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有限元 - 离散元耦合仿真，Abaqus 是优选吗？
有限元-离散元耦合（FEM-DEM）方法应运而生，它能同时兼顾连续介质的变形特性和离散颗粒的运动与接触行为。作为主流的通用有限元分析软件，Abaqus适合与离散元进行耦合仿真吗？ 一、Abaqus实现有限元-离散元耦合的核心路径Abaqus未直接集成传统离散元模块，但可通过定制化功能和接口拓展实现FEM-DEM耦合，主要有两大路径：内置功能的间接耦合Abaqus/Explicit 的颗粒流功能是简易离散元行为的实现基础，可定义离散颗粒单元，通过设置颗粒间及颗粒与有限元网格的接触属性，模拟颗粒集合体与连续介质的相互作用，比如岩土体与支护结构的耦合分析。 外部接口的协同耦合针对高精度耦合需求，Abaqus可通过用户子程序（如VUMAT、VINTER）自定义颗粒本构模型与接触逻辑，将离散元核心算法嵌入有限元求解框架；同时支持与PFC、EDEM等专业离散元软件联合仿真 对于以连续介质响应为核心、颗粒规模小且需兼顾多物理场与复杂本构的耦合问题，Abaqus可提供精准高效的仿真支持；而针对大规模颗粒体系的纯离散元主导型耦合分析，其效率与功能不及专业离散元软件。
28600编辑于 2025-12-24 - 来自专栏仿真CAE与AI
Abaqus 能否做有限元 - 离散元耦合？答案都在这
在岩土工程、复合材料力学、冲击动力学等领域的数值仿真工作中，单一的有限元法（FEM）或离散元法（DEM），往往难以精准刻画复杂的多尺度、多相态力学行为。 有限元 - 离散元耦合（FEM-DEM）方法由此应运而生，它能够同时兼顾连续介质的变形特性，以及离散颗粒的运动与接触行为。那么，作为主流通用有限元分析软件，Abaqus 是否适合开展离散元耦合仿真？ 一、Abaqus实现有限元-离散元耦合的核心路径Abaqus未直接集成传统离散元模块，但可通过定制化功能和接口拓展实现FEM-DEM耦合，主要有两大路径：内置功能的间接耦合Abaqus/Explicit 的颗粒流功能是简易离散元行为的实现基础，可定义离散颗粒单元，通过设置颗粒间及颗粒与有限元网格的接触属性，模拟颗粒集合体与连续介质的相互作用，比如岩土体与支护结构的耦合分析。 外部接口的协同耦合针对高精度耦合需求，Abaqus可通过用户子程序（如VUMAT、VINTER）自定义颗粒本构模型与接触逻辑，将离散元核心算法嵌入有限元求解框架；同时支持与PFC、EDEM等专业离散元软件联合仿真
36211编辑于 2026-01-05 - 来自专栏陈黎栋的专栏啦
离散数学-二元关系、闭包的概念
二元关系 设S是一个非空集合,R是关于S的元素的一个条件.如果对S中任意一个有序元素对（a,b）,我们总能确定a与b是否满足条件R,就称R是S的一个关系（relation）.如果a与b满足条件R,则称 a与b满足条件R,则称a与b有关系R,记做aRb;否则称a与b无关系R.关系R也成为二元关系. 闭包 关系的闭包运算时关系上的一元运算，它把给出的关系R扩充成一新关系R’，使R’具有一定的性质，且所进行的扩充又是最“节约”的。 性质1 集合A上的二元关系R的闭包运算可以复合，例如： ts(R)=t(s(R)) 表示R的对称闭包的传递闭包，通常简称为R的对称传递闭包。而tsr(R)则表示R的自反对称传递闭包。 性质3 设R是集合A上的二元关系，则有 （a）rs(R)=sr(R）； （b）rt(R)=tr(R）； （c）ts(R)⊇ st(R）。
2.9K20发布于 2020-02-18 - 来自专栏IT从业者张某某
离散数学与组合数学-02二元关系
本文为离散数据与组合数学电子科技大学王丽杰老师的课程笔记，详细视频参考 【电子科技大学】离散数学（上） 王丽杰 【电子科技大学】离散数学（下） 王丽杰 latex的离散数学写法参考： 离散数学与组合数学 -01 离散数学公式 ! 2 A × B = ∅ 当且仅当 A = ∅ 或者 B = ∅； 3 设 A,B, C 是任意三个集合，则不一定有 A × (B × C) = (A × B) × C，即笛卡儿积不满足结合律； 4 2.2 关系的定义 2.2.1 二元关系定义与案例 设 A, B 为两个非空集合，称A × B 的任意子集 R 为从 A 到 B 的一个二元关系，简称关系 (relation)。 枚举二元关系 2.2.3 定义域和值域 2.2.4 二元关系概念的推广 2.3 关系的表示 2.3.1 集合表示法 2.3.2 图形表示关系 2.3.3 关系矩阵表示法 2.3.4 布尔矩阵运算
