近期在开展基于GMC/umat的复合材料宏细观渐近损伤分析,一些技术细节分享如下: 1.理论基础 针对连续纤维增强复合材料,可以通过离散化获得如下的模型: (a)(b)(c) 图1 连续纤维增强复合材料细观离散化(a)代表性体积单元示意图(b)2*2子胞划分(c)Nr*Nb子胞划分 在子胞中采用一阶线性位移模式: 子胞的应变由几何方程给出: 单胞的平均应变可由体积平均给出: 本构关系如下所示: 单胞的平均应力可由体积平均给出: 需要注意的是,由于采用的是线性位移模式,则子胞内为常应变和常应力.子…

采用GMC/umat进行缠绕复合材料力学性能分析,将一些细节分享如下: 1.纤维缠绕复合材料内部交叉及波动分布受缠绕角度.缠绕线形的影响而不同,任意一种纤维缠绕结构其都存在层合区域.螺旋波动区域和环向波动区域,如下图所示. 2.采用六面体划分网格并针对不同区域赋予局部材料坐标系,如下图所示: 3.基于细观力学-〉获得宏观材料属性-〉传递给宏观FEM模型-〉加载-〉每增量步内通过umat将宏观应力应变回传给细观力学模型-〉损伤分析,计算新的宏观材料属性,实现协同多尺度分析,如下图所示: 4.以轴向…

本文记录一种无参考视频质量评价算法.这是我们自己实验室前两年一个师姐做的,算法还是比较准确的,在此记录一下. 注意本算法前提是高清视频.而且是H.264编码方式. 该方法主要使用两个码流里面的参数进行质量评价:量化因子(QP)和跳过宏块数(skip_num). 使用了四个序列作为测试序列:spray,running,dunk,flower. 下图显示了QP和MOS(主观评价平均意见分)之间的关系.可见因为内容不同,不同序列同等QP下的MOS值不尽相同.但是趋势是差不多的:随着QP的升高,MOS降…

基于估计的无约束预测控制 1.引言 基本上这两个部分都是在线性理论的框架下,利用状态空间法来建模.求解控制律.状态空间模型在理论分析上具有很强的优越性,但实际应用中能直接准确且经济地获取系统状态并不容易.有些状态,尤其是温度(如火箭喷口温度等)只能间接估计,因此我们可以使用状态观测器来重构一个易于实现的系统来模拟原系统的状态. 具体的做法是,先利用原系统可以测量的变量,如系统可测输入输出,使得在一定条件下满足估计的状态与原状态渐进等价,随后利用观测器重构的系统设计控制律. 观测器收敛条件 在设计…

基于模型的强化学习方法数据效率高,前景可观.本文提出了一种基于模型的元策略强化学习方法,实践证明,该方法比以前基于模型的方法更能够应对模型缺陷,还能取得与无模型方法相近的性能. 引言 强化学习领域近期取得的很多成就都是通过无模型强化学习算法 [1,2,3] 实现的.无模型(MF)算法倾向于实现最佳性能,通常可应用且易于实现. 然而,这是以数据密集为代价实现的,当与诸如神经网络的大容量函数近似器结合时,情况会恶化.它们的高样本复杂性阻碍其应用于机器人控制任务,在这些任务上收集数据代价高昂. 相比之…

转自)http://meiniyuan.blog.sohu.com/134141022.html 有很多帖子相当的不错,介绍了复合材料研究的基本的原理和方法,发现好的帖子再更新:0 c3 n0 ~+ ~! k 标题:发一篇用ABAQUA-UMAT做的复合材料渐进失效分析的论文链接:http://forum.simwe.com/thread-881719-1-1.html 标题:Finite Element Analysis of Composite Material 一书1 i. ?3 G1 E…

Debug格式化输出----基于C语言 1. 使用宏实现 举例: #include <stdio.h> #define ECHO_COLOR_NONE "\033[0;0m" #define ECHO_COLOR_GREEN "\033[0;32m" #define debug(fmt, args...) \ printf(ECHO_COLOR_GREEN"Debug: " fmt "(file: %s, func: %s,…

基于VisualBasicForApplications 其一:录制宏 在word,视图,宏,录制宏选项. 操作比较简单,不再赘述. (注意根据需求选择normal还是当前文档) 例如:录制宏:快捷键设为空格,将某些字段设为隐藏/空白.可以隐藏信息.(虽然很简陋) 其二:编辑宏 视图 宏 查看宏 创建 (注意根据需求选择normal还是当前文档) CDO组件发送邮件. 用了ActiveDocument.FullName获取当前文档的path. 不知道为什么Dim mail As New CDO.…

React Native在iOS界早就炒的火热了,随着2015年底Android端推出后,一套代码能运行于双平台上,真正拥有了Hybrid框架的所有优势.再加上Native的优秀性能,让越来越多的公司在实际项目中一探究竟.58同城APP发布模块年代久远,一直计划进行重构以适应日益苛刻的用户体验,这个需求与我们在React Native上一探究竟的意愿一碰撞,就产生了React Native在58APP的开发实践. 本文重点介绍的是实践过程中的技术架构和Native组建层以及热更新平台的基本情况,…

MPC调节器 1.给定一个由状态空间法描述的离散系统: MPC控制器与其他线性二次调节器(LQR)的区别就在于其可以很好的将系统动态约束纳入考虑. 采样周期Ts控制了算法的效率,太大会错过很多系统运行时的细节(扰动),太小又使得计算量变大.合适的取值应该取上升时刻Tr的5%-10%,或取调节时间的百分之十,在过渡时间内采样5-16次. 2.MPC的基本运行机理: 1)预测系统未来动态求解 2)优化问题 3)解的第一个元素作用于系统 4)滚动时域.重复进行 3.预测 按照运行机理的第一步,在给定系…