Nastran关于梁的定义 我们知道,在定义梁单元时,一般需要定义单元的方向,或者说是单元的局部坐标系.对于Nastran内CBAR单元来说,梁轴向为X方向,我们需要给出向量\(\overrightarrow{v}\)在全局坐标系下的坐标,从而确定局部坐标系下XY平面,以及局部坐标系最终方位. 建立一曲梁在直角坐标系下的XY平面,设置局部坐标系的\(\overrightarrow{v}\)向量为 (0,0,1).由于所用梁截面为矩形,可以选择单元属性为PBARL,能够直接使用内置截面,设置dim

前两天在论坛里碰到有朋友问关于使用fluent仿真流固耦合,使用hypermesh作为前处理时的耦合面的方法,刚好今天有点时间,借此机会总结一下GAMBIT.ICEM和HYPERMESH这三款软件作为fluent的前处理软件时,划分耦合面网格时的方法,由于前两者大家用的比较多,只做大概叙述,主要详述后者,大家谁有别的或者更好的办法解决这类问题的,可以拿出来分享一下. 模型:简单的一个圆柱发热体,四周充满水的流固模型,如图1所示,导入前处理软件时是两个体. 图1 GAMBIT:创建方法如图2所示.

在计算气动声学的时候,有些情况是需要我们提取流体计算的结果作为声学分析的边界条件,但是,有些流体网格因为物理模型的问题需要我们设定interface,恰恰你是机械,对流体了解一点,又不想花费太多时间来学习专业的流体划分网格,下面这个贴子应该多少会起到帮助.题目<如何用hypermesh生成包含interface的流体网格> hypermesh中如何设定interface面.pdf 原文地址

摘要:本文提供的参考设计用于实现APD偏置电源及其电流监测.基于MAX15031 DC-DC转换器,该电路能够将2.7V至11V范围的输入电压经过DC-DC电源转换器后得到一个70V.4mA电源. 下面列出了参考设计的主要规格.详细的原理图(图1)以及材料清单(表1). 设计规格与配置 2.7V至11V较宽的输入电压范围 70V输出电压 4mA输出电流 400kHz固定开关频率 -40°C至+125°C工作温度范围 微型.8mm x 12mm电路板尺寸 参考设计原理图 图1所示为参考设计的原理图

这个月23日FreeBSD基金会很高兴地宣布Philip Paeps和Kylie Liang (梁莉)正式加入董事会. 梁莉,现任微软开源技术部高级项目经理,主要负责FreeBSD在公有云以及私有云的业务,包括为Hyper-V开发的FreeBSD集成服务以及基于FreeBSD的虚拟设备业务.在加入微软之前,梁莉在英特尔开始了她的职业生涯,领导过内核驱动的开发以及开源虚拟化软件等项目.梁莉拥有中国科学院计算技术研究所的工学硕士学位.梁莉已积极投身于开源领域数年,与开源社区有紧密合作,她将在中国和当

低噪声APD偏置电路 APD电源摘要:该电路产生并控制光通信中雪崩光电二极管(APD)的低噪声偏置电压.该可变电压通过控制APD的雪崩增益,优化光纤接收器的灵敏度特性.该电路采用低噪声.固定频率PWM升压转换器,带有一个工作在非连续电流模式的电感.内部MOSFET的低开关速率降低了高频电压毛刺,降低了噪声.本文给出了完备的电路,建议采用扩展电路.扩展电路采用ADC进行数字控制,允许微控制器读取热敏电阻的值.并根据查找表进行温度补偿. 雪崩光电二极管(APD)被作为接收器探头用于光通信中.APD的

本帖的目的是探索煤矿沉积岩层采煤过程中的力学分析模拟的前处理方法,计算软件采用公认的Flac3D差分方法. 目前,Flac3D官方提供的剖分网格的生成方法有三种.一是直接使用命令和Fish语句生成,这对于简单的模型是可以的,复杂的模型不可行.二是使用官方推荐的3D Shop ModelDesign,直接可以输出Flac3D的剖分单元文件,中等复杂的模型可以使用.参见下列网址:http://www.3dshopmodeldesign.com/三是使用官方推荐的Kubrix插件,该插件需要Rhino

隐马尔科夫模型(HMM): 图1. 隐马尔科夫模型 隐马尔科夫模型的缺点: 1.HMM仅仅依赖于每个状态和它相应的观察对象: 序列标注问题不仅和单个词相关,并且和观察序列的长度,单词的上下文,等等相关. 2.目标函数和预測目标函数不匹配: HMM学到的是状态和观察序列的联合分布P(Y,X),而预測问题中,我们须要的是条件概率P(Y|X). 最大熵隐马尔科夫模型(MEMM):   图2. 最大熵马尔科夫模型 MEMM考虑到相邻状态之间依赖关系.且考虑整个观察序列,因此MEMM的表达能力更强:MEM

这节简单介绍了梁友栋-Barsky裁剪算法的原理,只有结论并没有过程,看过http://blog.csdn.net/daisy__ben/article/details/51941608这篇文章后,大概有了新的认识. " 假设点P1P2W1W2的横坐标分别是x1,x2,w1,w2,线段P1P2与蓝色裁剪窗口W1W2(蓝色的线之间)的存在公共部分(可见部分)的充要条件是: max(min(x1,x2), min(w1,w2))≤ min(max(x1,x2), max(w1,w2)) 即所谓左端点

