超弹性是形状记忆合金(shape memory alloy，SMA)重要的力学性能之一。通过试验研究了具有不同加载速率和不同试验温度的循环加载条件下TiNi形状记忆合金超弹性变形行为。分析了循环变形期间相变应力和弹性模量变化的特性，得到了加载期间残余应力和残余应变的关系。在具有循环变形的机械训练之后，研究了不承载情况下加热和冷却所产生的两方向变形。

由于测距原理不同,相位式地面三维激光扫描仪相较于脉冲式具有测量精度高、测程短的特点。文中以Z+F IMAGER 5010C相位式地面三维激光扫描仪为试验对象,从距离入手,对其内、外符合精度进行了计算分析,并研究了此扫描仪用于变形监测的适用条件。结果表明:Z+F IMAGER 5010C扫描仪的测量精度随着距离的增加而降低;内符合精度要优于外符合精度;内符合精度分析结果表明,在设置靶标用于扫描数据配准的作业方式下同时开展高程、水平方向的监测,扫描仪距离扫描对象控制在30 m之内,可进行三级变形监测;外符合精度分析结果表明,借助全站仪测量靶标中心点坐标用于扫描数据配准的作业方式下同时开展高程、水平方向的监测,扫描仪距离扫描对象的距离控制在20 m之内,亦可进行三级变形监测。

Android 工具类整理 最新版本 添加依赖 allprojects { repositories { maven { url 'https://jitpack.io' } } } implementation 'com.github.readsense-cn:RSUtil:1.5.5' 20201111: 采用OpenGLES 3.0来渲染Camera 代码位于：cn.readsense.module.camera1.v2.CameraView 应用流程位于：rscamera/src/main/java/cn/module/rscamera/use/Camera1v2Activity.kt 20200413: 增加坐标系转换接口，并归一化绘制坐标 将预览坐标系下的坐标转换至实际view坐标系下 cameraView.getDrawPositionX(fl

matlab中svm图片分类代码变形零件描述符（DPD） 该代码与ICCV 2013论文《可变形零件描述符》一起用于细粒度识别和属性预测。 === 用户配置 [TODO：简化这些目录路径以最小化用户设置] 在dpd_set_up.m ： scratchdir = /scratch % for KDES features, DPD features, etc if strcmp(database, ' bird ' ) dataset_base = /path/to/CUB200- 2011 % you edit this elseif strcmp(database, ' cub200 ' ) dataset_base = /path/to/CUB200- 2010 % you edit this elseif strcmp(database, ' human ' ) dataset_base = /path/to/berkeley-human-attributes-dataset % you edit this end === 运行DPD + DeCAF演示 这是使用具有DeCAF卷

这是图像变形算法的matlab实现。 输出由变形矩阵控制m =[1, -0.1, 0 0, 1, 0.2 0, 0, 1];

EMD的matlab代码分享MSN：用于密集点云完成的变形和采样网络 MSN是一种基于学习的形状补全方法，可以保留已知结构并生成密集且分布均匀的点云。 有关更多详细信息，请参阅我们的 AAAI 2020。 在这个项目中，我们还提供了点云的地球移动距离（EMD）的实现，它基于拍卖算法，只需要 $O(n)$ 内存。 完成后获得 32,768 分 用法 1) 环境和先决条件 pytorch 1.2.0 CUDA 10.0 Python 3.7 2) 编译 编译我们的扩展模块： cd emd python3 setup.py install cd expansion_penalty python3 setup.py install cd MDS python3 setup.py install 3) 下载数据和训练好的模型 从 下载数据和训练模型。 由于规模较大，我们不提供训练集的部分点云。 如果要训练模型，可以使用 和 生成它们。 我们为每个 CAD 模型生成 50 个局部点云。 4) 训练或验证 运行python3 val.py来验证模型或python3 train.py从头训练模型。 E

针对我国工作面两巷超前支护区域由于应力集中程度增大和支护能力较差而引发的冒顶、冲击地压等愈发严重的问题，采用理论、对比及分类等方法，研究工作面开采特征及与两巷在矿压上的差别，分析支护对巷道稳定性影响以及工作面与两巷超前支护匹配性，研究巷道液压支护设计方法。研究结果表明：①由于开采深度、开采空间以及开采强度增大，采场矿压显现增强，与工作面相比，两巷应力集中程度更高，受采动影响范围更大，围岩破坏更严重，对支护要求更高；②巷道支护技术及装备发展严重滞后于工作面，单体液压支柱由于支护强度低、护顶效果差、稳定性差，加剧了工作面与两巷支护的不匹配；③巷道支护强度对工作面两巷稳定性具有重要影响，应当采取初撑力较高、刚度较大的液压支架对巷道加强支护；④系统地对巷道超前支护液压支架进行分类，总结每种支架类型特征、优缺点及适用巷道条件，并提出两巷超前液压支护设计方法。

matlab精度检验代码基于q因子的数字图像相关算法：qDIC 目的 该存储库包含qDIC的MATLAB m文件以及合成示例图像。 qDIC算法确定连续图像之间或从静态参考图像到当前图像的2D位移场，或使用“混合”参考更新方案。 运行qDIC 软件需求 MATLAB 2011b（适用于“ griddedInterpolant”）和关联的图像处理工具箱（适用于其他杂项函数调用）是运行此代码的最低要求。 在某些情况下，较早的版本可能会使用“ interpn”运行，但性能和/或准确性可能会受到影响（并且您可能必须实施对“ interpn”的更改）。 目前在CentOS 7和Windows 7/10 x64上的Matlab 2017a（新版本应该可以）下进行开发。 提供了一个“基本”版本（测试版），该版本支持基本的Matlab（即没有工具箱），其性能与相似。 您可以在找到更多最新版本，尽管我们有时会调和这两个版本 输入图像要求 要检查图像是否具有所需的散斑图案和强度值以便相关，可能需要看我们的眼镜。 我们建议输入图像的子集大小至少应为每个维度中像素数的3倍。 默认子集大小为64px x 64p

通过识别一系列图像的变形得到物体的应力和应变。可以应用在试件试验中的非接触测量

研究热轧中板轧制变形规程的在线优化设计，包括轧制前的预计算以及轧制中的在线修正。在轧制数学模型基础上，将轧制规程优化设计分为负荷分配道次和板形道次。在板形道次，给出其线性规划数学模型，并利用单纯形算法求解，分析了不同约束集对最优规程的影响并进行了仿真，确定了最佳约束集。轧制过程中利用实测数据进行模型自适应及规程在线修正。经若干中板厂应用结果表明，该方法节约轧制时间且板形良好，异板差0.1mm之内的命中率大于95%，成材率提高0.5%。