目录 1. 集中载荷 1.1 集中载荷施加方法 1.2 定义集中跟随力 1.3 指定文件定义集中节点力 2. 分布载荷 2.1 分布载荷分类 3. 热载荷 3.1 模拟热辐射 3.2 直接定义热流量 3.3 定义边界对流 3.4 定义边界辐射 1. 集中载荷 集中载荷包括: 在节点自由度上施加集中力和力矩 可以在某一方向上固定 可以随着节点的转动而转动(定义为跟随载荷),对载荷刚度产生额外的可能是对称的贡献 集中载荷,是添加到节点上的. 1.1 集中载荷施加方法 输入文件用法: *CLOAD 节

场景进行中,或者之后进行结果分析中,连接图表没有数据,取消选择标记选项.

上个月对一个小项目的效果进行改进,时间紧,只有不到一周的时间,所以思考了一下就用了最简单的方法来做,跟大家分享一下(项目场景用的类似的场景) 项目场景:分析一个产品的竞品,譬如app的竞品.网站的竞品等等 项目分析:简单来说就是竞品分析,竞品分析有很多比较成熟的方法,但是我认为,竞品分析其实和推荐有着很大的相关性.譬如我要分析一个技术网站的竞品有哪些,通俗点说,就是看一个用户经常访问哪些网站.不同类的用户访问网站的偏好是什么.在同类技术网站里与之定位想进,用户人群相似的网站有哪些等等.抽象来看,

上个月对一个小项目的效果进行改进,时间紧,只有不到一周的时间,所以思考了一下就用了最简单的方法来做,效果针对上一版提升了5%左右,跟大家分享一下(项目场景用的类似的场景) 项目场景:分析一个产品的竞品,譬如app的竞品.网站的竞品等等 项目分析:简单来说就是竞品分析,竞品分析有很多比较成熟的方法,但是我认为,竞品分析其实和推荐有着很大的相关性.譬如我要分析一个技术网站的竞品有哪些,通俗点说,就是看一个用户经常访问哪些网站.不同类的用户访问网站的偏好是什么.在同类技术网站里与之定位想进,用户人群相

ABAQUS中,对于很多动态问题,尤其像高速冲击模拟中,对结果评价很重要的一点就是要保证模型能量守恒,这就涉及到ABAQUS历史输出中各能量变量的意义,下面最各简单整理: ALLAE:人工伪应变能,六面体.壳网格中沙漏发生情况指标 ALLCD:蠕变.膨胀以及粘弹性消耗的能量 ALLFD:摩擦消耗的能量 ALLIE:总的内能,ALLIE=ALLSE+ALLPD+ALLCD+ALLAE+ALLQB+ALLEE+ALLDMD ALLKE:动能 ALLKL:碰撞消耗的能量 ALLVD:粘性消耗的能量 A

原文来自:https://bbs.ichunqiu.com/thread-41359-1-1.html 病毒分析中关闭ASLR 分析病毒的时候,尽可能用自己比较熟悉的平台,这样可以大大地节省时间,像我就喜欢用xp了,然而有时候病毒非要在更高版本的系统上运行,如win7,server2008等.然而这些平台都使用了ASLR技术,每次od载入时,其映像基址都是会变化的,而你有时候需要计算一些地址,基址老是变,烦不烦? 那么我们要怎么关闭ASLR呢?这就要从ASLR技术背景开始说了. 微软从windo

发表时间:2019年4月 IF:3.950 单位: 威斯康星医学院生物化学系 威斯康星医学院生物医学质谱研究中心 物种:人(人体肾脏细胞和蛋白) 技术:肽段清理 一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 肽段清理对于去除在自下而上(也称为鸟枪法)蛋白质组工作流程中样品制备阶段可能引入的污染物很重要.近些年的研究表明在去除洗涤剂和聚合物污染时,相较于传统的反相洗涤方法,使用羧酸盐修饰的顺磁颗粒有多种益处.但是,也面临实验结果可重复与否的挑战,实验的可重复性限制了这种方法在实验室的广泛实

数据包分析中Drop和iDrop的区别   在数据包分析中,Drop表示因为过滤丢弃的包.为了区分发送和接受环节的过滤丢弃,把Drop又分为iDrop和Drop.其中,iDrop表示接受环节丢弃的包,Drop表示发送环节丢弃的包.

CVPR2020:点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Lin_Convolution_in_the_Cloud_Learning_Deformab

最近接手的一个样本,样本中使用了大量的xor加密,由于本身样本不全,无法运行(好吧我最稀饭的动态调试没了,样本很有意思,以后有时间做票大的分析),这个时候就只好拜托idapython大法了(当然用idc也一样),期间遇到几个问题,遂记录一番. 样本加密的字符如下,很简单,push压栈之后,反复调用sub_1000204D解密. 此时,要写脚本的话,我们希望这个脚本能够足够通用,通常样本中的加密都是由一个函数实现,函数本身实现解密,传入的参数通常是解密字符,和key两个参数(当然肯定也有其他的模式

