Coupled Turbulent Flow, Heat, and Solute Transport
巴尔扎克简介
巴尔扎克简介(1799～1850) 法国小说家.1799年5月20日生于巴黎以南的图尔城, 1850年8月18日卒于巴黎.巴尔扎克的一生,处于19世纪前半期的50年,经历了拿破仑帝国的战火纷飞的岁月,动荡不安的封建复辟王朝,以及以阴谋复辟帝制的路易□波拿巴为总统的第二共和国.他用总标题为《人间喜剧》的一系列小说,反映了剧烈的社会变革时期的法国生活. 巴尔扎克出生后不久就被送到附近的乡村去寄养. 上小学后一直到中学毕业,他始终寄住在宿舍里,没有能回 家过一段比较长的日子,享受家庭生活的温暖.离开家庭的童年生活的痛苦使他毕生难忘. 巴尔扎克的父亲原姓巴尔沙,是个精明强干的人. 他来自农村,幼年时跟当地教士学了一点文化,中年致富,在外省当过副市长,供应军粮的承包商,在巴黎经营过呢绒商业,当过巴黎驻军的军需负责人,是一个白手起家的资产者. 1816年,17岁的巴尔扎克结束中学的学业后进大学法科,并在文科旁听.18岁时,先后在诉讼代理人和公证人的办事处当见习生或书记. 从20岁开始,巴尔扎克决定从事文学创作.他在巴黎贫民区租了一间房顶上的阁楼,由父母供给极有限的一点生活费,埋头写作.他的第一部作品是五幕诗体悲剧《克伦威尔》,这是一部完全失败的作品,没有引起任何人的兴趣.接连又写了十多部小说,有的是自己所写,有的是和别人合写.这一阶段他所写的小说全用笔名发表.这些作品并没有给他带来生活所需要的物质条件,他只好暂时放弃文学.1826年借钱出版了一部普及版的《莫里哀全集》,接着又出版一部拉封丹寓言诗集, 销路不佳,亏损负债9,000法郎.后又借债经营印刷厂和铸字厂,均以赔本告终.他前后负债共达6万多法郎. 从1828年夏季开始,巴尔扎克决定重新回到文学事业上来.他写了一部以布列塔尼封建势力武装叛乱反对共和国为题材的小说《最后一个舒昂党人》(后来编入《人间喜剧》,改名《舒昂党的人们》).这是巴尔扎克所写的第一部严肃的文学作品,第一次用巴尔扎克真姓名发表.此书问世,初步奠定了作者在文学界的地位. 接着发表小说《婚姻生理学》,在读者之间引起广泛注意.1831年他的新著《驴皮记》出版,巴尔扎克立即成为法国最负盛名的作家之一. 1819到1829年,是巴尔扎克在文学事业上的探索阶段.从1829年开始,一直到1848年,是他创作《人间喜剧》的时期,也是他文学事业的全盛时期.他用超人的才智与精力,在不到20年的时间内,共创作小说91部.平均每年产生作品四,五部之多.他每日伏案一般都在10小时以上,常常连续工作18小时.有时文思如泉涌,或者为了赶写稿子,他一连几天废寝忘餐,夜以继日地劳动.根据阿尔贝·贝干教授提供的材料,巴尔扎克的杰作《高老头》(原名《高立欧老爹》)是他用三天三夜一气呵成的. 什么是《人间喜剧》的作者的创作动力人们说是因为他负债过多,需要用稿费还债.巴尔扎克年轻时经营印刷出版业确曾负债巨万.但从他成为名重一时的小说家之后,他的收入丰厚,出版商争着和他签订合同,不惜重金预约他尚未完成或尚未动笔的小说稿,早年的债务早已还清.名作家巴尔扎克生活阔绰,醉心于豪华的排场.他在巴黎同时安置了几处住宅和别墅,出门坐最富丽的马车,驾着骏马;仆役都穿制服;他也服饰华贵, 出入于名门大户的沙龙.由此可见,他的勤奋创作,绝对不是由于贫困. 巴尔扎克从年轻时开始就自信有很高的文学才能, 对文学有极大的抱负.他不舍昼夜地勤奋写作,主要因为有一股激情在内心沸腾,促使他充分发挥自己的才能, 要求在文艺界做一番伟大的事业.在他的书室里,有一座作为摆饰的小型拿破仑塑像.在塑像座盘边上,巴尔扎克亲笔写着:"他用宝剑未能完成的大业,我将用笔杆来完成." 巴尔扎克要完成的伟大事业就是《人间喜剧》这座巍峨的文学里程碑.第一次在这位小说家笔下出现《人间喜剧》这个名词是在1813年.毫无疑问,《人间喜剧》的命名是受但丁长诗《神圣喜剧》(中译《神曲》)标题的启发.1841年,巴尔扎克确定了这个庞大的创作计划.当时有四家出版商和巴尔扎克签订合同,合资承包《人间喜剧》的出版工作.1842年,巴尔扎克写了《人间喜剧·导言》,阐述他写作这部史无前例的文学巨著的宗旨.1845年巴尔扎克亲笔写的《人间喜剧总目》,一直保存到现在.根据这个《总目》,《人间喜剧》分为三大部分:《风俗研究》,《哲理研究》和《分析研究》. 《风俗研究》内容最为丰富,包括小说最多.因此这一部分又分为六个门类:1.《私人生活场景》,2.《外省生活场景》,3.《巴黎生活场景》,4.《政治生活场景》, 5.《军队生活场景》,6.《乡村生活场景》.《私人生活场景》包括32部小说,其中4部当时已有提纲,尚未起稿.已经完成的28部之中包括著名的《高老头》(1834), 《猫滚球布店》(1830),《夏倍上校》(1832)和《三十岁的女人》(1831～1834)等.《外省生活场景》包括17 部小说,其中6部尚未完成;已经发表的11部中包括《欧也妮·葛朗台》(1833),《幽谷百合》(1835)和《幻灭》(1837～1843)等.《巴黎生活场景》共有20部小说, 其中6部尚未产生;在已经发表的小说中有《金目少女》 (1834),《纽沁根银行》(1838),《塞沙·皮罗多兴衰记》(1837),
高中语文 名著导读《高老头》巴尔扎克简介素材 新人教版必修3
