有限元分析平面应力问题 matlab 代码

时间: 2023-03-12 10:21:37 浏览: 92
有限元分析是一种数值方法,用于解决复杂力学问题。MATLAB提供了一系列工具来帮助用户进行有限元分析,用于解决平面应力问题。用户可以使用MATLAB的有限元分析函数,如femodel,fesolve,femesh等,来求解平面应力问题。
相关问题

matlab有限元平面应力

在MATLAB中,有限元方法(FEM)常被用于求解平面应力问题。平面应力是指仅在一个平面上存在应力,而在另外两个平面上应力为零的情况。有限元平面应力问题的求解步骤如下: 1. 建立几何模型:首先,需要在MATLAB中建立模型的几何形状。可以通过定义节点和单元的方式来描述模型的几何。 2. 网格划分:接下来,需要将几何模型划分为若干个离散的单元。常用的划分方法包括三角剖分和四边形网格等。 3. 决定材料属性和边界条件:在求解平面应力问题时,需要给定材料的弹性模量、泊松比等参数,并确定边界条件,如外力的作用和支撑约束等。 4. 组装刚度矩阵和加载向量:根据每个单元的材料参数和几何信息,可以计算出每个单元的刚度矩阵和负载向量。将这些单元的刚度矩阵和负载向量组装成整个系统的刚度矩阵和负载向量。 5. 边界条件处理:根据给定的边界条件,可以将系统刚度矩阵和负载向量中相关行和列删除或修改。这可以通过所谓的“设置已知位移”方法来实现。 6. 求解方程组:通过使用线性或非线性求解器,可以求解得到平面应力的变形场。常用的求解器如直接法、共轭梯度法等。 7. 后处理:得到位移解之后,可以通过应变和应力的计算公式来计算平面应力问题的结果,并进行结果的可视化和分析。 在MATLAB中,可以使用一些专门用于有限元分析的工具箱或者自行编写代码来实现上述步骤。使用MATLAB进行有限元平面应力分析可以提供快速、灵活和精确的结果,并且可以方便地进行参数优化和敏感性分析。

平面问题有限元matlab

在MATLAB中进行平面问题的有限元分析可以使用PDE工具箱。PDE工具箱提供了一个完整的有限元分析环境,可以用于解决各种平面问题,如结构力学、流体力学等。 以下是一个简单的平面问题有限元分析的步骤: 1. 准备模型数据:定义几何形状、边界条件、材料参数等。 2. 生成网格:使用PDE工具箱提供的网格生成函数,生成符合要求的网格。 3. 构建有限元模型:使用PDE工具箱提供的函数,将模型转化为有限元模型。 4. 求解方程:使用PDE工具箱提供的函数,求解有限元方程组,得到模型的解。 5. 后处理:使用PDE工具箱提供的函数,对模型的解进行后处理,如绘制位移云图、应力云图等。 下面是一个简单的MATLAB代码示例,用于解决一个平面问题: ```matlab % 定义几何形状 g = @circleg; % 定义边界条件 pd = @(x,y) 0; % 定义材料参数 E = 1e6; nu = 0.3; % 生成网格 model = createpde(); geometryFromEdges(model,g); generateMesh(model); % 构建有限元模型 specifyCoefficients(model,'m',0,'d',0,'c',1,'a',E/(1-nu^2),'f',0); applyBoundaryCondition(model,'neumann','Edge',1:model.Geometry.NumEdges,'g',pd); % 求解方程 result = solvepde(model); % 后处理 pdeplot(model,'XYData',result.Displacement,'ZData',result.Displacement,'ColorMap','jet'); ``` 这个代码示例使用了一个圆形的几何形状,施加了一个零边界条件,并采用了线性弹性模型。您可以根据自己的需要,修改这些参数来解决不同的平面问题。

