Nastran关于梁的定义 我们知道,在定义梁单元时,一般需要定义单元的方向,或者说是单元的局部坐标系.对于Nastran内CBAR单元来说,梁轴向为X方向,我们需要给出向量\(\overrightarrow{v}\)在全局坐标系下的坐标,从而确定局部坐标系下XY平面,以及局部坐标系最终方位. 建立一曲梁在直角坐标系下的XY平面,设置局部坐标系的\(\overrightarrow{v}\)向量为 (0,0,1).由于所用梁截面为矩形,可以选择单元属性为PBARL,能够直接使用内置截面,设置dim

前两天在论坛里碰到有朋友问关于使用fluent仿真流固耦合,使用hypermesh作为前处理时的耦合面的方法,刚好今天有点时间,借此机会总结一下GAMBIT.ICEM和HYPERMESH这三款软件作为fluent的前处理软件时,划分耦合面网格时的方法,由于前两者大家用的比较多,只做大概叙述,主要详述后者,大家谁有别的或者更好的办法解决这类问题的,可以拿出来分享一下. 模型:简单的一个圆柱发热体,四周充满水的流固模型,如图1所示,导入前处理软件时是两个体. 图1 GAMBIT:创建方法如图2所示.

在计算气动声学的时候,有些情况是需要我们提取流体计算的结果作为声学分析的边界条件,但是,有些流体网格因为物理模型的问题需要我们设定interface,恰恰你是机械,对流体了解一点,又不想花费太多时间来学习专业的流体划分网格,下面这个贴子应该多少会起到帮助.题目<如何用hypermesh生成包含interface的流体网格> hypermesh中如何设定interface面.pdf 原文地址

摘要:本文提供的参考设计用于实现APD偏置电源及其电流监测.基于MAX15031 DC-DC转换器,该电路能够将2.7V至11V范围的输入电压经过DC-DC电源转换器后得到一个70V.4mA电源. 下面列出了参考设计的主要规格.详细的原理图(图1)以及材料清单(表1). 设计规格与配置 2.7V至11V较宽的输入电压范围 70V输出电压 4mA输出电流 400kHz固定开关频率 -40°C至+125°C工作温度范围 微型.8mm x 12mm电路板尺寸 参考设计原理图 图1所示为参考设计的原理图

低噪声APD偏置电路 APD电源摘要:该电路产生并控制光通信中雪崩光电二极管(APD)的低噪声偏置电压.该可变电压通过控制APD的雪崩增益,优化光纤接收器的灵敏度特性.该电路采用低噪声.固定频率PWM升压转换器,带有一个工作在非连续电流模式的电感.内部MOSFET的低开关速率降低了高频电压毛刺,降低了噪声.本文给出了完备的电路,建议采用扩展电路.扩展电路采用ADC进行数字控制,允许微控制器读取热敏电阻的值.并根据查找表进行温度补偿. 雪崩光电二极管(APD)被作为接收器探头用于光通信中.APD的

本帖的目的是探索煤矿沉积岩层采煤过程中的力学分析模拟的前处理方法,计算软件采用公认的Flac3D差分方法. 目前,Flac3D官方提供的剖分网格的生成方法有三种.一是直接使用命令和Fish语句生成,这对于简单的模型是可以的,复杂的模型不可行.二是使用官方推荐的3D Shop ModelDesign,直接可以输出Flac3D的剖分单元文件,中等复杂的模型可以使用.参见下列网址:http://www.3dshopmodeldesign.com/三是使用官方推荐的Kubrix插件,该插件需要Rhino

隐马尔科夫模型(HMM): 图1. 隐马尔科夫模型 隐马尔科夫模型的缺点: 1.HMM仅仅依赖于每个状态和它相应的观察对象: 序列标注问题不仅和单个词相关,并且和观察序列的长度,单词的上下文,等等相关. 2.目标函数和预測目标函数不匹配: HMM学到的是状态和观察序列的联合分布P(Y,X),而预測问题中,我们须要的是条件概率P(Y|X). 最大熵隐马尔科夫模型(MEMM):   图2. 最大熵马尔科夫模型 MEMM考虑到相邻状态之间依赖关系.且考虑整个观察序列,因此MEMM的表达能力更强:MEM

本文地址为:http://www.cnblogs.com/kemaswill/,作者联系方式为kemaswill@163.com,转载请注明出处. 机器学习的目标是学得一个泛化能力比较好的模型.所谓泛化能力,是指根据训练数据训练出来的模型在新的数据上的性能.这就牵扯到机器学习中两个非常重要的概念:欠拟合和过拟合.如果一个模型在训练数据上表现非常好,但是在新数据集上性能很差,就是过拟合,反之,如果在训练数据集和新数据集上表现都很差,就是欠拟合,如下图所示 其中蓝叉点表示训练数据,蓝色的线表示学到的

