原创 數學建模專欄 | 第五篇:MATLAB優化模型求解方法(上):標準模型

最優化賽題是數學建模大賽中最常見的問題類型之一。一般說來,凡是尋求最大、最小、最遠、最近、最經濟、最豐富、最高效、最耗時的目標,都可以劃入優化問題的範疇。MATLAB 優化工具箱和全局優化工具箱對多個優化問題提供了完整的解決方案,前者涵蓋

原创 matlab 土力學混凝土樁號 受力計算程序

這周閒的沒事 一個同行老哥要畢業 順便幫他寫了個 樁 的受力程序, 按照他參考的論文來寫的公式 總感覺做出來畢業設計的氣氛, 論文是 Nonlinear analysis of pile load−settlement behavior

原创 matlab 橋樑中一跨選擇合適的跨徑組合

在裝配式施工過程中,對於給出尺寸的跨徑,我們應該如何最合適的選擇組合呢通常我們選用 b+a*k+b的模式來進行裝配選擇。此時我們箱讓 a和k 都是整數,b可以保持爲0.5的倍數,這樣選擇出來的組合爲基本條件然後需要考慮的是a也就是每段的長

原创 abaqus RSG插件二次開發(二)

本次我們相比上次做的稍微複雜一點,這次的案列是一個鋼箱板梁橋的一部分 即左跨包括挑樑這一段,各種情況都包括了,好了我們來看圖吧 右側是可以自動修改的U肋  左側是球形肋,球形肋分成兩種180mm和200mm 由於用殼單元建模時,無法建出

原创 男女配對問題

import random l1=[] for x in range(10000): l1.append(int(random.normalvariate(50,20))) l2=[(x,x+int(random.normalva

原创 matlab 橋樑跨徑組合問題GUI圖形界面完成

利用上一次的源代碼進行的簡單界面設計下面是效果圖接下來是圖形代碼function varargout = bijiaoGUI(varargin) % BIJIAOGUI MATLAB code for bijiaoGUI.fig %

原创 python對excel的數據處理

主要分爲3個步驟 1.從表中讀入數據 2.對數據計算處理 3.寫入新表 import re import xlrd import xlwt import numpy as np import matplotlib.pyplot as p

原创 (python)雲模型判別函數

雲模型是一種比較新穎的學科,主要用於定性和定量之間的轉換。體現了一組數據的隨機性,雲模型主要用三種數據來表示其特徵:期望Ex,熵En,超熵Heimport numpy as np

原创 鋼箱梁頂推作用下底板腹板局部應力 abaqus模型

1. 計算依據1. 鋼結構設計規範(GB50017-2003)2.模型的建立本工程鋼箱梁爲正交異性板,頂板厚16~24mm、底板厚14~24mm,頂板縱肋大部分採用T形肋,T形肋面板規格12×100mm、腹板規格10×150mm,挑臂處的

原创 標準化鋼箱梁abaqus模型建立,使用RSG的插件二次開發

本實例需要解決的問題是利用上翼緣長SB和鋼箱梁高H進行鋼箱梁的參數化建模然後加命令流與GUI圖形界面結合,做成一個小插件,以方便下次的使用。首先,abaqus中的python建模命令流語句太過複雜,所以我們通過實際建模來獲得完整的代碼命令

原创 matlab 自動選擇不標準橋樑跨徑代碼(源代碼完全版)

%x存放data %尋找函數,找到所有整數的組合 %53爲一跨長度可任意取值,一般跨徑爲40~60m %此函數僅考慮縱向分割 data = []; for k=3:13 for b=0:0.5:5 a=(53-2*

原创 前車位置查詢函數

def searchfrontcar(current_location,matrix_cells): i=len(matrix_cells) if current_location == i: locati

原创 嘗試opencv裂縫檢測

首先,對於實際工程中拍攝的圖片我們肯定要先進行處理,在計算機裏,圖片是按照不同顏色(RGB,即Red,Green,Blue)分層存儲的。而對於我們的檢測圖片,我們可以選擇黑白圖片,這樣它就只有一層高度,但對於體現裂縫的細節也是足夠了。而將

原创 基於python語言利用割線法原理求解函數最小值問題

解題思路 定義一個範圍和初始點X0,X1當其迭代公式導數足夠小時,我們可以認爲此刻的導數已經非常接近於0,爲極值點此時停止循環,得出X代入方程爲極小值割線法的迭代公式:、import numpy as np from sympy impo

原创 matlab有限元工具箱計算+python繪圖

之前介紹過由裴博士基於python的feon有限元庫,下載鏈接在前面,這邊補充下feon的網站https://github.com/YaoyaoBae/Feon,想要了解的可以去購買他2017年編寫的'python與有限元'。相對的這次介