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有限元方法是一种数值分析方法,广泛应用于结构力学、流体力学、热力学等领域。在有限元方法中,网格划分是重要的一环,四边形元素是其中一种常见的网格。本篇文章将介绍四边形有限元的matlab代码,包括四边形元素的生成、刚度矩阵的计算、载荷向量的计算以及边界条件的处理。 1. 四边形元素的生成 在有限元计算中,通常需要由连续的四边形单元构成的网格来离散化分析区域。四边形单元的生成可以通过坐标点的数组来实现。假设已有Nx*Ny个坐标点,代码如下: x=linspace(0,Lx,Nx+1); y=linspace(0,Ly,Ny+1); [X,Y]=meshgrid(x,y); 这里采用linspace函数生成等距坐标点,meshgrid函数将x坐标点和y坐标点组成的矩阵转置生成Nx*Ny个点,分别记作X(i,j)和Y(i,j)。 接下来,根据网格划分的要求,将这些点组合成四边形单元。四边形单元的划分方法有多种,最简单的是采用左上角顶点的编号i*Lx+j表示第i行第j列的四边形单元,然后依次将四边形单元的节点(顺时针或逆时针)编号存入element数组。 2. 刚度矩阵的计算 有了四边形单元的节点编号,就可以计算出每个单元的刚度矩阵,然后组合成整个系统的刚度矩阵。以线弹性力学为例,考虑平面应力情况下的弹性方程: D*u_x,xx+D*u_y,yy=0 其中D为弹性模量,u_x和u_y是在x和y方向的位移。假设每个四边形单元都是矩形,各方向等分为Nx和Ny小段,节点数为(Nx+1)*(Ny+1),那么每个小段的长度和宽度均为dx=Lx/Nx,dy=Ly/Ny,各小段的刚度矩阵为 Me=[2,1,1,2]/6; De=D*[1,0;0,1]/[dx,0;0,dy]; Ke=De*Me/Det; 其中Det=dx*dy/4。将各小段的刚度矩阵组合成每个四边形单元的刚度矩阵,再组合成整个系统的刚度矩阵K,代码如下: K=sparse(dofs,dofs); for i=1:Nx for j=1:Ny ind=(i-1)*Ny+j; edof = [2*ind-1, 2*ind, 2*ind+Ny*2-1, 2*ind+Ny*2]; Ke=elementstiffness(De,Me,dx,dy); K(edof,edof)=K(edof,edof)+Ke; end end 其中sparse函数生成稀疏矩阵,加快计算速度。 3. 载荷向量的计算 在有限元方法中,载荷向量通常由集中力和分布载荷两部分组成。对于标准的重力载荷,其分布载荷密度可以近似认为在每个节点处等于常数g。因此只需计算出每个节点上的重力荷载大小,再根据单元形状函数将其转换为节点位移的荷载分量,最终将载荷向量f组装起来。 对于矩形的四边形单元,其形状函数为 N1=(1-xi)/2*(1-eta)/2; N2=(1+xi)/2*(1-eta)/2; N3=(1+xi)/2*(1+eta)/2; N4=(1-xi)/2*(1+eta)/2; 其中xi和eta为规范化坐标。将节点编号存储到ele数组中,代码如下: f=zeros(dofs,1); g=@(xi,eta) g0; for i=1:Nx for j=1:Ny ind=(i-1)*Ny+j; edof = [2*ind-1, 2*ind, 2*ind+Ny*2-1, 2*ind+Ny*2]; x=[X(i,j),X(i+1,j),X(i+1,j+1),X(i,j+1)]; y=[Y(i,j),Y(i+1,j),Y(i+1,j+1),Y(i,j+1)]; f(edof)=f(edof)+[ N1*g(xi(1),eta(1)); N2*g(xi(2),eta(2)); N3*g(xi(3),eta(3)); N4*g(xi(4),eta(4)) ]*det([1,1,1,1]'*x,[1,1,1,1]'*y)/4; end end 4. 边界条件处理 在有限元方法中,边界条件处理是十分关键的一步。对于位移边界条件,需要将位移值直接赋值为边界值,并在刚度矩阵和载荷向量中消去相应项;对于力边界条件,可以在载荷向量中直接赋值为边界值。这里假设左边界和下边界为固定边界,右边界和上边界为自由边界,代码如下: fixeddofs=find(x<=0 | y<=0); fdofs=find(x>=Lx | y>=Ly); freedofs=setdiff(1:dofs,[fixeddofs;fdofs]); u=zeros(dofs,1); K(fixeddofs,:)=0; K(fixeddofs,fixeddofs)=speye(size(fixeddofs,1)); f(fixeddofs)=0; u(fixeddofs)=0; u(freedofs)=K(freedofs,freedofs)\f(freedofs); 最后,在得到位移向量u后,可以根据需要计算出应力和应变等求解结果。 以上就是四边形有限元的matlab代码。需要注意的是,我们仅展示了纯四边形单元的情况,实际应用中可能需要将四边形单元与三角形元素混合使用,或使用更高阶的四边形元素。因此,在具体实现中需要结合实际情况进行修改和拓展。
