《基于ANSYS平台的有限元分析手册：结构的建模和分析》是深入理解并掌握ANSYS软件在结构工程领域应用的重要参考资料。该手册详细介绍了如何利用ANSYS进行复杂的结构建模、求解以及结果分析，是工程师进行工程计算和设计优化的得力工具。 在有限元分析（Finite Element Analysis, FEA）中，ANSYS是一款全球广泛使用的软件，它能处理各种类型的工程问题，包括静态、动态、热力学、流体动力学等。结构的建模与分析是其核心功能之一，涉及到的内容广泛且深入。 1. **结构建模**：在ANSYS中，建模通常包括几何模型的创建、网格划分和材料属性定义三个步骤。几何模型可以是简单的实体或复杂的曲面，通过CAD软件导入或者直接在ANSYS内构建。网格划分将几何模型离散化为有限个单元，以适应数值计算。材料属性定义涉及弹性模量、泊松比、密度等参数，确保模型真实反映物理特性。 2. **边界条件设定**：在分析前，需设置适当的边界条件，如固定约束、荷载施加、初始条件等。这些条件模拟实际工况，确保分析结果准确无误。 3. **求解过程**：在模型准备完毕后，ANSYS会运用数值方法求解方程组，找出结构在给定条件下的响应。这包括位移、应力、应变、力等关键参数。 4. **结果后处理**：分析完成后，结果可视化是理解模型性能的关键。ANSYS提供了丰富的后处理工具，可显示云图、曲线、截面视图等，帮助工程师直观地理解分析结果。 5. **优化设计**：除了基本的分析，ANSYS还支持设计优化，通过对设计变量、目标函数和约束条件的调整，寻找最优设计方案，以满足工程性能和成本目标。 6. **非线性分析**：对于材料非线性（如塑性变形）、几何非线性（大变形）和接触非线性等问题，ANSYS也能提供解决方案。这些高级功能使得ANSYS在处理复杂工程问题时具有强大的能力。 7. **动态响应分析**：在涉及振动、冲击或瞬态问题时，ANSYS能够计算结构的频率、振型和动态响应，这对于航空航天、汽车等领域尤其重要。 8. **多物理场耦合分析**：除了结构力学，ANSYS还能进行热-力耦合、流-固耦合等多物理场分析，实现跨学科问题的综合解决。 通过深入学习《基于ANSYS平台的有限元分析手册：结构的建模和分析》，工程师可以掌握使用ANSYS进行高效、准确的结构分析技能，提升工程设计水平，解决实际工程中的各类挑战。无论是在产品开发、性能验证还是故障诊断等方面，ANSYS都能提供强大的技术支持。

为了研究块体形状对岩石黏结颗粒模型(BPM)力学特性的影响,分别选取随机多边形块体和随机三角形块体建立了Voronoi-BPM和Trigon-BPM模型,进行了岩石的单轴压缩、单轴拉伸和直剪数值试验。分别从破坏形式和宏-细观力学参数2个方面,分析了块体形状对岩石细观离散元模型力学特性的影响。

Informatica 元数据 Informatica 元数据是指在 Informatica PowerCenter 中存储的元数据信息，包括仓库中的元数据、数据库定义、源视图、目标视图、映射和 Mapplet 视图、元数据扩展视图、转换视图、工作流、工作单元和任务视图、安全视图、部署视图、仓库视图、集成服务视图和变更管理视图等。 在 Informatica PowerCenter 中，元数据交换（MX）提供了一系列的关系视图，允许用户使用 SQL 语句访问 PowerCenter 元数据仓库。这些视图是由仓库管理器生成的，当用户创建或升级仓库时生成。MX 视图提供了对仓库元数据的访问权限，允许用户分析和管理元数据。 MX 视图可以分为多个类别，包括： 1. 数据库定义视图：提供了仓库中数据库定义的列表。 2. 源视图：提供了源系统的元数据信息。 3. 目标视图：提供了目标系统的元数据信息。 4. 映射和 Mapplet 视图：提供了映射和 Mapplet 的元数据信息。 5. 元数据扩展视图：提供了元数据扩展的信息。 6. 转换视图：提供了转换的元数据信息。 7. 工作流、工作单元和任务视图：提供了工作流、工作单元和任务的元数据信息。 8. 安全视图：提供了安全信息的元数据信息。 9. 部署视图：提供了部署信息的元数据信息。 10. 仓库视图：提供了仓库的元数据信息。 11. 集成服务视图：提供了集成服务的元数据信息。 12. 变更管理视图：提供了变更管理的元数据信息。 Informatica 强烈建议不要直接访问仓库的表，而是使用 MX 视图来访问仓库。这样可以避免数据损坏和其他问题。 在使用 MX 视图时，用户需要了解仓库的元数据结构和 MX 视图的使用方法。只有了解 MX 视图的使用方法，才能充分发挥 Informatica PowerCenter 的功能。 Informatica 元数据是指 Informatica PowerCenter 中存储的元数据信息，MX 视图提供了对仓库元数据的访问权限，允许用户分析和管理元数据。

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梳理Informatic的元数据，理清ETL背后的数据加工流水线基础数据，基于SQL析可以获取目标表依赖的源表和映射，然后基于映射可以追溯到相应的会话、工作集、工作流，完成整个数据加工链的血缘

