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  • 浅谈集中质量矩阵一致质量矩阵,刘兰珣,,本文首先简单介绍有限元分析中的两种矩阵形式,即集中质量矩阵一致质量矩阵,然后分别列出三角形三节点单元、六节点单元、矩形
  • 对基于模糊一致矩阵的决策方法目前尚存在的不足之处,如模糊优先关系矩阵的元素不能体现相应两个对象之间优劣的差异程度、满足条件a的最小值不容易确定、计算优度值进行单指标排序的方法有待改进等进行了分析,从...
  • 根据工程实际情况提出了可供选择的4类光纤传感器方案,由模糊一致矩阵,将决策者的思维进行量化,由定性向定量化转变,构造出传感器选型决策方案的模糊一致矩阵数学模型。实例分析验证了用该模型进行传感器选型的合理性...
  • 我的代码是A,B两个矩阵都是24*24的矩阵,对数据进行了归一化处理,但是运行老是显示串联的矩阵一致。代码如下SPREAD=21.8;A=[3.9 4.1 3 3 2.8 2.3 2.9 3.3 3.5 4.1 4.5 5.25.1 6 6.8 7.1 6.5 4 4.9 6.6 8.7 6.2 7 ...

    我的代码是A,B两个矩阵都是24*24的矩阵,对数据进行了归一化处理,但是运行老是显示串联的矩阵不一致。代码如下SPREAD=21.8;

    A=[3.9 4.1 3 3 2.8 2.3 2.9 3.3 3.5 4.1 4.5 5.25.1 6 6.8 7.1 6.5 4 4.9 6.6 8.7 6.2 7 6.2;

    5.7 5.7 4.3 3 1.2 1.7 3.6 4.6 5.2 5.9 6.2 5.85.5 5.8 6 5.6 5.9 6.6 8.2 9.2 8.1 8.7 9.9 9.1;

    7.8 9 9.2 8.4 12.1 7.3 8.4 6.9 8.3 10.7 12.813 12.1 11.7 12.5 11.2 8.8 7.2 7.4 6.2 6.3 5.9 6.8 5.3;

    7.1 6.5 7.4 8.8 6.9 8.9 9.6 6.5 6.3 8.5 7.57.6 11.2 10.4 10.9 12.5 13 12.6 12 11.8 10.6 8.4 7.7 8.3;

    7.3 5.1 5.2 7 8.9 8.1 10.1 10.6 9.5 8.5 5.76.9 5.9 6.3 5.5 4.8 5.2 5.4 5.9 6.2 6.8 5.9 7.2 6.3;

    5.6 4.9 3.4 2.2 2.4 1.8 1.1 1.5 1.2 2.7 3 3.43.4 3.8 4.3 3.9 2 1.3 4.4 4.2 2.4 2.6 2.1 1.8;

    1.7 3.9 4.2 4.5 4 4.2 4.7 4 3.4 3.1 2.4 3 3.33.9 3.3 3.8 3.2 3.1 5.9 8 7.8 6.2 5 3.6;

    3.7 3.6 4.3 4.7 4.5 4.9 4.2 3.8 3.4 3 3.6 4.55.4 4.7 4.4 4.7 5.2 5.2 6.7 7.5 7 6.6 6.4 5.1;

    6.5 7.2 7.7 7.8 6.3 8.7 7.7 5.8 6.8 9.4 9.69.8 10.7 8 6.2 4.9 4.9 3.2 2.7 4 7.2 9 10 10.6;

    11.7 12.1 12.5 12.7 13 12.6 12.7 12.3 10.9 7.13.8 4.3 5 4.4 6.3 5.7 4.7 5.7 8.8 7.7 6.9 6.5 8.2 8.8;

    8.1 6.7 5.8 5.2 3 3 3.1 1.1 0.5 0.5 0.8 0.60.5 0.9 0.9 1 0.9 1.4 3 2.8 2.5 3.3 3.8 2.3;

