Matlab在轴承转子动力学、齿轮动力学与非线性振动中的研究：包括齿轮裂纹故障分析与高铁轨道动力学模型,matlab：1轴承转子动力学， 2.齿轮动力学，非线性振动，齿轮裂纹故障 非线性叉混沌，庞加莱截面， 行星齿轮非线性动力学程序 3斜齿轮-转子轴承转子动力学、 转子动力学各个方面， 4轴承拟静力学程序 72自由度高铁轨道耦合动力学模型，路面随机不平顺和正弦不平顺。 有限长等温弹流润滑程序 斜齿轮有限长热弹流程序 点接触弹流润滑模型 轮轨接触程序 混合润滑程序 半赫兹接触 ,关键词为：matlab、轴承转子动力学；齿轮动力学；非线性振动；齿轮裂纹故障；叉混沌；庞加莱截面；行星齿轮非线性动力学；斜齿轮-转子轴承转子动力学；轴承拟静力学程序；高铁轨道耦合动力学模型；随机不平顺；正弦不平顺；有限长等温弹流润滑程序；斜齿轮热弹流程序；点接触弹流润滑模型；轮轨接触程序；混合润滑程序。,Matlab在动力与接触模型的应用研究

matlab代码加注释 墨西哥 CLIMADA代表CLIM ate ADA ptation，它是一种概率性的自然灾害影响模型，由于各种适应措施（从灰色到绿色的基础设施，行为等），它也可以计算避免的损失（收益）。 这是CLIMADA的Python（3.8+）版本-有关向后兼容性（MATLAB），请参见。 入门 CLIMADA在Windows，macOS和Linux上运行。 下载。 使用conda安装在下载文件climada_python-xyz/requirements/env_climada.yml指定的CLIMADA依赖项。 有关更多信息，请参见文档。 在Jupyter笔记本中遵循climada_python-xyz/doc/tutorial/1_main_climada.ipynb进行操作，以了解CLIMADA可以做什么以及如何完成。 文献资料 可在阅读文档中找到文档： 引用CLIMADA 如果您使用CLIMADA，请引用（通常，尤其是用于学术工作）： G.Aznar-Siguan和DN Bresch，2019年：CLIMADA v1：全球天气和气候风险评估平台Geosci。 模型

内容概要：本文介绍了基于MATLAB实现的Transformer-SVM组合模型在多特征分类预测中的应用。项目背景在于数据时代对高效分类预测的需求，特别是处理高维、多模态、多噪声数据的挑战。Transformer凭借自注意力机制捕捉全局信息，SVM则擅长高维空间分类，二者结合提升了多特征数据分类的准确性和鲁棒性。项目通过MATLAB实现数据预处理、Transformer特征提取、SVM分类、模型集成与优化、预测输出等模块，展示了在不同领域的广泛应用，如医学影像分析、金融风控、营销推荐、社交媒体分析及智能制造。; 适合人群：对机器学习和深度学习有一定了解，尤其是希望掌握多特征分类预测技术的研究人员和工程师。; 使用场景及目标：①适用于处理高维、多模态、多噪声数据的分类预测任务；②提高模型在复杂数据集上的分类精度和泛化能力；③应用于医学、金融、营销、社交、制造等多个领域，提供精准的数据分析和决策支持。; 阅读建议：本项目涉及Transformer和SVM的深度融合及其实现细节，建议读者具备一定的MATLAB编程基础和机器学习理论知识。在学习过程中，结合代码示例进行实践，关注特征提取与分类模块的设计，以及模型调优和集成学习的应用。

本资源为道路桥梁裂缝识别与提取小程序，里面包含程序安装说明和安装包。适用于想要直接使用软件进行图像处理的人群，包括但不限于道路桥梁裂缝的识别、提取、计算。

内容概要：本文介绍了基于CWT-CNN-SVM的滚动轴承故障诊断模型及其Matlab代码实现。首先，通过连续小波变换（CWT），将原始振动信号转化为时频图，以便更好地观察和分析信号特性。接着，利用卷积神经网络（CNN）提取时频图中的特征，并通过支持向量机（SVM）进行多级分类任务，以提高诊断的准确性和鲁棒性。最后，使用t-SNE进行样本分布的可视化，帮助理解和验证模型的分类结果。整个流程包括数据预处理、CWT转换、CNN-SVM训练以及T-SNE可视化四个主要步骤。 适合人群：从事机械设备故障诊断的研究人员和技术人员，尤其是对滚动轴承故障诊断感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要对滚动轴承进行故障诊断的实际应用场景，旨在通过先进的机器学习和信号处理技术，实现对滚动轴承故障的早期预警和精准判断，从而降低设备维护成本和减少停机时间。 其他说明：文中详细描述了每个步骤的技术细节和实现方法，并提供了具体的Matlab代码实现指南。未来研究方向包括进一步优化模型参数和改进模型结构，以提升诊断效果。

利用Matlab进行三维直齿轮线接触弹流润滑计算的方法，重点探讨了温度和表面粗糙度对润滑油膜特性（如温升、压力分布和厚度）的影响。文中提供了具体的Matlab代码片段，涵盖了从粗糙表面生成、雷诺方程求解到温度场计算的关键步骤，并强调了并行计算优化技巧以及可视化展示方法。此外，还特别指出了一些常见的数值模拟陷阱及其解决方案。 适合人群：机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是从事齿轮传动系统润滑研究的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解齿轮润滑机理的研究者，旨在帮助他们掌握基于Matlab平台构建高效可靠的润滑模型的技术手段，从而更好地指导实际工业应用中的产品设计与故障诊断。 其他说明：文章不仅提供了理论推导和公式解释，还包括了大量实用的编程技巧和注意事项，对于提高计算效率和准确性具有重要价值。同时提醒读者，在进行相关仿真时应注意验证守恒条件以确保结果可靠性。

[Morgan Kaufmann] MATLAB GPU 加速计算 教程 (英文版) [Morgan Kaufmann] Accelerating MATLAB with GPU Computing A Primer with Examples (E-Book)

体重= DETECTBRANCHPOINTS（SKEL） 在图像中检测“ T-和Y-”分支点。 长期以来，| bwmorph |促进了分支点检测。 但是，在许多情况下，bwmorph会产生假阳性。 通常，检测真实的T和Y分支点将提供更好的结果。 有12个候选项代表3x3矩阵中的所有“ T”或“ Y”分支点。 这段代码使用查找表在框架化的二进制图像中检测到它们。

该脚本分析了化学React器内部的空隙率分布，以估计通道效应。 通常，分析填充有一些填料的React器。 使用该脚本需要 2 个步骤：(i) React器的计算机模拟，以及 (ii) 使用该脚本分析填充React器的空隙率分布。 对于模拟，您可以使用 Blender（开源 3D 建模软件）。 只需创建React器模型，将一系列粒子悬浮在顶部，然后将重力施加到阵列上，直到React器被填满。 模拟完成后，导出两个STL文件：一个用于React堆本身；另一个用于React堆本身。 另一个用于React器和填充颗粒。 使用此脚本分析将文件切成水平横截面的空隙分布。 每个横截面切片分为近壁（用户定义近壁定义 - 使用粒子半径或直径）和体（剩余）区域。 以给定的分辨率对横截面进行光栅化，并计算这些区域中粒子所占的面积。

PCE matlab工具箱，具有以下特点： 1.代码简单，运行速度很快 2.可直接给出均值和方差 3.结合Sobol可给出全局总灵敏系数TSC（Total SensitivityCoefficient） 4.输入训练数据后，可直接训练预测数据。 5.可视化结果与训练过程，可给出响应曲面的动态训练过程