MATLAB有限元工具箱calfem3.6 Calfem是一个用于有限元分析的开源MATLAB工具箱，由瑞典隆德大学的学者开发。这个工具箱主要用于教学和研究，特别适合于学习有限元方法的基本概念和技术。 Calfem提供了一系列的函数和工具，包括但不限于以下功能： 元素刚度矩阵的计算：Calfem可以计算各种类型的元素（如梁元素、平面应力/应变元素、实体元素等）的刚度矩阵。 全局刚度矩阵的组装：Calfem提供了函数可以将元素刚度矩阵组装成全局刚度矩阵。 边界条件的处理：Calfem可以处理各种类型的边界条件，包括位移边界条件和力边界条件。 线性方程组的求解：Calfem可以求解由刚度矩阵和载荷向量构成的线性方程组，得到节点位移。 应力和应变的计算：Calfem可以基于节点位移计算元素的应力和应变。 结果的可视化：Calfem提供了一些函数可以绘制位移、应力、应变等结果的分布。 总的来说，Calfem是一个功能强大而易用的有限元工具箱，适合于初学者学习和理解有限元方法的基本原理和技术。然而，对于大型或复杂的工程问题，我们通常会使用更专业的有限元软件，例如ANSYS、ABAQUS等。

json-utils 提供JSON相关的各类工具方法，比如schema转json、json转schema、json元数据分析等 json: JSON(JavaScript Object Notation, JS对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。 schema: 一般用来描述JSON的数据格式，常用于json数据格式的校验。（） json工具集合 / json工具方法清单 7个通用的json工具方法 getJsonDataByKeyRoute(): 根据key值路径获取对应的json数值对象（比如用于获取json数据中'data-user-name'对应的数据） getSchemaByIndexRoute(): 根据index索引路径获取对应的schema数据对象（比如通过'2-1'获取schema中第3个子对象中的第2个字段对应的数据） indexRoute2keyRoute():

天元数学东北中心短课程-有限元基础编程，由何晓明讲授，压缩包包含上课课件、MATLAB代码以及课堂答疑，很适合听这门课的同学修改自己的代码，对应的课程直接在B站上搜即可。

本资源为工程上非线性标定算法,拟合算法采用高斯消元法,代码内容为VB6。方便工程上非线性曲线拟合及传感器线性标定用。

"模拟电路故障诊断中的特征提取方法" 模拟电路故障诊断中的特征提取方法是指在模拟电路故障诊断中，通过对电路状态的原始特征进行压缩和变换，以提取有效的故障特征，提高故障诊断率的技术。该技术的关键是如何将电路状态的原始特征从高维特征空间压缩到低维特征空间，并提取有效故障特征。 基于统计理论的特征提取是指使用统计理论来分析和处理电路状态的原始特征，降低特征空间维数，提取有效故障特征。基于统计理论的特征提取方法包括基于可分离性准则、K-L变换、主元分析等方法。主元分析是基于数据样本方差－协方差矩阵的数据特征分析方法，它从特征有效性的角度，通过线性变换，在数据空间中找一组向量尽可能的解释数据的方差，将数据从原来的高维空间映射到一个低维向量空间，降维后保留数据的主要信息，且主分量间彼此独立，从而使数据更易于处理。 基于小波分析的特征提取是指使用小波分析技术来分析和处理电路状态的原始特征，小波分析技术具有时频局部化特性、良好的去噪能力，无需系统模型结构的优势，使之成为分析和处理模拟电路故障信息的有效工具。小波分析技术可以对模拟电路中的软、硬故障进行特征提取，对模拟电路瞬态信号的提取、消除电路噪声和模拟电路特有的元件参数容差具有良好的效果。 在模拟电路故障诊断中，基于统计理论和小波分析技术的特征提取方法可以结合使用，以提高故障诊断率。例如，使用主元分析对电路状态的原始特征进行降维，然后使用小波分析技术对降维后的特征进行进一步的特征提取，从而提高故障诊断率。 此外，基于核函数的特征提取方法也可以用于模拟电路故障诊断中，该方法可以对电路状态的原始特征进行非线性变换，以提取有效故障特征。基于核函数的特征提取方法具有良好的泛化能力和鲁棒性，可以 effectively handle high-dimensional data and nonlinear relationships. 模拟电路故障诊断中的特征提取方法是指使用统计理论、 小波分析技术和核函数等方法对电路状态的原始特征进行压缩和变换，以提取有效故障特征，提高故障诊断率。这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以提高故障诊断率。 资源摘要信息的详细内容如下： 1. 基于统计理论的特征提取 基于统计理论的特征提取方法是指使用统计理论来分析和处理电路状态的原始特征，降低特征空间维数，提取有效故障特征。基于统计理论的特征提取方法包括基于可分离性准则、K-L变换、主元分析等方法。主元分析是基于数据样本方差－协方差矩阵的数据特征分析方法，它从特征有效性的角度，通过线性变换，在数据空间中找一组向量尽可能的解释数据的方差，将数据从原来的高维空间映射到一个低维向量空间，降维后保留数据的主要信息，且主分量间彼此独立，从而使数据更易于处理。 2. 基于小波分析的特征提取 基于小波分析的特征提取方法是指使用小波分析技术来分析和处理电路状态的原始特征，小波分析技术具有时频局部化特性、良好的去噪能力，无需系统模型结构的优势，使之成为分析和处理模拟电路故障信息的有效工具。小波分析技术可以对模拟电路中的软、硬故障进行特征提取，对模拟电路瞬态信号的提取、消除电路噪声和模拟电路特有的元件参数容差具有良好的效果。 3. 基于核函数的特征提取 基于核函数的特征提取方法是指使用核函数来对电路状态的原始特征进行非线性变换，以提取有效故障特征。基于核函数的特征提取方法具有良好的泛化能力和鲁棒性，可以 effectively handle high-dimensional data and nonlinear relationships. 模拟电路故障诊断中的特征提取方法是指使用统计理论、 小波分析技术和核函数等方法对电路状态的原始特征进行压缩和变换，以提取有效故障特征，提高故障诊断率。这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以提高故障诊断率。