67330编辑于 2023-10-16 - 来自专栏大数据那些事
hive（4）——元数据概述
前面我所用的表hive_table其实用hive查询时查得还是hdfs上的数据，那我们用mysql到底是存储的什么，元数据到底是什么？ 元数据其实是数据的类型和我们用hive怎么拆分这个表的信息的合集，比如说我去查看我的mysql上的元数据到底长什么样 （1）先进入hive数据库（此数据库事先已经创建好，在hive的配置文件中我们已经设置好
86840发布于 2020-11-11 - 来自专栏IT从业者张某某
离散数学与组合数学-02二元关系上
本文为离散数据与组合数学电子科技大学王丽杰老师的课程笔记，详细视频参考 【电子科技大学】离散数学（上） 王丽杰 【电子科技大学】离散数学（下） 王丽杰 latex的离散数学写法参考： 离散数学与组合数学-01 离散数学公式 ! 2 A × B = ∅ 当且仅当 A = ∅ 或者 B = ∅； 3 设 A,B, C 是任意三个集合，则不一定有 A × (B × C) = (A × B) × C，即笛卡儿积不满足结合律； 4 2.2 关系的定义 2.2.1 二元关系定义与案例 设 A, B 为两个非空集合，称A × B 的任意子集 R 为从 A 到 B 的一个二元关系，简称关系 (relation)。 枚举二元关系 2.2.3 定义域和值域 2.2.4 二元关系概念的推广 2.3 关系的表示 2.3.1 集合表示法 2.3.2 图形表示关系 2.3.3 关系矩阵表示法 2.3.4 布尔矩阵运算
45920编辑于 2023-10-16 - 来自专栏hotarugaliの技术分享
离散余弦变换
简介 离散余弦变换类似于离散傅里叶变换，但是只使用实数。离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换。 2. 定义 离散余弦变换是一个线性的可逆函数 ，其中 是实数集。 2.4 DCT-4 fm=∑k=0n−1xkcos(πn(m+12)(k+12))\begin{array}{c} f_m = \sum_{k=0}^{n-1} x_k cos({\pi \over n 2.5 DCT-5 ~ 8 上述四种 DCT-1 ~ 4 是和偶数阶的实偶 DFT 对应的。
1.2K20编辑于 2022-03-09 - 来自专栏全栈程序员必看
(dfs + 离散化）
能够将这些矩形的坐标离散化，然后把边上的点标记一下。之后进行简单dfs就可以。 （注意离散化的时候，两条边之间至少要隔一个距离） 代码： /* ID: wuqi9395@126.com PROG: LANG: C++ */ #include<map> #include<set> # j][D] = mp[j][B] = 1; for (int j = D; j <= B; j++) mp[A][j] = mp[C][j] = 1; } } int dir[4] 2 * lx + 1 && y < 2 * ly + 1); } void dfs(int x, int y) { mp[x][y] = 1; for (int i = 0; i < 4;
42620编辑于 2022-07-07 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
离散傅里叶变换
import numpy as np#主要用于信号处理相关操作 import matplotlib.pyplot as plt#主要用于数据可视化操作 def DFT(sig): #离散傅里叶变换 Signal") plt.xlim(0,1000) plt.plot(x) #输出DFT后的信号频谱，此处应为频率=15的幅频曲线 plt.figure(figsize=(16,4) Amplitude($m$)") plt.title("Amplitude-Frequency Curve") plt.xlim(0,100) plt.show() 算法：离散傅里叶变换
51720编辑于 2022-05-29 - 来自专栏前端真相
抽象和离散
理性和感性 && 抽象和离散 一、古代猿人如何计数？ 一开始比划着预估物体数量，这就代表了感性思维。但是这样计数不精确，不能量化。 此时需要用理性思维解决精确度的问题，于是有了“离散”的概念，可以精确到“一个一个”，这种计数方式代表了理性思维。 众所周知，计算机采用的是二进制，二进制只有0,1两个取值。 可以说，计算机硬件计数方式也是离散的，比如全加器。所以计算机相关专业的课程中包含了一门特别的数学课——离散数学。 接下来进一步思考，能够采用离散化的方法计数的基础是什么？ 原文链接：数学思维之抽象与离散
