Matlab simulink正弦函數(shù)你可以參考前面的說(shuō)明：
O(t)=Amp*Sin(Freq*t+Phase)+Bias;
相應(yīng)地你對(duì)照你的式子，把一個(gè)個(gè)數(shù)填進(jìn)去就好了 。
Amplitude輸入0.5；
關(guān)鍵是Frequency，這里的單位是rad/sec，也就是對(duì)應(yīng)的角頻率 ， 根據(jù)你的式子：0.5sin（10t） ， 也就是ω=10，所以這里輸入10就好了；
其它的都填0 。

the equation fo axis是什么意思,是一道關(guān)于三角周期函數(shù)的題目，要求你求period,amplitude和這個(gè)the equation for axis
軸的方程式

求period （周期）,amplitude（振幅）

ABAQUS，amplitude設(shè)置周期性函數(shù)，求助您好 ， 很高興為您解答 。下一步是在定義載荷的時(shí)候，一般是在下方把幅值曲線選上，要清楚的一點(diǎn)是，幅值曲線需要與載荷緊密相連如若滿意，請(qǐng)點(diǎn)擊右側(cè)【采納答案】 ， 如若還有問(wèn)題，請(qǐng)點(diǎn)擊【追問(wèn)】希望我的回答對(duì)您有所幫助，望采納！~ O(∩_∩)O~

求助Amplitude Book字體！謝謝！注意啦 ， 一樓提供的是病毒網(wǎng)站，你一上就over了?。。?

ABAQUS中怎么設(shè)置位移隨時(shí)間變化的施加載荷

文章插圖

1、在abaqus的主界面中，確定需要得到荷載-位移數(shù)據(jù)的對(duì)象 。2、直接通過(guò)Plot來(lái)點(diǎn)擊XY Plot 。3、打開(kāi)一個(gè)新的窗口 ， 根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行設(shè)置并選擇Plot 。4、生成相關(guān)的效果圖，即可實(shí)現(xiàn)abaqus中得到荷載-位移的數(shù)據(jù)了 。擴(kuò)展資料1、ABAQUS中的定位約束注意問(wèn)題：每個(gè)定位約束操作對(duì)象只能是兩個(gè)實(shí)體（一個(gè)移動(dòng)一個(gè)固定）；盡管兩個(gè)定位約束在理論上不應(yīng)該是相互沖突的，但由于模型中存在數(shù)值誤差 ， 仍可能給出錯(cuò)誤信息，導(dǎo)致無(wú)法完成定位 。解決辦法有兩個(gè)：一是將已有的定位約束轉(zhuǎn)化為絕對(duì)定位 ， 然后施加新的約束；二是先測(cè)量再移動(dòng)到相應(yīng)距離 。2、對(duì)部件不能直接進(jìn)行布爾操作 ， 對(duì)部件實(shí)體可以進(jìn)行布爾操作 ， 在Assembly模塊中單擊Instance-Merge/Cut Instances 這種操作的優(yōu)點(diǎn)是 ， 不需要為相關(guān)區(qū)域施加tie約束；不需要多次定義材料屬性 。
amplitude什么意思?n.
廣闊, 豐富, 振幅, 物理學(xué)名詞

amplitude image是什么意思amplitude image
[英][ˈæmplɪˌtu:d ˈimidʒ][美][ˈæmplɪˌtud ˈɪmɪdʒ]
[醫(yī)]振幅顯像，幅度顯像;

magnitude 和 amplitude 有什么區(qū)別和聯(lián)系雖然都有“廣大”的意思，

但是在一般情況下，magnitude是“數(shù)量的大小”的意思,

amplitude都用在物理里面，指“振幅”，它一般不作“大小，廣闊”的意思 。

magnitude
[5mA^nitju:d]
n.
大小, 數(shù)量, 巨大, 廣大, 量級(jí)

amplitude
[5Amplitju:d]
n.
廣闊, 豐富, 振幅, 物理學(xué)名詞

傅里葉變化中power和amplitude指的是什么這是完全兩個(gè)東西：卷積是一種運(yùn)算方式，針對(duì)線性時(shí)不變系統(tǒng) 。最基礎(chǔ)的應(yīng)用就是：在時(shí)域中，一個(gè)輸入，卷積上單位沖激響應(yīng)，就可以得到輸出 。傅立葉變換的主要作用就是讓函數(shù)在時(shí)域和頻域可以相互轉(zhuǎn)化 。最顯而易見(jiàn)的應(yīng)用就是：當(dāng)輸入函數(shù)和單位沖激響應(yīng)函數(shù)都被轉(zhuǎn)化為頻域函數(shù)后，兩個(gè)頻域函數(shù)直接做乘法（相對(duì)于上面說(shuō)的時(shí)域函數(shù)的卷積），就可以得到輸出的頻域函數(shù) 。最后再反變換回時(shí)域，就可以得到輸出的時(shí)域函數(shù) 。

processing里的amplitude什么意思amplitude英[ˈæmplɪtju:d]美[ˈæmplɪtu:d]
n.振幅; 廣大 ， 廣闊，充足; （思想的） 廣度; 角度距離;
[例句]As we fall asleep the amplitude of brain waves slowly becomes greater.
進(jìn)入睡眠狀態(tài)時(shí)，我們的腦電波振幅慢慢變大 。
[其他]復(fù)數(shù)：amplitudes

amplitudevary是什么意思？放大率你好，這個(gè)單詞的中文意思如上所示，希望能夠幫到你 ， 祝你生活愉快

labview里 amplitude什么意思amplitude
[英][ˈæmplɪtju:d][美][ˈæmplɪtu:d]
n.振幅; 廣大 ， 廣闊，充足; （思想的）廣度; 角度距離;
復(fù)數(shù)：amplitudes

