PFC 5.0/6.0 花岗岩单轴GBM 实验系统:多矿种含量及孔隙裂隙定义、应力监测软件解决方案,PFC5.0/6.0花岗岩单轴压缩实验系统:矿物定义与裂隙监测,可导入CAD孔隙裂隙数据,实时监测应力应变曲线分析,多类型裂纹精准捕捉与中文注释代码保障。,PFC5.0,6.0花岗岩单轴GBM,可定义矿物种类,含量,预制孔隙/裂隙单轴压缩实验,孔隙,裂隙可直接CAD导入,可监测应力应变曲线,裂纹数量和种类 代码百分百正常运行,有中文备注,对于后添加的功能 ,核心关键词:PFC5.0;花岗岩单轴GBM;可定义矿物种类含量;预制孔隙裂隙单轴压缩实验;CAD导入;监测应力应变曲线;裂纹数量种类;代码百分百正常运行;中文备注。,PFC5.0/6.0花岗岩单轴压缩实验软件:多矿物种类与孔隙裂隙精确模拟分析工具
2025-05-12 15:18:09 1.93MB 柔性数组
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基于PFC的6.0GBM模型:泰森多边形法下的矿物比例调整单轴压缩与巴西劈裂研究,PFC6.0GBM模型 基于泰森多边形的GBM模型 单轴压缩or巴西劈裂都有 区分不同的矿物组分,可以改变矿物所占比例 ,PFC; 6.0GBM模型; 泰森多边形; 矿物组分; 矿物比例; 单轴压缩; 巴西劈裂。,PFC6.0:基于泰森多边形的GBM矿物组分分析模型 本文主要探讨了PFC6.0GBM模型在岩土材料力学行为中的应用,特别是在单轴压缩和巴西劈裂两种典型加载方式下的矿物比例调整问题。该模型采用了泰森多边形法,以区分不同的矿物组分,并分析在不同加载条件下,矿物所占比例的改变对岩土材料力学特性的影响。 PFC(Particle Flow Code)是一种基于离散元法的数值模拟软件,广泛应用于岩土力学、材料科学等领域,其6.0版本进一步优化了模型的精确度和计算效率。GBM(Grain Based Model)即颗粒基模型,是在PFC中通过模拟颗粒间的接触和相互作用来研究材料行为的一种方法。泰森多边形法是一种用于划分多边形区域的技术,能够将平面划分为若干个由邻近点确定的互不重叠的子区域,该方法在处理空间分布和模拟多相介质时具有独特优势。 在PFC6.0GBM模型中,通过泰森多边形法划分矿物组分,可以针对不同的矿物进行更精细的建模和分析。本文研究强调,在单轴压缩和巴西劈裂这两种加载方式下,不同矿物比例对材料力学行为的影响是显著的。单轴压缩是一种常见的岩石力学测试,用于测定岩石的强度和变形特性;而巴西劈裂试验则是一种评估岩石抗拉强度的常用方法。 在研究过程中,模型可以根据实际矿物的分布情况调整矿物比例,从而模拟出与真实岩土材料力学行为更为接近的情况。这种研究不仅能够加深我们对岩土材料在不同力学作用下破坏模式的理解,而且对于工程实际中岩石材料的选择和利用具有重要的指导意义。通过改变矿物比例,可以预测材料在特定条件下的力学行为,并为岩石工程设计提供科学依据。 文章中提到的文件名称列表显示了研究的多个方面,包括模型探讨、岩土材料分析、岩石力学研究以及矿物比例与加载方式之间的关系等。这些文件为深入理解PFC6.0GBM模型在岩土力学中的应用提供了丰富的资料,而且通过对各种不同命名的文档分析,可以推断出研究过程中模型不断优化和细化的过程。 此外,文本中提到的"gulp"标签可能指向了软件编程或数据处理的某些特定部分,由于信息量有限,无法确定其具体含义。不过,可以推测"gulp"可能与模型的某个功能或操作有关。 在岩石力学研究中,PFC6.0GBM模型的提出和应用为处理复杂矿物组分和岩土材料的力学行为提供了一种新的思路和工具。该模型结合了颗粒力学原理和泰森多边形的区域划分技术,能够更加精确地模拟实际岩土材料的微观结构和力学响应。通过分析矿物比例与加载方式之间的关系,PFC6.0GBM模型有助于揭示岩土材料在不同环境下的力学特性,为岩石工程的设计和施工提供理论基础。 PFC6.0GBM模型结合泰森多边形法在研究岩土材料单轴压缩与巴西劈裂中的矿物比例调整具有重要的科学价值和工程意义。通过对矿物比例的精确控制和模型的细致分析,可以更好地理解和预测岩土材料在各种工况下的力学行为,从而为岩石工程提供更为准确的设计依据和安全评估。这种研究方法和思路的创新,对于提高岩石工程的安全性和经济性具有重要的推动作用。
2025-05-12 15:16:08 131KB gulp
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Repository 包含用于 Kaggle Avazu 竞赛获得第 18 名的代码。 使用的主要算法: 具有自适应梯度的逻辑回归 随机梯度提升机(MatrixNet)
2022-03-05 16:19:24 11KB Python
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变量值 使用蒙特卡罗和 GBM 模型计算股票的风险价值 (VaR) 的共享内存并行 Python 代码