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50638749 偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition) 偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition)是统计学派看待模型复杂度的观点.Bias-variance 分解是机器学习中一种重要的分析技术.给定学习目标和训练集规模,它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和,即本真噪音noise.bias和 variance. noise 本

偏置和方差 参考资料:http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html http://www.cnblogs.com/kemaswill/ Bias-variance 分解是机器学习中一种重要的分析技术.给定学习目标和训练集规模,它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和,即本真噪音.bias和 variance. 本真噪音是任何学习算法在该学习目标上的期望误差的下界:( 任何方法都克服不了的误差) bias 度量了某种学习算法的平

http://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/70681750 可视图讲解神经元w,b参数的作用 在我们接触神经网络过程中,很容易看到就是这样一个式子,g(wx+b),其中w,x均为向量.比如下图所示: 加入激活函数为g(x),我们就可以用公式g(w1x1+w2x2+b)(注:1,2均为下标,公众号很难打,下面所有的公式均是)来表示神经元的输出. 其中b为神经元的偏置.那么w,b这些参数的作用有没有最直观的感受呢?以及我当时学习的时候问师

原文地址:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/81074408 前言        很多人不明白为什么要在神经网络.逻辑回归中要在样本X的最前面加一个1,使得 X=[x1,x2,…,xn] 变成 X=[1,x1,x2,…,xn] .因此可能会犯各种错误,比如漏了这个1,或者错误的将这个1加到W·X的结果上,导致模型出各种bug甚至无法收敛.究其原因,还是没有理解这个偏置项的作用啦.        在文章<逻辑回归>

参考资料: https://en.wikipedia.org/wiki/Inductive_bias http://blog.sina.com.cn/s/blog_616684a90100emkd.html Machine Learning. Tom M. Mitchell 下面我认为比较关键的内容都用红色字体标注: mokuram (mokuram) 于Tue Jan 4 05:22:24 2005)提到:就是学习器在学习的时候带有的偏见.(这个说法不很准确)比如决策数分类器,很多决策数都采用

转载:https://blog.csdn.net/hahajinbu/article/details/77982721 from keras.models import Sequential,Model from keras.layers import Dense import numpy as np model = Sequential() model.add(Dense(32,activation="relu",input_dim=100)) model.add(Dense(16,

本文转自:http://www.cnblogs.com/syx-1987/p/4077325.html 路径1-1-1-1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径2-2-2-2的概率:0.018 路径1-2-1-2:0.06 路径1-1-2-2:0.066 由此可得最优路径为1-1-1-1 而实际上,在上图中,状态1偏向于转移到状态2,而状态2总倾向于停留在状态2,这就是所谓的标注偏置问题, 由于分支数不同,概率的分布不均衡,导致状态的转移存在不公平的情况. PS:标注偏置问题存在于最大

转自http://blog.csdn.net/lskyne/article/details/8669301 路径1-1-1-1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径2-2-2-2的概率:0.018 路径1-2-1-2:0.06 路径1-1-2-2:0.066 由此可得最优路径为1-1-1-1 而实际上,在上图中,状态1偏向于转移到状态2,而状态2总倾向于停留在状态2,这就是所谓的标注偏置问题,由于分支数不同,概率的分布不均衡,导致状态的转移存在不公平的情况. PS:标注偏置问题存在于最

定义: MEMM是这样的一个概率模型,即在给定的观察状态和前一状态的条件下,出现当前状态的概率. Ø  S表示状态的有限集合 Ø  O表示观察序列集合 Ø  Pr(s|s­­’,o):观察和状态转移概率矩阵 Ø  初始状态分布:Pr0(s) 注:O表示观察集合,S表示状态集合,M表示模型 最大熵马尔科夫模型(MEMM)的缺点: 看下图,由观察状态O和隐藏状态S找到最有可能的S序列: 路径s1-s1-s1-s1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径s2-s2-s2-s2的概率: 0.2*

[转载]神经网络偏置项(bias)的设置及作用 原文来自:https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/6832541.html 1.什么是bias? 偏置单元(bias unit),在有些资料里也称为偏置项(bias term)或者截距项(intercept term),它其实就是函数的截距,与线性方程 y=wx+b 中的 b 的意义是一致的.在 y=wx+b中,b表示函数在y轴上的截距,控制着函数偏离原点的距离,其实在神经网络中的偏置单元也是类似的

结论:偏置的方向为曲线方向与拉伸方向的向量叉乘. 在UF_MODL_create_extrusion帮助中有这么一句话:Note that the offset direction is determined by the cross product of the direction vector of the first profile segment and the extrusion direction vector.偏移方向由"第一剖面段的方向向量"和"拉伸方向向量&