72160发布于 2018-05-22 - 来自专栏练习两年半
离散化算法
y总模板： vector<int> alls; // 存储所有待离散化的值 sort(alls.begin(), alls.end()); // 将所有值排序 alls.erase (unique(alls.begin(), alls.end()), alls.end()); // 去掉重复元素 // 二分求出x对应的离散化的值 int find(int x) //
24210编辑于 2024-03-15 - 来自专栏云霄雨霁
离散数学中集合上二元关系的判定及实现
输入一个集合的二元关系，判定其是否满足自反性、反自反性、对称性、反对称性、传递性。并求出自反、对称和传递闭包。 大二上学期时的写的代码，C++语言实现。 R中的最大值和最小值 int o;//存储二元关系个数 int M[10][10];//存储转换后的矩阵 public: Relation()//构造函数 { n = 10; m = - = j) { k[e++] = j; }//找出第i行的非0元素，列下标记录在a数组中 if (M[j][i] == 1 && i ! = j) { l[f++] = j; }//找出第i列的非0元素，行下标记录在b数组中 } for (int c = k[0]; c <= k[--e]; c++)//行上的非0元素 { for (int d = l[0]; d <= k[--f]; d++)//列上的非0元素 { if (M[i][c] == 1 && M[d][i] !
2.3K00发布于 2018-05-30 - 来自专栏CSDN旧文
『ACM-算法-离散化』信息竞赛进阶指南--离散化
数据离散化是一个非常重要的思想。 为什么要离散化? 当以权值为下标的时候，有时候值太大，存不下。 所以把要离散化的每一个数组里面的数映射到另一个值小一点的数组里面去。 image.png 通俗的说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。 例如： 原数据：12,9999,9000900,150；处理后：1,3,4,2； 原数据：{100,200}，{20,50000}，{1,400}；处理后：{3,4}，{2,6}，{1,5}； 但是离散化仅适用于只关注元素之间的大小关系而不关注元素本身的值 // 离散化 void discrete() { sort(a + 1, a + n + 1); for (int i = 1; i <= n; i++) // 也可用STL中的unique函数 = a[i - 1]) b[++m] = a[i]; } // 离散化后，查询x映射为哪个1~m之间的整数 void query(int x) { return lower_bound(b +
83820发布于 2020-10-28 - 来自专栏生命不息，Codeing不止
离散存储【链表】
定义：什么是链表 1、n个节点离散分布 2、彼此通过指针相连 3、每个节点只有一个前驱节点，每个节点只有一个后续节点 4、首节点没有前驱节点，尾节点没有后续节点 专业术语 4、头指针：指向头节点的指针变量 5、尾指针：指向尾节点的指针变量 如果希望通过一个函数来对链表进行处理，至少需要接受链表的哪些参数： 只需要一个参数：头指针 因为通过头指针可以推算出链表的其他所有信息 分类： 1、单向链表 2、双向链表 每一个节点有两个指针域 3、循环链表 能通过任何一个节点找到其他所有的节点，尾节点指向头节点 4、 非循环链表 算法： 1、遍历 2、查找 3、清空 4、销毁 5、求长度 6、排序 7、删除节点 8、插入节点 9、
50230发布于 2020-07-24 - 来自专栏Pulsar-V
离散傅里叶变换
离散傅里叶变换 #include<iostream> #include<math.h> using namespace std; #define PI 3.14159265354 ){ if((in-(int)in)>0.5) return (int)in+1; else return (int)in; } /* 离散傅立叶正变换 for(i=0;i<n;i++) delete []W[i]; delete []W; delete []lis; } /* 离散傅立叶逆变换 0x24, 0xa4, 0x64, 0xe4, 0x14, 0x94, 0x54, 0xd4, 0x34, 0xb4, 0x74, 0xf4, 0x0c, 0x8c, 0x4c, 0xcc ].re; i4 = v0[nx].im; r0 = r2 + r4; i0 = i2 + i4; r2 -= r4; i2
