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Python演算法交易

為了解決cfd平台的問題，作者YvesHilpisch 這樣論述：

　　從創意發想到雲端部署 　　「能看到Yves Hilpisch完成他的大作，真令人感到興奮；他的著作整合了Python與雲端計算的全套做法，運用統計學與機器學習的技術，在金融市場中取得正向的報酬。」 　　—McKlayne Marshall 　　演算法交易專業工作者 　　演算法交易在過去曾是各大投資機構獨佔優勢的領域，但如今就算是小型投資機構或甚至散戶交易者，也都有能力透過線上平台從事這類的交易。如今許多交易者都選擇Python(及其強大的套件體系)做為他們實現演算法交易的工具。本書作者Yves Hilpisch針對如何把Python運用於演算法交易這個引人入勝的領域，為所有學生、學

者及專業工作者提供了相應的介紹。 　　你將在演算法交易許多不同的面向，學習到各種應用Python的方式，例如交易策略的回測，以及與線上交易平台互動的做法。一些規模最大的買賣投資機構，都在大量運用Python。 本書會以系統化的方式探索如何打造、部署自動化演算法交易策略，協助你達到與其他人公平競爭的水準。 　　‧設定一個適合進行演算法交易的Python環境 　　‧學習如何從公開或專用的資料來源，檢索出金融數據資料 　　‧運用NumPy與pandas，探索向量化金融分析方法 　　‧掌握不同演算法交易策略的向量化回測做法 　　‧運用機器學習與深度學習，做出市場預測 　　‧運用socket程式設計

工具，即時處理串流資料 　　‧透過Oanda與FXCM交易平台，實現自動化演算法交易策略

cfd平台進入發燒排行的影片

低腔壓高濃度過氧化氫混合式火箭引擎之研究

為了解決cfd平台的問題，作者林育宏 這樣論述：

本論文為混合式火箭系統入軌段火箭引擎的前期研究，除了高引擎效率的要求外，更需要精準的推力控制與降低入軌段火箭的結構重量比，以增加入軌精度與酬載能力。混合式火箭引擎具相對安全、綠色環保、可推力控制、管路簡單、低成本等優點，並且可以輕易地達到引擎深度節流推力控制，對於僅能單次使用、需要精準進入軌道的入軌段火箭推進系統有相當大的應用潛力。其最大的優點是燃料在常溫下為固態、易保存且安全，即使燃燒室或儲存槽受損，固態的燃料也不會因此產生劇烈的燃燒而導致爆炸。雖然混合式推進系統有不少優於固態及液態推進系統的特性，相較事先預混燃料與氧化劑的固態推進系統及可精準控制氧燃比而達到高度燃燒效率的液態推進系統，混

合式推進系統有擴散焰邊界層燃燒特性，此因素導致混合式推進系統的燃料燃燒速率普遍偏低，使得設計大推力引擎設計時需要長度較長的燃燒室來提供足夠的燃料燃燒表面積，也導致得更高長徑比的火箭設計。針對此問題，本論文利用渦漩注入氧化劑的方式，增加了氧化劑在引擎內部的滯留時間，並藉由渦旋流場提升氧化劑與燃料的混合效率以及燃料耗蝕率；同時降低引擎燃燒室工作壓力以研究其推進效能，並與較高工作壓力進行比較。本論文使用氮氣加壓供流系統驅動90%高濃度過氧化氫 (high-test peroxide) 進入觸媒床，並使用三氧化二鋁 (Al2O3) 為載體的三氧化二錳 (Mn2O3) 觸媒進行催化分解，隨後以渦漩注入的

方式注入燃燒腔，並與燃料聚丙烯（polypropylene, PP）進行燃燒，最後經由石墨鐘形噴嘴 (bell-shaped nozzle) 噴出燃燒腔後產生推力。實驗部分首先透過深度節流測試先針對原版腔壓40 barA引擎在低腔壓下的氧燃比 (O/F ratio)、特徵速度 (C*)、比衝值 (Isp) 等引擎性能進行研究，提供後續設計20 barA低腔壓引擎的依據，並整理出觸媒床等壓損以及燃燒室等流速的引擎設計轉換模型；同時使用CFD模擬驗證渦漩注射器於氧化劑全流量下 (425 g/s) 的壓損與等壓損轉換模型預測的數值接近 (~1.3 bar)。由腔壓20 barA 引擎的8秒hot-f

