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MATLAB提供了一种简洁的代码——SurfaceRoughnessStatistics,该函数能够处理表面粗糙度统计数据,以支持新的...

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简介:
MATLAB编写的表面粗糙度数据库的表面粗糙度统计代码,能够有效地处理相关数据,以支持南安普敦大学提供的粗糙度数据库。该脚本的设计重点在于简化用户操作,即在无需用户手动调整代码或进行任何操作的情况下,即可准确地导出所需的粗糙度统计信息。脚本能够自动生成数据库所需的恰当文件夹结构,其组织方式应符合以下规范:Het_Irreg_TBL_turbine-blade_Barros_2014为MATLAB版本。该脚本预计可在Mac和PC操作系统上顺利运行。为了确保脚本的有效性,建议在使用前先对粗糙度数据进行初步了解,包括粗糙度的均质性或异质性;粗糙度的规则性或不规则性;数据来源(例如来自TBL、Pipe、Channel的结果,还是实验或模拟的结果);表面的基本描述(如“Sandgrain”); 研究主要作者的姓氏;结果发布的年份;是否标识表面的名称(如“220Grit”)以及出版物的DOI。如果结果来源于实验数据,还需要收集探查器/分析器或扫描器的名称和型号,以及以微米为单位的表面高度测量的不确定性。首先,用户需要访问并请求上传内容的访问权限。

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客服
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  • Matlab中最示例 - SurfaceRoughnessStatistics:用于MATLAB...
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    SurfaceRoughnessStatistics是MATLAB中一个简洁实用的函数,专为计算和分析表面粗糙度统计数据设计。该工具提供了一系列基本操作,帮助用户快速获取所需的数据结果。 MATLAB最简单的代码用于处理表面粗糙度统计数据,并支持由南安普敦大学托管的粗糙度数据库。该脚本设计思想是在运行过程中需要最少的用户交互操作,即无需进行任何代码改动即可正确导出粗糙度统计信息。此外,此脚本会生成所需的数据文件夹结构如下:Het_Irreg_TBL_turbine-blade_Barros_2014。 在使用MATLAB工作版本时可以确保该脚本跨平台运行(例如Mac和PC)。另外,在执行脚本前建议获取一些有关表面粗糙度的基本信息,这些包括: - 粗糙度是均质的还是异质的; - 粗糙度是否规则或不规则; - 结果来自TBL、Pipe 或 Channel; - 实验数据或是模拟结果; - 表面描述(如“Sandgrain”); - 主要作者姓氏; - 发布年份; - 用于标识表面名称的信息,例如“220Grit”; - 出版物DOI。 此外,如果实验获得的数据,则需要提供探查器信息包括分析器/扫描仪的型号和名称以及以微米为单位的高度测量不确定性。
  • Software-Designed-by-American.rar_matlab_rough surface_性分析_
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    本资源包包含由美国开发者设计的软件,用于通过Matlab对粗糙表面进行处理和分析。其中涵盖了多种算法及工具箱,适用于工程、材料科学等领域的研究者与工程师使用。 粗糙表面重构的软件允许用户通过界面输入参数来生成具有特定微观形貌的粗糙表面。
  • MATLAB字仿真
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    本研究探讨了在MATLAB环境中实现粗糙表面的数字化模拟技术,通过算法精确再现表面微观结构特征。 为了研究表面微观结构以及分形理论提供一定的帮助,并更好地了解表面的微观特性。
  • RaMatlab程序.rar_matlab RA_surface roughness_ matlab_
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    本资源为一个计算表面粗糙度Ra值的MATLAB程序包。适用于工程学领域中对金属或非金属材料表面质量进行量化分析,提供源代码及使用说明文档。 计算一维和二维表面粗糙度Ra,根据需要自行选择合适的参数。
  • 实用六参双向反射分布模型
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    本文提出了一种用于描述和分析粗糙表面光学特性的六参数双向反射分布函数(BRDF)模型。该模型在模拟实际应用中的光线散射行为方面表现出色,为精确计算复杂光照条件下物体的视觉效果提供了实用工具。 通过对五参数半经验双向反射分布函数(BRDF)模型进行改进,并借鉴其他模型的优点,提出了一种六参数的BRDF模型。该新模型结构更简洁且拟合效果更好,同时确保了能量守恒与互易性的要求,使其更具实用性。采用模拟退火算法对多种不同样片的BRDF数据进行了建模分析,并得到了相应的模型参数和误差值,验证了此模型的有效性,尤其适用于散射特性较弱的样片BRDF拟合。对于这类低散射特性的样本,相较于传统的五参数模型,新模型在漫反射部分的表现更加出色且整体精度有所提升。最后为了更直观地展示目标样片的BRDF特征,提供了不同角度下的三维拟合图。
  • 分形接触刚算-MATLAB.rar_接触_分形论_
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    本资源提供了基于MATLAB编程实现的分形接触刚度计算代码,适用于研究粗糙表面接触问题。包含详细的注释和示例数据,便于理解和应用粗糙分形理论。 分形理论在计算粗糙面结合面的法向载荷和法向接触刚度方面具有重要作用。
  • 基于结构算二维轮廓分形维MATLAB
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    本研究采用MATLAB编程实现结构函数法,以精确估算二维粗糙表面轮廓的分形维数,为表面特性分析提供新手段。 使用结构函数法求解二维粗糙表面轮廓的分形维数可以通过MATLAB实现。这种方法涉及对表面数据进行分析以提取其几何特性,并计算相应的分形维度来描述表面复杂性和不规则性。在具体操作中,首先需要准备或生成代表粗糙表面的数据集;然后应用适当的结构函数公式和算法,在MATLAB环境中编写代码来进行计算;最后通过所得结果评估并理解该二维表面上的纹理特性和自相似性质。
  • 用于算图像GUI:算平均、RMS、偏及峰- MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供一个图形用户界面(GUI),用于计算和分析图像表面的粗糙度参数,包括平均粗糙度、均方根(RMS)粗糙度、偏度及峰度。 计算平均粗糙度、RMS 粗糙度、偏度和峰度是常见的图像分析任务。可以选择过滤图像的低频和高频分量,并分别计算每个分离后的图像的粗糙度(包括波纹度和粗糙成分)。此外,还可以选择将PCA模型应用于这些粗糙参数。(需要PLS工具箱支持) 基本的图像处理操作包括: - 裁剪 - 尺寸调整 直方图均衡化和其他过滤方法可以增强对比度或改善其他视觉效果。适用于JPEG、TIFF、BMP等多种常见的图像格式。 RGB 图像也可以转换为灰度模式进行进一步分析。可以通过MATLAB中的`imread`函数读取包含变量IMAGES的.mat文件,进而对其中的图片数据执行上述处理操作。
  • AutoCAD标注LSP
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    《AutoCAD表面粗糙度标注LSP》是一款专为AutoCAD用户设计的实用插件,通过加载自定义语言脚本(Lisp程序),简化和自动化零件图纸中表面粗糙度符号的添加过程,提升工作效率与精确度。 用AutoLISP开发的表面粗糙度标注插件,在加载后运行“ra”命令即可使用。只需在需要标注的线条附近点击一下,便能完成标注操作。该插件支持各个方向上的标注,包括斜面,非常方便实用。