有限元分析在MATLAB中的实现需要以下步骤: 1. 确定结构的几何形状和边界条件。 2. 将结构离散化为小的元素,例如三角形或四边形元素。 3. 将每个元素的节点编号,确定节点的坐标。 4. 建立刚度矩阵和载荷向量。 5. 将所有元素的刚度矩阵和载荷向量组合成全局刚度矩阵和载荷向量。 6. 应用边界条件,例如固定某些节点或施加力。 7. 解线性方程组,得出节点的位移。 8. 计算每个元素的应变和应力。 下面是一个简单的有限元分析MATLAB程序的示例: matlab % 定义结构的几何形状和边界条件 L = 1; % 结构长度 W = 0.2; % 结构宽度 h = 0.05; % 结构厚度 E = 70e9; % 杨氏模量 nu = 0.3; % 泊松比 P = -10e3; % 施加的力 % 定义划分的单元格 nx = 10; % x 方向上的单元格数 ny = 2; % y 方向上的单元格数 % 计算单元格的大小 dx = L / nx; dy = W / ny; % 定义节点坐标 [X, Y] = meshgrid(0:dx:L, 0:dy:W); X = X(:); Y = Y(:); % 定义节点编号 nNodes = (nx + 1) * (ny + 1); nodeID = reshape(1:nNodes, nx + 1, ny + 1)'; nodeID = nodeID(:); % 定义单元格和节点之间的关系 elemID = zeros(nx * ny, 4); for i = 1:nx for j = 1:ny n1 = (ny + 1) * (i - 1) + j; n2 = (ny + 1) * i + j; elemID((i - 1) * ny + j, :) = [n1 n2 n2 + 1 n1 + 1]; end end % 定义每个单元格的材料特性 D = E / (1 - nu^2) * [1 nu 0; nu 1 0; 0 0 (1 - nu) / 2]; % 计算每个单元格的刚度矩阵和载荷向量 nElem = size(elemID, 1); K = zeros(nNodes * 2, nNodes * 2); F = zeros(nNodes * 2, 1); for i = 1:nElem n = elemID(i, :); x = X(n); y = Y(n); % 计算 Jacobian 矩阵和其逆矩阵 J = [y(2) - y(1), x(1) - x(2); x(2) - x(1), y(1) - y(2)]; invJ = inv(J); % 计算每个单元格的刚度矩阵和载荷向量 [Ke, Fe] = planeStressStiffness(D, h, x, y); % 组装全局刚度矩阵和载荷向量 idx = [nodeID(n) * 2 - 1; nodeID(n) * 2]; K(idx, idx) = K(idx, idx) + invJ' * Ke * invJ; F(idx) = F(idx) + Fe; end % 应用边界条件 fixedNodes = find(X == 0 | X == L); fixedDOFs = [fixedNodes * 2 - 1; fixedNodes * 2]; freeDOFs = setdiff(1:nNodes * 2, fixedDOFs); % 解线性方程组 U = zeros(nNodes * 2, 1); U(freeDOFs) = K(freeDOFs, freeDOFs) \ F(freeDOFs); % 计算每个单元格的应变和应力 epsilon = zeros(nElem, 3); sigma = zeros(nElem, 3); for i = 1:nElem n = elemID(i, :); x = X(n); y = Y(n); % 计算 Jacobian 矩阵和其逆矩阵 J = [y(2) - y(1), x(1) - x(2); x(2) - x(1), y(1) - y(2)]; invJ = inv(J); % 计算每个单元格的应变和应力 [epsilon(i, :), sigma(i, :)] = planeStressStrain(D, h, x, y, invJ * U(nodeID(n) * 2 - 1:nodeID(n) * 2)); end % 绘制应力图 tri = delaunay(X, Y); trisurf(tri, X, Y, zeros(size(X)), sigma(:, 1), 'EdgeColor', 'none'); xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z'); title('Stress'); colorbar; 这个程序使用了平面应力问题的刚度矩阵和载荷向量计算方法,以及线性三角形元素。你可以根据需要进行修改和扩展。
以下是平面应变问题六节点三角形单元有限元Matlab求解程序的示例代码: matlab % 定义节点坐标和单元拓扑关系 coord = [0, 0; 0, 2; 2, 0; 2, 2; 4, 0; 4, 2]; topo = [1, 2, 3, 4, 5, 6]; % 定义材料和几何参数 E = 2e7; % 弹性模量 nu = 0.3; % 泊松比 t = 0.2; % 板厚 % 定义应力应变关系 C = E / (1 - nu^2) * [1, nu, 0; nu, 1, 0; 0, 0, (1 - nu) / 2]; % 计算单元刚度矩阵 Ke = zeros(12, 12); for i = 1 : 3 for j = 1 : 3 B = [topo(i + 3) - topo(i), 0, topo(j + 3) - topo(j)] / (2 * t); Be = [B(1), 0, B(2), 0, B(3), 0; 0, B(2), 0, B(1), 0, B(3); B(2), B(1), B(1), B(2), B(3), 0]; Ke(i * 2 - 1 : i * 2 + 1, j * 2 - 1 : j * 2 + 1) = Ke(i * 2 - 1 : i * 2 + 1, j * 2 - 1 : j * 2 + 1) + Be' * C * Be * t; end end % 组装全局刚度矩阵 K = sparse(12, 12); for i = 1 : 6 for j = 1 : 6 K(topo(i) * 2 - 1 : topo(i) * 2, topo(j) * 2 - 1 : topo(j) * 2) = K(topo(i) * 2 - 1 : topo(i) * 2, topo(j) * 2 - 1 : topo(j) * 2) + Ke(i * 2 - 1 : i * 2, j * 2 - 1 : j * 2); end end % 定义边界条件和载荷 u0 = [1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0]'; % 四个角固定 f = [0, -1000, 0, -1000, 0, 0]'; % 中间两个节点受力 % 求解位移和应力 Ku = K * u0; u = K \ (f - Ku); sigma = zeros(3, 6); for i = 1 : 3 B = [topo(i + 3) - topo(i), 0, topo(j + 3) - topo(j)] / (2 * t); Be = [B(1), 0, B(2), 0, B(3), 0; 0, B(2), 0, B(1), 0, B(3); B(2), B(1), B(1), B(2), B(3), 0]; sigma(:, i * 2 - 1 : i * 2 + 1) = C * Be * u(i * 2 - 1 : i * 2 + 1); end % 输出结果 disp('Displacement:') disp(u) disp('Stress:') disp(sigma) 以上代码中,首先定义节点坐标和单元拓扑关系,然后根据材料和几何参数计算应力应变关系,进而计算单元刚度矩阵。接着组装全局刚度矩阵,并定义边界条件和载荷。最后,通过求解位移和应力,输出结果。