AX系统已有的BI分析架构 对于AX 的BI分析架构,相信大家都了解,可以看Reinhard之前的译文[译]Dynamics AX 2012 R2 BI系列-分析的架构 . AX 的BI分析架构的优势 从图上我们可以看出,AX是弱化了数据仓库的概念,直接用多维数据集作为分析报表的数据源.得益于AX与SSAS的深度集成,并且提供了许多预先定义好的多维数据集,可以很快地制作一个简单的分析报表. Dynamics 365技术架构的优势 在新出的Dynamics 365里,提出了Common Data

原文地址:http://muchong.com/html/201209/4936556.html 在ansys output windows 有 force convergenge valu 值 和 criterion 值,当前者小于后者时,就完成一次收敛.非线性计算是一个迭代计算的过程,曲线表示两次迭代之间的误差,图中分别表示力和位移在迭代过程中的每次迭代之间的误差 两条线的意思分别是:F L2: 不平衡力的2范数F CRIT: 不平衡力的收敛容差,如果前者大于后者,说明没有收敛,要继续计算.

http://www.cnblogs.com/yuanyuan/archive/2012/08/16/2642281.html 写代码的时候经常需要分析已有类型的信息例如:分析现有类型自动生成类, 或者为现有的类自动增加一些功能总结了一点点经验以ClassA  a; 为例1. 通过typeof(ClassA) 或者 a.GetType() 获取类型信息, 推荐使用typef() 可以避免空引用,而且有的时候不需要构造一个ClassA的实例, typeof(ClassA)的性能一点都不差,不要把它

购物篮分析是一个很经典的数据挖掘案例,运用到了Apriori算法.下面从网上下载的一超市某月份的数据库,利用Apriori算法进行管理分析.例子使用Python+MongoDB 处理过程1 数据建模(将Excel中的数据写入到MongoDB数据库), 2 从数据库中读取数据进行分析. Excel文件http://download.csdn.net/detail/artscrafts/6805689 案例配置文件 setting.py data_source = 'supermarket.xls'

更正上一篇一个小错误,Connector中首先是将socket请求过来的信息封装成一个普通的Request对象(上一篇我写成HttpRequest对象,失误失误,根本就木有HttpRequest这样的对象...),然后在Adapter中封装成一个HttpServletRequest进行处理,再丢给Container.... 源码中可以清晰的看到: ok,这一篇我们就来整个的看看tomcat源码,简单过一遍,看一看里面是怎么运行的(我也会删减大量的非核心的代码) 在看源码之前,我想说一点废话,由于

关联分析是数据挖掘中常用的分析方法.一个常见的需求比如说寻找出经常一起出现的项目集合. 引入一个定义,项集的支持度(support),是指所有包含这个项集的集合在所有数据集中出现的比例. 规定一个最小支持度,那么不小于这个最小支持度的项集称为频繁项集(frequent item set). 如何找到数据集中所有的频繁项集呢? 最简单的方法是对所有项集进行统计,可以通过逐渐增大项集大小的方式来遍历所有项集.比如说下面的数据集,先统计所有单个元素集合的支持度,{z} 的支持度为5 (这里把项目出现次

v2ex同步更新:https://www.v2ex.com/t/500081 微信公众号:python学习开发 分析源码,看大神的代码是一种学习的好方法,让我从中学到很多以前不知道的知识,这次打算从大家熟悉的Kenneth Reitz大神的request入手,对该模块应用的一些技巧进行一次探究. 从get方法入手 我们知道使用requests的get方法传入url就可以访问此网站,但是这个过程是怎么做的呢,今天就带着这个疑问对其进行进一步探究.打开pycharm,然后创建demo.py输入一下代

从H264的裸流中,PPS,SPS中,一定可以获取到的,有图像的宽,高信息. 这部分信息的提取,用Stream eye 分析: 这里需要特别提一下这两个参数:  pic_width_in_mbs_minus1 = 119(1920)  pic_height_in_map_units_minus1 = 67(1088)分别表示图像的宽和高,以宏块(16x16)为单位的值减1因此,实际的宽为 (119+1)*16 = 352,高:(67+1)*16=1088 开始的时候,我还以为是哪里不对,1080

一些文章在分析GC时,不可逾越的说到要先从根对象扫描出不可达对象,然后标记那些不可达对象为垃圾.那么源头根对象是什么玩意呢? 几分钟后google到比较可信源是http://stackoverflow.com/questions/8458886/what-is-a-rooted-reference.其解释具体为: GC roots are not objects in themselves but are instead references to objects. Any object ref

通过上篇文章,大家已经能够理解红黑树的基础数据结构,那么这篇文章就来分析下,在红黑树中插入一个结点后,内部数据结构发生了哪些变化. TreeMap插入某个结点的源码分析 /** * 插入节点,并平衡红黑树的操作 * 如果原先map中已经有该key对应的键值对,则替换原先该key对应的value为新的value * 如果原先map中没有该key对应的键值对,则在map中新插入一个该key和value对应的键值对 * * @param key 键 * @param value 新值 * * @ret

实战 路由过滤器工厂 路由过滤器允许以某种方式修改传入的HTTP请求或传出的HTTP响应.路由过滤器的作用域是特定的路由.SpringCloud Gateway包括许多内置的GatewayFilter工厂.目前官网提供33种路由过滤器工厂,前面示例中filters里的StripPrefix就是其中一种: 在库存微服务控制器中增加打印 @RequestMapping("/deduct") public String storage(HttpServletRequest request){