以上結(jié)果來(lái)自金山詞霸

例句:

1.
Attempts to establish a cycle of regular duration and amplitude have failed.
建立一個(gè)在時(shí)限和振幅方面都有規(guī)律的經(jīng)濟(jì)周期的所有嘗試都失敗了 。

2.
But that also reduces the amplitude of the motion, making it harder to detect.
但這種做法同時(shí)也降低了運(yùn)動(dòng)的振幅，使運(yùn)動(dòng)更難被探測(cè)到 。

在信號(hào)發(fā)生器中amplitude是什么意思信號(hào)強(qiáng)度

收音機(jī)上有FM,AM，它們各代表什么意思？AM和FM其實(shí)是無(wú)線電里的概念，這是兩種不同的解碼方式 。AM的意思是調(diào)幅電波（Amplitude Modulation），變化的是電磁波的振幅，通過(guò)振幅傳遞0101的數(shù)字信息，就好比拍手的時(shí)候有輕有重 。重的代表1，輕的代表0，這么個(gè)拍法 。FM的意思是調(diào)頻電波（Frequency Modulation），變化的是電磁波的波頻，通過(guò)電磁波的頻率變化來(lái)傳遞0101信息 。就好比拍手有急有緩，快拍代表1，慢拍代表0，這樣也能傳遞信息 。再看看上面的GIF演示，相信大家都能很好理解這兩種解碼的差別了 。然后我們?cè)賮?lái)說(shuō)說(shuō)這兩個(gè)電臺(tái)的實(shí)際體驗(yàn)區(qū)別 。通常我們聽(tīng)到的AM電臺(tái)，聲音都是品質(zhì)比較低的，稀里嘩啦的，因?yàn)锳M采用的是中波段 。頻率比較低一般在1000KHz上下 ， 每一秒能傳遞的0101的信息量比較少 ， 所以聲音就比較失真 。而FM通常在100Mhz左右 ， 是AM的100倍，所以FM音質(zhì)更好，還能支持雙聲道立體聲 。那既然AM品質(zhì)這么差 ， 為什么所有汽車上，都依然保留了這種功能呢？這是因?yàn)锳M也有著FM不具備的特長(zhǎng) 。FM是短波 ， 學(xué)過(guò)高中物理的同學(xué)可能還記得 ， 短波直線傳播性能好，但是躲不開(kāi)障礙物，所以FM只適合做短距離傳播，所以我們通常聽(tīng)到的FM也都是地方城市電臺(tái) 。但是AM是中波，可以被大氣層反射 ， 可以通過(guò)衍射繞開(kāi)障礙物，傳播距離遠(yuǎn) ， 通常做為省際電臺(tái)使用 。所以，這兩種電臺(tái)形式均會(huì)出現(xiàn)在我們的汽車收音機(jī)上 ， 各自發(fā)揮其所長(zhǎng) 。
收音機(jī)上的AM、FM1、FM2是什么意思呢？在一般的收音機(jī)或收錄音機(jī)上都有AM及FM波段，相信大家已經(jīng)熟悉，這兩個(gè)波段是用來(lái)供您收聽(tīng)國(guó)內(nèi)廣播的，若收音機(jī)上還有SW波段時(shí)，那么除了國(guó)內(nèi)短波電臺(tái)之外，您還可以收聽(tīng)到世界各國(guó)的廣播電臺(tái)節(jié)目 。為了讓您對(duì)收音機(jī)的使用有更進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)，以下就什么是AM、FM、SW、LW作一簡(jiǎn)單的說(shuō)明 。
事實(shí)上AM及FM指的是無(wú)線電學(xué)上的二種不同調(diào)制方式 。AM: Amplitude Modulation稱為調(diào)幅，而FM: Frequency Modulation稱為調(diào)頻 。只是一般中波廣播(MW: Medium Wave)采用了調(diào)幅(AM)的方式，在不知不覺(jué)中，MW及AM之間就劃上了等號(hào) 。實(shí)際上MW只是諸多利用AM調(diào)制方式的一種廣播 ， 像在高頻(3-30MHz)中的國(guó)際短波廣播所使用的調(diào)制方式也是AM，甚至比調(diào)頻廣播更高頻率的航空導(dǎo)航通訊(116-136MHz)也是采用AM的方式 ， 只是我們?nèi)粘Ｋf(shuō)的AM波段指的就是中波廣播(MW） 。
那FM呢？它也同MW的命運(yùn)相類似 。我們習(xí)慣上用FM來(lái)指一般的調(diào)頻廣播（76-108MHz，在我國(guó)為87.5-108MHz、日本為76-90MHz），事實(shí)上FM也是一種調(diào)制方式，即使在短波范圍內(nèi)的27-30MHz之間 ， 做為業(yè)余電臺(tái)、太空、人造衛(wèi)星通訊應(yīng)用的波段，也有采用調(diào)頻（FM）方式的 。
而SW呢？其實(shí)可以說(shuō)是對(duì)短波的一種簡(jiǎn)單稱呼 ， 正確的說(shuō)法應(yīng)該是高頻(HF:High Frequency)比較貼切 。而短波這名稱是怎么來(lái)的呢？以波長(zhǎng)而言，中波(MW)介于200-600米(公尺)之間，而HF的波長(zhǎng)卻是在10～100米(公尺)之間，與上述的波長(zhǎng)相比較，HF的波長(zhǎng)的確是短了些 ， 因此就把HF稱做短波(SW: Short Wave） 。
同樣的，比中波MW更低頻率的150KHz-284KHz之間的這一段頻譜也是作為廣播用的 ， 以波長(zhǎng)而言，它大約在1000～2000米(公尺)之間 ， 和MW的200-600米相比較顯然"長(zhǎng)"多了，因此就把這段頻譜的廣播稱做長(zhǎng)波(LW: Long Wave) 。實(shí)際上 ， 不論長(zhǎng)波(LW)、中波(MW)或者是短波(SW)都是采用AM調(diào)制方式 。
對(duì)一般收(錄)音機(jī)而言，F(xiàn)M、MW、LW波段是提供您收聽(tīng)國(guó)內(nèi)廣播用的，但我國(guó)目前沒(méi)有設(shè)立LW電臺(tái)，而SW波段則主要供您收聽(tīng)國(guó)內(nèi)/國(guó)際遠(yuǎn)距離廣播 。

