AnsysWorkbench
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ansysworkbench工程实例详解
SNS被称为S的一个邻居。 侯选集合由邻域中的邻居组成,选择邻域中评价值优秀的邻居入选。 禁忌算法中,禁忌表中的主要指标是禁忌对象和禁忌长度。 禁忌长度是被禁对象不允许选取的迭代次数。 评价函数是侯选集合元素选取的评价公式。 特赦规则允许部分禁忌对象重新可选。 记忆频率信息有助于加强禁忌搜索的效率。 模型及求解使用禁忌搜索算法解决问题。
算法与数据结构
2
2024-07-24
ansysworkbench工程实例详解
这是一种简化泛函极值问题的必要条件。对于通常的二阶微分方程,其通解的两个任意常数由端点条件确定。
算法与数据结构
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2024-08-30
概率损失系统-AnsysWorkbench工程实例解析
此例中,单服务队伍的∞/3// MM系统优于多服务队伍的3个∞/1// MM系统,体现了减少队伍数量的优化理念。
算法与数据结构
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2024-04-30
数学模型-ansysworkbench工程案例详解
在灯泡寿命问题中,为了确定不同工艺制造的灯泡寿命是否有显著差异,首先计算各组数据的平均值:工艺1A 2A 3A 4A的平均寿命分别为1708、1635、1540、1585。虽然工艺1A的平均寿命最高,但要判断它与其他工艺是否有显著差异,仍需进行多重比较。通常,多重比较需要对所有r个总体进行两两比较,以分析它们之间的差异。针对这个问题,Matlab的多重比较程序是x=[1620 1580 1460 1500 1670 1600 1540 1550 1700 1640 1620 1610 1750 1720 1680 1800]; x=[x(1:4),x(16),x(5:8),x(9:11),x(12:15)]; g=[ones(1,5),2ones(1,4),3ones(1,3),4*ones(1,4)]; [p,t,st]=anova1(x,g) [c,m,h,nms] = multcompare(st); [nms num2cell(m)] §2双因素方差分析如果要考虑两个因素BA,对指标的影响, BA,各划分几个水平sBBB ,,, 21 L ,在水平组合),( ji BA。
算法与数据结构
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2024-07-16
中位数检验-AnsysWorkbench工程实例详解
3.5中位数检验在假设检验中是一种不常见但广泛应用的方法。在Matlab中提供了相应的signrank函数用于比较两个配对样本的中位数差异显著性。另外,signtest函数也可用于比较中位数与给定常数的显著性。此外,还介绍了装配时间均值的显著性检验和文学作品中的词频差异分析。
算法与数据结构
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2024-10-10
ansysworkbench工程实例详解模型数据部分详细解析
模型的数据部分以关键字“data:”开始,以关键字“enddata”结束。在这里,可以指定集成员、集的属性。对象列(object_list)包含要指定值的属性名、要设置集成员的集名,用逗号或空格隔开。一个对象列中至多有一个集名,而属性名可以有任意多。如果对象列中有多个属性名,那么它们的类型必须一致。如果对象列中有一个集名,那么对象列中所有的属性的类型就是这个集。数值列(value_list)包含要分配给对象列中的对象的值,用逗号或空格隔开。注意属性值的个数必须等于集成员的个数。在集set1中定义了两个属性X和Y。X的三个值是1、2和3,Y的三个值是4、5和6。也可采用如下例子中的复合数据声明(data statement)实现同样的功能。
算法与数据结构
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2024-07-16
ansysworkbench工程实例详解 - 因子分析步骤详细解析
选择分析的变量,使用定性和定量分析方法确保变量间具有强相关性,这是因子分析的前提条件。如果变量间无相关性或相关性不足,将不适合进行因子分析。
计算所选变量的相关系数矩阵,以揭示它们之间的相关性。相关系数矩阵是评估因子结构的基础。
确定公共因子的数量和因子解决方法,依据研究设计或领域知识选择适当的因子个数。应考虑因子的累计方差贡献率,通常应达到60%以上。
进行因子旋转,通过坐标变换使得每个原始变量与少数因子密切相关,以便更易于解释因子解的实际含义。
计算样本的因子得分,以便在其他分析中使用,如聚类分析和回归分析。
6.4 我国上市公司赢利能力与资本结构的实证分析,详细数据见表12。
算法与数据结构
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2024-07-16
指派方法与模糊统计在AnsysWorkbench中的应用详解
(1)模糊统计方法是一种客观方法,主要是基于模糊统计试验的基础上,根据隶属度的客观存在性来确定的。所谓的模糊统计试验包含以下四个要素: i)论域X ; ii) X中的一个固定元素0x ; iii) X中一个随机变动的几何A (普通集); iv) X中一个以A作为弹性边界的模糊集A,对A的变动起着制约作用。其中 0 Ax ∈ ,或者 0 Ax ∉ ,致使0x对A的关系是不确定的。假设做n次模糊统计试验,则可计算出0x对A的隶属频率= n Ax的次数0 ∈。实际上,当n不断增大时,隶属频率趋于稳定,其频率的稳定值称为0x对A的隶属度,即$$\mu_A(x_0) = \lim_{{n \to \infty}} \frac{{n(A(x_0))}}{n}$$。
(2)指派方法
算法与数据结构
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2024-10-27