workbenchds拓扑优化分析形状优化基础 指定Shape Optimization 将执行形状或拓扑优化 Shape Optimization是一个优化问题,其结构能量在减少结构体积的基础上的最小化 另一种观点就是Shape Optimization尽量得到关于体积比率的最好刚度. Shape Optimization尽可能的找寻可以在对整体结构的强度不产生负面影响的可去除的面积. Shap
一、在设计工作流程中使用拓扑优化结果 拓扑优化是一项有用的功能，它可以找到我们无法合理想到的设计。我们可以基于拓扑优化的结果提出新的设计，然后对其进行进一步的仿真分析。但是，我们该怎么做呢？ 我们可以用comsol进行二维和三维模拟、剖分网格的几何形状，或者用一个代表拓扑优化结果的导入网格。在 COMSOL 中，我们可以直接使用它们，也可以将其导出到各种 CAD 软件平台。下面，我们首先研究如何创
作者：风清阳首先定义材料坐标系，铺层角度参考材料坐标系，OptiStruct结果输出基于单元坐标系。调整单元法向、 单元坐标系和材料坐标系(单元坐标系与材料坐标系一致)。1. 单元法向调整复合材料单元法向，可以确定铺层的厚度方向，单元偏置也是根据单元法向来进行。点击工具栏的normal，进入单元法向调整界面，如下图所示。首先查看单元法向是否一致，面板中comps选择需要单元所在的component
转载
2024-06-07 09:24:28
283阅读
浅谈 超平面（机器学习SVM）
大纲 1. 超平面的定义 2.1 超平面的直观理解 2.2 三维空间的超平面 2.3 从二维空间直观理解超平面 3. N维空间超平面的理解 4. 计算样本空间任意点到超平面的距离&
拓扑优化通过显示材料的分布情况，可在设计空间找到最佳的分布方案，并提供精简的结构设计指导。拓扑优化在工业设计中的应用要早于建筑领域，特别是在航空航天、汽车、半导体医学、军工等行业，因其对零件的强度与重量有着更高的要求，但是仅凭工程直觉和经验是很难得到满意结果的。借助有限元分析提供的建议，可将优化结果逐步演化为最终的产品，这也改变了传统结构工程师的设计思维。借助Inspire软件对零件
二、模型 1、DCC导出工具（Maya，3DMax） 2、优化原始导入模型文件，删除不需要的数据 （1）、统一单位 （2）、到处的网格必须是多边形拓扑，不能是贝塞尔曲线，样条曲线，细分曲面等 （3）、在导出之前确保所有Deformers（变形体）都烘焙到网格模型上，如骨骼的形变已经烘焙到蒙皮的权重上 （4）、不建议模型使用的纹理随模型导出 （5）、如果需要导入Blend shape normals
拓扑优化是一种优化技术，可以将模拟域划分为需要保留或删除的区域。优化在将要删除的区域中使用物理场的近似表示，因此我们应该从几何图形中删除这些区域并进行新的仿真来验证优化结果。借助 COMSOL Multiphysics® 软件，我们可以根据拓扑优化结果图创建几何图形以进行进一步分析，并可以将其轻松导入 CAD 软件中。本文最初发布于 2017 年，更新后的内容包含了更多关于过滤器数据
shell
Linux操作系统中改变shell的颜色
[日期：2008-04-20] 来源：Linux公社 作者：Linux整理
十分简单，我简单做了下，就实现了。就当是08年学习Linux的开胃菜了。
众所周知了，shell分为user和root。通过“su”，可以实现切换。
对shell颜色控制是通过/home/user/.bashrc及/root/.bashrc文件
到目前为止我们所使用的全部是命令式编程，事实上我们用的大部分Python代码都是采用的命令式编程，比如下面这个例子：def add(x,y):
return x+y
def func_add(A,B,C,D):
E=add(A,B)
F=add(C,D)
G=add(E,
目录前言目标函数一个简单的例子更复杂的例子-单独定义目标函数搜索空间通过Trials捕获信息实例决策树调参例子SVM调参例子是时候把所有东西合为一体了选择搜索算法前言本文将介绍一种快速有效的方法用于实现机器学习模型的调参。有两种常用的调参方法：网格搜索随机搜索每一种都有自己的优点和缺点，网格搜索速度慢，但在搜索整个搜索空间方面效果很好，而随机搜索很快，但可能会错过搜索空间中的重要点。幸运的是，还有