在iPhone 上用 iRig 作為吉他效果器的實(shí)際效果怎樣我覺(jué)得還是買個(gè)效果器好點(diǎn)，感覺(jué)有些軟件什么的效果不怎么地...推薦使用GT-10，只是操作實(shí)在太復(fù)雜，但是很強(qiáng)大，就是得靠自己摸索
如果樓主要說(shuō)上圖的軟件，個(gè)人覺(jué)得iOS上兩款最好的電吉他效果器軟件是amplitube和ampkit 。配合網(wǎng)上能代購(gòu)到的amplitube irig和ampkit link（500元左右）可以直接鏈接你的愛(ài)琴

讓你隨時(shí)隨地練琴，雖然這個(gè)價(jià)格能買個(gè)不咋地的效果器了，但是這倆東西最大的好處就是可以直接插耳機(jī)練琴 ， 而且沒(méi)有延時(shí) ， 而且可以直接錄音加伴奏 。
望采納！

在iPhone 上用 iRig 作為吉他效果器的實(shí)際效果怎樣?效果還是不錯(cuò)的 ， 我之前用過(guò) 。
但是如果真的想學(xué)習(xí)的話 ， 推薦去JD，或者說(shuō)去琴行買一個(gè)真正的效果器 。

電吉他如何連入macbookair？ 我有個(gè)AmpliTube iRig，但好像只能用在ipad上，請(qǐng)高人指點(diǎn)普通電腦都能接電吉他，只要你有效果器軟件 。再買個(gè)大專小插口，把吉他的接到MIC口上，打開(kāi)效果器軟件就可以玩了，或者吉他接效果器再接電腦

怎么測(cè)聲音的amplitude有專門的機(jī)器 ， 初二物理學(xué)過(guò) 。

用iphone AmpliTube iRig作效果器接音箱,除了IRIG之外還需要什么線？什么接口？需要一根吉他轉(zhuǎn)3.5的線.就是一頭3.5一頭6.3的吉他3.5的插irig上6.3插音響上.如果連接電腦則需要兩頭均3.5插頭.懂了嗎.別忘了AmpliTube開(kāi)一個(gè)降噪效果器

ABAQUS中幅值曲線對(duì)結(jié)果有什么影響1.CF1，CF2，CF3就是XYZ三個(gè)方向的集中力 。第一幅圖里面就是你的設(shè)定窗口，變成0.125156是因?yàn)閷?xiě)錯(cuò)了吧……
2.時(shí)間/頻率是載荷作用的時(shí)間，總共加載時(shí)間是1s；
3.左邊欄是時(shí)間點(diǎn)，右邊欄才是幅值，表示在各個(gè)時(shí)間點(diǎn)加載到你設(shè)定的載荷的百分比 。時(shí)間點(diǎn)可以隨便寫(xiě)，圖里面設(shè)定的是0到1s 。這里說(shuō)的是相對(duì)幅值 ， 最大值就是1，1為100%，而真正的幅值是在第一幅圖里面的CF1，CF2，CF3中填寫(xiě) 。
4.300N寫(xiě)在CF3那個(gè)框里 。

ABAQUS如何通過(guò)幅值曲線將載荷以余玄函數(shù)分布這個(gè)需要使用ABAQUS里面的場(chǎng)的概念 。具體地操作上，你需要定義一個(gè)分析?。綣愕撓嘞壹釉厥搶嗨樸諶縵履Ｊ降?，y=cos(x) 。其中x和y分別代表任意節(jié)點(diǎn)的橫向和縱向坐標(biāo) ， 你要加入其它坐標(biāo)也是一樣的，但公式需要相應(yīng)的變化，定義這個(gè)場(chǎng)的公式也需要相應(yīng)的變化 。注意，這第一步只是定義了一個(gè)場(chǎng) 。

第二步，就是定義loading，在加載的模式底下加入上面的場(chǎng)定義 ， 就可以了 。

簡(jiǎn)單地說(shuō)，場(chǎng)定義只是定義了加載的幅度的一部分，在loading里面乘以這個(gè)幅度 ， 就可以得到完整的加載模式 。

事實(shí)上，還有另外一種方式：載荷你可以使用別的工具進(jìn)行計(jì)算 ， 然后直接寫(xiě)入到ABQUS的input deck文件之中 。上面第一種方法事實(shí)上也要產(chǎn)生這最后的input deck文件，效果是一模一樣的 。關(guān)鍵詞的例子如下 。第一列是節(jié)點(diǎn) ， 第二列是壓力的方向的面定義，第三列就是此處最關(guān)鍵的幅度值 。你看明白了嗎？這第三列你是可以自己使用其它軟件計(jì)算的，比如matlab，也可以讓ABAQUS自己計(jì)算 。然后以文本方式拷貝進(jìn)來(lái)即可 。