巴尔扎克简介 巴尔扎克（Honore de Balzac，1799～1850），他是19世纪法国伟大的批判现实主义作家，欧洲批判现实主义文学的奠基人和杰出代表。一生创作96部长、中、短篇小说和随笔，总名为《人间喜剧》。其中代表作为《欧也妮·葛朗台》、《高老头》。100多年来，他的作品传遍了全世界，对世界文学的发展和人类进步产生了巨大的影响。马克思、恩格斯称赞他“是超群的小说家”、“现实主义大师”。 巴尔扎克出生于一个法国大革命后致富的资产阶级家庭，法科学校毕业后，拒绝家庭为他选择的受人尊敬的法律职业，而立志当文学家。为了获得独立生活和从事创作的物质保障，他曾试笔并插足商业，从事出版印刷业，但都以破产告终。这一切都为他认识社会、描写社会提供了极为珍贵的第一手材料。他不断追求和探索，对哲学、经济学、历史、自然科学、神学等领域进行了深入研究，积累了极为广博的知识。 1829年，巴尔扎克完成长篇小说《朱安党人》，这部取材于现实生活的作品为他带来巨大声誉，也为法国批判现实主义文学放下第一块基石，巴尔扎克将《朱安党人》和计划要写的一百四五十部小说总命名为《人间喜剧》，并为之写了《前言》，阐述了他的现实主义创作方法和基本原则，从理论上为法国批判现实主义文学奠定了基础。 巴尔扎克在艺术上取得巨大成就，他在小说结构方面匠心独运，小说结构多种多样，不拘一格、并善于将集中概括与精确描摹相结合，以外形反映内心本质等手法来塑造人物，他还善于以精细人微、生动逼真的环境描写再现时代风貌。恩格斯称赞巴尔扎克的《人间喜剧》写出了贵族阶级的没落衰败和资产阶级的上升发展，提供了社会各个领域无比丰富的生动细节和形象化的历史材料，“甚至在经济的细节方面（如革命以后动产和不动产的重新分配），我学到的东西也要比从当时所有职业历史学家、经济学院和统计学家那里学到的全部东西还要多”。（恩格斯：《恩格斯致玛·哈克奈斯》） 巴尔扎克以自己的创作在世界文学史上树立起不朽的丰碑。
BP神经网络实验——【机器学习与算法分析 精品资源池】
实验算法BP神经网络实验 【实验名称】 BP神经网络实验 【实验要求】 掌握BP神经网络模型应用过程，根据模型要求进行数据预处理，建模，评价与应用； 【背景描述】 神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。其基本组成单元是感知器神经元。 【知识准备】 了解BP神经网络模型的使用场景，数据标准。掌握Python/TensorFlow数据处理一般方法。了解keras神经网络模型搭建，训练以及应用方法 【实验设备】 Windows或Linux操作系统的计算机。部署TensorFlow，Python。本实验提供centos6.8环境。 【实验说明】 采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据，把数据集随机划分为训练集和测试集，分别对模型进行训练和测试。 【实验环境】 Pyrhon3.X，实验在命令行python中进行，或者把代码写在py脚本，由于本次为实验，以学习模型为主，所以在命令行中逐步执行代码，以便更加清晰地了解整个建模流程。 【实验步骤】 第一步：启动python： 1
命令行中键入python。 第二步：导入用到的包，并读取数据： (1).导入所需第三方包 import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from https://www.360docs.net/doc/708304398.html,yers import Dense import keras (2).导入数据源,数据源地址:/opt/algorithm/BPNet/wine.txt df_wine = pd.read_csv("/opt/algorithm/BPNet/wine.txt", header=None).sample(frac=1) (3).查看数据 df_wine.head() 1
有限元网格划分心得
有限元网格划分的基本原则 划分网格是建立有限元模型的一个重要环节，它要求考虑的问题较多，需要的工作量较大，所划分的网格形式对计算精度和计算规模将产生直接影响。为建立正确、合理的有限元模型，这里介绍划分网格时应考虑的一些基本原则。 1网格数量 网格数量的多少将影响计算结果的精度和计算规模的大小。一般来讲，网格数量增加，计算精度会有所提高，但同时计算规模也会增加，所以在确定网格数量时应权衡两个因数综合考虑。 图1中的曲线1表示结构中的位移随网格数量收敛的一般曲线，曲线2代表计算时间随网格数量的变化。可以看出，网格较少时增加网格数量可以使计算精度明显提高，而计算时间不会有大的增加。当网格数量增加到一定程度后，再继续增加网格时精度提高甚微，而计算时间却有大幅度增加。所以应注意增加网格的经济性。实际应用时可以比较两种网格划分的计算结果，如果两次计算结果相差较大，可以继续增加网格，相反则停止计算。 图1位移精度和计算时间随网格数量的变化 在决定网格数量时应考虑分析数据的类型。在静力分析时，如果仅仅是计算结构的变形，网格数量可以少一些。如果需要计算应力，则在精度要求相同的情况下应取相对较多的网格。同样在响应计算中，计算应力响应所取的网格数应比计算位移响应多。在计算结构固有动力特性时，若仅仅是计算少数低阶模态，可以选择较少的网格，如果计算的模态阶次较高，则应选择较多的网格。在热分析中，结构内部的温度梯度不大，不需要大量的内部单元，这时可划分较少的网格。 2网格疏密 网格疏密是指在结构不同部位采用大小不同的网格，这是为了适应计算数据的分布特点。在计算数据变化梯度较大的部位(如应力集中处)，为了较好地反映数据变化规律，需要采用比较密集的网格。而在计算数据变化梯度较小的部位，为减小模型规模，则应划分相对稀疏的网格。这样，整个结构便表现出疏密不同的网格划分形式。 图2是中心带圆孔方板的四分之一模型，其网格反映了疏密不同的划分原则。小圆孔附近存在应力集中，采用了比较密的网格。板的四周应力梯度较小，网格分得较稀。其中图b中网格疏密相差更大，它比图a中的网格少48个，但计算出的孔缘最大应力相差1%，而计算时间却减小了36%。由此可见，采用疏密不同的网格划分，既可以保持相当的计算精度，又可使网格数量减小。因此，网格数量应增加到结构的关键部位，在次要部位增加网格是不必要的，也是不经济的。
