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邓肯-张模型---------

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简介:
简介:邓肯-张模型是由美国社会学家麦肯齐·邓肯和华裔学者张少云提出的一种用于分析和预测社会网络中个体行为及关系结构变化的重要理论框架。 邓肯张模型

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    简介:邓肯-张模型是由美国社会学家麦肯齐·邓肯和华裔学者张少云提出的一种用于分析和预测社会网络中个体行为及关系结构变化的重要理论框架。 邓肯张模型
  • ABAQUS材料二次开发——
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    本项目专注于ABAQUS软件中的材料二次开发技术,特别是针对邓肯张非线性弹塑性土力学模型的应用与实现。通过优化和扩展ABAQUS的功能模块,旨在为岩土工程分析提供更精确的模拟工具。 ABQUS材料的二次开发使用Fortran语言编写,本构模型为邓肯-张模型。
  • Fortran语言中的-表述
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    简介:本文探讨了如何使用Fortran编程语言精确表达和实现邓肯-张材料本构模型,适用于岩土工程计算模拟。 基于ABAQUS二次开发平台的邓肯张模型本构用于土体静力荷载分析。
  • FLAC3D中的-自定义本构
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    本文介绍了在FLAC3D软件中实现邓肯-张非线性弹性-塑性本构模型的方法和步骤,适用于土木工程领域。 在FLAC3D中实现邓肯张自定义本构模型的源代码。
  • E-B在ANSYS中的二次开发及应用
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    本文介绍了基于邓肯-张E-B模型在ANSYS软件中进行二次开发的方法,并探讨了其在工程实践中的广泛应用。 ANSYS是全球知名的大型通用有限元分析软件,在土木工程、水利及机械制造等领域得到广泛应用。它强大的仿真能力使用户能够在计算机上模拟复杂的工程问题,包括土石坝的稳定性分析。然而,由于土石坝材料具有非线性特性,标准版ANSYS可能无法准确描述这些材料的行为,从而影响了分析结果的准确性。为解决这一问题,进行ANSYS二次开发以集成特定土石坝材料模型成为一种有效的方法。 邓肯张E-B模型由Duncan和Chang提出,基于常规三轴试验数据能够较好地反映土石坝材料非线性行为。此模型包括凝聚力(c)、内摩擦角(ϕ)、体积模量系数(k)等关键参数,并通过实验测定获得这些值,是该模型的重要组成部分。 在进行ANSYS二次开发时,可以利用APDL (ANSYS Parametric Design Language) 参数化编程语言创建用户自定义材料模型。本段落作者即采用此方法将邓肯张E-B模型集成到ANSYS软件中。 土石坝逐级施工过程的模拟通常需要激活和杀死某些单元来代表实际施工中的添加或移除材料的过程,从而准确地反映大坝建设的不同阶段。这一操作可以通过如[EKILL] 和 [EALIVE] 等命令完成。 牛顿-拉普森选项(NROPT,FULL)是处理非线性问题的重要工具之一,在土石坝分析中每次迭代可能需要更新刚度矩阵以适应材料的非线性特性,这对于保证结果准确性至关重要。 由于施工过程分阶段进行,每一阶段完成后都需要通过重启动来继续下一阶段。在重启前需保存相关参数和数据,并于重新激活或杀死单元后恢复这些值以确保分析连续性和准确性。 土体非线性分析的关键在于找到合适的本构关系并确定力学参数。本段落采用中点增量法进行逐级施工过程中的应力、应变及位移计算,模拟整个结构的非线性响应,并最终获得准确的结果。 通过这项工作,成功地将邓肯张E-B模型集成到ANSYS中,提高了土石坝分析的可靠性和准确性。开发出的应用程序基于参数化设计且用户界面友好,操作简便,在土工非线性有限元计算分析领域具有广泛应用前景。
  • 基于FISH语言的-在FLAC3D中的开发和实现
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    本研究介绍了基于FISH语言在FLAC3D软件中开发与实现邓肯-张非线性弹塑性模型的过程,探讨了该模型在岩土工程中的应用潜力。 基于FISH语言的邓肯-张模型在FLAC3D中的开发与实现由尚波和刘忆完成。他们利用FLAC3D软件提供的二次开发平台,并通过使用FISH语言,在该软件中实现了邓肯-张模型的开发。为了验证所开发模型的正确性,还提供了一个算例进行分析。
  • 基于本构的Flac3d三轴剪切试验仿真:构建、加载及结果解析
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    本文介绍了运用邓肯张本构模型在FLAC3D软件中进行三轴剪切试验仿真的全过程,包括模型建立、加载条件设定以及实验数据的结果分析。 基于邓肯张本构模型的Flac3d三轴剪切试验模拟研究涵盖了实验模型建立、加载与卸载过程以及计算结果分析。采用Flac3d6.0软件进行建模,并通过该平台执行了相应的力学测试,生成了应力应变曲线以展示材料行为特性。此外,本研究还包括详细的计算命令流和具体的数据结果。 文中还讨论了FLAC3D中邓肯张模型的二次开发工作,进一步优化和完善了三轴剪切试验的功能与准确性。通过这项研究,能够更深入地理解土体在复杂应力条件下的力学响应,并为相关工程实践提供理论依据和技术支持。
  • 的LIF分析
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    《张的LIF模型分析》一文深入探讨了张提出的LIF(Leaky Integrate-and-Fire)神经元模型,详细解析其在模拟大脑神经网络中的应用及其理论基础。 张的LIF模型以及李春明模型的改进版本非常流行。
  • 锡PPT板全套版本
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  • 俊辉(公)数据结构MOOC笔记.pdf
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    这本PDF文档是基于邓俊辉教授在Coursera平台上开设的数据结构课程整理的学习笔记,包含了丰富的示例和习题解答。 我完成了清华大学邓俊辉教授的数据结构课程学习,并整理了相关笔记与大家分享。邓俊辉博士是清华大学的一位杰出教师,学生们亲切地称他为“邓公”。他曾荣获清华大学颁发的新百年教学成就奖以及“清韵烛光•我最喜爱的教师”称号,并多次被评为毕业生心目中的好老师。 在数据结构和算法领域拥有超过20年的授课经验,编著了广受好评的教学用书《数据结构(C++语言版)》。作为国内首批慕课教师之一,邓俊辉教授曾获得“清华慕课教师突出贡献奖”。他的《数据结构》在线课程于2015年入选全球MOOC排行榜前五十名,并且开设的算法类课程吸引了来自世界各地约30万学员参与学习。