*Dload
Part-1-1.9361, P1, -21.4368
Part-1-1.9362, P1, 25.2391
Part-1-1.9363, P1, 49.8795
Part-1-1.9364, P1, 30.9716
Part-1-1.9365, P1, -14.9767
Part-1-1.9366, P1, -47.8492
Part-1-1.9367, P1, -38.9461
Part-1-1.9368, P1, 3.95973
Part-1-1.9369, P1, 43.4084
Part-1-1.9370, P1, -21.4368
Part-1-1.9371, P1, 25.2391
Part-1-1.9372, P1, 49.8795
Part-1-1.9373, P1, 30.9716
Part-1-1.9374, P1, -14.9767
Part-1-1.9375, P1, -47.8492
Part-1-1.9376, P1, -38.9461
Part-1-1.9377, P1, 3.95973
Part-1-1.9378, P1, 43.4084
Part-1-1.9379, P1, -21.4368
Part-1-1.9380, P1, 25.2391

請(qǐng)問(wèn)ABAQUS中周期動(dòng)力荷載F=10sint ， 幅值曲線的A=10的單位是KN/m還是KN/m²？如何計(jì)算模型的阻尼系數(shù)?下一步是在定義載荷的時(shí)候，一般是在下方把幅值曲線選上，要清楚的一點(diǎn)是，幅值曲線需要與載荷緊密相連

abaqus如何處理表格型幅值曲線不單調(diào)的問(wèn)題一般可采用分段處理 ， 使曲線在每個(gè)分段內(nèi)是單調(diào)的 。

magnitude 和 amplitude 有什么區(qū)別和聯(lián)系雖然都有“廣大”的意思，
但是在一般情況下，magnitude是“數(shù)量的大小”的意思,
amplitude都用在物理里面，指“振幅”，它一般不作“大小，廣闊”的意思 。
magnitude
[5mA^nitju:d]
n.
大小, 數(shù)量, 巨大, 廣大, 量級(jí)
amplitude
[5Amplitju:d]
n.
廣闊, 豐富, 振幅, 物理學(xué)名詞

magnitude和value有什么不同？Magnitude 值 是指規(guī)定等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的值 如地震的等級(jí)值 都是規(guī)定好的Value 的值用具體數(shù)字表示的

magnitude和amplitude有什么區(qū)別？雖然都有“廣大”的意思，

但是在一般情況下，magnitude是“數(shù)量的大小”的意思,

amplitude都用在物理里面，指“振幅” ， 它一般不作“大?。憷鋇囊饉?。




magnitude
[5mA^nitju:d]
n.
大小, 數(shù)量, 巨大, 廣大, 量級(jí)


amplitude
[5Amplitju:d]
n.
廣闊, 豐富, 振幅, 物理學(xué)名詞

magnitude和value有什么不同雖然都有“廣大”的意思，

但是在一般情況下，magnitude是“數(shù)量的大小”的意思,

amplitude都用在物理里面 ， 指“振幅”，它一般不作“大?。憷鋇囊饉?。

magnitude
[5mA^nitju:d]
n.
大小, 數(shù)量, 巨大, 廣大, 量級(jí)

amplitude
[5Amplitju:d]
n.
廣闊, 豐富, 振幅, 物理學(xué)名詞

FFT 變換中Amplitude和magnitude有什么區(qū)別雖然都有“廣大”的意思，
但是在一般情況下 ， magnitude是“數(shù)量的大小”的意思,
amplitude都用在物理里面，指“振幅”，它一般不作“大小，廣闊”的意思 。
magnitude
[5mA^nitju:d]
n.
大小, 數(shù)量, 巨大, 廣大, 量級(jí)
amplitude
[5Amplitju:d]
n.
廣闊, 豐富, 振幅, 物理學(xué)名詞

圖像傅里葉變換的步驟是什么? javaOpencv計(jì)算機(jī)視覺(jué)14(傅里葉變換)
Matlab中powergui有什么作用？

文章插圖

Powergui模塊可以顯示系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)的電流和電壓及電路（電感電流和電容電壓）所有的狀態(tài)變量值 。Powergui可以執(zhí)行負(fù)載潮流的計(jì)算 ， 并且為了從穩(wěn)態(tài)時(shí)開(kāi)始仿真可以初始化包括三相電機(jī)在內(nèi)的三相網(wǎng)絡(luò)，三相電機(jī)的類型為簡(jiǎn)化的同步電機(jī)、同步電機(jī)或異步電機(jī)模塊 。在Structure中選擇信號(hào)名稱等等 。下面是開(kāi)始計(jì)算的時(shí)間，特別是有的波形開(kāi)始比較亂，建議你從比較穩(wěn)定的一段開(kāi)始計(jì)算，接著是計(jì)算的周期，數(shù)目越大，時(shí)間越長(zhǎng) ， 可以有小數(shù) 。擴(kuò)展資料：MATLAB由一系列工具組成 。這些工具方便用戶使用MATLAB的函數(shù)和文件，其中許多工具采用的是圖形用戶界面 。包括MATLAB桌面和命令窗口、歷史命令窗口、編輯器和調(diào)試器、路徑搜索和用于用戶瀏覽幫助、工作空間、文件的瀏覽器 。隨著MATLAB的商業(yè)化以及軟件本身的不斷升級(jí) ， MATLAB的用戶界面也越來(lái)越精致，更加接近Windows的標(biāo)準(zhǔn)界面 ， 人機(jī)交互性更強(qiáng)，操作更簡(jiǎn)單 。而且新版本的MATLAB提供了完整的聯(lián)機(jī)查詢、幫助系統(tǒng)，極大的方便了用戶的使用 。簡(jiǎn)單的編程環(huán)境提供了比較完備的調(diào)試系統(tǒng)，程序不必經(jīng)過(guò)編譯就可以直接運(yùn)行 ， 而且能夠及時(shí)地報(bào)告出現(xiàn)的錯(cuò)誤及進(jìn)行出錯(cuò)原因分析 。
怎么用matlab對(duì)示波器波形進(jìn)行傅里葉分析建立一個(gè)simulink文件，一個(gè)輸入和一個(gè)示波器，還有一個(gè)powergui模塊，powergui模塊是進(jìn)行電學(xué)分析的一個(gè)很重要的模塊，里面可以進(jìn)行潮流計(jì)算 ， RLC分析，傅里葉分析等 。

