文章编号:100926825(2010) 230089202 基于 Matlab 的冲击荷载下构件位移时程曲线分析 收稿日期:20100418 作者简介:明 伟(19812) ,男 ,助教 ,河北理工大学轻工学院 ,河北 唐山 063000 明 伟 摘 要 :介绍了几种冲击荷载的加载方式 ,通过 Matlab 软件对不同冲击荷载作用下的位移时程曲线作了分析 ,得出一定的规律 ,对于结构抵抗
荷重位移曲线仪广泛适用于各种按键及开关、DOME片、按键、微力弹片、硅胶按键、汽车开关之荷重-行程测定；Windows中英文双语软件，操作简单方便，软件流畅稳定，所有测试资料(测试条件，曲线，数据结果，实验分析)均可存储并追溯； 小行程标准型荷重试验机，主要适合于压向测试，亦可定制加长带拉向测试版本。 荷重位移曲线仪功能：1、 PF,RF,CK,FP,PT,OP,RP,PK,BT,CP
Hype作为一款专业的MacOS平台HTML5创作工具，支持元素动态制作与展示，它具有自己的一套网页动画制作系统。下面小编就通过一则教程，教大家使用Hype的动画制作功能，让元素根据预先指定好的运动路径进行规则运动。先行声明，小编使用的是Hype 4版本来为大家进行演示讲解。一、创建运动路径首先，大家需要先创建一条元素的运动路径。运动路径是两个或多个时间点之间的动画，这需要大家创建两个时间点之间元
abaqus快速入门1、问题描述2、打开abaqus3、part步骤-创建零件3.1、创建部件3.2、导入零件4、创建材料和截面属性5、定义装配体6、设置分析步7、定义边界条件和载荷8、划分网格9、提交作业10、后处理 我们以一个问题为例子，来说明abaqus的建模过程和注意事项 1、问题描述一前后左右对称支座底面固定约束，上面承受载荷1Mpa，结构尺寸如图所示，求此支座受载荷后的Mises应
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2023-10-09 00:02:09
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作者：烧仙草 导读：Abaqus结构分析中，如果只对结构承受载荷后的长期响应感兴趣，那么只做静力分析就足够了。然而，如果加载时间很短(例如在地震中)或者载荷在性质上是动态的(例如来自旋转机械的载荷)，就必须采用动态分析(Dynamic Analysis)。与静态分析不同的是，动态分析需要考虑到惯性力和阻尼力的作用。常见的Abaqus线性动态分析包括：（1）模态分析；（2）瞬时模态动态分析；（3）响
# 实现“载荷谱 Python”教程
## 整体流程和步骤
为了实现“载荷谱 Python”，我们需要按照以下步骤逐步操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 安装Python以及必要的库 |
| 步骤二 | 编写Python脚本 |
| 步骤三 | 运行Python脚本生成载荷谱 |
## 具体操作步骤
### 步骤一：安装Python以及必要的库
1 总体的\(k\)-因子模型1.1 模型设定固定\(k\lt r\)，则\(k\)因子模型的设定为其中\(f\)为\(k\)维随机向量，称为共同因子（common factor），\(A\)为\(d\times k\)的线性变换，称为因子载荷（factor loading）。一般会做出这些假设：\(f\sim(0,I_k)\)，\(\epsilon\sim(0,\Psi)\)（其中\(\Psi\
之前我以为主成分分析用协方差矩阵→散度矩阵，而fa用相关系数矩阵，这也是区别之一。但事实上先对数据进行标准化后，其协方差矩阵就是相关系数矩阵（忘了在哪看的了）。还有一点，fa的因子载荷矩阵是特征值开根号*特征向量，而pca的好像没开根号？继续学习了一下，大致可以认为，主成分分析是因子分析的前半部分。 具体可见参考文献1： 重点看文献1中关于两种分析方式的步骤，以及对于差异的总结。 Fa就是在pca
一、学习目标：理论部分了解python中基本的变量类型，运算符，及数据类型。了解python的位运算练习部分 3. 课后思考题 4. leetcode练习题二、知识大纲三、新知识点记录：1.位运算符（难点）（把数字当作二进制数进行运算） 注：了解二进制转换原理，了解相关应用场景。学习时参考阅读位运算1位运算2应用： 1、与运算通常应用的场景是获取某一位的值为1还是0（如判断奇数偶数，统计数值中1的
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2023-08-09 15:29:11
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模型介绍： 值得注意的是，特殊因子是不能被公共因子包含的。 载荷矩阵的几个统计性质：下面通过一个例题来展示。ssgs = [43.31 7.39 8.73 54.89 15.35
17.11 12.13 17.29 44.25 29.69
21.11 6.03 7 89.37 13.82
29.55 8.62 10.13 73 14.88
11 8.41 11.8
区别： transition也叫过渡动画，主要是用于让一个元素从一种状态过渡到另一种状态效果，常用于主动触发的效果。例如移动端的页面切换（很常用）、button点击效果（也很常见）。 animation才是css3正宗的动画，主要是用于实现某种持续的动画效果（当然简单的过渡动画也可以实现），常用于自动触发的效果。例如加载中的持续动画效果等等。 在学习这两种动画之前