数据挖掘常用资源及工具
资源Github，kaggle Python工具库：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn，tensorflow Numpy支持大量维度数组与矩阵运算，也针对数组提供大量的数学函数库 Numpy : 1.aaa = Numpy.genfromtxt(“文件路径”,delimiter = “,”,dtype = str)delimiter以指定字符分割，dtype 指定类型该函数能读取文件所以内容 aaa.dtype 返回aaa的类型 2.aaa = numpy.array([5,6,7,8]) 创建一个一维数组里面的东西都是同一个类型的 bbb = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,22,33,44,55]]) 创建一个二维数组aaa.shape 返回数组的维度print(bbb[:,2]) 输出第二列 3.bbb = aaa.astype(int) 类型转换 4.aaa.min() 返回最小值 5.常见函数 aaa = numpy.arange(20) bbb = aaa.reshape(4,5)
numpy.arange(20) 生成0到19 aaa.reshape(4,5) 把数组转换成矩阵aaa.reshape(4,-1)自动计算列用-1 aaa.ravel()把矩阵转化成数组 bbb.ndim 返回bbb的维度 bbb.size 返回里面有多少元素 aaa = numpy.zeros((5,5)) 初始化一个全为0 的矩阵需要传进一个元组的格式默认是float aaa = numpy.ones((3,3,3),dtype = numpy.int) 需要指定dtype 为numpy.int aaa = np 随机函数aaa = numpy.random.random((3,3)) 生成三行三列 linspace 等差数列创建函数linspace(起始值，终止值，数量) 矩阵乘法： aaa = numpy.array([[1,2],[3,4]]) bbb = numpy.array([[5,6],[7,8]]) print(aaa*bbb) *是对应位置相乘 print(aaa.dot(bbb)) .dot是矩阵乘法行乘以列 print(numpy.dot(aaa,bbb)) 同上 6.矩阵常见操作
_基于ANSYS的有限元法网格划分浅析
文章编号:1003-0794(2005)01-0038-02 基于ANSYS的有限元法网格划分浅析 杨小兰,刘极峰,陈 旋 (南京工程学院,南京210013) 摘要:为提高有限元数值的计算精度和对复杂结构力学分析的准确性,针对不同分析类型采用了不同的网格划分方法,结合实例阐述了ANSYS有限元网格划分的方法和技巧,指出了采用ANSYS有限元软件在网格划分时应注意的技术问题。 关键词:ANSYS;有限元;网格;计算精度 中图号:O241 82;TP391 7文献标识码:A 1 引言 ANSYS有限元分析程序是著名的C AE供应商美国ANSYS公司的产品,主要用于结构、热、流体和电磁四大物理场独立或耦合分析的CAE应用,功能强大,应用广泛,是一个便于学习和使用的优秀有限元分析程序。在ANSYS得到广泛应用的同时,许多技术人员对ANSYS程序的了解和认识还不够系统全面,在工作和研究中存在许多隐患和障碍,尤为突出的是有限元网格划分技术。本文结合工程实例,就如何合理地进行网格划分作一浅析。 2 网格划分对有限元法求解的影响 有限元法的基本思想是把复杂的形体拆分为若干个形状简单的单元,利用单元节点变量对单元内部变量进行插值来实现对总体结构的分析,将连续体进行离散化即称网格划分,离散而成的有限元集合将替代原来的弹性连续体,所有的计算分析都将在这个模型上进行。因此,网格划分将关系到有限元分析的规模、速度和精度以及计算的成败。实验表明:随着网格数量的增加,计算精确度逐渐提高,计算时间增加不多;但当网格数量增加到一定程度后,再继续增加网格数量,计算精确度提高甚微,而计算时间却大大增加。在进行网格划分时,应注意网格划分的有效性和合理性。 3 网格划分的有效性和合理性 (1)根据分析数据的类型选择合理的网格划分数量 在决定网格数量时应考虑分析数据的类型。在静力分析时,如果仅仅是计算结构的变形,网格数量可以少一些。如果需要计算应力,则在精度要求相同的情况下取相对较多的网格。同样在响应计算中,计算应力响应所取的网格数应比计算位移响应多。在计算结构固有动力特性时,若仅仅是计算少数低阶模态,可以选择较少的网格。