一段語(yǔ)信號(hào)，用matlab 進(jìn)行傅里葉變換，然后濾波之后在進(jìn)行傅里葉反變換 ， 最后再播放出來(lái)，下面是我的程序從圖上看 ， 明顯你是做的高通濾波，主要音頻都濾掉了，肯定就只聽(tīng)到些雜音了 。

剛買的一塊希捷筆記本硬盤，用hd tune測(cè)了下，看圖，那幾個(gè)數(shù)據(jù)很高的不是蠻懂，大俠給解釋一下好S.M.A.R.T(Self Monitoring Analysis and Reporting Technology /自我監(jiān)測(cè)、分析與報(bào)告技術(shù))是為了提高硬盤數(shù)據(jù)的安全性而開(kāi)發(fā)的 。它可以使硬盤實(shí)時(shí)檢查自身的狀態(tài) ， 通過(guò)一定機(jī)理及時(shí)分析出潛在的問(wèn)題，報(bào)告給系統(tǒng)，有時(shí)甚至能給出預(yù)計(jì)的硬盤故障日期，實(shí)際就是一種預(yù)警技術(shù) 。這個(gè)功能可以比較客觀的反映硬盤目前的健康狀況 。

Value/Current(當(dāng)前值) 當(dāng)前硬盤改屬性的值 。
Worst(最壞值) 該屬性出現(xiàn)過(guò)的峰值 。
Threshold/Warn(閾值/臨界/極限值) 硬盤廠商所規(guī)定的該屬性峰值 。如果某個(gè)屬性超過(guò)Threshold規(guī)定的極限值時(shí)，就表示你的硬盤可能出現(xiàn)了問(wèn)題 。
Raw Values/Data (Raw值/數(shù)據(jù))。和該屬性有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)總值 。

怎么看這類屬性？
主要是看Raw和Worst的值是否還在臨界值之內(nèi)(>或<臨界值)
一般使用軟件如HDTune、CrystalDiskInfo等，一般屬性中有黃色或者紅色你就要注意了，硬盤可能快壞了，要是還在保修期內(nèi)，就趕緊備份數(shù)據(jù)，送去檢修 。
下面我們來(lái)介紹各個(gè)屬性(按2010年2月11日 維基百科 上的解釋)
ID Hex =英文屬性名 / 中文屬性名 屬性描述
--------------------------------------------------
01 01 =Read Error Rate / (底層)數(shù)據(jù)讀取錯(cuò)誤率
指從磁盤表面讀取數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)生的硬件讀取錯(cuò)誤的比率，Raw值對(duì)于不同的廠商有著不同的體系，單純看做1個(gè)十進(jìn)制數(shù)字是沒(méi)有任何意義的 。
*以上為Wiki上的英文翻譯版本，此屬性貌似存在分歧，有的說(shuō)值高了好，有的說(shuō)低了好,此處我們還是按照Wiki上的吧，反正只要 Worst不小于 Threshold 就行了 。
**這里的Raw值也可能不同，比如我筆記本上的ST硬盤就Raw為0，而臺(tái)式機(jī)上1.5T的ST就為227901540 。

02 02 =Throughput Performance / 吞吐性能(讀寫(xiě)通量性能)
Raw值越高越好
整體(普通)的硬盤驅(qū)動(dòng)器的吞吐性能 。如果這個(gè)屬性的值一直在下降有很大的可能性是硬盤有問(wèn)題了 。
* 一般在進(jìn)行了人工 Offline S.M.A.R.T. 測(cè)試以后才會(huì)有值 。

03 03 =Spin-Up Time / 馬達(dá)旋轉(zhuǎn)到標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)速所需時(shí)間
Raw值越低越好
主軸旋轉(zhuǎn)加速的平均時(shí)間(從零轉(zhuǎn)速到完全運(yùn)轉(zhuǎn)(標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)速)[毫秒]) 。
單位也可能為秒 。
如果是0的話證明這一項(xiàng)沒(méi)有讀對(duì)，或者是這一項(xiàng)的數(shù)據(jù)生成錯(cuò)誤 。不應(yīng)該出現(xiàn)0的結(jié)果 。

04 04 =Start/Stop Count / 啟動(dòng)/停止計(jì)數(shù)
馬達(dá) 啟動(dòng)/停止 周期的計(jì)數(shù) 。當(dāng)馬達(dá)啟動(dòng)或硬盤完全停止工作后(斷開(kāi)電源)啟動(dòng)和硬盤從睡眠模式回復(fù)到先前狀態(tài)，計(jì)數(shù)都會(huì)增加 。
*一般來(lái)說(shuō)開(kāi)機(jī)一次這個(gè)就加1，也可以看做是通電次數(shù) ， 這一般是個(gè)壽命參考值 ， 本身不具有任何指標(biāo)性，購(gòu)買硬盤時(shí)可以參考此值 。

