《ANSYS 14.0超级学习手册》一第1章 绪 论

第1章 绪 论

ANSYS 14.0超级学习手册
有限元法(FEA,Finite Element Analysis)的基本概念是用较简单的问题代替复杂问题后再求解。它将求解域看成是由许多称为有限元的小的互连子域组成,对每一单元假定一个合适的(较简单的)近似解,然后推导求解这个域总的满足条件(如结构的平衡条件),从而得到问题的解。这个解不是准确解,而是近似解,因为实际问题被较简单的问题所代替。由于大多数实际问题难以得到准确解,而有限元不仅计算精度高,而且能适应各种复杂形状,因而成为行之有效的工程分析手段。

学习目标

  • 了解有限元法的历史
  • 了解有限元法的分析思想
  • 初步了解ANSYS 14.0
  • 学习一个入门示例,体会有限元分析的基本思路
时间: 2024-09-28 17:29:52

《ANSYS 14.0超级学习手册》一第1章 绪 论的相关文章

《计算机视觉:模型、学习和推理》——第2章 概率概述 2.1 随机变量

第2章 概率概述 本章简要回顾概率论.这些知识相对简单而且彼此独立.然而,它们结合在一起构成了一种描述不确定性的强大语言. 2.1 随机变量 随机变量x表示一个不确定的数量.该变量可以表示一个实验的结果(例如,抛硬币)或波动特性的真实量度(例如,测量温度).如果我们观察几个实例{xi}Ii=1,它可能在每一个场合取不同的值.然而,一些值可能比其他值更容易出现.这种信息是由随机变量的概率分布Pr(x)决定的.随机变量可以是离散的或连续的.离散变量从一组预先确定的集合中取值.这组值可能是有序的(掷骰

《计算机视觉:模型、学习和推理》——第3章 常用概率分布

第3章 常用概率分布 第2章介绍了概率运算的抽象规则.为了使用这些规则,还需要定义若干概率分布.概率分布Pr(x)的选择取决于建模数据x的定义域(见表3-1). 概率分布对视觉数据的建模显然是有用的,例如分类分布和正态分布.然而,其他分布往往并非如此,例如,狄利克雷分布存在总和为1的K个正数,视觉数据通常不采用这种形式.解释如下:当拟合数据的概率模型时,需要知道拟合的不确定性.该不确定性用拟合模型参数的概率分布来表示.因此对用于建模的每种分布,另有一个与参数联系的概率分布表(见表3-2).例如,

《计算机视觉:模型、学习和推理》一导读

前言 目前,已有很多关于计算机视觉的书籍,那么还有必要再写另外一本吗?下面解释撰写本书的原因. 计算机视觉是一门工程学科,机器在现实世界中捕获的视觉信息可以激发我们的积极性.因此,我们通过使用计算机视觉解决现实问题来对我们的知识进行分类.例如,大多数视觉教科书都包含目标识别和立体视觉内容.我们的学术研讨会也是用同样的模式进行组织的.本书对这一传统方式提出了质疑:这真的是我们组织自己知识的正确方法吗? 对于目标识别问题,目前已提出多种算法解决这一问题(例如子空间模型.boosting模型.语义包模

《计算机视觉:模型、学习和推理》——导读

**前言**目前,已有很多关于计算机视觉的书籍,那么还有必要再写另外一本吗?下面解释撰写本书的原因.计算机视觉是一门工程学科,机器在现实世界中捕获的视觉信息可以激发我们的积极性.因此,我们通过使用计算机视觉解决现实问题来对我们的知识进行分类.例如,大多数视觉教科书都包含目标识别和立体视觉内容.我们的学术研讨会也是用同样的模式进行组织的.本书对这一传统方式提出了质疑:这真的是我们组织自己知识的正确方法吗?对于目标识别问题,目前已提出多种算法解决这一问题(例如子空间模型.boosting模型.语义包

《计算机视觉:模型、学习和推理》一第1章 绪  论

第1章 绪 论 机器视觉旨在从图像中提取有用的信息,这已经被证实是一个极具挑战性的任务.在过去的四十年里,成千上万个聪慧和创造性的大脑致力于这一任务.尽管如此,我们还远远没有能够建立一个通用的"视觉机器".该问题的部分原因是可视数据复杂性所导致的.考虑图1-1中的图像.场景中有数百个物体.这些物体几乎都没有呈现出"特定"的姿态.几乎所有的物体都被部分遮挡.对于一个机器视觉算法,很难确定某个物体的结束和另一个物体开始的地方.譬如,背景中的天空和白色建筑物之间的边界上,

《树莓派开发实战(第2版)》——2.2 创建模型和运行推理:重回Hello World

2.2 创建模型和运行推理:重回Hello World 您已经概要了解了Figaro概念,接下来看看它们是如何融合在一起的.您将回顾第1章的Hello World示例,特别注意图2-2中的所有概念是如何出现在这个例子中的.您将关注如何从原子和复合元素中构建模型,观测证据,提出查询,运行推理算法,得到答案. 本章的代码可以两种方式运行.一种是使用Scala控制台,逐行输入语句并获得即时响应.为此,进入本书项目根目录PracticalProbProg/examples并输入sbt console,将

强化学习之 免模型学习(model-free based learning)

  强化学习之 免模型学习(model-free based learning) ------ 蒙特卡罗强化学习 与 时序查分学习   ------ 部分节选自周志华老师的教材<机器学习> 由于现实世界当中,很难获得环境的转移概率,奖赏函数等等,甚至很难知道有多少个状态.倘若学习算法是不依赖于环境建模,则称为"免模型学习(model-free learning)",这比有模型学习要难得多.   1. 蒙特卡罗强化学习: 在免模型学习的情况下,策略迭代算法会遇到几个问题: 首

《MATLAB R2012a超级学习手册》一第2章 MATLAB基础知识

第2章 MATLAB基础知识 MATLAB R2012a超级学习手册本章的知识是MATLAB编程的基础,熟练掌握了本章知识有利于学习后面的章节.本章介绍了MATLAB的一些基础知识,包括数据类型.矩阵操作.运算符和字符串处理函数. 希望读者在学习本章以后能够了解MATLAB的基本的运算符的使用及不同数据类型之间的差异,在编写程序及阅读代码的时候,能够快速理解变量的基本数据类型,以至于选择适合具体情况下的数据类型及字符串的操作. 本章的学习目标如下. (1)熟悉MATLAB的数据类型. (2)熟练

《计算机视觉:模型、学习和推理》一1.1 本书结构

1.1 本书结构 本书分为六部分,如图1-2所示. 本书的第一部分涵盖概率方面的背景知识.全书中所有的模型都是用概率的术语表示,概率是计算机视觉应用中一门很有用的语言.具有扎实工程数学背景的读者或许对这部分知识比较熟悉,但仍需要浏览这些章节以确保掌握相关的符号.那些尚不具备该背景的读者应该仔细阅读这些章节.这些知识相对比较简单,但它们是本书其余部分的基础.在正式提到计算机视觉知识前被迫阅读三十多页的数学虽然令人沮丧,但请相信我,这些基础知识将为后续的学习提供坚实的基础. 图1-2 章节依赖关系.