如果计算的模态阶次较高,则应选择较多的网格。在热分析中,结构内部的温度梯度不大,不需要大量的内部单元,可划分较少的网格。 (2)根据分析数据的分布特点选择合理的网格疏密度 在决定网格疏密度时应考虑计算数据的分布特点,在计算固有特性时,因为固有频率和振型主要取决于结构质量分布和刚度分布,采用均匀网格可使结构刚度矩阵和质量矩阵的元素不致相差很大,可减小数值计算误差。同样,在结构温度场计算中也趋于采用均匀的网格形式。在计算数据变化梯度较大的部位时,为了更好地反映数据变化规律,需要采用比较密集的网格,而在计算数据变化梯度较小的部位,为了减小模型规模,则应划分相对稀疏的网格,这样整个结构就表现出疏密不同的网格划分形式。 以齿轮轮齿的有限元分析模型为例,由于分析的目的是求出齿轮啮合传动过程中齿根部分的弯曲应力,因此,分析计算时并不需要对整个齿轮进行计算,可根据圣文男原理将整个区域缩小到直接参与啮合的轮齿。虽然实际上参与啮合的齿数总大于1,但考虑到真正起作用的是单齿,通常只取一个轮齿作为分析对象,这样作可以大大节省计算机内存。考虑到轮齿应力在齿根过渡圆角和靠近齿面处变化较大,网格可划分得密一些。在进行疏密不同网格划分操作时可采用ANSYS提供的网格细化工具调整网格的疏密,也可采用分块建模法设置网格疏密度。 图1所示即为采用分块建模法进行网格划分。图1(a)为内燃机中重要运动零件连杆的有限元应力分析图,由于连杆结构对称于其摆动的中间平面,其厚度方向的尺寸远小于长度方向的尺寸,且载荷沿厚度方向近似均匀分布,故可按平面应力分析处 38 煤 矿 机 械 2005年第1期
巴尔扎克
巴尔扎克 1、巴尔扎克的文学史地位 巴尔扎克是法国伟大的小说家，是19世纪批判现实主义文学的主要代表。在20年间呕心沥血写作实践中，巴尔扎克在世界文学史上构筑了一座举世无双的巍峨大厦——《人间喜剧》，而他自己则成了“文学中的拿破仑”。 马克思非常推崇巴尔扎克，认为他“对现实关系具有深刻理解”。恩格斯赞誉他的作品有着“了不起的革命辩证法”，并在《致玛·哈克奈斯》一信中对他作了精辟的论述。 2、生平与创作概况 A.全称： xx·xx·巴尔扎克 B.本姓： xx C.生卒____年__月__日： 1799.5.20— 1850.8.18 D.出生地： xx E.家庭： 中产阶级之家 F.教育：1816年结束中学学业 G.主要经历：
1819-1829年，开始写作小说； 1825年起出版图书，开办印刷厂，铸造铅字，以欠债6万法郎告终； 1828-1850年，全力创作《人间喜剧》。 H.主要成就： 包括90余部长篇小说、中篇小说、短篇小说的文学巨著《人间喜剧》。 3、巴尔扎克的创作道路 1819-1829年，探索阶段；1819年，立志当作家。1820年，写作悲剧《克伦威尔》失败，开始创作神怪小说，也未获成功。此后至1828年前，屡屡经商失败，债台高筑。1828年夏起重走文学道路。1929年以真名发表历史小说《朱安党人》，初获成功，在文坛站稳脚跟。 1829-1845年，黄金时代；巴尔扎克怀着做“文学上的拿破仑”的雄心壮志，孜孜不倦地创作，建构着《人间喜剧》这座艺术大厦，接连发表了许多杰作，如《高布赛克》 （1830）、《驴皮记》 （1831）、《xx·xx》 （1833）、《xx》 （1834）、《无神论者做弥撒》 （1836）、《xx银行》 （1837）、《幻灭》（1837-1843）和《农民》 （1845）等。 1846-1850年，晚期。1848年前，巴尔扎克陆续完成了《贝姨》
题库深度学习面试题型介绍及解析--第7期
1.简述激活函数的作用 使用激活函数的目的是为了向网络中加入非线性因素；加强网络的表示能力，解决线性模型无法解决的问题 2.那为什么要使用非线性激活函数？ 为什么加入非线性因素能够加强网络的表示能力？——神经网络的万能近似定理 ?神经网络的万能近似定理认为主要神经网络具有至少一个非线性隐藏层，那么只要给予网络足够数量的隐藏单元，它就可以以任意的精度来近似任何从一个有限维空间到另一个有限维空间的函数。 ?如果不使用非线性激活函数，那么每一层输出都是上层输入的线性组合；此时无论网络有多少层，其整体也将是线性的，这会导致失去万能近似的性质 ?但仅部分层是纯线性是可以接受的，这有助于减少网络中的参数。3.如何解决训练样本少的问题？ 1.利用预训练模型进行迁移微调（fine-tuning），预训练模型通常在特征上拥有很好的语义表达。此时，只需将模型在小数据集上进行微调就能取得不错的效果。CV 有 ImageNet，NLP 有 BERT 等。 2.数据集进行下采样操作，使得符合数据同分布。
3.数据集增强、正则或者半监督学习等方式来解决小样本数据集的训练问题。 4.如何提升模型的稳定性？ 1.正则化（L2, L1, dropout）：模型方差大，很可能来自于过拟合。正则化能有效的降低模型的复杂度，增加对更多分布的适应性。 2.前停止训练：提前停止是指模型在验证集上取得不错的性能时停止训练。这种方式本质和正则化是一个道理，能减少方差的同时增加的偏差。目的为了平衡训练集和未知数据之间在模型的表现差异。 3.扩充训练集：正则化通过控制模型复杂度，来增加更多样本的适应性。 4.特征选择：过高的特征维度会使模型过拟合，减少特征维度和正则一样可能会处理好方差问题，但是同时会增大偏差。 5.你有哪些改善模型的思路？ 1.数据角度 增强数据集。无论是有监督还是无监督学习，数据永远是最重要的驱动力。更多的类型数据对良好的模型能带来更好的稳定性和对未知数据的可预见性。对模型来说，“看到过的总比没看到的更具有判别的信心”。 2.模型角度
