有限元matlab程序源代码使用Python进行结构可靠性分析
日期：
2018年2月
作者：
于尔根·哈克尔（JürgenHackl）
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版权：
该文档已放置在公共领域。
执照：
PyRe是根据GNU通用公共许可证发行的。
版本：
5.0.3
笔记
如果您有任何问题，发现代码中的错误或有功能要求注释或问题，请随时发送邮件至。
目的
PyRe（Python可靠性）是用于结构可靠性分析的python模块。
它的灵活性和可扩展性使其适用于大量问题。
除核心可靠性分析功能外，PyRe还包括汇总输出的方法。
笔记
目前，支持一阶可靠性方法，并且支持粗蒙特卡洛模拟和重要性抽样！
希望不久后将采用二阶可靠性方法和一些不同的灵敏度分析：）
安装
PyRe是纯python代码。
它没有特定于平台的依赖关系，因此应该在所有平台上都可以工作。
它建立在numpy和scipy之上。
可以通过键入以下命令来安装最新版本的pyre：
$
pip
install
git+git://github.com/hackl/pyre.git
历史
FERUM（使用Matlab进行有限元可靠性）项
2021-09-22 08:32:05
263KB
1
为了解决传统Monte Carlo方法在计算土木工程可靠度时存在计算量过大的问题,引入AK-MCS方法进行可靠度计算。虽然这种方法通过主动学习可以在保证精度的前提下提高计算效率,但方法中初始样本点的数量差异可能对失效概率的评估精度和功能函数调用次数具有一定的影响。为研究这种影响,采用拉丁抽样法抽取不同数量初始样本,通过两个算例进行对比和分析,计算结果表明,初始样本数量不同会造成主动学习的次数不同,初始样本点越少需要的主动学习次数较多,当初始样本数量是随机变量的5倍时,可靠度计算精度达到传统Monte Carlo方法结果。
2021-09-22 05:22:44
991KB
1
华中科技大学 计算机网络实验 基于QT的socket通讯程序，实现文件可靠传输，支持点对点在线聊天和离线消息缓存，支持多人在线聊天。
2021-09-21 20:57:37
3.27MB
1
本文旨在通过探索补丁中的强度顺序信息来构建鲁棒的特征描述符。 为此， 提出了局部强度阶模式（LIOP）和整体强度阶模式（OIOP），以有效地编码不同方面的每个像素的强度阶信息。 具体而言，LIOP通过使用像素周围所有相邻采样点之间的强度关系来捕获本地序数信息，而OIOP利用这些采样点的粗略量化的总体强度顺序。 然后将这两种模式分别汇总到不同的有序分箱中，从而产生两种特征描述符。 此外，由于这两种描述符可以编码互补序数信息，因此将它们组合在一起即可获得具有判别力的紧凑型MIOP（混合强度顺序模式）描述符。 所有这些描述符都是根据强度的相对关系以旋转不变的方式构造的，从而使它们对于图像旋转和任何单调强度变化具有固有的不变性。 图像匹配和物体识别的实验结果令人鼓舞，证明了我们的描述符在现有技术上的优越性。
2021-09-20 16:59:59
1.66MB
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