    1.5 1.6 3.8 4.2 3.5 3.3 1.9 1.9 1.2 1 1.7 2.32.2 2.1 2.5 3.6 4.1 4.3 4.6 3.4 4.1 5 4.6 4.2;

    4.1 3.1 3.2 3.1 3.6 4.2 4 2.9 0.9 1 2.4 2.74.4 4.3 4.2 4.8 3.9 5.1 6.4 7.5 7.9 7.5 5.5 4.2;

    3.8 4.4 5.8 4.5 4.6 5.5 4.3 3.3 2.7 2.2 2.63.4 3.4 3.1 2.6 7.1 7.7 7.8 8.4 9.4 9.5 10.2 10.1 10.2;

    11.2 10.8 11.6 11.3 11.5 13.6 13 15.6 13.9 13.715.9 16.4 16.8 16.9 13.4 13.6 11.7 12.2 11.9 11.1 11.7 12 11.4 11.3;

    11.4 13 11.3 11.6 12.9 12.6 10.3 10.5 9.1 8.37.1 5.7 5.5 7.6 7.3 8.5 8.8 8.9 10 11.4 10.3 10.4 10.5;

    9.2 7.1 4.1 4.1 4 4.4 4.6 3.6 4.1 4.8 6.3 5.24.5 5 3.8 2.6 2.9 4.2 4.1 3.9 4.1 4.9 11.6 7.9;

    4.6 4.2 4.3 2.9 3.1 4 3.3 2.3 1.1 1.8 2.4 3.92.7 3.1 1.7 4.6 5.5 6.1 7.1 7.4 7.8 8.3 8.9 8.7;

    8.4 9.6 9.9 11.6 11.4 10.8 10.9 8.3 7.4 7.58.7 7.2 3.3 6.2 4.9 4.5 4 5 4.7 5.8 6.9 6.8 5.4 4.8;

    6.1 7.4 8 6.9 7.4 6.2 7 6.7 5.9 5 4.5 3.6 4.34.8 5.1 4.4 5 3 4.1 3.8 3.3 3.2 3.6 3.8;

    3.7 2.8 2.5 2.2 2.2 0.9 0.6 0.7 2.2 2 4.2 4.94.5 3.9 4.6 6.2 4.2 3.5 3.3 3.1 2.8 2.8 1.9 1.1;

    1.3 1.5 1.6 2.8 3 3.5 3.8 4.2 5.2 5.7 4.9 4.75.1 4.5 5.3 4.8 5.4 5.3 6.6 6.3 7.5 7.8 7.7 6.2;

    5.4 6 6.2 6.1 5.9 6.2 6.4 5.1 3.8 4.1 3.5 3.64.3 6.2 8 10.1 6.1 8.1 9.9 9.7 9.7 8.9 8.2 8.1;

    7.8 7.1 6.6 7 7.6 5.4 4.5 3.9 3.7 6.1 6.8 88.5 8.9 9.2 9.3 10.4 10.7 10.8 11.8 12.7 13.5 15.9 15.9] ,

    B=[5.7 5.7 4.3 3 1.2 1.7 3.6 4.6 5.2 5.9 6.25.8 5.5 5.8 6 5.6 5.9 6.6 8.2 9.2 8.1 8.7 9.9 9.1;

    7.8 9 9.2 8.4 12.1 7.3 8.4 6.9 8.3 10.7 12.813 12.1 11.7 12.5 11.2 8.8 7.2 7.4 6.2 6.3 5.9 6.8 5.3;

    7.1 6.5 7.4 8.8 6.9 8.9 9.6 6.5 6.3 8.5 7.57.6 11.2 10.4 10.9 12.5 13 12.6 12 11.8 10.6 8.4 7.7 8.3;

    7.3 5.1 5.2 7 8.9 8.1 10.1 10.6 9.5 8.5 5.76.9 5.9 6.3 5.5 4.8 5.2 5.4 5.9 6.2 6.8 5.9 7.2 6.3;

    5.6 4.9 3.4 2.2 2.4 1.8 1.1 1.5 1.2 2.7 3 3.43.4 3.8 4.3 3.9 2 1.3 4.4 4.2 2.4 2.6 2.1 1.8;