逆有限元方法是一种使用MATLAB编程和矩阵计算的方法来进行有限元分析。该方法的主要步骤包括模型绘制与网格划分、求解刚度矩阵和外载矩阵、求解节点位移和计算应力分布。在求解节点位移时,需要对刚度矩阵进行求逆操作,然后与外载矩阵相乘得到结果。然而,由于刚度矩阵的规模较大,可能会出现矩阵接近奇异值的情况。在MATLAB中,有四种求逆的方法可以解决这个问题。\[1\]\[2\] 如果你想了解更多关于逆有限元MATLAB程序的细节,可以参考引用\[1\]中提供的文献。该文献介绍了使用MATLAB编程和矩阵计算的优点,并通过一个实例来验证该方法的有效性。在该实例中,作者使用编写的M函数文件来求解节点的位移、反力,并绘制出单元的剪力图和弯矩图。这个例子可以帮助你更好地理解逆有限元方法的应用。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* [用MATLAB进行结构的有限元法分析](https://blog.csdn.net/weixin_34707242/article/details/116066831)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [matlab编译平面有限元计算(附有完整代码)](https://blog.csdn.net/hjuihui/article/details/118483382)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
以下是一个 MATLAB 有限元平面四节点板模拟代码示例,其中左端和下端被固定,右端受到强制位移 1: matlab % 定义常数 E = 2.0e11; % 弹性模量 nu = 0.3; % 泊松比 h = 0.01; % 板厚 L = 1; % 板长 W = 1; % 板宽 T = 1; % 时间 dt = 0.01; % 时间步长 nsteps = T/dt; % 时间步数 % 定义节点和单元 nnode = 4; % 节点数 nelem = 1; % 单元数 node = [0 0; L 0; L W; 0 W]; % 节点坐标矩阵 elem = [1 2 3 4]; % 单元矩阵 % 定义节点位移和速度 u = zeros(2*nnode, 1); % 初始位移 v = zeros(2*nnode, 1); % 初始速度 % 定义边界条件 fixed_nodes = [1 2 5 8]; % 固定节点 free_nodes = setdiff(1:nnode, fixed_nodes); % 自由节点 % 定义应力应变关系 D = E/(1-nu^2)*[1 nu 0; nu 1 0; 0 0 (1-nu)/2]; % 弹性矩阵 % 定义负载 f = zeros(2*nnode, 1); % 初始负载 f(2*(free_nodes-1)+1) = -1; % 右端受到强制位移 1 % 循环模拟板的变形 for i = 1:nsteps % 计算单元应力和应变 [stress, strain] = plate_stress_strain(node, elem, u, D); % 计算单元力 f_elem = plate_forces(node, elem, stress, h); % 组装全局负载 f_global = plate_assemble(f_elem, elem, nnode); f_global(2*(fixed_nodes-1)+1) = 0; % 固定节点受到零负载 % 计算节点加速度 a = plate_accel(u, v, f_global, nnode); % 更新节点位移和速度 u_new = plate_displace(u, v, a, dt); v_new = plate_velocity(v, a, dt); % 更新节点状态 u = u_new; v = v_new; end % 绘制板的变形 figure; patch('Faces', elem, 'Vertices', node+reshape(u, nnode,2)); axis equal; xlabel('x'); ylabel('y'); 在这个示例中,我们使用平面四节点板模型来表示板的变形,其中左端和下端被固定,右端受到强制位移 1。我们使用有限元方法计算单元应力和应变,并使用牛顿第二定律计算单元力和节点加速度。我们还使用边界条件将固定节点的位移和负载设为零。最后,我们绘制了板的变形,以便于可视化和分析。
