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滚动轴承动力学模型代码复现及三维模型SolidWorks文件分享

建议把求解器的max_step参数设为角接触周期的1/5,否则可能在高速工况下错过重要的接触事件。就像用慢镜头观察蜂鸟振翅,合适的步长才能捕捉动力学的微妙韵律。打开SolidWorks轴承模型时,金属滚珠与保持架的精密配合让人想起小时候拆解机械闹钟的经历。这段代码藏着三个魔鬼细节:赫兹接触的非线性指数、离心力导致的时变刚度,以及滚珠自转带来的陀螺效应。#指定了某篇paper复现,具体都如图打包在文

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#flume
锂电池荷电状态(SOC)估计:扩展卡尔曼滤波(EKF)实验、参数辨识与无迹卡尔曼滤波(UKF)...

入门SOC估计,二阶RC+全局参数辨识+离线EKF/UKF完全够用,实车测试的话再考虑加自适应参数和温度补偿。参数辨识一定要用自己实验室/自己手头电池的数据!不同批次的软包三元锂参数差得还挺多的,公开数据只能当初始猜测值。如果模型不算特别复杂,雅可比矩阵好推,用EKF就行,实时性比UKF稍微好一点点(因为UKF要算2n+1个sigma点);如果模型复杂,雅可比矩阵不好推,或者是磷酸铁锂这种OCV-

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#tekton
精选】晶体塑性有限元学习资料:涵盖基础理论、模拟方法、常用软件教程与典型应用案例,助力研究生、...

别小看这三个数,我第一次学的时候把欧拉角顺序搞反了(ABAQUS默认ZXZ,我写成了XYZ),结果模拟出来的[001]取向铜,拉伸屈服强度跟[111]的一模一样,查了半天才发现是取向转错了方向——晶体塑性里,取向就是“性格”,性格错了,行为当然不对。最后说句掏心窝子的:晶体塑性的乐趣在于你能看到微观变形机制怎么影响宏观性能——同样是铜,[001]取向和[111]取向的屈服强度差好几倍,模拟曲线一眼

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#动态规划
基于RRT与人工势场混合算法的路径规划程序

人工势场倒是思路挺直观,给目标加吸引力,给障碍物加斥力,看着就能把车往终点拽,但最大的坑就是容易陷局部极小——比如俩障碍物中间刚好卡个点,吸引力和斥力刚好抵消,车就原地不动了,或者目标离障碍物太近,斥力把车推得老远,根本到不了终点。还有那个sample_bias参数,一开始设成0的话,跑出来的路径太直了,但遇到复杂一点的障碍物就容易陷进去,调到0.1左右刚好,既有势场引导的顺路径,又有RRT的随机

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#mariadb
程序:滚动轴承载荷分布静力学解析解,用于与动力学模型对比验证

轴承载荷分布的静力学解算是动力学模型验证的基石。用于与轴承动力学模型(动力学模型包括有限元模型和自建代码动力学模型)的载荷分布进行对比,以验证动力学模型的有效性。用于与轴承动力学模型(动力学模型包括有限元模型和自建代码动力学模型)的载荷分布进行对比,以验证动力学模型的有效性。本人自己手写的代码,参考的滚动轴承设计原理这本书,可以对着书和代码自行推导,代码注释详细有,有的注释到多少页码。本人自己手写

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#密码学
自己搭建的8自由度爆胎动力学模型:Douff轮胎模型、Simulink建模、Unitire轮胎...

实测某篇EI论文给的2.0m在80km/h时完全崩盘,后来拿实车数据反推,发现得用动态更新的松弛长度模型才能hold住急转向工况。自己搭的爆胎动力学建模,dougff轮胎模型,simulink建模,unitire轮胎模型,与carsim联合仿真,8自由度,左前轮,右前轮爆胎模型,完全按照论文上搭的,有参考文献。自己搭的爆胎动力学建模,dougff轮胎模型,simulink建模,unitire轮胎模

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#opentsdb
Maxwell空心杯电机仿真模型代码功能说明

本文档基于Ansoft Electronics Desktop(2022版本)的AEDT格式文件(cupcoil.aedt),对空心杯电机仿真模型的核心功能、结构设计及技术参数进行深度解析。该文件是空心杯电机设计与仿真流程中的关键模型文件,集成了几何建模、物理场设置、材料配置等核心模块,为电机磁场分析、性能优化提供数字化基础,适用于电机设计工程师、仿真工程师及相关技术人员理解模型构建逻辑与仿真原理

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#objective-c
探索Green–Ampt入渗模型与Richards非饱和渗流

Green-Ampt入渗模型是最经典的降雨入渗模型之一。我们使用COMSOL这个强大的数值模拟软件,以Lima试验为基础来分析其入渗率变化、最大入渗能力变化以及土壤不同深度的压力水头变化。Green–Ampt入渗模型与Richards非饱和渗流,适用于各类型的均质土体入渗,包括且不限于边坡降雨入渗等[1]模型简介:使用数值模拟软件COMSOL,以Lima试验分析使用Green-Ampt入渗模型的入

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#leetcode
三篇文献复现:综合多组学与机器学习在泌尿系统癌症中的应用与预测能力研究

复现完最大的感受:生物数据的预处理占了80%的工作量,模型跑起来反而像是开盲盒。不过看到自己跑的生存曲线和原文高度一致时,那种成就感堪比在WGCNA的模块里找到了黄金基因。[3]APOBEC介导的突变是膀胱癌患者预后和免疫治疗的有利预测因子:来自泛癌分析和多个数据库的证据(一区10+纯生信)PMID:35673559。[3]APOBEC介导的突变是膀胱癌患者预后和免疫治疗的有利预测因子:来自泛癌分

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#web安全
轴承故障诊断:当小波变换遇上深度学习

基于WSST-CNN-LSSVM的轴承、变压器、电机故障诊断,Matlab实现故障诊断流程为:1)同步压缩小波变换(WSST)将原始的振动信号转化为时频图;2)将时频图像输入二维卷积神经网络(CNN)进行自适应故障特征提取;3)取全连接层结果作为最小二乘支持向量机的输入,完成多级分类任务;4)利用T-SNE实现样本分布可视化。设备故障诊断这事儿,就像给机器做体检。最近我在Matlab里折腾出一套组

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#redis
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