delphi 哪里有像outlook那样的垂直菜单下载

victoryji 2003-01-19 09:31:49
delphi 哪里有像outlook那样的垂直菜单下载
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gossan 2003-02-12
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我也需要steven@china-suzhou.net
okeyme 2003-02-12
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okeyme@163.net
thanks
victoryji 2003-02-08
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hellobmw@163.net
谢谢！
jhliusoft 2003-01-24
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please send to

liujhsoft@163.con

thanks
softbird1089 2003-01-20
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两位朋友请给我发一份：djc@genersoft.com谢谢。
xywjb 2003-01-20
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很简单吧？不需要控件的，我有一篇网文，专门讲解了，可不知道怎么传给你。
murphy 2003-01-20
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有好多种！
可以到51delphi和Playicq中找！
我用的是GExpert Control GXOutLook for D6(50K)
你要是想要可以mail给你！
:)
光子晶体90度弯曲波导的2D FDTD（Matlab代码实现）
内容概要：本文详细介绍了利用二维时域有限差分法（2D FDTD）对光子晶体90度弯曲波导进行数值仿真的Matlab代码实现。该仿真方法旨在精确分析光子晶体波导在弯曲结构下的光传输特性，揭示其导光机制与缺陷模式的调控原理。资源包含完整的Matlab程序代码，支持对空间网格划分、介电常数分布、边界条件（如PML吸收边界）及光源参数等关键仿真要素的灵活设置与优化，便于用户复现结果并开展深入研究。通过仿真可直观获得光场在波导中的传播动态、透射谱特性以及能量损耗情况，为高性能光子器件的设计与优化提供理论依据和技术支持。; 适合人群：具备电磁场理论、光学基础和Matlab编程能力，从事光子学、集成光学或纳米光子器件研究的研究生、科研人员及工程技术开发者。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDTD方法在周期性介质（光子晶体）器件仿真中的具体应用流程；②研究90度弯波导的光传输性能，分析弯曲损耗来源并探索低损耗结构优化方案；③作为光子集成电路中关键无源器件的设计与教学参考案例，服务于学术研究与工程实践。; 阅读建议：建议结合光子晶体能带理论与FDTD算法基本原理进行系统学习，运行代码时应逐步调整结构参数与仿真设置，观察光场演化和输出结果的变化，以深化对物理现象的理解，并可在此基础上拓展至其他复杂光子结构（如分束器、谐振腔）的仿真分析。
基于共识的捆绑算法(CBBA)的多智能体多任务分配问题-远程太空船交会和维修的 RPO 规划任务研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文系统研究了基于共识的捆绑算法（Consensus-Based Bundle Algorithm, CBBA）在多智能体多任务分配中的应用，重点聚焦于远程太空船交会与维修任务中的相对运动规划（RPO）问题。通过构建多航天器协同任务场景，采用Matlab代码实现了CBBA算法的全过程仿真，展示了其在分布式决策框架下高效完成任务分配的能力。研究深入探讨了任务收益建模、路径规划约束、通信延迟与动态重规划等关键环节，验证了CBBA在确保任务分配一致性、避免资源冲突、适应动态环境变化以及优化整体任务效能方面的优越性能，为复杂空间任务中的自主协同提供了可靠的技术路径。; 适合人群：具备控制理论、航天动力学、分布式优化或多智能体系统等相关背景，从事航天任务规划、智能优化算法研究或相关工程实践的研究生、科研人员及航空航天领域工程师。; 使用场景及目标：①为多航天器在轨服务（如交会对接、空间维修）提供高效、鲁棒的分布式任务分配解决方案；②深入理解CBBA算法的核心机制及其在高动态、强约束空间任务中的适应性与优化潜力；③推动分布式人工智能算法在航天工程实际系统中的集成与应用验证。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码，重点剖析任务建模逻辑、收益函数设计、共识迭代过程及收敛性分析模块，通过修改场景参数进行仿真实验，以深化对多智能体协同决策机制与算法性能边界条件的理解。
exness5exewebvnj
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计及自适应预测修正的微电网 MPC 优化调度方法研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文研究了一种计及自适应预测修正的微电网模型预测控制（MPC）优化调度方法，并提供了基于Matlab的完整代码实现。该方法融合自适应预测机制与MPC滚动优化框架，有效应对微电网中可再生能源出力波动、负荷需求不确定性等多重挑战，显著提升调度决策的精度与系统鲁棒性。通过构建动态反馈校正机制，实时修正预测模型误差，优化未来时段的运行策略，实现对微电网内部分布式电源、储能系统及可控负荷的协同调控，达成经济性、稳定性与环保性多目标的综合优化。所提方法具有较强的工程实用性与理论价值，为现代智能微电网的能量管理系统提供了可靠的技术支撑。; 适合人群：具备电力系统分析、优化控制理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员，以及从事微电网、智能配电系统、新能源并网等领域技术研发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于高校与科研机构开展微电网优化调度算法的仿真研究与性能验证；②服务于电力企业或能源科技公司开发先进能量管理系统（EMS），提升微电网运行效率与可再生能源消纳能力；③作为自动化、电气工程等专业的高级教学案例，帮助学生深入理解MPC在复杂能源系统中的建模、优化与反馈控制全过程。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现流程，重点掌握预测模型构建、滚动优化求解及反馈修正机制的设计逻辑，可通过调整预测时域、权重系数与扰动场景等参数进行仿真实验，深入理解各环节对系统性能的影响。
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