set xDamp 0.05; set nEigenI 1; set nEigenJ 2; set lambdaN [eigen [expr $nEigenJ]]; set lambdaI [lindex $lambdaN [expr $nEigenI-1]]; set lambdaJ [lindex $lambdaN [expr $nEigenJ-1]]; set omegaI [expr pow($lambdaI,0.5)]; set omegaJ [expr pow($lambdaJ,0.5)]; set alphaM [expr $xDamp*(2*$omegaI*$omegaJ)/($omegaI+$omegaJ)]; set betaKcurr [expr 2.*$xDamp/($omegaI+$omegaJ)]; rayleigh $alphaM $betaKcurr 0 0 puts $alphaM puts $betaKcurr set iGMfile "DM1X.txt"; set iGMfact "1"; set dt 0.02; set dispSeries1 "Series -dt $dt -filePath $iGMfile -factor $iGMfact"; set iGMfile "DM1X.txt"; set iGMfact "1"; set dt 0.02; set dispSeries2 "Series -dt $dt -filePath $iGMfile -factor $iGMfact"; pattern MultiSupport 1 { groundMotion 1 Plain -disp $dispSeries1 imposedMotion 1 1 1 imposedMotion 3 1 1 } pattern MultiSupport 2 { groundMotion 2 Plain -disp $dispSeries2 imposedMotion 2 1 2 imposedMotion 4 1 2 } constraints Transformation; numberer Plain; system SparseSPD; test EnergyIncr 1.0e-4 200; algorithm Newton integrator Newmark 0.5 0.25 analysis Transient analyze 1000 0.02

时间: 2024-03-29 21:37:34 浏览: 121
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matlab.zip_4 3 2 1_eigen matrix

这是一段Tcl语言的脚本,用于进行地震工程领域的结构动力学分析。这段脚本中包含了一些参数的设定,如阻尼比、振型数、特征值、角频率等;还包括了地震波数据的导入、多支座约束模式的定义、结构约束的设置等内容。最后使用Newton算法和Newmark积分器进行分析,得到1000个时间步的响应结果。这段脚本是一个完整的分析流程,但具体的分析对象和参数需要根据实际情况进行调整。
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void Trajectory::predict_box( uint idx_duration, std::vector<Box>& vec_box, std::vector<Eigen::MatrixXf, Eigen::aligned_allocatorEigen::MatrixXf>& vec_cova, bool& is_replay_frame) { vec_box.clear(); vec_cova.clear(); if (is_replay_frame) { for (auto iter = map_current_box_.begin(); iter != map_current_box_.end(); ++iter) { Destroy(iter->second.track_id()); } m_track_start_.Clear_All(); NU = 0; is_replay_frame = false; } Eigen::MatrixXf F_temp = F_; F_temp(0, 1) = idx_duration * F_(0, 1); F_temp(2, 3) = idx_duration * F_(2, 3); F_temp(4, 5) = idx_duration * F_(4, 5); uint64_t track_id; Eigen::Matrix<float, 6, 1> state_lidar; Eigen::Matrix<float, 6, 6> P_kkminus1; Eigen::Matrix3f S_temp; for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) { float t = (fabs(0.1 - beg->second.frame_duration()) > 0.05) ? 0.1 : 0.2 - beg->second.frame_duration(); F_temp(0, 1) = t; F_temp(2, 3) = t; F_temp(4, 5) = t; // uint64_t timestamp_new = beg->second.timestamp() + uint(10.0 * t * NANO_FRAME); track_id = beg->first; state_lidar = F_temp * map_lidar_state_.at(track_id); P_kkminus1 = F_temp * map_lidar_cova_.at(track_id) * F_temp.transpose() + Q_lidar_; S_temp = H_ * P_kkminus1 * H_.transpose() + R_lidar_; float psi_new = (1 - P_D_ * P_G_) * beg->second.psi() / (1 - P_D_ * P_G_ * beg->second.psi()); Box bbox = beg->second; bbox.set_psi(psi_new); // bbox.set_timestamp(timestamp_new); bbox.set_position_x(state_lidar(0)); bbox.set_position_y(state_lidar(2)); bbox.set_position_z(state_lidar(4)); bbox.set_speed_x(state_lidar(1)); bbox.set_speed_y(state_lidar(3)); bbox.set_speed_z(state_lidar(5)); vec_box.emplace_back(bbox); vec_cova.emplace_back(S_temp); } AINFO << "Finish predict with duration frame num: " << idx_duration; } 代码解读

for (int camera_index = 0; camera_index < this->m_safe_camera_list.size(); ++camera_index) { camera* cam = &(this->m_safe_camera_list[camera_index]); if (cam->m_is_exter_calib_check_mark == true) { // as a Internal reference K of the camera, the K-1 is : // 1/ax 0 -px/ax // 0 1/ay -py/ay // 0 0 1 Eigen::Matrix3f invk; invk.setIdentity(); invk(0, 0) = 1.0 / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(0, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(0, 2) / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(1, 1) = 1.0 / cam->m_inter_calib(1, 1); invk(1, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(1, 2) / cam->m_inter_calib(1, 1); Eigen::Vector3f tmp_t_verts = cam->m_exter_calib.topRightCorner(3, 1); Eigen::Matrix3f tmp_inv_r_mat= cam->m_exter_calib.topLeftCorner(3, 3).transpose(); Eigen::Vector3f tmp_root_point = -tmp_inv_r_mat * tmp_t_verts; for (int pose_index = 0; pose_index < cam->m_2D_pose_list.size(); ++pose_index) { Eigen::MatrixXf pose = cam->m_2D_pose_list[pose_index]; // check the pose's Confidence, if all the joints's confidiance is smaller than the gain, drop out float confidence = pose.row(2).maxCoeff(); if (confidence < this->m_joint_confidence_gian) { continue; }; my_radials tmpradials; tmpradials.m_2d_pose = pose; tmpradials.m_root_point = tmp_root_point; tmpradials.m_radials_points = (invk * pose.topRows(2).colwise().homogeneous()).colwise().normalized(); tmpradials.m_radials_points = tmp_inv_r_mat * tmpradials.m_radials_points; tmpradials.m_3d_pose_ID = -1; tmpradials.m_camera_index = camera_index; tmpradials.m_poes_index = pose_index; tmpradials.m_pose_confidence = pose.row(2).leftCols(7).sum(); this->m_3d_radials.push_back(tmpradials); } } }

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