一.前言         应该是第二次写关于Revit API的博文了.虽然在BIM企业中工作,从事桌面BIM软件开发,但是我是不怎么喜欢写Revit API相关的代码.平时更多的是在写界面展示,架构维护,授权验证这块.为什么不喜欢Revit API呢?其实Autodesk封装的这套API是不错的(我在之后的工作中用起来挺舒服的),可能还是人比较懒吧,老查英文的API手册有点烦,而且这手册界面让我想起了上学时帮导师写ObjectARX的痛苦经历... 吐槽完之后,开始上干货.为什么需要去判断梁构

本文地址为:http://www.cnblogs.com/kemaswill/,作者联系方式为kemaswill@163.com,转载请注明出处. 机器学习的目标是学得一个泛化能力比较好的模型.所谓泛化能力,是指根据训练数据训练出来的模型在新的数据上的性能.这就牵扯到机器学习中两个非常重要的概念:欠拟合和过拟合.如果一个模型在训练数据上表现非常好,但是在新数据集上性能很差,就是过拟合,反之,如果在训练数据集和新数据集上表现都很差,就是欠拟合,如下图所示 其中蓝叉点表示训练数据,蓝色的线表示学到的

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50638749 偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition) 偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition)是统计学派看待模型复杂度的观点.Bias-variance 分解是机器学习中一种重要的分析技术.给定学习目标和训练集规模,它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和,即本真噪音noise.bias和 variance. noise 本

偏置和方差 参考资料:http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html http://www.cnblogs.com/kemaswill/ Bias-variance 分解是机器学习中一种重要的分析技术.给定学习目标和训练集规模,它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和,即本真噪音.bias和 variance. 本真噪音是任何学习算法在该学习目标上的期望误差的下界:( 任何方法都克服不了的误差) bias 度量了某种学习算法的平

http://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/70681750 可视图讲解神经元w,b参数的作用 在我们接触神经网络过程中,很容易看到就是这样一个式子,g(wx+b),其中w,x均为向量.比如下图所示: 加入激活函数为g(x),我们就可以用公式g(w1x1+w2x2+b)(注:1,2均为下标,公众号很难打,下面所有的公式均是)来表示神经元的输出. 其中b为神经元的偏置.那么w,b这些参数的作用有没有最直观的感受呢?以及我当时学习的时候问师

<老梁四大名著情商课>笔记-学学TA,你就是聚会的万人迷 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 现在社会学家有一个统计,说中国处在单身状态大概有2个亿.这些人中有的是因为机缘的问题一直单着,可也有很多人想脱单可是整天在家宅着那也不行啊.你想脱单你就得多认识人.越熟悉的地方月没有景色,身边有条件合适的把你两太熟没法下手这样不行.所以说多认识陌生的人,多参加一些聚会,多参加一些饭局社交场合对于脱单是很有好处的.而且不管是为解决你爱情家庭问题呀,你想在社会上吃得开,人脉广

原文地址:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/81074408 前言        很多人不明白为什么要在神经网络.逻辑回归中要在样本X的最前面加一个1,使得 X=[x1,x2,…,xn] 变成 X=[1,x1,x2,…,xn] .因此可能会犯各种错误,比如漏了这个1,或者错误的将这个1加到W·X的结果上,导致模型出各种bug甚至无法收敛.究其原因,还是没有理解这个偏置项的作用啦.        在文章<逻辑回归>

http://chuansong.me/n/2294260949029 8 年前,我的主业是产品经理,产品思维改变了我认识世界的方式,让我明白司空见惯的设计,也有其底层逻辑. 几年后我接触培训.运营自媒体--基于产品能力,我从 IT 男变成了创业者. 年前,在得到 App 听完<梁宁· 产品思维 30 讲>,我整个人被点燃了. 梁宁,著名产品人,江湖人称中关村第一才女. 湖畔大学产品模块学术主任.百度顾问,曾任联想.腾讯高管,工作经历横跨 BAT,与京东.美团.小米等企业有长期深度交流. 在学

原理就是,先从梁的LocationCurve上取点,然后向板的上表面投影.如果有投影点,再从投影点(板上)向梁的底面投影,这时候如果有投影点的话就能得到距离了. 运用该分析的第一条件是梁是在板的上方,勿忘哈! var beamBottomFaces = FaceUtils.GetBottomFaces(beam); //这个方法是自己封装的 if (null != beamBottomFaces && beamBottomFaces.Any()) { var beamLocationCur

参考资料: https://en.wikipedia.org/wiki/Inductive_bias http://blog.sina.com.cn/s/blog_616684a90100emkd.html Machine Learning. Tom M. Mitchell 下面我认为比较关键的内容都用红色字体标注: mokuram (mokuram) 于Tue Jan 4 05:22:24 2005)提到:就是学习器在学习的时候带有的偏见.(这个说法不很准确)比如决策数分类器,很多决策数都采用

转载:https://blog.csdn.net/hahajinbu/article/details/77982721 from keras.models import Sequential,Model from keras.layers import Dense import numpy as np model = Sequential() model.add(Dense(32,activation="relu",input_dim=100)) model.add(Dense(16,