CWM元模型设计的目的是最大化的重用对象模型Object Model (UML的子集) ，尽可能的共享通用的模型构建。最典型的是，CWM重用/依赖对象模型来描述面向对象的数据资源；另外，其它类型的数据资源的主要Metamodel元素，在对象模型中都有相同的模型元素与之相对应。

3.5 本章要点 ·有限元分析的基本方程(刚度矩阵、载荷列阵、单元的刚度方程、组装后的刚度方程) 换 3.6 习题 3-1 试用虚功原理推导杆 1D 单元的单元方程。 3-2 推导二次函数变截面的杆单元的刚度矩阵 finish !%%%%%%% [ANSYS 算例]3_4_2(3) %% end ·1D 问题(杆及梁)的虚功原理求解 ·1D 问题(杆及梁)的 小势能原理求解 ·杆单元的位移模式、刚度矩阵及坐标变 ·梁单元的位移模式、刚度矩阵及坐标变换 ·平面梁单元的等效节点载荷的计算方法 2 1 2( ) 1 x x A x A A l l ⎛ ⎞ ⎛ ⎞= − +⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ 。 3-3 对于沿轴向承受均布载荷的杆单元，推导相应的节点等效载荷。 荷。 有一个变截面的杆结构如图所示，材料的弹性模量为 ， (其 3-4 对于沿轴向承受三角形载荷分布的杆单元，推导相应的节点等效载 3-5 5 试采用两个单元2 10 MPaE = × 中一个为变截面单元)来分析该问题，并得到整个结构所有的力学信息。 (a) 一个变截面的杆结构 (b)两个单元的计算模型 3-6 有一个杆结构，受有沿轴向的分布载荷，杆的横截面积为 ，材料的弹性模 量为 ，分析该问题的建模方案，并得到整个结构所有的力学信息。 题图 3-5 2 22 10 cmA −= × 52 10 MPaE = × 84

Points2Grid 通过OpenTopography设施（ ）运行的数千个作业得到了证明，Points2Grid是一个强大的可扩展工具，可以使用本地网格方法生成数字高程模型（DEM）。 局部网格化算法根据用户提供的半径，使用围绕每个网格单元定义的圆形邻域来计算网格单元高程。 此邻域称为bin，而网格单元称为DEM节点。 对于落在仓中的点，最多可以计算四个值（最小值，最大值，平均值或反距离加权（IDW）平均值）。 然后将这些值分配给相应的DEM节点，并用于表示该bin表示的邻域上的海拔变化。 如果在给定的bin中未找到任何点，则DEM节点将收到一个空值。 Points2Grid服务还提供了空值归档选项，该选项通过3、5或7个像素的方形移动窗口应用反距离加权焦点均值，以填充DEM中具有空值的像元。 如果LIDAR发射密度超过根据这些数据生成的网格的分辨率，Points2Grid所采用的

每个代码都可以运行哦 运行环境我的是VC6.0 数值分析C++源码-二分法,迭代法,牛顿法,高斯消元法,高斯先列主元消元法,高斯全主元消元法,标度化列住院消元法,直接三角分解法,道立特分解法,改进的平方根法,平方根法,雅克比法,高斯赛德尔迭代法,牛顿插值法,拉格朗日插值法,最小二乘法,牛顿插值

l-曲线矩阵代码RSBEM MATLAB中的正则化Stokeslet边界元方法 自述文件 该存储库是做什么用的？ 该存储库包含正则化的Stokeslet边界元方法（RSBEM）的MATLAB实现，用于模拟3D中的低雷诺数“蠕变”流。 它受到（1）的极大启发，但是利用了二阶曲面三角形曲面网格和一些性能改进。 到目前为止，它主要用于模拟游泳的单鞭毛细菌（2）和游泳鞭毛的鞭毛虫（3），但已尽力使代码保持通用，因此可以在其他模型中对其他几何形状和低雷诺数问题进行建模。未来。 Salome平台（）已用于生成几何图形和网格。 与此相关的python脚本也适用于弯曲杆细菌和螺旋细菌鞭毛。 该代码正在进行中。 它尚未被记录，易于使用等，但是我正在朝着这个目标努力。 （1）DJ Smith，一种边界元素正则Stokeslet方法，适用于纤毛和鞭毛驱动的血流。 皇家学会会议录A：数学，物理和工程科学。 465，3605–3626（2009）。 （2）R. Schuech，T。Hoehfurtner，D。Smith和S. Humphries。 运动弯曲细菌是帕累托最优的。 准备中提交给Science（3）L

编译原理教程（西安电子科技大学 胡元义）

Python零基础速成班，适用于入门或初级学习人群，采用Jupyter Notebook原装教程，.ipynb格式拷贝到Jupyter Notebook目录下即可运行，网页交互式可视化Python编程，全中文注解，下载即用，对初学者非常友好，也可作为Python程序员基础知识的补充再学习材料。 本教程由专业老师设计，由浅入深，带你扎实学习Python知识，附带的课后练习题精心设计，作为学习后知识的巩固和提升。 本教程设置3级标题，对知识点进行分类，内容上由基础+进阶的方式呈现，练习题也设置了必做和挑战项目，分别适用于初学者和进阶学习者。 整个教程大概有80个学时，同时也引入图像识别基础、算法基础、小游戏、爬虫、API设计基础、Excel文档操作、Numpy、Pandas、Matplotlib画图、数据库基础、网页WEB编程和Flask框架基础等，完成后将达到初级Python程序员水平。

利用高斯消元法，对方程组进行求解，简单易懂，适合菜鸟级别的“研究”

为了有效简化稠密采样点模型,提出了一个面元重建和几何简化算法。该算法在每个采样点附近重建一个函数曲面,根据给定误差得到置信邻域,重新计算函数曲面,得到更大的置信邻域,如此反复迭代,产生一个具有最大置信邻域,并在更大范围内逼近原模型的面元。采用面元简化方法对点模型进行简化,删除了相互重叠而形成的冗余面元,从空面元集开始,每次选出一个最佳面元添加到该集,直到该集完全覆盖原模型表面。实验结果表明,在一定误差控制下,该算法能有效减少稠密采样点模型的点数,简化模型能很好地保持原始模型的几何形状。

该软件以文件MAIN运行。 下载项目时，会有一个excel文件，其中包含有关应如何进行输入的示例（包括一些数字）。