    1.7 3.9 4.2 4.5 4 4.2 4.7 4 3.4 3.1 2.4 3 3.33.9 3.3 3.8 3.2 3.1 5.9 8 7.8 6.2 5 3.6;

    3.7 3.6 4.3 4.7 4.5 4.9 4.2 3.8 3.4 3 3.6 4.55.4 4.7 4.4 4.7 5.2 5.2 6.7 7.5 7 6.6 6.4 5.1;

    6.5 7.2 7.7 7.8 6.3 8.7 7.7 5.8 6.8 9.4 9.69.8 10.7 8 6.2 4.9 4.9 3.2 2.7 4 7.2 9 10 10.6;

    11.7 12.1 12.5 12.7 13 12.6 12.7 12.3 10.9 7.13.8 4.3 5 4.4 6.3 5.7 4.7 5.7 8.8 7.7 6.9 6.5 8.2 8.8;

    8.1 6.7 5.8 5.2 3 3 3.1 1.1 0.5 0.5 0.8 0.60.5 0.9 0.9 1 0.9 1.4 3 2.8 2.5 3.3 3.8 2.3;

    1.5 1.6 3.8 4.2 3.5 3.3 1.9 1.9 1.2 1 1.7 2.32.2 2.1 2.5 3.6 4.1 4.3 4.6 3.4 4.1 5 4.6 4.2;

    4.1 3.1 3.2 3.1 3.6 4.2 4 2.9 0.9 1 2.4 2.74.4 4.3 4.2 4.8 3.9 5.1 6.4 7.5 7.9 7.5 5.5 4.2;

    3.8 4.4 5.8 4.5 4.6 5.5 4.3 3.3 2.7 2.2 2.63.4 3.4 3.1 2.6 7.1 7.7 7.8 8.4 9.4 9.5 10.2 10.1 10.2;

    11.2 10.8 11.6 11.3 11.5 13.6 13 15.6 13.9 13.715.9 16.4 16.8 16.9 13.4 13.6 11.7 12.2 11.9 11.1 11.7 12 11.4 11.3;

    11.4 13 11.3 11.6 12.9 12.6 10.3 10.5 9.1 8.37.1 5.7 5.5 7.6 7.3 8.5 8.8 8.9 10 11.4 10.3 10.4 10.5;

    9.2 7.1 4.1 4.1 4 4.4 4.6 3.6 4.1 4.8 6.3 5.24.5 5 3.8 2.6 2.9 4.2 4.1 3.9 4.1 4.9 11.6 7.9;

    4.6 4.2 4.3 2.9 3.1 4 3.3 2.3 1.1 1.8 2.4 3.92.7 3.1 1.7 4.6 5.5 6.1 7.1 7.4 7.8 8.3 8.9 8.7;

    8.4 9.6 9.9 11.6 11.4 10.8 10.9 8.3 7.4 7.58.7 7.2 3.3 6.2 4.9 4.5 4 5 4.7 5.8 6.9 6.8 5.4 4.8;

    6.1 7.4 8 6.9 7.4 6.2 7 6.7 5.9 5 4.5 3.6 4.34.8 5.1 4.4 5 3 4.1 3.8 3.3 3.2 3.6 3.8;

    3.7 2.8 2.5 2.2 2.2 0.9 0.6 0.7 2.2 2 4.2 4.94.5 3.9 4.6 6.2 4.2 3.5 3.3 3.1 2.8 2.8 1.9 1.1;

    1.3 1.5 1.6 2.8 3 3.5 3.8 4.2 5.2 5.7 4.9 4.75.1 4.5 5.3 4.8 5.4 5.3 6.6 6.3 7.5 7.8 7.7 6.2;

    5.4 6 6.2 6.1 5.9 6.2 6.4 5.1 3.8 4.1 3.5 3.64.3 6.2 8 10.1 6.1 8.1 9.9 9.7 9.7 8.9 8.2 8.1;