05 05 =Reallocated Sectors Count / 重新配扇區(qū)的計(jì)數(shù)
Raw值越低越好
對(duì)重新分配的扇區(qū)的計(jì)數(shù)，當(dāng)硬盤發(fā)現(xiàn)一個(gè) 讀取/寫(xiě)入/校驗(yàn) 錯(cuò)誤時(shí)它將這個(gè)扇區(qū)標(biāo)示為“重新分配”，并且將數(shù)據(jù)傳輸?shù)揭粋€(gè)特殊的保留區(qū)(空閑區(qū)) 。這個(gè)過(guò)程也稱為是“重定向”，這個(gè)重新分配的扇區(qū)叫做“重新映射” 。這就是為什么，現(xiàn)在的硬盤當(dāng)進(jìn)行表面測(cè)試的時(shí)候是找不到“壞塊”的，所有的壞塊都被隱藏在重新分配的扇區(qū)中 。然而，隨著重新定位的扇區(qū)增加，讀取/寫(xiě)入速度趨向于降低 。Raw值通常代表一系列已經(jīng)發(fā)現(xiàn)和重映射的壞扇區(qū)，因此，這個(gè)屬性值越高，硬盤就有越多的扇區(qū)被重定位，所以這個(gè)值是越小越好 。
* 理想情況下這個(gè)值應(yīng)該為0，如果不為0也不要太驚慌 ， 而是應(yīng)該比較密切的關(guān)注這個(gè)值的變化情況：如果連續(xù)幾周沒(méi)有變化，那你應(yīng)該可以放心的繼續(xù)使用比較長(zhǎng)的一段時(shí)間；如果這個(gè)值持續(xù)攀升 ， 那么請(qǐng)盡快備份所有數(shù)據(jù)，并考慮購(gòu)買新硬盤 。

06 06 =Read Channel Margin / 讀取通道邊界
讀取數(shù)據(jù)時(shí)通道的邊界，這個(gè)屬性的功能并不明確

07 07 =Seek Error Rate / 尋道錯(cuò)誤率
磁頭尋道錯(cuò)誤的比率 ， 如果機(jī)械定位系統(tǒng)中有局部的故障 ， 那么尋道錯(cuò)誤率會(huì)增加 ， 這種故障是多種因素造成的 。Raw值對(duì)于不同的廠商有著不同的體系，單純看做1個(gè)十進(jìn)制數(shù)字是沒(méi)有任何意義的

08 08 =Seek Time Performance / 尋道時(shí)間性能
Raw值越高越好
磁頭尋道操作的平均性能，如果這個(gè)屬性的值持續(xù)下降，這是機(jī)械子系統(tǒng)有問(wèn)題的標(biāo)志

09 09 =Power-On Hours (POH) / 累計(jì)通電時(shí)間
Raw值越低越好
通電時(shí)間計(jì)數(shù)，Raw值顯示在通電狀態(tài)下的總小時(shí)數(shù)(或者是 分鐘，秒，取決于制造商)
磁盤加電時(shí)間 。初始值的字段顯示為此裝置總開(kāi)機(jī)時(shí)間的累計(jì) 。
* 參考磁盤廠家給的該款硬盤的 MTBF(平均故障間隔時(shí)間) 可以估計(jì)故障概率 。但是也有可能超過(guò)MTBF而不會(huì)出現(xiàn)故障，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)于個(gè)體來(lái)說(shuō)是不精確的，是一個(gè)壽命參考值，本身不具任何指標(biāo)性 。
**購(gòu)買硬盤時(shí)可以看此值，新的硬盤一般為0或者幾十以內(nèi) ， 過(guò)分大的可能就是被人用過(guò)了 。

10 0A =Spin Retry Count 或 Spin-up Retry Count / 旋轉(zhuǎn)重試計(jì)數(shù) 或 馬達(dá)重試計(jì)數(shù)
Raw值越低越好
馬達(dá)重試啟動(dòng)嘗試的的總數(shù) ， 這個(gè)屬性存儲(chǔ)馬達(dá)嘗試啟動(dòng)的到全速運(yùn)轉(zhuǎn)(第一次嘗試失敗的情況)的總數(shù)，這個(gè)屬性的值的上升，是硬盤機(jī)械子系統(tǒng)有問(wèn)題的標(biāo)志
* 理想情況應(yīng)該為0，在某些情況下可能人為造成這個(gè)值的非故障升高 ， 比如電壓供給不足 。

11 0B =Recalibration Retries / 校準(zhǔn)重試
Calibration_Retry_Count / 校準(zhǔn)重試計(jì)數(shù)
Raw值越低越好
這個(gè)屬性指被要求重新校驗(yàn)的次數(shù)(第一次嘗試失敗的情況下) 。這個(gè)屬性的值的上升 ， 是硬盤機(jī)械子系統(tǒng)有問(wèn)題的標(biāo)志

12 0C =Power Cycle Count / 通電周期計(jì)數(shù)
這個(gè)屬性是指這個(gè)硬盤電源 開(kāi)/關(guān) 周期的總數(shù) 。
這是個(gè)壽命參考值 ， 本身不具任何指標(biāo)性 。

13 0D =Soft Read Error Rate / 軟件讀出誤碼率(可校正讀出誤碼率)
Raw值越低越好
報(bào)告給操作系統(tǒng)的未修正的讀取錯(cuò)誤 。
高值暗示有扇區(qū)不穩(wěn)定 。

183 B7 =SATA Downshift Error Count / SATA 降檔錯(cuò)誤計(jì)數(shù)
西部數(shù)據(jù)和三星的屬性 。

184 B8 =End-to-End error / 端對(duì)端錯(cuò)誤
Raw值越低越好
這個(gè)屬性是HP的SMART IV技術(shù)的一部分，它表示傳輸通過(guò)高速緩存內(nèi)存數(shù)據(jù)緩沖區(qū)后主機(jī)和硬盤驅(qū)動(dòng)器間的校驗(yàn)數(shù)據(jù)不匹配 。