VFP常用函数大全整理
VFP常用函数大全整理 一.字符及字符串处理函数:字符及字符串处理函数的处理对象均为字符型数据,但其返回值类型各异. 1.取子串函数: 格式:substr(c,n1,n2) 功能:取字符串C第n1个字符起的n2个字符.返回值类型是字符型. 例:取姓名字符串中的姓. store \"王小风\" to xm ?substr(xm,1,2) 结果为:王 2.删除空格函数:以下3个函数可以删除字符串中的多余空格,3个函数的返回值均为字符型. trim(字符串):删除字符串的尾部空格 alltrim(字符串):删除字符串的前后空格 ltrim(字符串):删除字符串的前面的空格 例:去掉第一个字符串的尾空格后与第二个字符串连接 store \"abcd \" to x store \"efg\" to y ?trim(x)+y abcdefg 3.空格函数: 格式:space(n) 说明:该函数的功能是产生指定个数的空格字符串(n用于指定空格个数). 例:定义一个变量dh,其初值为8个空格 store space(8) to dh 4.取左子串函数: 格式:left(c,n) 功能:取字符串C左边n个字符. 5.取右子串函数: 格式:right(c,n) 功能:取字符串c右边的n个字符 例:a=\"我是中国人\" ?right(a,4) 国人 ?left(a,2) 我 6.empty(c):用于测试字符串C是否为空格. 7.求子串位置函数: 格式:At(字符串1,字符串2) 功能:返回字符串1在字符串2的位置 例:?At(\"教授\",\"副教授\") 2
8.大小写转换函数: 格式: lower(字符串) upper(字符串) 功能:lower()将字符串中的字母一律变小写;upper()将字符串中的字母一律变大写 例: bl=\"FoxBASE\" ?lower(bl)+space(2)+upper(bl) foxbase FOXBASE 9.求字符串长度函数: 格式:len(字符串) 功能:求指定字符串的长度 例:a=\"中国人\" ?len(a) 6 二.数学运算函数: 1.取整函数: 格式:int(数值) 功能:取指定数值的整数部分. 例:取整并显示结果 ?int(25.69) 25 2.四舍五入函数: 格式:round(数值表达式,小数位数) 功能:根据给出的四舍五入小数位数,对数值表达式的计算结果做四舍五入处理 例:对下面给出的数四舍五入并显示其结果 ?round(3.14159,4),round(2048.9962,0),round(2048.9962,-3) 3.1416 2049 2000 3.求平方根函数: 格式:sqrt(数值) 功能:求指定数值的算术平方根 例:?sqrt(100) 10 4.最大值、最小值函数: 格式： Max(数值表达式1，数值表达式2） Min(数值表达式1，数值表达式2） 功能：返回两个数值表达式中的最大值和最小值 例：
CATIA有限元高级划分网格教程
CATIA有限元高级网格划分教程 盛选禹李明志 1.1进入高级网格划分工作台 （1）打开例题中的文件Sample01.CATPart。 （2）点击主菜单中的【开始】→【分析与模拟】→【Advanced Meshing Tools】(高级网格划分工具），就进入【Advanced Meshing Tools】（高级网格划分工具）工作台，如图1－1所示。进入工作台后，生成一个新的分析文件，并且显示一个【New Analysis Case】（新分析算题）对话框，如图1－2所示。 图1－1【开始】→【分析与模拟】→【Advanced Meshing Tools】(高级网格划分工具）（3）在【New Analysis Case】（新分析算题）对话框内选择【Static Analysis】（静力分析）选项。如果以后打开该对话框的时候均希望是计算静力分析，可以把对话框内的【Keep as default starting analysis case】（在开始时保持为默认选项）勾选。这样，下次进入本工作台时，将自动选择静力分析。 （4）点击【新分析算题】对话框内的【确定】按钮，关闭对话框。 1.2定义曲面网格划分参数 本节说明如何定义一个曲面零件的网格类型和全局参数。 （1）点击【Meshing Method】(网格划分方法)工具栏内的【高级曲面划分】按钮
，如图1－3所示。需要在【Meshing Method】(网格划分方法)工具栏内点击中间按钮的下拉箭头才能够显示出【高级曲 面划分】按钮。 图1－2【New Analysis Case】（新分析算题）对话框图1－3【高级曲面划分】按钮
人工智能实践：Tensorflow笔记 北京大学 7 第七讲卷积网络基础 (7.3.1) 助教的Tenso
Tensorflow笔记：第七讲 卷积神经网络 本节目标：学会使用CNN实现对手写数字的识别。 7.1 √全连接NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。 参数个数：∑（前层×后层+后层） 一张分辨率仅仅是28x28的黑白图像，就有近40万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 √在实际应用中，会先对原始图像进行特征提取，把提取到的特征喂给全连接网络，再让全连接网络计算出分类评估值。