    7.8 7.1 6.6 7 7.6 5.4 4.5 3.9 3.7 6.1 6.8 88.5 8.9 9.2 9.3 10.4 10.7 10.8 11.8 12.7 13.5 15.9 15.9;

    17.6 16.4 13.9 9.8 6.8 5.9 2.3 3 1.8 2.7 3.44.1 4.4 4.3 3.3 4.1 3.9 2.7 1.9 3.1 3.7 4.5 3.8 0.4] ,

    Mapminmax(A,0,1);

    Mapminmax(B,0,1);

    net=newrbe(A,B,SPREAD);

    C=[0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 2.4 9 8.5 8.7 7.46.6 5.4 4.7 4.7 5.6 4.9 5.8 6.4 6.2 6.3 5.8 6.1 6.2;

    7 7.5 7.8 6.7 7 7 7.3 8.5 7.9 6.7 5.1 4.8 3.94.3 4 4 3.8 3.7 2.8 1.9 2.5 4 3.5 2.8;

    1.3 0.8 1.3 1 2 1.6 1.9 2.3 2.5 2.5 2.2 2.62.2 2.3 2.7 3.4 3.5 2.4 1.2 2 2.8 2.8 3.6 2.6;

    3.2 3.9 3.6 3.7 3.3 3.2 2.5 2.6 3.1 4.4 5 5.14 3.8 3.1 3.2 3.2 2.3 4.3 2.6 2.4 2.9 3 2.9;

    y=sim(net,C)

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  • 设计了一种交互式的算法, 用该算法调整不一致性判断矩阵, 可以得到多个满足一致性要求的 合理方案, 专家或决策者可根据自己的意愿, 从这些方案中选择一个满意的方案. 实验表明: 该算法是有 效的、可行的. 关键词: ...
  • 对区间互补判断矩阵一致性进行研究, 提出一种新的可接受一致性定义, 将不满足可接受一致性的矩阵 较容易地修正为可接受一致矩阵. 基于凸组合方法, 一族明晰数互补判断矩阵的权重向量可被用来求取可接受一...
  • 质量矩阵的计算是对每一个z

    质量矩阵的计算是对每一个自由度施加单位加速度,计算结构的反作用力。

        质量矩阵里出现mij为负的物理上是i自由度上的单位正加速度引起的j自由度方向上的广义力是负的,这个与坐标定义有关系,出现负的很正常... 


    构分析时有位移法和力法,位移法是以求解域内位移为未知量,力法是以求解域内力为未知量。


      一般使用比较多的是位移法,以位移为未知量建立系统的方程,大多是力的方程,静力问题是静平衡方程(弹性力与外力平衡)、动力问题是动平衡方程(惯性力、阻尼力和弹性力与外力平衡)....

       有限元采用假设位移场函数解逼进真解,基于位移场的插值函数构造弹性变形能、耗散能和动能等形成系统的能量泛函的对应离散形式,其中弹性能中含刚度矩阵、耗散能中含阻尼矩阵和动能中含质量矩阵,

      如果构造各个能量时采用的插值是一样的就称“一致”矩阵,如动能采用的插值函数与弹性能计算采用的插值函数相同就称得到的相应质量矩阵为“一致质量矩阵”。集中质量矩阵是在计算系统动能时仅仅考虑线位移动能,忽略转角位移的动能,计算时简单一些,具体差别可以参考...