平面四节点矩形单元是一种在有限元分析中常用的元素类型,用于对平面应力问题进行数值求解。它由四个节点组成,具有简单的形状和计算方式,在Matlab中可以很方便地构建和求解。 在使用Matlab进行平面四节点矩形单元求解时,首先需要构建四个节点的坐标矩阵,通常表示为N = [x1,y1;x2,y2;x3,y3;x4,y4]。然后,根据节点坐标计算单元的刚度矩阵和载荷向量。 刚度矩阵的构建是平面四节点矩形单元求解的关键步骤。可以通过将单元分割为两个三角形来计算三个刚度矩阵,然后将它们相加得到总的刚度矩阵。刚度矩阵的计算公式可以通过有限元理论推导得到,也可以在Matlab中直接使用内置函数进行计算。 载荷向量的计算通常涉及到对单元内部的应力场进行积分。在Matlab中可以使用数值积分方法,如高斯积分,来进行精确的积分计算。根据单元的形函数,可以将应力场转化为位移场,从而得到载荷向量。 最后,将得到的刚度矩阵和载荷向量带入到线性方程组中进行求解,可以得到平面四节点矩形单元的位移解。Matlab中可以使用内置的线性方程求解函数,如“\”运算符或“linsolve”函数。 总之,平面四节点矩形单元是Matlab中常用的有限元分析元素类型之一,它可以用于对平面应力问题进行数值求解。通过构建节点坐标矩阵、计算刚度矩阵和载荷向量,并进行线性方程求解,可以得到该单元的位移解。
以下是一个简单的Matlab程序,用于求解线性振动问题的Newmark法。程序中采用了四节点平面应力单元,可以根据实际情况进行修改。程序中的参数可以根据不同的问题进行调整。 % 定义有限元模型 L = 1; % 梁的长度 h = 0.2; % 梁的高度 b = 0.1; % 梁的宽度 E = 2.1e11; % 杨氏模量 nu = 0.3; % 泊松比 rho = 7800; % 密度 A = b*h; % 截面面积 I = b*h^3/12; % 惯性矩 k = [E*A/L,0,0,-E*A/L,0,0; 0,E*I/L,0,0,-E*I/L,0; 0,0,E*I/L,0,0,-E*I/L; -E*A/L,0,0,E*A/L,0,0; 0,-E*I/L,0,0,E*I/L,0; 0,0,-E*I/L,0,0,E*I/L]; % 定义初始条件和加载条件 dt = 0.01; % 时间步长 t = 0:dt:5; % 时间步 n = length(t); % 时间步数 u0 = zeros(12,1); % 初始位移和速度 v0 = zeros(12,1); f0 = zeros(12,1); % 初始外力 f0(6) = 1000; % 在第6个节点施加集中单一频率动载荷 gamma = 0.5; % 加速度积分参数 beta = 0.25; % 加速度积分参数 alpha = 0.5*beta/dt^2; a0 = u0*0; % 初始加速度 d0 = u0*0; % 初始阻尼力 % 初始化输出结果 u = zeros(12,n); % 位移 v = zeros(12,n); % 速度 a = zeros(12,n); % 加速度 f = zeros(12,n); % 外力 % Newmark法求解 for i = 2:n f(:,i) = f0; % 更新外力 a(:,i-1) = a0; % 更新加速度 d(:,i-1) = 2*gamma*beta/dt*a(:,i-1)+(1-gamma)*d(:,i-1); % 更新阻尼力 a(:,i) = inv(k+(alpha+d(:,i-1))*eye(12))*(f(:,i)-k*u(:,i-1)-d(:,i-1)*v(:,i-1)-(1-alpha)*a(:,i-1)-alpha*a(:,i-2)); % 求解加速度 v(:,i) = gamma*dt*a(:,i)+(1-gamma)*v(:,i-1)+dt*d(:,i-1); % 求解速度 u(:,i) = u(:,i-1)+dt*v(:,i-1)+(0.5-gamma)*dt^2*a(:,i-1); % 求解位移 end % 输出结果 figure; plot(t,u(6,:),'b-'); xlabel('time (s)'); ylabel('displacement (m)'); title('Displacement response of cantilever beam under harmonic load'); 请注意,此程序仅供参考,实际情况可能需要进行修改和调整。如果您遇到了问题,请参考Matlab官方文档或相关的数值计算书籍,或者向专业人士寻求帮助。

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