资源列表
ansys命令流汇总
- APDL命令流可用于ANSYS程序设计，包括计算一个薄壁圆盘的静频、动态频率、临界转速和在单个旋转集中力和周向正弦分布集中力作用下的动态响应等问题。(The APDL command flow can be used in ANSYS programming, including the static frequency, dynamic frequency, critical speed and dynamic response of a thin-walled disk under the
coherent_amplitude_phase_screen_continue
- 程序使用多相位屏，模拟空间大气湍流模型，可运行(Simulation of atmospheric turbulence model with multi-phase screen)
UMAT_Hashin3D
- Damage in 3D Hashin
一个悬索桥的模型
- 利用ansys apdl命令建立一个悬索桥的模型，(APDL command suspension bridge model)
从MATLAB中提取数据代码
- 从DEAP数据库中下载数据后需要从.mat文件中提取数据，本次代码是就是提取.mat格式的数据并存储在.txt文件中。分类已做好。(After downloading the data from DEAP database, you need to extract the data from. mat file. This code is to extract the data in. mat format and store it in. txt file. The classificatio
新建文件夹
- 单载波中继系统资源分配算法（第二章程序 文件夹） RayleighCH.m：生成瑞利信道随机信道增益 distribution.m：用于生成随机分布的中继节点 RePAL.m：提出的功率再分配算法 pick.m：提出的中继选择算法，用于选出最优中继集 powalc.m：提出的给定中继集情况下的最优功率分配算法 bound_simu.m：用于仿真比较中断概率上界值与仿真值的紧致性（对应图2.4），以及不同功率分配算法的中断概率性能比较（对应图2.6） pr_lmt_compare.m：用于仿真不同
ACO_TSP(1)
- 旅行商问题中求最短路径，代码实现以及结果可视化 matlab实现(The traveling salesman problem is to find the shortest path by matlab)
LSTM-单变量多步
- 用jupyter notebook 实现深度学习LSTM单变量多步的时间序列预测(Using jupyter notebook to realize multi-step time series prediction of deep learning LSTM)
RELM
- 正则化学习机，通过对学习过程施加光滑约束，将不适定学习问题转化为适定学习问题，从而避免伪逆的数值不稳定性。(Regularized Extreme Learning Machine)
Python
- 对连续数据进行SVR回归建模，并对参数寻优(SVR regression modeling for continuous data and parameter optimization)
tether_optimal
- 在给定系统二阶模型、初值、终值、边界约束和路径约束、目标函数的情况下，该程序可利用hp-自使用伪谱法解算出系统从初值到终值的最优轨迹。(Given the second-order model, initial value, final value, boundary constraint and path constraint, and objective function of the system, the program can use hp-self pseudo-spectral m
LUAC脚本解密
- LUAC 脚本加密 ， 用于LUAC 脚本反编译，有用得同学可以下载，(Luac scr ipt encryption)