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  • 研究区间数判断矩阵一致性问题.首先对现有文献中有关区间数判断矩阵一致性定义进行了总结,分析,指出定义中存在的不合理性.在此基础上给出区间数判断矩阵的完全一致性,强一致性,一致性和满意一致性定义,讨论这些...
  • 针对决策者对有限方案集给出的一类两两方案比较的模糊判断矩阵, 从理论上提出关于模糊 判断矩阵一致性的定义及其性质, 为进一步研究模糊判断矩阵的方案排序等问题奠定了基础。</p>
  • 研究语言判断矩阵的满意一致性问题. 在给出语言判断矩阵及其满意一致性有关概念的基础上, 提出一种 关于具有严格偏好关系的语言判断矩阵满意一致性的判定方法. 依据所给出的判定方法, 可相应地得出关于语言判...
  • 一致性修正过程中,为了避免模糊层次分析法 (AHP)可能引发的歧义,提出了一种同步一致性算法和基于矩阵一致性指标的多判断矩阵合成方法。结合模糊判断矩阵的构造和一致性检验2个步骤,利用人机交互的特点,在构造模糊...
  • 为了满足决策者对于不同决策的偏好,采用语言术语下标以零为中心的对称语言评估标度,给出语言判断矩阵具有完全一致性和满意一致性的充要条件,得出判断元素底数可调的导出矩阵,从而得出一种可调排序权值的确定语言判断...
  • 基于模糊一致矩阵的岗位评价指标权重确定方法——以LD事业单位为例,陈菀娟,,岗位评价是一项重要的人力资源管理技术,是人力资源管理工作的基础,是解决组织薪酬公平性问题的关键和前提。岗位评价存在模糊性
  • 直接输入矩阵就可以输出特征值和特征向量以及是否一致
  • 首先给出有关语言判断矩阵, 导出矩阵和相容性的若干定义, 得出了语言判断矩阵具有完全一致性或满意一致性的充要条件, 其相应的导出矩阵也具有同样的结论;然后通过定义有关专家群体判断各个方案以及专家群体判断的...
  • Q1:matlab中矩阵运算时报错,矩阵维度不一致不能用点乘,直接相乘B'*P*B 点乘是两个矩阵相同,对应元素相乘Q2:matlab 出现矩阵维度不一致的情况错误出现在倒数第二2113行:z=(Y-p)^52612-4;错误原因有两个:Y和p的...

    Q1:matlab中矩阵运算时报错,矩阵维度不一致

    不能用点乘,直接相乘B'*P*B 点乘是两个矩阵相同,对应元素相乘

    Q2:matlab 出现矩阵维度不一致的情况

    错误出现在倒数第二2113行:z=(Y-p)^52612-4;

    错误原因有两个:

    Y和p的维度不一致,Y是二维矩阵4102,p是列向量,无法1653直接相减

    数乘的平方运算需要使用.^

    对于问题1需要根据你的物理意义修改,因为我不了解你的问题背景,所以简单修改为:

    将p矩阵的所有元素设置为3

    clc;

    clear all;

    t=0:0.0001:0.2;

    d=5;%进给率

    c=10;%工件旋转频率

    R=45;%初始刀尖圆弧中心与工件中心距离

    w=2*pi*c;%角频率

    p=R-d*c*t;%极半径

    p_=p-2:0.1:p+2;

    [X,Y]=meshgrid(t,p_);

    x=Y.*cos(20*pi*X);%x方向坐标

    y=Y.*sin(20*pi*X);%y方向坐标

    p=ones(size(Y))*3; % 此处将p修改为全部元素都是3,具体可根据你的需求修改

    z=(Y-p).^2-4;%z方向坐标

    mesh(x,y,z);

    8d0a82c0658cf39e9f119e635173b89a.png

    Q3:matlab 提示说内矩阵维度不一致。

    [0,m1*g,0,m2*g]' 不要转置,直接[0,m1*g,0,m2*g]就好

    Q4:matlab矩阵维度不一样怎么办?

    ^

    将x2和y2的长度修改为等于2113x3的长度即可5261:

    r1=23.7;

    r2=31.3;

    % 先定义最长向量x3

    x3=0:0.01:r1+r2;

    % 修改4102x2和y2,缺少位补0

    len1 = length(x3);

    len2 = length(0:0.01:r1);

    x2=[0:0.01:r1, zeros(1,len1-len2)];

    y2=x2;

    k=-sqrt(3)/3;

    n=r1^16532/r2^2;

    A=(1-n).*(x2.^2-y2.^2)-n*(1+k).*x3.^2+2*n.*x3.*(x2+k*y2)

