Advertisement

基于DXF的坡面模型转换至3DEC模型

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了一种将二维DXF格式文件中的地形数据转化为三维地质力学计算软件3DEC所需的坡面模型的技术方法。 在dxf中建立三角形坡面后可以直接生成prism，在3dec中可以轻松地为任何复杂坡面模型创建block，操作非常简单。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于DXF的坡面模型转换至3DEC模型
    优质
    本研究探讨了一种将二维DXF格式文件中的地形数据转化为三维地质力学计算软件3DEC所需的坡面模型的技术方法。 在dxf中建立三角形坡面后可以直接生成prism，在3dec中可以轻松地为任何复杂坡面模型创建block，操作非常简单。
     
  • 基于PID控制的爬坡小车模型
    优质
    本项目设计了一款基于PID算法控制的爬坡小车模型，旨在通过精确调节参数优化车辆在不同坡度上的行驶稳定性与速度。PID控制器的应用有效提升了系统的响应时间和抗干扰能力，实现了自动化调整以适应各种地形挑战，为无人驾驶技术提供了基础实验平台。 在小车爬坡模型中确定PID参数的方法以及详细的MATLAB仿真过程。
     
  • SAP2000模型转换至ANSYS的程序分享 - SAPtoANSYS_Share.zip
    优质
    SAPtoANSYS_Share.zip提供了将SAP2000模型高效转换为ANSYS格式的实用工具和脚本，便于结构工程分析与设计中的软件间数据迁移。 Sap2000模型转Ansys程序分享-SapvAnsys Share.zip：由于SAP2000具有强大的建模功能，特别是在处理大型模型方面非常方便。然而，当单元数量过多时，无法直接在该软件中进行分析，这时需要使用ANSYS来进行进一步的计算工作。但是，ANSYS要求导入的是实体模型文件（IGES格式），而很多情况下我们只拥有梁单元和壳单元组成的模型。 鉴于个人工程项目的特殊需求，我利用MATLAB编写了一套程序，可以将SAP2000生成的S2K文件转换为适用于ANSYS的命令流。这样就可以方便地把包含大量梁单元或壳单元结构导入到ANSYS中进行后续处理和分析了。在开发这个工具的过程中，在相关论坛上得到了许多有用的帮助和支持，因此愿意将其分享给更多有需要的人。 压缩包内包括详细的使用说明文档以及所需的相关文件（如MATLAB R2009版内的mclmcrrt710.dll）。
     
  • YOLOV8模型转至ONNX-RKNN
    优质
    本项目旨在将YOLOv8模型转换为适用于RK3399平台的ONNX-RKNN格式，以优化在嵌入式设备上的部署与推理性能。 文件中的内容如下： 使用平台为RK3588。 步骤1：将pt模型转为onnx。 步骤2：调用onnx进行推理。 步骤3：将onnx转换为rknn模型。 步骤4：调用rknn模型。
     
  • YOLOV8模型转至ONNX-RKNN
    优质
    本项目致力于将先进的YOLOv8目标检测模型转换为适用于RKNN硬件加速平台的ONNX格式，旨在优化嵌入式设备上的实时图像处理性能。 YOLOV8模型转换至ONNX-RKNN的流程是一个典型的深度学习模型部署步骤，在嵌入式设备如RK3588上运行时尤为重要。YOLO（You Only Look Once）系列是实时目标检测系统，而YOLOV8作为最新版本，进一步提升了速度和精度。本段落将详细探讨四个主要步骤： **第一步：PT模型转ONNX** PT模型是指用PyTorch训练好的模型，通常以`.pth`或`.pt`为扩展名。为了在不同的平台之间迁移这个PT模型，我们需要将其转换成ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。ONNX是一种开放标准，可以跨框架表示深度学习模型。通过使用PyTorch中的`torch.onnx.export()`函数，我们可以实现这一目标。该函数需要输入的模型、样本数据和输出节点名称等参数来完成转换过程。这一步确保了PT模型被正确地转化为可以在不同平台间使用的ONNX格式。 **第二步：ONNX模型推理** 在成功将模型转为ONNX格式后，下一步是进行推理测试以验证其准确性。使用像ONNX Runtime这样的高性能推理引擎可以实现这一点，该引擎支持多种框架导出的模型。通过提供适当的输入数据和配置文件，我们可以运行模型并检查输出结果是否符合预期。 **第三步：优化与转换** 为了在嵌入式设备上高效地部署模型，需要进一步对ONNX格式进行优化，并将其转化为RKNN（Rockchip Neural Network）格式。这一步骤通常包括量化、剪枝等技术来减少模型大小和提高执行效率，同时保持原有的精度水平。 **第四步：验证与测试** 完成上述转换后，在目标设备上运行最终的RKNN模型并进行全面的功能性及性能测试是必不可少的一环。通过这种方式可以确保经过优化后的模型在实际应用场景中能够正常工作，并达到预期的效果。
     
  • PyTorch模型转换为ONNX模型示例
    优质
    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言将流行的深度学习框架PyTorch中的模型转换成开放神经网络交换(ONNX)格式。通过一系列步骤和代码实例，读者可以轻松掌握这一过程，并了解为何在机器学习项目中采用ONNX作为跨平台的标准化接口的重要性。 今天为大家分享一篇关于如何将Pytorch模型转换为ONNX模型的文章。该文章具有很高的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随本段落来了解详细内容吧。
     
  • Pydantic-SQLAlchemy：用于转换SQLAlchemy模型到Pydantic模型的工具
    优质
    简介：Pydantic-SQLAlchemy是一款强大的Python库，能够便捷地将SQLAlchemy ORM模型自动转化为Pydantic模型，大大简化了数据验证与序列化的流程。 Pydantic-SQLAlchemy 是一个用于从SQLAlchemy模型生成Pydantic模型的工具。 该工具目前仍处于实验阶段。 如何使用： 快速示例： ```python from typing import List from pydantic_sqlalchemy import sqlalchemy_to_pydantic from sqlalchemy import Column, ForeignKey, Integer, String, create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import Session, relationship, sessionmaker Base = declarative_base() engine = create_engine(数据库连接字符串) ```
     
  • 基于MATLAB/Simulink的Clark至Park变换仿真模型
    优质
    本研究构建了基于MATLAB/Simulink平台的Clark至Park变换仿真模型，用于电力电子系统中的坐标变换分析与设计。通过该模型可有效进行系统的动态性能评估和优化。 基于MATLAB/Simulink的Clark变换到Park变换的仿真模型。