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有限元分析结果解读不难!掌握这几点,轻松 get 必备技能

本文将从有限元分析的底层逻辑出发,用通俗语言拆解基础概念,并结合工程实例演示结果解读全流程—— 无论是应力应变分布、位移变形趋势,还是材料失效风险评估,都能让你在清晰的逻辑框架中找到答案。...它通过将复杂的问题分解成许多简单的子问题,利用数学模型描述每个子问题的解决方案,最后整合这些结果得到整体解决方案。有限元分析结果解读在完成有限元分析后,我们通常会得到一系列的数据和图形。...希望本文能帮助你更好地理解和解读有限元分析结果,让你在工程设计、产品研发等领域中取得更大的成功。如果你对有限元分析还有更多的问题,或者在实践中遇到了困难,欢迎随时向我们咨询。

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    GET && POST

    简介 GET和POST是两种常用的HTTP方法,GET在URL提交参数,而POST实在请求体中提交参数,所以在提交多少内容的方面上,POST是略胜一筹,因为GET是在URL提交内容的,而URL最长的长度是...2048个字符,POST是无限制的,同时,GET的安全性也没有POST安全,因为在GET中,所有提交上去的参数都说可见的,比如http://127.0.0.1/login.php,如果我们登录是以GET...就不会出现这种情况了,因为是直接放在请求体处提交的,如果不是刻意去抓POST包,账号密码也无法直接可以查看,说不上特别安全,但是起码不会把参数放在URL处,POST每一次刷新,浏览器会提醒你数据会重新提交,反观GET...static.zhishibox.net/20210120/image_100481605_104724884_109269534_109207397_100947198.png) 所以,综合上诉,如果要求GET...以上列出来的都说较为常见的,比如说SQL注入,命令执行,目录遍历等等等等...这些场景 GET方法 一些题目有将源代码写出来,比如 ```php //test.php flag='xxxxxxxx';

    4.2K20

    Google Earth Engine —— 隐形错误get获取元素后结果无法筛选(字符串转数字函数)

    我希望第 31 行具有相同的结果,但会自动插入过滤器的相对轨道数(我最终将创建一个函数来计算集合中所有相对轨道的值)。我可以说这是客户端与服务器对象的问题,但不确定如何解决。...s1relorb_first = s1filtered.filter(ee.Filter.eq('relativeOrbitNumber_start',ee.Number.parse(relOrbs.get...,只是打印出来的结果不同,这里的主要问题是31行代码处有问题,再筛选的过程中get所获取的将会自动转化为字符串,而你需要用一个函数将其转化为数字类型,这里需要用到一个函数: ee.Number.parse...返回:数字 修改后的结果: 修改后的代码: //Initial parameters var studysite = tiny; var start = ee.Date('2018-10-01');...s1relorb_first = s1filtered.filter(ee.Filter.eq('relativeOrbitNumber_start',ee.Number.parse(relOrbs.get

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    Get&Post

    既然GET和POST都可以做到拉取数据,那么为什么我们通常拉取数据使用GET而不使用POST呢?...所以说,我们常说的HTTP协议实际上是基于RFC规范的,实际上GET和POST请求的语法是完全相同的,但是在RFC规范中,给GET请求和POST请求规定了语义,规定GET用来获取信息,POST用来发送信息...最后来总结一下:当人们问起GET和POST的区别时,我们要先确定,这里的GET和POST是基于什么前提的?  ...那么GET和POST是具有相同的语法,但是不具备相同的语义,GET方式用作获取信息(读信息),POST方式用作发送信息(写信息)。...与 POST 相比,GET 的安全性较差,因为所发送的数据是 URL 的一部分。在发送密码或其他敏感信息时绝不要使用 GET 。

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    仿真结果与实验结果会有哪些差别?

    然而,两者结果常存在差异,这种差异并非偶然,而是由理论模型、环境条件、操作过程等多重因素共同作用的结果,深入剖析这些差异对提升研究可靠性、优化技术方案具有重要意义。...这种 “理想模型” 与 “现实场景” 的矛盾,使仿真结果更接近理论最优值,实验结果更贴合实际工况,两者差值可反映理想假设与现实条件的差距。...在仿真中,参数多为确定性数值;而实验中,参数会因工况变化产生动态波动,且受外界因素影响存在随机性,导致实验结果呈现离散性,仿真结果则更趋于集中。...此外,实验中存在诸多难以量化的 “隐性参数”,如试件与装置的连接状态、环境干扰等,这些参数在仿真中常被忽略,却会对实验结果产生显著影响,导致仿真难以复现实验真实工况,进而引发结果差异。...在精密实验中,仪器的分辨率、灵敏度会直接影响数据准确性,实验结果存在天然不确定性;而仿真结果可达到极高的理论精度。

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