例：先将此图进行多次特征提取，再把提取后的计算机可读特征喂给全连接网络。 √卷积Convolutional 卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。 例：上面是5x5x1的灰度图片，1表示单通道，5x5表示分辨率，共有5行5列个灰度值。若用一个3x3x1的卷积核对此5x5x1的灰度图片进行卷积，偏置项
b=1，则求卷积的计算是：(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1（注意不要忘记加偏置1）。 输出图片边长=（输入图片边长–卷积核长+1）/步长，此图为：（5 – 3 + 1）/ 1 = 3，输出图片是3x3的分辨率，用了1个卷积核，输出深度是1，最后输出的是3x3x1的图片。 √全零填充Padding 有时会在输入图片周围进行全零填充，这样可以保证输出图片的尺寸和输入图片一致。 例：在前面5x5x1的图片周围进行全零填充，可使输出图片仍保持5x5x1的维度。这个全零填充的过程叫做padding。 输出数据体的尺寸=(W?F+2P)/S+1 W：输入数据体尺寸，F：卷积层中神经元感知域，S：步长，P：零填充的数量。 例：输入是7×7，滤波器是3×3，步长为1，填充为0，那么就能得到一个5×5的输出。如果步长为2，输出就是3×3。 如果输入量是32x32x3，核是5x5x3，不用全零填充，输出是（32-5+1）/1=28，如果要让输出量保持在32x32x3，可以对该层加一个大小为2的零填充。可以根据需求计算出需要填充几层零。32=（32-5+2P）/1 +1，计算出P=2，即需填充2
常用函数 类参考
全局函数1、common.func.php 公用函数 获得当前的脚本网址 function GetCurUrl() 返回格林威治标准时间 function MyDate($format='Y-m-d H:i:s',$timest=0) 把全角数字转为半角 function GetAlabNum($fnum) 把含HTML的内容转为纯text function Html2Text($str,$r=0) 把文本转HTML function Text2Html($txt) 输出Ajax头 function AjaxHead() 中文截取2，单字节截取模式 function cn_substr($str,$slen,$startdd=0) 把标准时间转为Unix时间戳 function GetMkTime($dtime) 获得一个0000-00-00 00:00:00 标准格式的时间 function GetDateTimeMk($mktime) 获得一个0000-00-00 标准格式的日期 function GetDateMk($mktime) 获得用户IP function GetIP() 获取拼音以gbk编码为准 function GetPinyin($str,$ishead=0,$isclose=1)
dedecms通用消息提示框 function ShowMsg($msg,$gourl,$onlymsg=0,$limittime=0) 保存一个cookie function PutCookie($key,$value,$kptime=0,$pa="/") 删除一个cookie function DropCookie($key) 获取cookie function GetCookie($key) 获取验证码 function GetCkVdValue() 过滤前台用户输入的文本内容 // $rptype = 0 表示仅替换html标记 // $rptype = 1 表示替换html标记同时去除连续空白字符// $rptype = 2 表示替换html标记同时去除所有空白字符// $rptype = -1 表示仅替换html危险的标记 function HtmlReplace($str,$rptype=0) 获得某文档的所有tag function GetTags($aid) 过滤用于搜索的字符串 function FilterSearch($keyword) 处理禁用HTML但允许换行的内容 function TrimMsg($msg) 获取单篇文档信息 function GetOneArchive($aid)
有限元网格划分
有限元网格划分 摘要:总结近十年有限元网格划分技术发展状况。首先,研究和分析有限元网格划分的基本原则；其次,对当前典型网格划分方法进行科学地分类,结合实例,系统地分析各种网格划分方法的机理、特点及其适用范围,如映射法、基于栅格法、节点连元法、拓扑分解法、几何分解法和扫描法等；再次,阐述当前网格划分的研究热点,综述六面体网格和曲面网格划分技术；最后,展望有限元网格划分的发展趋势。 关键词:有限元网格划分；映射法；节点连元法;拓扑分解法；几何分解法；扫描法；六面体网格 1 引言 有限元网格划分是进行有限元数值模拟分析至关重要的一步，它直接影响着后续数值计算分析结果的精确性。网格划分涉及单元的形状及其拓扑类型、单元类型、网格生成器的选择、网格的密度、单元的编号以及几何体素。在有限元数值求解中，单元的等效节点力、刚度矩阵、质量矩阵等均用数值积分生成，连续体单元以及壳、板、梁单元的面内均采用高斯（Gauss）积分，而壳、板、梁单元的厚度方向采用辛普生（Simpson）积分。 2 有限元网格划分的基本原则 有限元方法的基本思想是将结构离散化,即对连续体进行离散化,利用简化几何单元来近似逼近连续体,然后根据变形协调条件综合求解。所以有限元网格的划分一方面要考虑对各物体几何形状的准确描述,另一方面也要考虑变形梯度的准确描述。为正确、合理地建立有限元模型,这里介绍划分网格时应考虑的一些基本原则。 2.1 网格数量 网格数量直接影响计算精度和计算时耗,网格数量增加会提高计
