热力场模拟

利用空间聚类（CLARANS）方法分析动力场（涡度、散度、垂直速度）分布特征，发现MCS发展和东移的动力学条件：西侧强辐合中心、垂直上升中心和向东正涡度平流。

建议使用 TEOS-10 或 GSW-Python 来实现海水热力学方程式计算。这两个软件包都提供 gsw 模块，功能基本一致。其中，python-gsw 是 48 项方程式的纯 Python 实现，而 GSW-Python 是最新 72 项方程式的 C 封装版本，性能更佳。 注意： 原先的 python-gsw 模块已被新的 TEOS-10 实现取代。 海水库 (GSW TEOS 10) 提供了多种海水属性计算功能，与 gibbs 库中的功能有对应关系： | 属性 | gibbs 库函数 | 海水库函数 ||-------------------|-----------------------------|-----------------------------------------------|| 绝对盐度 | 不适用 | gsw.SA_from_SP(SP, p, long, lat) || 保守温度 | 不适用 | gsw.CT_from_t(SA, t, p) || 密度（原位密度） | sw.dens(SP, t, p) | gsw.rho_CT(SA, CT, p) 或 gsw.rho(SA, t, p) || 势密度 | sw.pden(SP, t, p, pr) | gsw.rho_CT(SA, CT, pr) || 潜在温度 | sw.ptmp(SP, t, p, pr) | gsw.ptmp(SA, t, p, pr) |

以电子压焓图形式列出常用制冷剂的热力学性质数据。

聚类分析在时间序列数据挖掘中扮演着至关重要的角色，是众多领域应用的关键，例如医学图像分析、气象预测和金融市场分析等。然而，如何有效地对长时间序列进行聚类分析仍然是一个具有挑战性的课题。 本研究提出了一种基于全局特征和核力场的长时间序列聚类方法。该方法首先提取时间序列的全局特征，然后利用核力场对这些特征进行聚类。实验结果表明，该方法能够有效地对长时间序列进行聚类，并且具有较高的准确性和效率。

介绍如何利用 Storm 框架实时构建热力图。通过对海量数据流进行实时处理和分析，展示数据在空间上的分布趋势。文章将探讨数据预处理、实时计算、热力图生成等关键步骤，并结合实际案例阐述该技术的应用价值。

这些脚本允许用户从饱和水和制冷剂134a中查找和内插热力学变量表A4、A5和A11、A12中的数据。用户必须提供至少两个热力学变量才能使用这些脚本。

该代码基于Matlab实现PXRD模拟，适用于毕业设计和课程设计作业。已严格测试，可直接使用。如遇问题，欢迎与博主联系。

再热再生兰金循环的热力学分析与 MATLAB 实现 该程序模拟了理想和实际的再热再生兰金循环，并计算了涡轮出口处的蒸汽质量分数以及循环效率。 程序功能： 计算理想情况下（涡轮和泵具有 100% 等熵效率）的循环状态点参数。 计算实际循环中各状态点的参数，考虑了涡轮和泵的等熵效率。 绘制循环的 T-s 图。 程序特点： 使用 MATLAB 编写，代码清晰易懂。 用户可以自定义输入参数，例如涡轮入口温度和压力、冷凝器压力等。 可以方便地扩展到其他类型的热力循环分析。 应用领域： 热力学课程教学与研究 火力发电厂性能分析与优化 余热回收系统设计

视频详细介绍了基于Logstash、Storm和Kafka构建的实时热力学分析框架，特别涵盖了Storm与其他多个框架的集成及源码解析。

这是一个使用 Matlab 开发的简易物理引擎，用于模拟球体之间的碰撞。