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化工计算机模拟结合Matlab在化学工程领域的应用。

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简介：
本书《实用化工计算机模拟-Matlab在化学工程中的应用》汇集了大量的化工实例，并附带了相应的MATLAB源程序，旨在为读者提供丰富的实践参考。

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  • MATLAB在化学工程中的实用计算机模拟 - 实用化工计算机模拟 part 1.rar
    优质
    本资源为《实用化工计算机模拟》系列第一部分，主要内容是利用MATLAB进行化学工程领域的计算机模拟，适合于化工专业的学习与研究。 《实用化工计算机模拟—MATLAB在化学工程中的应用》一书包含了许多示例源程序。这些例子的目录结构如下： - 例2-1: xScript.m (脚本段落件示例) - 例2-2: xFunction.m (演示如何使用function声明函数及调用方法) - 例2-3: x2Dplot.m, Data_x2Dplot.m (前者用于调用数据M文件并绘制二维曲线图，后者生成所需的数据) 此外还包括： - 例2-4: IntegByEulerpro.m, eulerpro.m, xEulerpro.m （分别演示直接积分、改进欧拉方法的通用积分函数和如何使用该方法求解微分方程） - 例2-5: Speedup1.m (展示避免循环而采用向量或矩阵操作以提高执行效率的方法) - 例2-6: Speedup2.m (在循环之前对向量、矩阵或数组进行初始化，以此来提升程序速度的实例) - 例2-7: Speedup3.m, CommandDemo.m, xFscanf.m, FileIO.dat, xNargin.m, xBreakPause.m,xFplot.m（分别用于展示自定义函数和MATLAB内部函数计算矩阵元素之和的速度比较、演示常用命令操作，以及介绍fscanf()的用法、nargin命令的应用、break与pause语句的使用方法及fplot()的应用） 这些示例程序为读者提供了如何在化学工程中有效利用MATLAB进行计算机模拟的具体指导。
     
  • 化工计算机模拟实用指南——Matlab在化学工程中的运用.pdf
    优质
    本书《化工计算机模拟实用指南——Matlab在化学工程中的运用》旨在为读者提供利用Matlab软件进行化学工程计算和仿真的详细指导，涵盖反应工程、传热与传质等多个领域。 《实用化工计算机模拟-Matlab在化学工程中的应用》一书提供了丰富的化工实例及MATLAB源程序。
     
  • 化工计算机模拟实用指南——MATLAB在化学工程中的运用（含光盘）
    优质
    本书为读者提供了使用MATLAB进行化工过程计算机模拟的实际指导和案例分析。通过丰富的实例讲解了如何利用该软件解决化学工程领域内的各种问题，旨在帮助工程师、研究人员及学生提高工作效率并深入理解相关理论知识。附赠的光盘包含书中使用的源代码及其他资源，便于学习实践。 《实用化工计算机模拟--MATLAB在化学工程中的应用》全书共九章。第一章概述了化工模拟计算的重要性、数值计算技术的发展现状以及相关文献综述等内容。第二章则为读者提供了MATLAB编程的基础知识，帮助他们快速掌握入门技巧。 第三章通过具体实例介绍了常用的数值计算方法及其对应的MATLAB函数使用方式，涵盖插值与拟合、数值积分和微分、线性和非线性代数方程（组）的解法以及常微分方程初值问题和边值问题等。第四章则深入探讨了化工领域中常微分方程的应用实例，包括间歇反应器、搅拌槽式反应器等多种类型的化学过程。 第五章重点讨论了偏微分方程在化工中的应用及求解方法，如有限差分法、正交配置法和MOL法等。此外还特别介绍了MATLAB的PDE求解器及其解决化学工程问题的具体步骤，提供了包括一维动态方程组在内的多个实例。 第六章则专注于最优化技术及其在MATLAB中的实现方式，涉及单变量最优化问题、线性规划以及非线性规划等多个方面。第七章结合实际案例详细讲解了参数估计和模型辨识方法的应用技巧。 第八章介绍了化工实验设计的方法论及数据处理的技术要点；最后一章则探讨了神经网络（包括线性神经网络、BP神经网络等）及其在MATLAB中的使用，通过实例演示其应用过程。本书适合化学工程及相关专业的高年级本科生、研究生作为教材或参考书籍，同时也适用于从事数学建模和过程控制研究的专业人士阅读学习。
     
  • 黄华江编著的《实用化工计算机模拟——MATLAB在化学工程中的应用》（含光盘文件）
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    本书由黄华江编写，全面介绍了MATLAB软件在解决化工领域实际问题的应用技巧与方法。书中结合实例深入浅出地讲解了如何利用MATLAB进行化学反应动力学、过程控制等方面的模拟计算，并包含配套教学资源的光盘文件。适合高校师生及化工行业技术人员参考使用。 黄华江编著的《实用化工计算机模拟：MATLAB在化学工程中的应用》一书包含光盘文件，该文件包含了全书的所有MATLAB源代码。
     
  • LabVIEW在模拟电子领域的应用
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    本课程介绍如何运用LabVIEW编程环境进行模拟电子系统的开发与设计，涵盖信号处理、数据采集及硬件控制等内容。 有许多关于LabVIEW在模拟电子方面的应用内容，希望对大家有所帮助。
     