算精度,但同时计算时耗也会增加。当网格数量较少时增加网格，计算精度可明显提高,但计算时耗不会有明显增加;当网格数量增加到一定程度后,再继续增加网格时精度提高就很小,而计算时耗却大幅度增加。所以在确定网格数量时应权衡这两个因素综合考虑。 2.2 网格密度 为了适应应力等计算数据的分布特点,在结构不同部位需要采用大小不同的网格。在孔的附近有集中应力,因此网格需要加密;周边应力梯度相对较小,网格划分较稀。由此反映了疏密不同的网格划分原则:在计算数据变化梯度较大的部位,为了较好地反映数据变化规律,需要采用比较密集的网格;而在计算数据变化梯度较小的部位,为减小模型规模,网格则应相对稀疏。 2.3 单元阶次 单元阶次与有限元的计算精度有着密切的关联,单元一般具有线性、二次和三次等形式,其中二次和三次形式的单元称为高阶单元。高阶单元的曲线或曲面边界能够更好地逼近结构的曲线和曲面边界,且高次插值函数可更高精度地逼近复杂场函数,所以增加单元阶次可提高计算精度。但增加单元阶次的同时网格的节点数也会随之增加,在网格数量相同的情况下由高阶单元组成的模型规模相对较大,因此在使用时应权衡考虑计算精度和时耗。 2.4 单元形状 网格单元形状的好坏对计算精度有着很大的影响,单元形状太差的网格甚至会中止计算。单元形状评价一般有以下几个指标: (1)单元的边长比、面积比或体积比以正三角形、正四面体、正六面体为参考基准。 (2)扭曲度:单元面内的扭转和面外的翘曲程度。 (3)节点编号:节点编号对于求解过程中总刚矩阵的带宽和波前因数有较大的影响,从而影响计算时耗和存储容量的大小 2.5 单元协调性 单元协调是指单元上的力和力矩能够通过节点传递给相邻单元。为保证单元协调,必须满足的条件是: (1)一个单元的节点必须同时也是相邻点,而不应是内点或边界
人工智能实践：Tensorflow笔记 北京大学 4 第四讲神经网络优化 (4.6.1) 助教的Tenso
Tensorflow笔记：第四讲 神经网络优化 4.1 √神经元模型：用数学公式表示为：f(∑i x i w i+b)，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 √激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ①激活函数relu: 在Tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 r elu()数学表达式 relu()数学图形 ②激活函数sigmoid：在Tensorflow中，用tf.nn.sigmoid()表示 sigmoid ()数学表达式 sigmoid()数学图形 ③激活函数tanh：在Tensorflow中，用tf.nn.tanh()表示 tanh()数学表达式 tanh()数学图形 √神经网络的复杂度：可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示 √神经网路的层数：一般不计入输入层，层数 = n个隐藏层 + 1个输出层
√神经网路待优化的参数：神经网络中所有参数w 的个数 + 所有参数b 的个数 例如： 输入层 隐藏层 输出层 在该神经网络中，包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出层，该神经网络的层数为2层。 在该神经网络中，参数的个数是所有参数w 的个数加上所有参数b 的总数，第一层参数用三行四列的二阶张量表示（即12个线上的权重w ）再加上4个偏置b ；第二层参数是四行两列的二阶张量（）即8个线上的权重w ）再加上2个偏置b 。总参数 = 3*4+4 + 4*2+2 = 26。 √损失函数（loss ）：用来表示预测值（y ）与已知答案（y_）的差距。在训练神经网络时，通过不断改变神经网络中所有参数，使损失函数不断减小，从而训练出更高准确率的神经网络模型。 √常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。 √均方误差mse ：n 个样本的预测值y 与已知答案y_之差的平方和，再求平均值。 MSE(y_, y) = ?i=1n (y?y_) 2n 在Tensorflow 中用loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) 例如： 预测酸奶日销量y ，x1和x2是影响日销量的两个因素。 应提前采集的数据有：一段时间内，每日的x1因素、x2因素和销量y_。采集的数据尽量多。 在本例中用销量预测产量，最优的产量应该等于销量。由于目前没有数据集，所以拟造了一套数据集。利用Tensorflow 中函数随机生成 x1、 x2，制造标准答案y_ = x1 + x2，为了更真实，求和后还加了正负0.05的随机噪声。 我们把这套自制的数据集喂入神经网络，构建一个一层的神经网络，拟合预测酸奶日销量的函数。