185 B9 =Head Stability / 頭穩(wěn)定性
西部數(shù)據(jù)的屬性 。

186 BA =Induced Op-Vibration Detection / 感應(yīng)運(yùn)算振動(dòng)檢測(cè)
西部數(shù)據(jù)的屬性 。

187 BB =Reported Uncorrectable Errors / 反饋無(wú)法校正的錯(cuò)誤
Raw值越低越好
不能使用硬件ECC恢復(fù)的錯(cuò)誤總數(shù) 。

188 BC =Command Timeout / 命令超時(shí)
Raw值越低越好
因?yàn)镠DD超時(shí)導(dǎo)致放棄操作的數(shù)量，通常情況下，這個(gè)屬性值應(yīng)該等于0 ， 如果這個(gè)只遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于0 ， 那么，很可能電源供應(yīng)有很嚴(yán)重的問(wèn)題 ， 或者數(shù)據(jù)線被氧化 。

189 BD =High Fly Writes / 高飛寫(xiě)入
Raw值越低越好
HDD生產(chǎn)商實(shí)現(xiàn) 一個(gè)飛行高度監(jiān)視器來(lái)嘗試對(duì)于檢測(cè)到記錄頭正在飛出它的正常操作范圍時(shí)的寫(xiě)入操作提供額外的保護(hù)，如果發(fā)生不安全的飛行高度條件，寫(xiě)入進(jìn)程停止工作，信息將被重寫(xiě)或者重定向到磁盤上一個(gè)安全的區(qū)域 。這個(gè)顯示在硬盤生命周期內(nèi)檢測(cè)到的這些錯(cuò)誤的總數(shù) 。這個(gè)特性實(shí)現(xiàn)在大多數(shù)現(xiàn)代的希捷驅(qū)動(dòng)器和一些西部數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)器中 ， 西部數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)器開(kāi)始于 WD企業(yè)級(jí)WDE18300和WDE9180 Ultra2 SCSI硬盤驅(qū)動(dòng)器，它將被包含在未來(lái)所有西部數(shù)據(jù)企業(yè)級(jí)產(chǎn)品中 。

190 BE =Airflow Temperature (WDC) / 氣流溫度(西部數(shù)據(jù))
Raw值越低越好
西部數(shù)據(jù)硬盤上的氣流溫度(和[C2]的 Temperature 數(shù)值一樣，但是在有些型號(hào)上臂當(dāng)前值會(huì)少50.此值已經(jīng)廢棄了) 。

190 BE =Temperature Difference from 100 / 從100開(kāi)始的溫差
Raw值越高越好
值和 (100 – 溫度°C)相同, 允許制造商對(duì)于符合的最高溫度設(shè)置一個(gè)最小限制(可能是希捷專有？) 。

191 BF =G-sense Error Rate / 加速度錯(cuò)誤率 或 震動(dòng)偵測(cè)錯(cuò)誤率
Raw值越低越好
因外來(lái)的沖擊和震動(dòng)導(dǎo)致的錯(cuò)誤數(shù) 。

192 C0 =Power-off Retract Count / 斷電磁頭縮回計(jì)數(shù)
Emergency Retract Cycle Count (Fujitsu) / 緊急回縮周期計(jì)數(shù)(富士通)
Raw值越低越好
磁頭被載離媒體的次數(shù)計(jì)數(shù) 。磁頭能在沒(méi)完全斷電的前縮回 。
*這個(gè)屬性所顯示的數(shù)字表示這塊磁盤自動(dòng)關(guān)機(jī)(突然斷電)的次數(shù) 。

193 C1 =Load Cycle Count / 磁頭伸出周期計(jì)數(shù)
Load/Unload Cycle Count (Fujitsu) / 磁頭升降周期計(jì)數(shù)(富士通)
Raw值越低越好
從磁頭零區(qū)域加載/卸載(升降)周期的次數(shù) 。通常的便攜式電腦(2.5英寸)加載(伸出)周期的壽命為200,000到600,000 ,一些便攜式電腦的驅(qū)動(dòng)器被設(shè)計(jì)成當(dāng)5秒內(nèi)沒(méi)有任何活動(dòng)時(shí)就卸載(縮回)磁頭 。許多Linux安裝程序后臺(tái)1分鐘內(nèi)只寫(xiě)入文件系統(tǒng)幾次 。因此，每小時(shí)可能有100或更多次的磁頭加載(伸出)周期 ， 并且可能在1年之內(nèi)就超出磁頭伸出周期額定值 。
*這是一個(gè)壽命參考值，本身不具任何指標(biāo)性 。

194 C2 =Temperature / 溫度
Raw值越低越好
當(dāng)前的內(nèi)部溫度 。
* 具體溫度極限參考硬盤廠家各款硬盤的技術(shù)指標(biāo) 。

195 C3 =Hardware ECC Recovered / 硬件ECC校正
Raw值對(duì)于不同的廠商有著不同的體系，單純看做1個(gè)十進(jìn)制數(shù)字是沒(méi)有任何意義的 。

196 C4 =Reallocation Event Count / 重新分配事件計(jì)數(shù)
Raw值越低越好
重新映射操作的計(jì)數(shù) 。這個(gè)屬性的Raw值顯示了總的嘗試從重新分配扇區(qū)轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)到空閑空間的次數(shù) 。不管成功與否都會(huì)被記錄 。
* 這個(gè)計(jì)數(shù)就包含了上次讀操作有錯(cuò)誤的不穩(wěn)定扇區(qū) 。如果下次這些扇區(qū)讀操作無(wú)錯(cuò)誤 ， 這個(gè)值可能減少 。