1.3K30发布于 2018-04-18 - 来自专栏我的机器学习之路
连续数据离散化
0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0 , 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 0]) import pandas as pd # x = np.squeeze(x) df['l'] = km.labels
87541发布于 2020-10-26 - 来自专栏又见苍岚
DCT 离散余弦变换
DCT 变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要运用于数据或图像的压缩。本文记录相关内容。 概述 DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要运用于数据或图像的压缩。 由于DCT能够将空域的信号转换到频域上，因此具有良好的去相关性的性能。 对原始图像进行离散余弦变换，变换后DCT系数能量主要集中在左上角，其余大部分系数接近于零。
2.6K20编辑于 2022-08-09 - 来自专栏全栈程序员必看
离散数学谓词逻辑答案_离散数学逻辑符号
(4) 在北京工作的人未必是北京人。 (5) 尽管有些人聪明，但未必一切人都聪明。 (6) 每列火车都比某些汽车快。 某些汽车比所有的火车慢。 (4)多个命题变元出现时，不能随意颠倒顺序，否则命题的含义完全改变。 (4)量词对变元的约束，往往与量词的次序有关。 例如：∀y ∃x (x < y-2))表示任何 y 均有 x， 使得x < y-2。 4谓词演算的永真公式 4.1定义 A，B为两个谓词公式，E为它们的共同个体域， 若对A和B的任一组变元进行赋值，都有A和B的值相同， 则称A和B遍及E是互为等价的，记为A ⇔ B. ∃ x P(x) ⇒ P(y) ∀x Q(x) ⇒ Q(y) （4）推导中连续使用ES规则时，使用一次更改一个变元。
2.1K30编辑于 2022-09-20 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【数字信号处理】离散时间信号 ( 模拟信号、离散时间信号、数字信号 | 采样导致时间离散 | 量化导致幅度离散 )
文章目录 一、模拟信号、离散时间信号、数字信号 二、采样导致时间离散 三、量化导致幅度离散 一、模拟信号、离散时间信号、数字信号 ---- 时间是 连续 的 , 幅度也是 连续 的 , 该信号是 模拟信号 或 连续时间信号 ; 时间是 离散 的 , 幅度是 连续 的 , 该信号是 离散时间信号 ; 时间是 离散 的 , 幅度是 离散 的 , 该信号是 数字信号 ; 二、采样导致时间离散 ---- 采样导致时间离散 : 时间离散是因为采样形成的 , 如音频采样 44100 Hz , 一秒钟采样 44100 个音频样本 , 即使是这样 , 时间也是离散的 ; 时间是离散的 , 如果幅度是连续的 , 说明可以取值 f(t) 对应的 y 轴上任意一点 , 该信号是 离散时间信号 ; 三、量化导致幅度离散 ---- 量化导致幅度离散 : 幅度的离散 , 指的是 , 信号的采样值 , 只能是给定的几个值 , 如音频采样位数 连续的幅度值 转为 离散的幅度值 的过程就是 量化 ;
1.8K20编辑于 2023-03-30 - 来自专栏信道编码学习专栏
连续信道、离散信道、半离散半连续信道、波形信道
、半离散半连续信道、波形信道等），今天重点梳理根据此特点进行划分的信道。 连续信道： 信道中信号的幅度连续、时间离散离散信道：\left\{ x\left( t \right) \right\} 输入输出信号在幅度和时间上都离散。 半离散半连续信道： 输入输出信道有一个是离散的，另一个是连续的。 波形信道：{ x(t)}输入、输出信号在幅度和时间上均连续，一般用随机过程 来描述，已知只要随机过程有某种限制（如限频限时），就可以分解成（时间或频率）离散的随机序列，随机序列可以幅度上离散的，也可以是连续的 信道的数学模型图片 二级目录下的③离散输入、连续输出也称 “离散时间无记忆信道” 注意与②离散无记忆信道(DMC)区别开。
2.9K30编辑于 2022-11-25
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