  • DFT的MATLAB源代码-LOKT.02.048：电化学中DFT计算与MD模拟在化学中的应用
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    本作品提供了一套用于电化学研究的DFT计算及分子动力学模拟的MATLAB源码，适用于探究材料表面性质和反应机理。版本LOKT.02.048更新了多项功能优化。 分布式傅立叶变换（Distributed Fourier Transform, DFT）是一种在信号处理和计算化学领域广泛应用的数学工具，在电化学研究中用于理解和预测物质的电子结构，尤其是与电荷分布、能级及反应动力学相关的问题。本资料包中的MATLAB源代码旨在帮助研究人员进行此类计算。 **MATLAB**是一款强大的数值计算和可视化环境，特别适用于科学计算与工程应用。该软件通过`.m`文件实现函数定义、变量声明等，并支持矩阵运算，是执行DFT及分子动力学（MD）模拟的重要工具，在电化学研究中不可或缺。 **DFT计算**是一种量子力学的近似方法，用于求解多体系统的波函数。在电化学领域，DFT能够帮助研究人员计算材料表面电子态、反应势垒和电荷转移过程等关键参数。Kohn-Sham方程是其核心所在，通过引入非相互作用电子来逼近真实系统总能量。MATLAB中的实现可能涵盖基组选择、交换相关泛函设定及自洽场迭代等内容。 **MD模拟**基于牛顿运动定律追踪分子系统的动态行为，在电化学中可用于研究溶液离子运动、溶剂与电极表面的互动，以及反应过程中的构象变化等现象。MATLAB中的代码通常包括初始化步骤、时间步长选择、力场参数化及能量计算等方面。 LOKT.02.048可能是该项目代号或版本标识符，表明它属于特定研究工作的一部分。`LOKT.02.048-master`可能代表源码仓库的主分支，在开源项目中通常表示最新稳定代码。 这些MATLAB代码是开放源代码形式发布，允许用户查看、修改和分发，对于教育与科研活动具有重要意义，其他研究人员可以基于此进行进一步开发以适应特定需求。 总结来说，该资料包提供了一个用于电化学DFT计算及MD模拟的开源平台。通过使用这些工具，研究者能够深入理解电化学系统的微观行为，并预测反应机制、优化材料性能等。对于希望进入这一领域的学习者和专业人士而言，这是非常有价值的实践与学习资源。
     
  • ABAQUS软件在土木工程领域的应用.pdf
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    本PDF文档深入探讨了ABAQUS软件在土木工程中的广泛应用，包括结构分析、材料模拟及施工过程仿真等方面，为工程师提供了强大的工具支持。 ABAQUS在土木工程中的应用.pdf 该文档探讨了ABAQUS软件在土木工程项目中的应用，包括结构分析、材料建模以及施工模拟等方面的具体案例和技术细节。通过详细阐述ABAQUS的功能及其如何帮助工程师解决实际问题，为读者提供了深入理解这一强大工具的机会。
     
  • 聚合与聚合根在领域模型中的应用
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    本文探讨了聚合和聚合根在构建领域模型时的重要性及其具体应用方法，旨在帮助开发者更好地理解并运用这些概念来优化软件设计。 聚合与聚合根是领域模型中的核心概念，在从现实世界识别并构建业务对象的模型过程中，我们主要关注的是聚合根，因为它们是我们真正需要管理的业务实体。一个复杂的对象可能包含多个层次及子实体，但这些子实体不能独立存在，必须依附于某个特定的聚合根，并且与该根节点共享相同的生命周期。 例如，当客户信息不再有效时（如客户取消服务），相关的联系信息和银行账户等数据也将随之失效。
     
  • 【5G】工业领域-镇海炼化5G MEC应用实例.pptx
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    本PPT探讨了5G技术在工业领域的实际应用案例，具体分析了中国石化镇海炼化厂采用5G MEC（多接入边缘计算）技术的创新实践与成果。 【5G】工业-镇海炼化5G MEC应用案例.pptx 该文档详细介绍了中国石化宁波镇海炼化在工厂内部署的5G多接入边缘计算（MEC）技术的应用情况，展示了如何通过先进的网络技术支持智能制造和数字化转型。
     
  • Gillespie 直接方法随机模拟算法：用于化学反应耦合的 MATLAB 代码
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    本工作介绍了Gillespie直接方法在MATLAB中的实现，专门针对化学反应动力学中的随机模拟。该算法精确地捕捉了化学反应网络中分子间的相互作用与转化过程，特别适用于研究复杂生物化学系统和细胞内信号传导路径的动态行为。通过提供一个灵活且高效的计算框架，本代码为深入理解非线性动力学现象提供了强大工具。 这段代码实现了 DT Gillespie 在 1977 年发表于《物理化学杂志》上的随机模拟算法（直接方法）。默认的反应和分析解决方案对应于单细胞基因表达的一个简单模型：Pro-->>M-->P，其中 mRNA (M-->0) 和蛋白质 (P-->0) 衰减。在这个模型中假设基因持续表达，并且细胞体积恒定并设置为统一值。代码绘制了 mRNA 和蛋白质的时间序列以及概率直方图。