本周微软发布了 Windows Server 2012 R2 KB5009624 更新、Windows Server 2019 KB5009557 更新和 Windows Server 2022 KB5009555 更新 。原本是为了解决Windows Server中、用于修改LDAP参数时的Active Directory （AD）属性设计不当引发的安全问题，但却引发Windows域控制器频繁重
翻译自https://districtdatalabs.silvrback.com/parameter-tuning-with-hyperopt Parameter Tuning with Hyperopt –Kris Wright概述Hyperopt可以帮助快速进行机器学习模型参数调试。通常情况下有两种类型的参数调试方法，网格搜索（grid search）和随机搜索（random search
异常处理器在 Hyperf 里，业务代码都运行在 Worker进程 上，也就意味着一旦任意一个请求的业务存在没有捕获处理的异常的话，都会导致对应的 Worker进程 被中断退出，虽然被中断的 Worker进程 仍会被重新拉起，但对服务而言也是不能接受的，且捕获异常并输出合理的报错内容给客户端也是更加友好的。 我们可以通过对各个 server 定义不同的 异常处理器(ExceptionHandler
Hypermesh/Optistruct优化流程1、结构优化常用响应2、子模型边界验证3、形状优化流程4、计算结果查看5、模型输出 1、结构优化常用响应结构优化常用响应包括：质量、体积、应变能、静态应力、模态、固有频率、加权应变能等。不同的优化方法及目的，选用不同的响应组合，各个响应的含义及特点如下所述：1） 质量（mass）和体积（volume）响应为全局响应，在拓扑优化和尺寸优化中作为约束或
转载
2024-03-28 07:39:50
1300阅读
在机器学习、深度学习的很多任务中必不可少我们要接触到模型参数调优的工作，这里有很多参数调优的方法，比如最常用最好理解的网格调参，简单带来的就是时间消耗和计算量的增加，今天给大家推荐一款非常不错的超参数优化模块hyperparameter_hunter，我也是最近才接触到的这款神器，实践使用了一下感觉还是很不错的，值得推荐学习一下，这里给出来一些我的学习理解
转载
2024-06-26 17:10:08
148阅读
‘’‘Matlab
%%%% A 99 LINE TOPOLOGY OPTIMIZATION CODE BY OLE SIGMUND, JANUARY 2000 %%%
function top99_notation(nelx,nely,volfrac,penal,rmin)
% INITIALIZE
x(1:nely,1:nelx) = volfrac;
dc(1:nely,1:nelx) =
转载
2024-02-21 10:46:06
92阅读
导读：本文说明Hyper-V的集群和存储功能，并介绍如何配置Hyper-V以在虚拟环境达到与VMware HA相同的功能。
【TechTarget中国原创】一些批评微软Hyper-V的人说由于Hyper-V缺少像VMware High Availability（HA）这样的功能，不是一款好的虚拟化产品。的确
优质内容不错过
abaqus已经更新到2020版本，虽然还没有使用但也有所关注，很多功能亮点。不过今天小编主要谈下平时使用abaqus过程中遇到一些点，个人从使用效率和便捷上认为可以再优化提升的。
当然写这个也是抱着被鄙视的风险，毕竟软件设计人员在初始或许都考虑了呢？又或者确实已经有一些插件实现了但是我没发现？大家可以留言提供一些知识点。
主要两个点 ，想必很多读者跟我有同样
GOJS使用--前端
拓扑图1.基础版：引入go.js<script src="./js/go.js" type="text/javascript"></script>定义html标签<!--每个go.js图都包含在html元素中，我们需要给出一个显示的大小-->
<div id="myDiagramDiv" style="width:400px; heig
转载
2024-05-13 21:25:31
26阅读
1 简介本文提出了一种基于粒子群优化算法的网络拓扑图形自动生成方法,包括以下步骤:S1:获取存储有各节点连通关系的邻接矩阵G;根据邻接矩阵G确定待布置的节点总数N,初始化已布置节点数M=0;S2:从未布置节点中选取待确定位置的当前节点n;S3:当M=0时,随机确定当前节点n的位置;当M>0时,利用粒子群优化算法确定当前节点n的最佳位置,根据邻接矩阵G的描述信息绘制当前节点n与所有已布置节点间
原创
2022-02-15 22:58:25
601阅读