ire實驗結果顯示，由於推力係數 (CF) 在低腔壓引擎的理論值 (~1.4) 相較於腔壓40 barA引擎的推力係數理論值 (~1.5) 較低，因此腔壓20 barA引擎的海平面Isp相較於腔壓40 barA引擎的Isp 低了約13 s，但是兩組引擎具有相近的Isp效率 (~94%)，且長時間的24秒hot-fire測試顯示Isp效率會因長時間燃燒而提升至97%。此外，氧化劑流量皆線性正比於推力與腔壓，判定係數 (R2) 也高於99%，實現混合式火箭引擎推力控制的優異性能。透過燃料耗蝕率與氧通量之關係式可知，低腔壓引擎在相同氧化劑通量下 (100 kg/m2s) 較腔壓40 barA引擎降低

了約15%的燃料耗蝕率，因此引擎的燃料耗蝕率會受到腔體壓力轉換的影響而變動，本論文也針對此現象歸納出一校正方法以預測不同腔壓下的燃料耗蝕率，此校正後的關係式可提供未來不同腔壓引擎燃料長度設計上的準則。最後將雙氧水貯存瓶的上游氮氣加壓壓力從約58 barA降低至38 barA並進行8秒hot-fire測試，結果顯示仍能得到與過往測試相當接近的Isp效率 (~94%)，而此特性除了能讓雙氧水及氮氣貯存瓶擁有輕量化設計的可能性，搭配具流量控制的控制閥也有利於未來箭體朝向blowdown type型式的設計，因此雙氧水加壓桶槽上的氮氣調壓閥 (N2 pressure regulator valve)

將可省去，得以降低供流系統的重量，並增加箭體的酬載能力，對於未來箭體輕量化將是一大優勢。

ANSYS CFD 入門指南：計算流體力學基礎及應用

為了解決cfd平台的問題，作者胡坤等（編） 這樣論述：

本書借助ANSYSWorkbench平台，全面講述了CFD解決工程問題的完整流程，主要內容包括流體計算域創建、計算網格生成、物理問題計算求解、計算后處理等。本書注重理論和實踐相結合，結構脈絡清晰，可以幫助讀者迅速掌握CFD學習的流程、方法和思路，並建立起自己的一套CAE問題解決方案。本書可以作為機械、水利、汽車、航空航天、能源動力、電子工程等領域本科生、研究生和教師的參考書及教學用書，也可以作為相關領域從事產品設計、模擬和優化的工程技術人員及廣大CAE愛好者參考。

室內熱舒適性的控制方式

為了解決cfd平台的問題，作者黎益宇 這樣論述：

由於人類生活的進步，現代人習慣擁有舒適的生活品質，而室內空調儼然成為現代建築物基本的標配品，來滿足人類對於舒適生活習慣的追求。同時，也有許多關於室內控溫的研究在探討如何維持舒適的環境溫度，但近幾年除了單純的研究如何監控溫度外，國內外也開始了一系列探討人體最佳熱舒適性的研究，此熱舒適性研究不僅只是探討溫度因子，也探討了包含濕度以及風速等其他環境物理因素對人體熱舒適性喜好程度的影響，而研究成果也進一步被訂定為國際標準。此國際標準被運用至建築領域、工作場域以及一般居家的研討，用來定義以及研究如何同時兼顧節能以及提升環境舒適度。本論文主要為設計一套系統，除溫度監控裝置外，增加濕度監控裝置，使用實測的

溫、濕度數值，並根據美國採暖製冷與空調工程師學會(American Society of Heating, Refrigerating and Air-Condition Engineers) 所發布的ASHRAE-55最佳熱舒適性圖表來對室內的溫、濕度做出動態調整。實驗於獨立空間進行，經由系統量測後反饋資料至運算平台，並在分析處理後根據最佳建議的熱舒適性條件PMV=±0.5自動對室內空調以及除濕機做出相應的調節，以達到當下人體最舒適的環境溫、濕度。由實驗結果可知此實驗系統可以在動態調整溫度以及濕度下讓獨立空間長時間的維持在建議的最適熱舒性環境。