    若有帮助~

    Q5:matlab中矩阵维度不一致,怎么改呀

    v = 10.*sin(q)-((1.61625.*((3.5.*sin(q)+2.5.*cos(q))).*v.*v+0.9051.*41.*v.*v)./5200).*t; 这个式子有问题,对v赋值的公式里面不能有v

    Q6:matlab报错:矩阵维度必须一致,求解决

    ^^把所有的 * / ^前2113面都加. 不管是不是必须的。

    以下5261可以运行(大多数4102都加点了)

    y17 =sin((154.^1653(1/2).*t)/10000).*((4.*sin((154.^(1/2).*t)/10000))./77 - (139.*154.^(1/2).*((100000000.*sin((154.^(1/2).*t)/20000).^2)/77 - (5000.*154.^(1/2).*t.*sin((154.^(1/2).*t)/10000))/77))./154000000000 + (154.^(1/2).*t.^(3/2).*hypergeom([3/4], [1/2, 7/4], -(77.*t.^2)/200000000))/70000000) - cos((154.^(1/2).*t)/10000).*((8.*sin((154.^(1/2).*t)/20000).^2)/77 + (139*154.^(1/2).*((50000000.*sin((154.^(1/2).*t)/10000))/77 + (5000*154.^(1/2).*t.*(2.*sin((154.^(1/2).*t)/20000).^2 - 1))/77))/154000000000 + (3.*154.^(1/2).*((5000.*154.^(1/2).*t.^(1/2).*(2.*sin((154.^(1/2).*t)/20000).^2 - 1))/77 + (250000.*2.^(3/4).*77.^(1/4).*pi.^(1/2).*fresnelc((2.^(3/4).*77.^(1/4).*t.^(1/2))/(100.*pi.^(1/2))))/77))/140000000)

    Q7:matlab矩阵维度不一致 帮帮忙

    c=real(ifft2(fft2(a).*fft2(rot90(a,2),242,256)));

    这句里面的I变成a试一下,你的两个矩阵都不一样大小,肯定不唯一啊!

    追问 : 那个 我能问一下 语句后面的256 是什么吗 它应该是从哪来的 傅里叶快速卷积 它指的是图像的坐标范围吗

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    Python矩阵乘法在矩阵维数不一致的自动扩展(具体参见broadcast)

    - 对应元素相乘(a*b)

    • 如下代码中,a为2*3矩阵,b为长度为3的数组,两者维数不同,进行对应元素相乘时需要先扩展a或b(也可能两者都要扩展)
    • 扩展方法是先右对齐,看已经有维数的长度是否一致(不等于1也不等于0),不一致报错,剩下的维度长度为1或者为0时自动扩展
      如:
    矩阵shape1shape2
    a23
    b03

    然后对b的第一维进行扩展为2,也就是第一行的元素复制到第二行

    - 矩阵的乘法(np.dot(a,b))

    • 如下代码中,a为2*3矩阵,b为长度为3的数组,两者维数不同,进行局长呢称法运算需要先扩展a或b(也可能两者都要扩展)
    • 此时的扩展方式为b先对a进行左对齐(我仅考虑了二维,高维靠大家自己探索一下-😐),看已经有维数的长度是否一致(不等于1也不等于0),不一致报错,剩下的维度长度为1或者为0时自动扩展
    • 如:
    矩阵shape1shape2
    a23
    b30

    然后对b的第二维进行扩展为2,也就是第一列的元素复制到第二列(感觉好像跟没有复制一样-。-)

    import numpy as np
    a = [[1,2,3],
    	 [2,3,4]]
    # 转为array对象
    a = np.array(a)
    b = [1,2,3]
    # 转为array对象
    b = np.array(b)
    a*b
    """
    array([[ 1,  4,  9],
           [ 2,  6, 12]])
    """
    np.dot(a,b)
    """
    array([14, 20])
    """
    

    如有错误请大家联系我哦!

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    万次阅读 2018-08-08 20:29:20
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空空如也

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一致矩阵是什么