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绝对节点坐标.rar_dreamn8a_exist178_matlab的ANCF插件_用于柔体分析的绝对节点坐标法

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简介：
本资源提供用于MATLAB环境中的ANCF（绝对节点坐标法）插件，适用于进行复杂柔体动力学和静力分析。 绝对节点坐标法用于MATLAB计算程序中的多柔体系统分析。这种方法在处理复杂的机械动力学问题时非常有效。通过使用绝对节点坐标方法，可以精确地模拟包含多个柔性部件的系统的动态行为。相关代码可以在MATLAB环境中实现，并利用该软件的强大功能来解决各种工程应用中遇到的问题。

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  • 绝对节点坐标.rar_dreamn8a_exist178_matlab的ANCF插件_用于柔体分析的绝对节点坐标法
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    本资源提供用于MATLAB环境中的ANCF（绝对节点坐标法）插件，适用于进行复杂柔体动力学和静力分析。 绝对节点坐标法用于MATLAB计算程序中的多柔体系统分析。这种方法在处理复杂的机械动力学问题时非常有效。通过使用绝对节点坐标方法，可以精确地模拟包含多个柔性部件的系统的动态行为。相关代码可以在MATLAB环境中实现，并利用该软件的强大功能来解决各种工程应用中遇到的问题。
     
  • Chrono-Flex: 基于绝对节点坐标公式（ANCF）的梯度不足梁单元的并行（GPU）实现
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    本文介绍了在GPU上基于ANCF公式的梯度缺乏梁单元的并行实现方法，即Chrono-Flex系统。该技术提高了复杂结构动力学模拟效率和精度。 计时弹性是一种用于三维柔性多体动力学问题的通用模拟器。该实现采用梯度不足的绝对节点坐标公式（ANCF）波束元素来建模细长梁。这是一种由两个节点组成的单元，具有一个位置矢量和仅一个梯度矢量作为节点坐标。因此，每个节点有六个坐标：全局位置向量在该点上的三个分量以及位置向量梯度的三个分量。这种配置对薄且刚性的梁没有剪切锁定问题。然而，由于梯度不足的ANCF梁单元无法描述光束绕其自身轴旋转的情况，因此不能模拟扭转效应。 软件提供了一套可在GPU上并行实现的支持灵活身体的功能，包括： - 梯度不足的梁单元 - 将这些要素与双边约束联系起来的能力 - 多个求解器，其中包括接触摩擦 示例代码如下所示： // 创建ANCF系统 ANCFSystem sys; sys.setTimeStep(1e-3); // 设置时间步长为0.001秒 sys.setTolerance(1e-6); // 设置误差容限为百万分之一
     
  • Arduino实现鼠标点击的绝对坐标控制
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    本项目介绍如何利用Arduino通过特定硬件接口获取并发送电脑鼠标的绝对坐标信息，实现对鼠标点击位置的精准控制。 Arduino自带的鼠标库存在坐标限制，并且坐标单位不能直接对应屏幕像素。将此库添加到Arduino库目录后即可使用，初始化时需要输入屏幕分辨率。如果遇到找不到HID.h等头文件的问题，请确保下载了最新版本的Arduino软件。
     
  • Unity 中相对坐标和绝对坐标的转换
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    本文介绍了在Unity引擎中如何将物体的位置从相对坐标系转换到绝对坐标系，并提供了相应的代码示例。通过学习该文章，读者可以更好地理解和使用坐标变换功能，以实现更复杂的场景布局与游戏逻辑编程。 计算父元素与子元素之间的相对坐标和绝对坐标的转换，并补充一些旋转的相关内容。
     
  • IEEE33.zip_IEEE33节点_极坐标_牛拉法33节点
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    本资源包含IEEE 33节点电力系统的数据文件，采用极坐标形式并应用牛顿-拉夫森方法进行潮流计算分析。适合电力系统研究与教学使用。 该程序是牛拉法的极坐标潮流计算，并已在33节点验证成功。
     
