MATLAB悬索桥地震响应分析Benchmark模型

版权申诉
0 下载量 181 浏览量 更新于2024-11-15 收藏 5.02MB ZIP 举报
资源摘要信息: "BridgeBench_Win32.zip是一个压缩包文件,包含了名为benchcsb的文件,该文件是一个用Matlab编写的计算模型,专注于模拟和分析悬索桥在地震作用下的动态响应。这个计算模型可以被用来进行悬索桥地震响应的基准测试(Benchmark)。悬索桥是利用柔性缆索在桥塔上悬挂桥梁的主要承重结构的桥梁类型,因其轻盈优雅的结构和良好的力学性能,在现代桥梁工程中得到了广泛的应用。然而,悬索桥对于地震的动态响应和性能表现是评估其结构安全性的重要因素,尤其是在多发地震的区域。" 知识点详细说明: 1. 悬索桥结构与分析: 悬索桥的基本构成包括桥塔、主缆、悬索(吊索)、加劲梁和桥面铺装等。其工作原理是利用主缆的弹性变形来传递桥梁的荷载至桥塔,进而传递至地面。悬索桥在设计和施工过程中需要考虑诸多因素,如风载、交通荷载、温度变化以及地震作用等。在地震作用下,悬索桥的动态响应分析尤为重要,因为其跨度大,结构柔,可能会产生较为复杂的动力反应。 2. 地震响应分析: 地震响应分析是指通过模拟或实测地震波作用在桥梁上的过程,来研究桥梁结构在地震力作用下的反应,包括位移、加速度、应力和内力等参数。对于悬索桥而言,需要特别关注桥塔、主缆和加劲梁等关键部件在地震中的表现。分析的目的是确保桥梁在设计基准地震作用下能够保持结构完整,不会发生倒塌,以及在可接受的限度内保证桥梁的使用功能。 3. Matlab在结构工程中的应用: Matlab是一种广泛应用于数值计算、算法开发、数据分析和可视化领域的编程语言和软件平台。在结构工程领域,Matlab经常被用于建立和分析复杂的工程计算模型。利用Matlab强大的数学运算能力,工程师能够轻松处理矩阵计算、数据拟合、信号处理等问题,这对于悬索桥等复杂结构的地震响应分析尤为关键。Matlab提供了一系列工具箱,例如Simulink、Simscape等,能够支持模型搭建和仿真分析。 4. Benchmark在工程中的意义: 在工程和科研领域,Benchmark通常指的是用来评价和比较不同算法、计算方法或模型性能的标准测试案例。对于悬索桥地震响应的分析而言,Benchmark提供了一个标准问题,用于验证不同研究者开发的计算模型和方法的有效性和准确性。通过这种标准化的对比,研究者可以对不同方法的优劣有更直观的认识,进一步推动技术的发展和改进。 5. BridgeBench项目: 根据文件名称"Benchmark_matlab悬索桥_地震响应_悬索桥分析"可以推测,BridgeBench项目可能是一个针对悬索桥分析的标准化测试案例集合,其中包括了多个结构模型、地震输入、以及预期的分析结果。通过参与BridgeBench项目,工程师和研究人员可以利用提供的Matlab计算模型benchcsb文件来执行地震响应分析,从而与其他研究者进行比较和交流。 综上所述,BridgeBench_Win32.zip文件包中的benchcsb是一个专门用于悬索桥地震响应分析的Matlab计算模型,它可能作为BridgeBench项目的一个部分,旨在为工程界提供一个标准化的测试平台。通过这个模型,研究者可以评估和改进他们的计算方法,同时也为悬索桥的设计和抗震性能提供科学依据。

修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

2023-07-12 上传

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True

2023-04-19 上传