MATLAB二维圆形骨料随机生成算法详解

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资源摘要信息:"suijiguliao.zip包含三个Matlab文件,主要用于二维圆形随机骨料生成的相关算法实现。这些文件通过Matlab的随机数生成功能,支持在二维环境中生成不同大小、形状和分布的圆形骨料。具体到每个文件,它们的用途和功能如下: 1. ConcreteBone2d.m:这个Matlab脚本文件主要用于二维圆形骨料的生成。它可能包含了核心算法,用于根据用户设定的参数来生成骨料。这些参数可能包括骨料的数量、大小、形状分布,以及它们在二维空间中的位置分布。生成的骨料可以用于模拟混凝土的组成,以便进行材料科学的研究或者建筑领域的分析。 2. createpolygon.m:此Matlab文件可能用于创建多边形骨料。尽管标题中提及的是圆形骨料,但在材料模拟中,创建多边形骨料也是常见的需求,特别是在模拟骨料在真实世界中更为复杂的形状时。该文件可能提供了一系列函数,用于生成、修改和优化多边形骨料的形状和尺寸。 3. DuoBianXing.m:这个文件的名称暗示了它可能用于处理或生成具有双重性质的骨料。在骨料生成的上下文中,“双重性质”可能指的是一组骨料在形状、密度、大小或其他属性上的双重分布。这种特性对于研究骨料在不同条件下的行为非常重要。 以上文件的运行和执行依赖于Matlab环境,即用户需要安装Matlab软件才能使用这些脚本。Matlab是MathWorks公司开发的一款高性能数值计算和可视化软件,它广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。 对于本资源来说,重点在于理解随机圆形骨料生成的算法,这是该资源的核心价值。算法的实现可能涉及到随机数生成、几何形状的计算、以及图形界面的展示。在Matlab中,这些任务可以通过内置函数轻松实现。例如,使用Matlab的'rand'函数可以生成随机数,'rectangle'或'patch'函数可以绘制图形,而'hold on'和'hold off'命令则用于控制图形的叠加显示。 此外,用户还可以利用Matlab的图形用户界面(GUI)开发工具,比如GUIDE或App Designer,来创建一个交互式界面,让用户能够通过界面操作而非编程的方式,来改变骨料生成的参数,从而观察不同参数下骨料的生成情况。这将大大提高用户体验,并使算法的应用更加直观和便捷。 总之,suijiguliao.zip中的Matlab脚本文件为研究者和工程师提供了一种方便的工具,用以模拟和分析混凝土中骨料的分布特性。通过使用随机数生成和图形处理技术,可以灵活地研究和优化骨料的分布,以满足不同的工程需求。"

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传