  • 潮流计算（极坐标版 2014.3.20）- 30节点及IEEE14节点.rar_极坐标法_潮流分析118_潮流计算
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    本资源提供了一套基于极坐标法进行电力系统潮流计算的工具，包含适用于教学和研究的30节点案例以及标准测试用例IEEE14节点。适合深入理解电网潮流分析与计算方法。 MATLAB潮流计算采用极坐标法，并包含IEEE14节点、30节点以及118节点的数据集。
     
  • 求点关于直线的对称点坐标的简便方法
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    本文介绍了寻找点关于直线对称点坐标的一种简单有效的方法，帮助读者快速掌握相关计算技巧。通过具体步骤解析和实例演示，使复杂的几何问题变得易于理解与应用。 求点关于直线对称点坐标的简便方法避免了计算垂足的过程，可以直接得出对称点的坐标。这种方法形式简单且易于记忆。
     
  • 利用OpenCV提取匹配点对坐标的办法
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    本文章介绍了如何使用OpenCV库来检测并提取图像间的特征点和描述符，并通过暴力匹配法或FLANN算法找到匹配的关键点对，进而获取它们在各自图片中的坐标位置。适用于计算机视觉和图像处理领域。 本段落主要介绍了在OpenCV中提取匹配点对坐标的技巧，具有较高的参考价值，希望能为大家提供帮助。一起跟随小编深入了解吧。
     
  • 利用OpenCV提取匹配点对坐标的办法
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    本篇文章主要介绍如何使用OpenCV库来检测并提取图像间的特征点及它们之间的匹配关系，具体包括关键点检测、描述子计算以及基于Brute Force或FLANN的方法进行匹配，最后给出匹配点的坐标信息。 在OpenCV中，特征检测、描述以及匹配都有集成的函数支持。`vector bestMatches;` 用于存储得到的最佳匹配点对。那么如何从这些最佳匹配点中提取坐标呢？可以通过以下步骤实现： ```cpp int index1, index2; for (int i = 0; i < bestMatches.size(); ++i) { // 将匹配的特征点坐标赋给变量 point index1 = bestMatches.at(i).queryIdx; index2 = bestMatches.at(i).trainIdx; cout << keyImg1.at(index1).pt.x << << keyImg1 ``` 这行代码中，`index1` 和 `index2` 分别代表查询图像和训练图像中的特征索引。通过这些索引可以访问到对应的特征点，并进一步获取其坐标信息（例如 `.pt.x`, `.pt.y`)。
     
  • AutoIt3非标准控件的相对坐标定位点击方法
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    本文介绍了在AutoIt3中针对非标准控件实现相对坐标定位点击的方法，帮助用户精准控制界面元素。 MouseClick：执行鼠标点击操作 MouseClick的一个缺点是受电脑屏幕大小和分辨率的影响，可以通过使用WinMove来固定窗口位置并增加稳定性。 另一个缺点是用户的鼠标和键盘移动可能会影响程序的运行，可以使用BlockInput()函数禁止用户输入。 MouseClick 使用方法如下： MouseClick (按钮 [, X坐标, Y坐标 [, 点击次数 [, 速度 ]]]) 按钮：left(左键), right(右键), middle(中键), main(主键), menu(菜单键), primary(主要按钮), secondary(次要按钮)，默认点击左键。 X 坐标, Y坐标：[可选] 鼠标移动到屏幕 X/Y坐标处执行点击，若两者都留空则使用当前位置。 点击次数：[可选] 点击鼠标按钮的次数，默认值为 1。 速度：[可选] 鼠标移动速度, 可设数值范围在 1(最快)和 100(最慢)之间。如果设置速度为 0，则立即移动鼠标到指定位置， 默认速度为 10. 返回值： - 返回 1 表示点击成功。 - 返回 0 表示点击失败。