物体以一定的初速度沿水平方向抛出，如果物体仅受重力作用，这样的运动叫做平抛运动，本文为大家介绍下使用html5模拟小球平抛运动过程，具体的代码如下，感兴趣的朋友可以参考下，希望对大家有所帮助
2021-12-12 22:16:38
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以陕西省洛南县刘涧滑坡为研究对象,采用颗粒流离散元法对其破坏运动过程进行数值模拟。首先通过双轴数值试验对滑坡饱和土体进行细观参数标定,并与室内试验中饱和土体宏观力学参数进行对比,经验证该细观参数能应用到滑坡的破坏运动分析中,进而引入颗粒流(PFC2D)程序中平行黏结模型,采用ball-wall建模方法建立滑坡模型,对滑坡不同关键部位颗粒进行位移、速度监测,阐明其破坏运动特征。模拟结果表明,降雨为刘涧滑坡的直接诱发因素,斜坡变形破坏模式为由坡脚开挖引起的自前缘向后部牵引—孔隙水压力诱发的后部向前缘推移式滑塌。总体特征为上部推移,中部剪切,下部牵引;滑坡滑动最高时速13.4 m/s,最大滑移170 m,滑动阶段持续25 s。利用颗粒流法对滑坡的破坏运动过程模拟具有较好的适用性,可为工程决策提供依据。
2020-10-24 17:52:47
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在距地面10m的高度,以15m/s的初速度竖直上抛一个橡皮球,试仿真此橡皮球的运动过程
2020-01-03 11:22:37
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我的思路是这样的： 最速下降法能找出全局最优点，但在接近最优点的区域内就会陷入“齿型”迭代中，使其每进行一步迭代都要花掉非常久的时间，这样长久的等待是无法忍受的，不信你就在我那个程序的第一步迭代中把精度取得很小如：0.000000001等，其实我等过一个钟都没有什么结果出来。
再者我们考究一下 牛顿迭代法求最优问题，牛顿法相对最速下降法的速度就快得多了，而且还有一个好处就是能高度逼近最优值，而不会出现死等待的现象。 如后面的精度，你可以取如：0.0000000000001等。
但是牛顿法也有缺点，就是要求的初始值非常严格，如果取不好，逼近的最优解将不收敛，甚至不是最优解。 就算收敛也不能保证那个结就是全局最优解，所以我们的出发点应该是：为牛顿法找到一个好的初始点，而且这个初始点应该是在全局最优点附近，这个初始点就能保证牛顿法高精度收敛到最优点，而且速度还很快。
思路概括如下：
1。用最速下降法在大范围找到一个好的初始点给牛顿法：（最速下降法在精度不是很高的情况下逼近速度也是蛮快的）
2。在最优点附近改用牛顿法，用最速下降法找到的点为牛顿法的初始点，提高逼近速度与精度。
3。这样两种方法相结合，既能提高逼近的精度，还能提高逼近的速度，而且还能保证是全局最优点。这就充分吸收各自的优点，扬长避短。得到理想的结果了。
2019-12-21 19:48:53
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