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为了验证粘弹性阻尼器对结构消能减震作用的效果,通过运用有限元分析软件MIDAS/GEN建立典型六层钢框架模型,对设置粘弹性阻尼器和未设置粘弹性阻尼器的两种结构分别进行地震作用下非线性时程对比分析。分析的结果从各种方面显示了粘弹性阻尼器对结构效能减震的优越性。

基于 C8051的磁流变阻尼器可控恒流源设计，韩俊华，瞿伟廉，介绍一种高精度、可步进、可预置的基于C8051单片机控制的数字显示可控电流源的软件、硬件制作方法。该系统主要利用C8051单片机的片��

这些是 Elsevier 2020、Nassim Khaled、Bibin Pattel 和 Affan Siddiqui 一书“Digital Twin Development and Deployment on the Cloud”第 5 章的代码 该系统由三个元件组成，弹簧、阻尼器和质量块。 该系统可用于研究大多数动态系统的响应。 该模型是一个数字孪生模型，可用于双质量弹簧阻尼器系统的诊断

该集合包含用于设计质量/阻尼器/弹簧控制系统的 M 文件，使用来自 Robust Control Toolbox 版本 3 的新功能。使用 mu-toolbox 中的函数的系统和文件版本的描述可以在这本书？使用 MATLAB 进行鲁棒控制设计？ 顾大为，Petko H.Petkov和Mihail M.Konstantinov，Springer-Verlag，伦敦，2005年（ http://www.springer.com/sgw/cda/frontpage/0,11855,4-192-22- 46383093-0,00.html?changeHeader=true ）。 本书还介绍了其他 5 个案例研究，包括三重倒立摆、硬盘驱动器、蒸馏塔、火箭系统和柔性连杆机械手的稳健控制系统设计。 可根据要求提供利用 Robust Control Toolbox 3.0 版的这些设计的新代码。

提出了一种天棚面滑模控制方法，并将其应用于半主动悬架系统的控制，以提高车辆的平顺性。 给出了车辆半主动悬架系统的二自由度动力学模型，该模型侧重于乘客的乘坐舒适性。 在 MATLAB/SIMULINK 中设计了具有给定初始条件的仿真。 仿真结果表明，带有天棚表面滑模控制器的车辆半主动悬架系统的乘坐舒适性得到了提高。

阻尼最小二乘法matlab代码降噪/超分辨率 此代码对多对比度MR图像进行消噪或超分辨。 它会先转换具有多通道总变化的数据生成模型。 它可以处理具有不同分辨率和视野的多种对比度。 它还可以利用相同对比度的多次重复。 依存关系 该代码是用Matlab编写的，并且取决于软件的开发分支，该分支应该在Matlab路径上。 通常只限于在该分支机构工作的人员访问此分支机构。 如果您不愿意，但想尝试使用此软件，请给我们发送电子邮件以获取副本。 为了提高速度，建议在激活OpenMP的情况下重新编译SPM。 这可以通过遵循来完成，除了必须指定选项USE_OPENMP=1之外。 例如，在linux上： cd /home/login/spm12/src make distclean make USE_OPENMP=1 && make install make external-distclean make external && make external-install 用法 SPM批次 如果将超分辨率复制到SPM的toolbox/文件夹中，则可以在SPM批处理系统中使用它，可以通过单击主窗口中的“批处理

＃＃ 概括 该存储库包含Matlab函数，可仅使用一个加速度计来识别线状结构的本征频率和模态阻尼比。 由于使用单个传感器，因此无法识别模式形状。 本文中使用的所有数据都是模拟的。 我正在使用由[1]开发并在[2]中可用的峰选择功能“ pickpeaks”。 手动峰峰值算法是由[3]在Matlab文件交换中提出的。 因此，我要感谢[1-3]的先前作品。 所应用的方法描述如下： （1）本征频率的第一估计是通过经典的峰值提取方法获得的。 （2）应用带通滤波器提取与所选特征频率相关的模态响应 （3）通过计算每个模态响应的自相关函数来获得脉冲响应函数（IRF）。 （4）由于峰值检波方法并不总是合适的，因此对IRF拟合了指数衰减函数以估计阻尼比并获得对本征频率的改进估计。 由于带通滤波器可能无法有效地将两个模态响应分开，因此本方法不应应用于具有密集模式的结构。 在[4]中使用了类似的算法

当阻尼比较小时会产生谐振，谐振峰值 Mr(Mr>0)和谐振频率ωr由幅频特性的极值方程 解出。 其中 称为振荡环节的无阻尼自然振荡频率，是振荡环节频率特性曲线与虚轴交点处的频率。 谐振峰值 谐振相移

阻尼牛顿法，输入目标函数、初始点、精度，能够得到整个求解过程，每一步迭代的结果都能打印出来，方便初学者学习，跟教材完全对应。