2021-10-20 00:03:16 14.62MB MATLAB
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StockAnalysisWebApp 这是一个股票分析Python Flask Web应用程序,可让您使用传统的统计方法(例如ARIMA,HoltWinters以及GBM等)来预测短期股价走势 功能的完整列表是:- ...分析>烛台图 ...分析>记录每日收益 ...分析>相对强度指数表(RSI) ...分析>移动平均收敛散度(MACD) ...分析>布林带图 ...分析>多因素股票筛选和排名 ...预测>移动平均线预测(单变量) ...预测>自动ARIMA + GARCH预测(单变量) ...预测>自动停止冬季预报(单变量) ...预测>向量自动回归预测(多变量) ...预测>几何布朗运动(GBM)预测(多变量) ...预测> Bootstrap抽样预测(多变量) ...预测>最佳风险收益的投资组合权重 此应用程序的有效“实时”版本托管在Pythonanywhere
2021-10-04 20:45:58 8.4MB JupyterNotebook
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超级GBM | 我们正在招聘! 亲爱的朋友们,我们正在北京为热衷于 AutoML/NAS 的专业人士和实习生开设几个宝贵的职位,请将您的简历/简历发送至 。 (申请截止日期:待定。) 什么是 HyperGBM HyperGBM是一个支持全流水线AutoML的库,完全涵盖了数据清洗、预处理、特征生成和选择、模型选择和超参数优化的端到端阶段,是真正的表格数据AutoML工具。 概述 与大多数专注于解决机器学习算法超参数优化问题的 AutoML 方法不同,HyperGBM 可以将从数据清理到算法选择的整个过程放在一个搜索空间中进行优化。 端到端管道优化更像是一个顺序决策过程,因此 HyperGBM 使用强化学习、蒙特卡洛树搜索、进化算法结合元学习器来有效解决此类问题。 顾名思义,HyperGBM中使用的ML算法都是GBM模型,更准确的说是梯度提升树模型,目前包括XGBoost、Light
2021-09-13 17:55:27 2.09MB tabular-data xgboost semi-supervised-learning gbm
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使用GBM作为本地显示系统; 嵌入式图形API以及EGL API简单使用; 可以作为简单的测试或者demo程序;
2021-09-06 17:08:22 229KB gpu linux 图形学
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渐变光机 LightGBM是使用基于树的学习算法的梯度增强框架。 它被设计为分布式且高效的,具有以下优点: 训练速度更快,效率更高。 降低内存使用率。 更好的准确性。 支持并行和GPU学习。 能够处理大规模数据。 有关更多详细信息,请参阅。 受益于这些优势,LightGBM被广泛用于许多机器学习竞赛的中。 在公共数据集上进行的表明,LightGBM可以在效率和准确性上均优于现有的Boosting框架,并且显着降低了内存消耗。 此外, 表明,LightGBM可通过使用多台机器进行特定设置的训练来实现线性加速。 入门和文档 我们的主要文档位于并从该存储库生成。 如果您不熟悉LightGBM,请按照站点上进行。 接下来,您可能需要阅读: 显示常见任务命令行用法的。 LightGBM支持的和算法。 是您可以进行的自定义的详尽列表。 和可以加快计算速度。 是有关超参数的详细指南。 为LightGBM超参数()提供自动调整。 贡献者文档: 。 查阅《 。 新闻 请参考页面上的变更日志。 一些重要的更新日志可在“页面上找到。 外部(非官方)存储库 Optun
2021-09-04 16:56:17 7.03MB microsoft python machine-learning data-mining
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基于EGL/GBM/DRM的opengles开发示例,可以作为学习的起点; GBM/DRM显示可应用在没有xserver的环境,嵌入式开发可能会用到
2021-08-13 18:58:48 270KB gbm opengles drm egl
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二叉树 该项目旨在为二项式树定价,并通过更改树参数来观察定价准确性。 此外,还出于比较目的而实施了蒙特卡洛模拟。
2021-07-05 10:27:54 575KB MATLAB
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