QC算法代码。
  • 天线MATLAB分析
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    本研究运用MATLAB软件对偶极子及其天线模型进行仿真和数值分析,探讨其电磁特性及辐射性能,为天线设计提供理论依据。 利用MATLAB仿真偶极子声场的指向性,并在极坐标下绘制其图形。
  • 在静止与高速运动下磁场向图
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    本研究探讨了电偶极子处于静止及接近光速运动时产生的电磁场特性,并绘制了相应的电场和磁场方向图,为理解相对论效应提供了直观视角。 电偶极子磁场在静态和高速运动状态下的电场方向图包括dcc(赤道面方向图)和dcz(子午面方向图)。
  • MATLAB中窗和fir1C++
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    本文介绍了如何将MATLAB中的窗函数以及fir1函数移植到C++环境,并对移植后的代码进行了详细的验证分析。 窗函数包括矩形窗(boxcar)、三角窗(triang)、图基窗(tukeywin)、汉宁窗(hanning)、海明窗(hamming)、布拉克曼窗(blackman)、凯塞窗(kaiser)、切比雪夫窗(chebwin)、高斯窗(gausswin)和巴特里特窗(bartlett)。fir1函数的实现与此相关。
  • CST仿真_dipole array_ref_cst_阵列序_cst
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    本资源提供了一套基于CST Microwave Studio软件的电偶极子阵列仿真程序,旨在研究和优化电偶极子天线阵列的设计与性能。 CST的电偶极子仿真程序用于模拟电偶极子阵列。
  • 灰狼算法求Matlab和PythonRAR
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    本资源提供基于灰狼优化算法解决数学函数极值问题的Matlab与Python编程实现,内含详细注释及测试案例,适用于科研学习。 灰狼算法函数极值寻优的Matlab与Python版本代码基本一一对应,方便同时学习这两种语言的人对照参考,非常实用。