有限元网格划分和收敛性
一、基本有限元网格概念 1．单元概述?几何体划分网格之前需要确定单元类型.单元类型的选择应该根据分析类型、形状特征、计算数据特点、精度要求和计算的硬件条件等因素综合考虑。为适应特殊的分析对象和边界条件,一些问题需要采用多种单元进行组合建模。? 2.单元分类选择单元首先需要明确单元的类型，在结构有限元分析中主要有以下一些单元类型：平面应力单元、平面应变单元、轴对称实体单元、空间实体单元、板单元、壳单元、轴对称壳单元、杆单元、梁单元、弹簧单元、间隙单元、质量单元、摩擦单元、刚体单元和约束单元等。根据不同的分类方法,上述单元可以分成以下不同的形式。?3。按照维度进行单元分类 根据单元的维数特征，单元可以分为一维单元、二维单元和三维单元。?一维单元的网格为一条直线或者曲线。直线表示由两个节点确定的线性单元。曲线代表由两个以上的节点确定的高次单元,或者由具有确定形状的线性单元。杆单元、梁单元和轴对称壳单元属于一维单元,如图1~图3所示。 ?二维单元的网 格是一个平面或者曲面，它没有厚度方向的尺寸.这类单元包括平面单元、轴对称实体单元、板单元、壳单元和复合材料壳单元等,如图4所示。二维单元的形状通常具有三角形和四边形两种，在使用自动网格剖分时,这类单元要求的几何形状是表面模型或者实体模型的边界面。采用薄壳单元通常具有相当好的计算效率。
??三维单元的网格具有空间三个方向的尺寸，其形状具有四面体、五面体和六面体,这类单元包括空间实体单元和厚壳单元，如图5所示．在自动网格划分时，它要求的是几何模型是实体模型(厚壳单元是曲面也可以）。 ? 4.按照插值函数进行单元分类 根据单元插值函数多项式的最高阶数多少，单元可以分为线性单元、二次单元、三次单元和更高次的单元。 线性单元具有线性形式的插值函数,其网格通常只具有角节点而无边节点，网格边界为直线或者平面.这类单元的优点是节点数量少，在精度要求不高或者结果数据梯度不太大的情况下，采用线性单元可以得到较小的模型规模.但是由于单元位移函数是线性的，单元内的位移呈线性变化,而应力是常数,因此会造成单元间的应力不连续,单元边界上存在着应力突变，如图6所示。
巴尔扎克作品经典语录大全100句
巴尔扎克作品经典语录大全100句 1、男子的才对于德而言，就和美貌之于女子差不多：能给人以希望。——巴尔扎克《莫黛斯特·米尼翁婚约》 2、苦难好比一道神奇的符箓，能加强我们的天性，使猜忌与凶恶的人愈加猜忌愈加凶恶，慈悲的人愈加慈悲。——巴尔扎克《夏倍上校》 3、真正的考验是在痛苦和幸福上。当两个人通过了这两种人生的考验，在这过程中每人的优缺点都暴露无遗，也观察了彼此的性格时，他们就可以手携手一直走到坟墓了。——巴尔扎克《莫黛斯特·米尼翁婚约》 4、在爱情方面，别有用心的虚假总比真面目可爱，就因为此，才有许多男人肯在一般手段高明的女骗子身上挥金如土。——巴尔扎克 5、人类所有的力量，只是耐心加上时间的混合。所谓强者是既有意志，又能等待时机。守财奴的生活，便是不断的运用这种力量为自我效劳。他只依赖两种情感：自尊心与利益。但利益既是自尊心的实际表现并且是真正优越的凭据，所以自尊心与利益是一物的两面，都从自私自利来的。这种人物涉及所有的情感，可以说集情感之大成，而我们个个人都跟他们一脉相通。哪有什么全无欲望的人？而没有金钱，哪个欲望够满足？——巴尔扎克《欧叶妮·葛朗台》 6、精神生活与肉体生活一样，有呼也有吸：灵魂吸收另一颗灵魂的感情来充实自己，然后以更丰富的感情送回给人家。人与人之间要没有这点美妙的关系，心就没有了生机：它缺少空气，它会受难，枯萎。——巴尔扎克《欧叶妮·葛朗台》 7、逆境不就是命运的试金石吗? ——巴尔扎克《高
老头》8、"L'amour n'est pas seulement un sentiment, il est aussi un art. 爱不光是一种感情，也是一门艺术。- Honoréde Balzac 巴尔扎克-——巴尔扎克《网络名言集》"9、感情等于才分。感受是了解的对手，正如行动是思维的抗衡。一个有天才的朋友可以通过友情、领会，和他并驾齐驱。一个常人有感情作基础，就可以比倒最伟大的艺术家。这说明女人为什么爱着一些“蠢才”。——巴尔扎克10、到处是真苦难，假欢喜。——巴尔扎克《高老头》11、哪里有穷困，哪里就有苦难。苦难，穷困，蓄势极猛，苦了，穷了，斯滥矣，大权在握，就会滥用，其理自同。——巴尔扎克《乡村医生》12、做点好事，待人要仁慈、宽厚；总之，用你的谦虚来避免厄运吧。——巴尔扎克13、苦难对于人生是一块垫脚石……对于能干的人是一笔财富，对于弱者是个万丈深渊。——巴尔扎克14、目的高尚，会使所做的事情都同样高尚。——巴尔扎克15、实笃一清如水的生活，诚实不欺的性格，不论身处哪个阶级，就算心术最坏的人，也会对之肃然起敬。——巴尔扎克16、长命也许不够好，美好的生命却够长。——巴尔扎克17、人们有多少需求，就能创造多少财富。——巴尔扎克18、艺术就是用最小的面积，惊人地集中最大量思想。——巴尔扎克19、他不断地处于与人奋斗、与天地奋斗之中，没有功夫去尽情卖弄。只有花花公子才会大肆卖弄，迫不及待地将转瞬即逝的一季庄稼收割下来，那种自尊与不管是什么东西，凡从它手下经过就要抽税的海关相差无几。——巴尔扎克20、年轻时费过力气学到的东西，即使是无聊对我们也有用。——巴尔扎克21、拐弯抹角的路成不了