pfc-loop-.zip_pfc环路计算

时间: 2023-10-28 17:03:05 浏览: 54
pfc-loop-.zip是一个文件压缩包,其中包含了关于PFC (Power Factor Correction,功率因数校正)环路计算的相关文件和程序。PFC环路计算是用于优化电力系统中功率因数的计算方法。 在电力系统中,功率因数是指有功功率与视在功率之间的比值。当功率因数接近1时,说明系统利用电能的效率较高;而当功率因数较低时,系统有较多的无用功耗,会增加线路传输损耗,并且浪费能源。因此,需要对功率因数进行校正,来提高电力系统的效率。 PFC环路计算是一种用于设计和优化功率因数校正装置的方法。通过分析电力系统的功率因数、电压、电流和频率等参数,可以计算出需要校正的功率和所需的校正电力。从而可以确定使用的校正方式、校正装置的参数和设计要求。 PFC环路计算的目标是使得整个电力系统的功率因数尽可能接近1,同时满足系统的稳定性和安全性要求。通过合理的计算和设计,可以实现节能和优化电力系统运行的目的。 总而言之,PFC环路计算是一种针对功率因数校正的方法,通过对电力系统中的功率和参数进行分析和计算,来优化电力系统的效率和稳定性。pfc-loop-.zip则是包含了相关计算方法和程序的压缩文件。
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ucc28019 pfc-boost电路

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容,UCC28019是一种用于PFC-Boost电路的专门IC。PFC-Boost电路是一种有源PFC(主动式PFC)电路,通过对输入电压电流进行采样和控制开关管的通断,实现功率因数的校正,并稳定输出电压。UCC28019可以用于车载充电机、充电桩等要求高功率因数的开关电源设计。然而,需要注意的是,引用\[3\]提到本文没有对环路进行传递函数的分析,也没有进行严格的计算,所以以上参数只供学习,不代表实际电路的可行性。因此,在实际电路设计中,还需要进行环路参数的理论计算,以确保环路的稳定性,并对主电路的关键器件参数进行严格计算。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [开关电源PFC电路原理详解及matlab仿真](https://blog.csdn.net/qq_55203246/article/details/127138059)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

estore clump_sample ball property fric 0.5 [txx=-10e3] [tyy=-10e3] [sevro_factor=0.2] [do_xSevro=true] [do_ySevro=true] [sevro_freq=100] [timestepNow=global.step-1] def sevro_walls compute_stress if timestepNow<global.step then get_g(sevro_factor) timestepNow+=sevro_freq endif if do_xSevro=true then Xvel=gx*(wxss-txx) wall.vel.x(wpRight)=-Xvel; sudu wall.vel.x(wpLeft)=Xvel endif if do_ySevro=true then Yvel=gy*(wyss-tyy) wall.vel.y(wpUp)=-Yvel wall.vel.y(wpDown)=Yvel endif end def wp_ini wpDown=wall.find(1) wpRight=wall.find(2) wpUp=wall.find(3) wpLeft=wall.find(4) end @wp_ini def computer_chiCun wlx=wall.pos.x(wpRight)-wall.pos.x(wpLeft) wly=wall.pos.y(wpUp)-wall.pos.y(wpDown) end def compute_stress computer_chiCun wxss=-(wall.force.contact.x(wpRight)-wall.force.contact.x(wpLeft))*0.5/wly wyss=-(wall.force.contact.y(wpUp)-wall.force.contact.y(wpDown))*0.5/wlx end @compute_stress def get_g(fac) computer_chiCun gx=0 gy=0 zongKNX=100e6*10 zongKNY=100e6*10 loop foreach ct wall.contactmap(wpLeft) zongKNX+=contact.prop(ct,"kn") endloop loop foreach ct wall.contactmap(wpRight) zongKNX+=contact.prop(ct,"kn") endloop loop foreach ct wall.contactmap(wpUp) zongKNY+=contact.prop(ct,"kn") endloop loop foreach ct wall.contactmap(wpDown) zongKNY+=contact.prop(ct,"kn") endloop gx=fac*wly/(zongKNX*global.timestep) gy=fac*wlx/(zongKNY*global.timestep) end @compute_stress set fish callback -1.0 @sevro_walls history id 1 @wxss history id 2 @wyss cycle 1 set timestep fix 1e-6 solve time 1e-2 save yuya在PFC5.0颗粒流软件中,上述代码的含义

在PFC5.0颗粒流软件中,上述代码的含义是对于一个名为"clump_sample"的粒子样本进行一些设置和操作。 首先,通过设置"ball"属性的摩擦系数为0.5,并设置了一些初始值。 然后,定义了一个名为"sevro_walls"的函数,用于计算应力和对墙壁施加的力。在函数内部,首先判断当前时间步是否小于全局步数,如果是,则根据"sevro_factor"获取g值,并更新时间步。然后,根据"do_xSevro"和"do_ySevro"的值,计算X和Y方向上的速度,并将其施加到墙壁上。 接下来,定义了一个名为"wp_ini"的函数,用于初始化墙壁的索引。 然后,定义了一个名为"computer_chiCun"的函数,用于计算墙壁的尺寸。 接着,定义了一个名为"compute_stress"的函数,用于计算应力。在函数内部,调用了"computer_chiCun"函数,并根据墙壁接触力计算出X和Y方向上的应力。 紧接着,定义了一个名为"get_g"的函数,用于计算g值。在函数内部,调用了"computer_chiCun"函数,并初始化gx和gy为0。然后,根据墙壁接触力的参数和全局时间步进行计算,得到gx和gy的值。 接着,使用"set fish callback"命令设置了一个回调函数,用于在每个时间步中调用"sevro_walls"函数。 最后,通过"history"命令记录了wxss和wyss的值,并设置了一些其他参数。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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