CNN归根到底也是一个神经网络。从神经网络的角度来讲，分类也好预测也好，单一的网络有时正确率较低，采用级联方式用多个神经网络综合结果。深度学习应用当然也可以用级联CNN。这里就有一个例子。作者：hjimce博主讲解了2013年CVPR的一篇利用深度学习做人脸特征点定位的经典paper：《Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Dete
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2023-10-21 18:40:16
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一、二进制a = 1bin(a)-->ob1 #python内置方法ob 表示二进整型制格式二、难缠符号1、位移二进制的位>> 右位移，想象成 切肉切去最后一位例如 x >> y #先转成二进制再位移计算公式：x/(2**y) << 左位移 整体左移后补0例如 x<<y计算公式：x*(2**y) 2、
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2023-09-21 11:16:07
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因子分析系列博文: 因子分析 factor analysis (一 )：模型的理论推导 因子分析 factor analysis (二 ) ： 因子分析模型 因子分析 factor analysis (三) ： 因子载荷矩阵的估计方法因子分析 factor analysis (四) ： 因子旋转（正交变换） 因子分析 factor analysis (五) ： 因子得分因子分析 fact
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2023-08-08 23:51:23
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光流法的前提假设：（1）相邻帧之间的亮度保持恒定，不适合现实光照环境下测试；（2）相邻视频帧的取帧时间连续，相邻帧之间物体的运动比较“微小”，检测目标属于微变形，微运动；（3）保持空间一致性；即，同一子图像的像素点具有相同的运动。应用场景：（1）物体在运动，相机是静止的；（2）相机在运动，物体是静止的；（3）两者都在运动；本实验是在第一种情况下实现的。光流法用于目标检测的原理：给图像中的每个像素点
一个阶段又一个阶段，人生也不过如此吧…… 本来想稍微歇歇的，但萌萌“突发奇想”，为软件自身加一个流量查看的模块，由于软件本身就要经常的上传一些文字和图片（当然了，这是它的主要功能），还有一些坐标信息等，同时还要从服务端接收一些通知等，本身就是个耗油的家伙，那么用户就很关心这个流量的使用状况。 话又说话来，现在市场上有很多主流的流量统计软件，比如360的，部分版本系统也加入了流量统计的功能如
1、对实测载荷—时间历程进行统计计数（雨流计数法），得到应力幅值、均值及其频次。 2、分别对幅值和均值的频次进行统计，对它们的概率分布特征进行假设检验，得出最佳的拟合分布函数，最后再考虑两者之间的相关性。对于载荷随机变量的幅值或均值，它们一般服从正态分布、对数正态分布或威布尔分布。因此，根据实测载荷 ...
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2021-11-01 19:04:00
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因子分析-对商户进行综合评价虽然系统聚类分析可以对变量进行分类，但是，难以判断变量分类结果的合理性。如果要衡量每个变量对类别的贡献，也难以通过聚类分析来实现。因子分析，就是找出隐藏在变量背后具有共性的因子。 1.1 因子分析简介 (1)因子载荷：就是原始变量和每个因子之间的相关系数，它反映了变量对因子的重要
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2023-11-03 15:53:58
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因子分析——建立载荷矩阵到这里已经学了好多的多元分析方法了，有聚类分析法，有主成分分析法，尤其是主成分分析法，为什么还要讨论因子分析法呢？很多地方都有对主成分分析法和因子分析法的区别比较，这里就不多说了，只记录一下最重要的地方。 主成分分析法：是对原始变量的线性组合，且相互垂直。因子分析法：研究众多变量之间的内部依赖关系，潜在的假想变量+随机变量的线性组合。 因子载荷，反映了
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2023-07-29 23:20:15
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唐深 引言 轴孔连接配合是机械行业中最为常见、最为重要的配合形式之一。常见的应用，如销钉与孔的配合，轴与轴承、轴承与支座之间的配合等等。
轴承载荷 轴与孔接触，在接触面上存在法向压力的作用。轴与孔之间的这个压缩载荷，称之为轴承载荷。在工程上，关于法向压力的分布，工程人员通常采用载荷在轴与孔的接触面上按照正弦规律分布的方法，假设作用力的大小按照正弦分布
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2023-10-05 16:17:34
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