原文地址:http://www.caetecc.com/thread-2172-1-1.html ! 半脉冲载荷 --- 模态叠加法fini/clear,nostart/PREP7ET,1,BEAM4             MP,EX,1,110E9   MP,NUXY,1,0.3MP,DENS,1,1600R,1,0.000045,3.75e-12,8.44e-10,0.015,0.003,0    k,1,0,0k,2,0.2,0LSTR,       1,       2LATT,1,1

目录 1 子模型法 1.2 子模型法应用考虑因素 1.3 子模型法关键技术 1.3.1 单元选择 1.3.2 驱动变量 1.3.3 链接整体模型和子模型 1.4 仿真过程 1.4.1 问题描述 1.4.2 整体分析 1.4.3 基于面的子模型法 1.4.3 基于节点的子模型法 2 子结构法 2.1 为什么使用子结构 2.2 子结构应用类型 参考资料 简单来说,子模型法是对感兴趣的区域进行放大,对网格进行细化,并采用位移或者力从整体模型的结果传递到子模型中.子结构法是将整体模型中的同类部件或者区域

我的代码: package PlaneGame;/** * 选择排序法.冒泡排序法.插入排序法.系统提供的底层sort方法排序之毫秒级比较 * @author Administrator */import java.util.Arrays;public class Newtest { public static void main(String[]args){ int[]arr=new int[10000]; for(int i=0;i<arr.length;i++){ int num=(int

冒泡排序法 是数组等线性排列的数字从大到小或从小到大排序. 以从小到大排序为例. 数据 11, 35, 39, 30, 7, 36, 22, 13, 1, 38, 26, 18, 12, 5, 45, 32, 6, 21, 42, 23 使用 数组 int [] array 存储数字. 过程 (数组从小到大排序) 思路循环都把最大的数放在最后一位,无序数字个数减1. i 为当前任务位置,n 剩下的无序数字个数 从第 0位开始,比较前后两位数字大大小,当 array[i] > array[i+1]

k-means法与k-medoids法都是基于距离判别的聚类算法.本文将使用iris数据集,在R语言中实现k-means算法与k-medoids算法. k-means聚类 首先删去iris中的Species属性,留下剩余4列数值型变量.再利用kmeans()将数据归为3个簇 names(iris) iris2 <- iris[,-5] #删去species一列 kmeans_result <- kmeans(iris2,3) #将数据归为3个簇str(kmeans_result)    #查看

这里我们介绍一些常用的排序方法,排序是一个程序员的基本功,所谓排序就是对一组数据,按照某个顺序排列的过程. 充效率看 冒泡排序法<选择排序法<插入排序法 排序分两大类: 内部排序法 交换式排序法 冒泡法 基本思想: 冒泡排序法 案例: 1234567891011121314151617181920212223242526 //简单的$arr=array(0,5,-1); //现在我们把函数毛片封装成函数,利用以后使用//数组默认传递的是值,不是地址,&是地址符function bubb

音频处理中,经常要看一下啊频域图是什么样子的,这里自己写了一个小程序,可以完美的同步显示时域和频域图,直接上代码: #wave data -xlxw #import import wave as we import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys def wavread(path): wavfile = we.open(path,"rb") params = wavfile.getparams() frame

1 * 快速排序法(Quick Sort),遞迴版本. 2 * 3 * @param array 傳入要排序的陣列 4 * @param start 傳入要排序的開始位置 5 * @param end 傳入要排序的結束位置 6 */ 7 public static void quickSortRecursive(final int[] array, final int start, final int end) { 8 final int x = array[start]; // pivot,以

快速查找素数 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 现在给你一个正整数N,要你快速的找出在2.....N这些数里面所有的素数. 输入 给出一个正整数数N(N<=2000000)但N为0时结束程序.测试数据不超过100组 输出 将2~N范围内所有的素数输出.两个数之间用空格隔开 样例输入 5 10 11 0 样例输出 2 3 5   2 3 5 7   2 3 5 7 11 [分析] 枚举法: //根据概念判断: //如果一个正整数只有两个因子, 1和p

