位移方法

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使用Matlab实现矩阵位移法SlopeFEA
详细了解矩阵位移法matlab代码的更多信息,请参阅README文件,其中包含联系信息、项目描述、参考文献和修订历史。
ANSYS节点位移导出宏文件
ANSYS 里想导出节点位移数据?用这个宏就挺方便的。 ANSYS 的宏文件,专门搞定节点位移数据的导出,思路清晰,操作也不复杂。用起来就像写几行命令,轻松搞定批量输出,省得你一个个节点去点。 宏里逻辑还算清楚,节点编号、位移值、格式控制这些都有照顾到,导出的数据直接能拿去用,配合下Excel或者Matlab也顺手。像后统计或者图表,用起来效果还不错。 你如果平时做结构,是跑完结果后想批量拿数据,这个宏确实能省不少事。跟手动导出比,效率高太多。而且你也可以自己改改,改个文件名格式啥的,挺灵活。 哦对了,跟这个比较相关的还有几个资源,像用 Matlab 实现矩阵位移法的也蛮有意思的,搞数值的可以
Matlab中的频域积分求位移程序
在Matlab中,可以利用频域积分方法将加速度传感器测得的加速度信号转换为位移信号。
plasticFEM矩阵位移法MATLAB塑性有限元例程
塑性材料的有限元模拟你是不是也搞过?矩阵位移法的 MATLAB 例程,我最近发现了一个蛮实用的,叫plasticFEM,主要用来做塑性,特点是结构清晰、注释详尽,适合用来当做二次开发的起点。 runFEM.m和runReturnMap.m两个脚本负责整体流程,其他五个函数各司其职,像bmatHex8.m计算的是八节点六面体的 B 矩阵,returnMap.m负责弹塑性应力更新。嗯,虽然只支持位移控制(不施加力),但对于理解材料非线性挺友好的。 代码风格也不错,不是那种让人看不懂的“科研风”,每个函数开头都有清楚的输入输出,比如globTanStiff.m里同时算了刚度矩阵、内力、应力应变,一步
矩阵位移法Matlab各向异性分析
矩阵位移法的各向异性,用 Matlab 搞定其实还挺顺手的。这份代码资源专门 SPT 轨迹,搞多尺度下的各向异性,连 HMM 分类和 MSD 拟合也都打包好了,实用性高。 多时间尺度的 SPT 数据流程,设计得还挺清晰。比如你拿到 U2OS C32 Halo-hCTCF 的例子数据,只需要打开MergeQC_SPT_data.m,点一下运行,就能把多个细胞的数据合并+质量控制。 代码整体结构也蛮合理,分了两部分:前面是时空各向异性,后面是 HMM-MSD 分类的东西。如果你在研究核区结构、分子轨迹之类的东西,这套代码帮你省不少事。 还有一点值得提一下,作者参考的是 eLife 那篇“DNA 介
MATLAB示例矩阵位移法在结构分析中的应用
这个程序用于计算3层11跨框架右侧节点的位移和弯矩。程序按照矩阵位移法的先处理法编写。首先,将结构杆件的交汇点作为节点,共有36个节点和108个位移编号。然后,根据梁、柱、斜杆的不同建立单元刚度矩阵,并转换为整体坐标系下的刚度矩阵。利用for循环整合所有杆件的单元刚度矩阵形成总体刚度矩阵,总阶数为108。通过对荷载的分析确定荷载矩阵并直接写入程序。这样可以求得36个节点的108个位移,并利用单元刚度矩阵和位移求解单元杆件的内力。
利用傅立叶位移定理在MATLAB中进行图像移动
使用傅立叶位移定理,通过调整视场分数FRAC_DELTAX和FRAC_DELTAY,可以在MATLAB中移动图像IMG。这些分数与图像大小相关联,1.0将图像移回原始位置。超出此范围的分数将在对应的范围内循环移动。利用傅立叶正弦插值,通过简单的频域相位调整执行移动,可能引起吉布斯现象。
MatLAB函数谱加速度、速度和位移谱计算工具
该MatLAB函数用于根据给定的阻尼比(例如,5%的临界值)生成伪谱加速度(PSA)、伪谱速度(PSV)和谱位移(SD)谱。谱坐标适用于单位质量的线弹性单自由度系统。示例demo.m文件位于压缩文件夹中,展示了如何使用该函数,并包含了PSA、PSV和SD谱的绘图功能。
矩阵位移法MATLAB实现-桁架分析工具2D/3D
桁架是由直连结构元素组成的三角系统。该程序利用矩阵位移法分析所有自由度的2D/3D桁架,应对各种集中节点载荷(F_x,F_y,F_z),并输出支撑反力、节点位移、轴向力、单元应力和应变至MATLAB。程序包含MATLAB文件和Excel输入文件,操作简单易用。详细使用说明请参阅相关文档。该工具是IIT焦特布尔有限元方法(FEM)课程的一部分。
使用MATLAB编写的矩阵位移法在Windows10上的地标漂移
这是矩阵位移法MATLAB代码的实现,专注于地标漂移(DLD)的点匹配算法。演示版本包含了演示影片和说明,适用于MATLAB(Windows)用户。在执行代码之前,需先构建形状模型作为形状先验信息,特别是当源数据集缺少逐点对应关系时。对于具有对应点集的数据集,可简单地基于PCA构建统计形状模型。详细的构建方法见评论文件。需安装LAPACK库才能在MacOS和Linux上编译。