本文详细叙述和实现了快速排序算法,冒泡排序 选择排序 插入排序比较简单,原理在这里不再详述,直接用代码进行了实现. 快速排序法(quicksort)是目前所公认最快的排序方法之一(视解题的对象而定),虽然快速排序法在最差状况下可以达O(n2),但是在多数的情况下,快速排序法的效率表现是相当不错的.快速排序法的基本精神是在数列中找出适当的轴心,然后将数列一分为二,分别对左边与右边数列进行排序,而影响快速排序法效率的正是轴心的选择. 这边所介绍的第一个快速排序法版本,是在多数的教科书上所提及的版本,

1.快速排序的原理: 选择一个关键值作为基准值.比基准值小的都在左边序列(一般是无序的),比基准值大的都在右边(一般是无序的). 从后往前比较,用基准值和最后一个值比较,如果比基准值小的交换位置,如果没有继续比较下一个,直到找到第一个比基准值小的值才交换.找到这个值之后,又从前往后开始比较,如果有比基准值大的,交换位置,如果没有继续比较下一个,直到找到第一个比基准值大的值才交换.直到从前往后的比较索引>从后往前比较的索引,结束第一次循环,此时,对于基准值来说,左右两边就是有序的了. 接着分别比较

填表法:利用上一状态推当前 刷表法:利用当前推关联,利用刷表法较为便捷,向上边界较容易处理,处理在本次循环中的影响

最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分.背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小.因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小.对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作Th,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为w1,其平均灰度G1;背景像素点数占整幅图

原文博客 { var buffer = new ArrayBuffer(2) var bytes = new Uint16Array(buffer) bytes[0] = (65 << 8) + 66 var blob = new Blob([buffer], { type: 'text/plain' }) var dataUri = window.URL.createObjectURL(blob) open(dataUri) // BA 受系统的字节序影响,小端法 } { let buffe

1.冒泡排序法: 假设有n个数需要按从小到大排序,冒泡排序的原理是,在这一排数字中,将第一个数与第二个数比较大小,如果后面的比前面的小,就将他们交换位置.然后再比较第二个和第三个,再交换,直到第n-1个和第n个,此时第n个就是这n个数中最大,然后再重新找第二大的放在第n-1的位置... 在c编程中是通过两个嵌套的循环,内循环控制比较时的下标(从0到放最大的数的下标之前),外循环控制总的次数(放最大的数的下标到1),以及内循环的比较次数,其中要注意的是总的剩余的次数等于该次外循环中内循环的初始比较

题目大意:原题链接 给定平面上的N个点,求出这些点一共可以构成多少个正方形. 解题思路: 若正方形为ABCD,A坐标为(x1, y1),B坐标为(x2, y2),则很容易可以推出C和D的坐标.对于特定的A和B坐标,C和D可以在线段AB的上面或者下面,即有两种情况.           根据构造三角形全等可以得知(很简单,注意下细节,不要把坐标弄混就行) CD在AB上面x3=x2+(y1-y2),y3=y2+(x2-x1);    x4=x1+(y1-y2),y4=y1+(x2-x1); CD在A

———————————————————————————————————————————— 实现原理: 每个操作数都被依次压入栈中,当一个运算符到达时,从栈中弹出相应数目的操作数(对于二元运算符来说是两个操作数),把该运算符作用于弹出的操作数,并把运算结果再压入栈中 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

1.算法描述 经典的Douglas-Peucker算法(简称DP法)描述如下: (1)在曲线首尾两点A,B之间连接一条直线AB,该直线为曲线的弦: (2)得到曲线上离该直线段距离最大的点C,计算其与AB的距离d: (3)比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小,如果小于threshold,则该直线段作为曲线的近似,该段曲线处理完毕. (4)如果距离大于阈值,则用C将曲线分为两段AC和BC,并分别对两段取信进行1~3的处理. (5)当所有曲线都处理完毕时,依次连接各个分割点形成的折线,即

闲着没事,想思考一下两种排序法的直观对比,写了个小程序,代码如下,分析见后面: class Program { static DateTime t1, t2; static TimeSpan ts1, ts2,ts3; static int c1 = 0, c2 = 0,c3=0; static void quick_sort(int[] a, int start, int end) { int key, i, j, dir = -1; if (end <= start) { return; }

工具:Microsoft Visual C++ 6.0 例子: int a = 1; int* b = &a; C语言规定a表示存储单元中的数据,&a表示存储单元的地址,b存储的就是a的地址 C语言规定*a代表a中存储的地址对应的存储单元中的数据,所以*b就是等于1 C语言的&*介绍完毕,开始测试本机是大端法,还是小端法? #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main(){ int a = 0x1234567