197 C5 =Current Pending Sector Count / 目前待映射扇區(qū)數(shù)
Raw值越低越好
“不穩(wěn)定”扇區(qū)總數(shù)(因?yàn)樽x取錯(cuò)誤，等待重新映射) 。如果一個(gè)不穩(wěn)定的扇區(qū)隨后能成功寫(xiě)入或讀?。?這個(gè)值將降低，這個(gè)扇區(qū)將不被重新映射 。一個(gè)讀寫(xiě)錯(cuò)誤的扇區(qū)不會(huì)被重新映射(因?yàn)橐院笏锌赡苡帜茏x寫(xiě))；取而代之的是，驅(qū)動(dòng)器固件將記住此扇區(qū)需要被重新映射 。并且會(huì)在當(dāng)其被寫(xiě)入時(shí)重新映射 。
*這里有個(gè)問(wèn)題，即當(dāng)被固件記錄后，有些文章寫(xiě)到只有在寫(xiě)入出錯(cuò)的時(shí)候它才會(huì)被重新映射，而Wiki上的原文是“and remaps it the next time it's written.”故這里標(biāo)記一下 。

198 C6 =Uncorrectable Sector Count / 無(wú)法校正扇區(qū)數(shù)
Off-Line Scan Uncorrectable Sector Count (Fujitsu) / 脫機(jī)無(wú)法校正扇區(qū)數(shù)(富士通)
Raw值越低越好
讀寫(xiě)錯(cuò)誤不能被校正的扇區(qū)總數(shù) 。這個(gè)屬性值的升高意味著盤片表面有缺陷或者是機(jī)械子系統(tǒng)有問(wèn)題 。
* 這些扇區(qū)目前已經(jīng)不能讀取，如果有文件使用這些扇區(qū) ， 則操作系統(tǒng)會(huì)返回讀取錯(cuò)誤；當(dāng)下一次寫(xiě)操作發(fā)生時(shí)硬盤會(huì)對(duì)扇區(qū)自動(dòng)重定位；同時(shí)，重定位扇區(qū)計(jì)數(shù) (Reallocated Sector Count)增加，這個(gè)值減少 。

199 C7 =UltraDMA CRC Error Count / Ultra DMA CRC 錯(cuò)誤計(jì)數(shù)
Raw值越低越好
在數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)通過(guò)接口電纜時(shí)被ICRC(接口循環(huán)冗余校驗(yàn))所確定的錯(cuò)誤總數(shù) 。
* 如果這個(gè)值不為0，而且繼續(xù)增加，則表示 硬盤控制器-數(shù)據(jù)線-硬盤接口 有錯(cuò)誤發(fā)生 。可以檢查一下接口和數(shù)據(jù)線 。

200 C8 =Multi-Zone Error Rate (Western Digital) / 多區(qū)域錯(cuò)誤率(西部數(shù)據(jù))
Raw值越低越好

200 C8 =Write Error Rate (Fujitsu) / 寫(xiě)入錯(cuò)誤率(富士通)
Raw值越低越好
當(dāng)寫(xiě)入一個(gè)扇區(qū)時(shí)錯(cuò)誤的總數(shù) 。
* 一般不為零也不要緊，但是如果持續(xù)快速升高，暗示盤體/磁頭機(jī)械有問(wèn)題 。

201 C9 =Soft Read Error Rate / 軟讀出誤碼率(可校正讀出誤碼率)
Raw值越低越好

202 CA =Data Address Mark errors / 數(shù)據(jù)地址標(biāo)記錯(cuò)誤
Raw值越低越好
數(shù)據(jù)地址標(biāo)記錯(cuò)誤(或供應(yīng)商特有)

203 CB =Run Out Cancel / ECC錯(cuò)誤發(fā)生率
ECC Errors (Maxtor) / ECC錯(cuò)誤 (邁拓)
Raw值越低越好
ECC錯(cuò)誤的數(shù)量 。

204 CC =Soft ECC Correction / 軟件ECC校正
Raw值越低越好
因軟件ECC導(dǎo)致的錯(cuò)誤總數(shù) 。

205 CD =Thermal Asperity Rate (TAR) / 過(guò)溫率
Raw值越低越好
因溫度過(guò)高導(dǎo)致的錯(cuò)誤數(shù)量 。
*溫度過(guò)高的頻率，代表主軸馬達(dá)可能受損，或是散熱不良 。

206 CE =Flying Height / 飛行高度
磁頭離盤片表面的高度 。太低將增加頭部撞擊機(jī)率，太高將增加讀取錯(cuò)誤機(jī)率 。

207 CF =Spin High Current / 旋上高電流
Raw值越低越好
當(dāng)前用來(lái)使驅(qū)動(dòng)器馬達(dá)旋轉(zhuǎn)所用的電涌(電流)量 。
*也有資料寫(xiě)：主軸馬達(dá)旋轉(zhuǎn)時(shí)所使用的電流量，耗電量變大意味著軸承可能磨損 。

208 D0 =Spin Buzz
因電力不足所啟動(dòng)馬達(dá)所需的重試次數(shù) 。

209 D1 =Offline Seek Performance / 離線尋軌性能
驅(qū)動(dòng)器內(nèi)部測(cè)試時(shí)的尋道性能 。

211 D3 =Vibration During Write / 寫(xiě)入時(shí)震動(dòng)
寫(xiě)入時(shí)震動(dòng) 。

212 D4 =Shock During Write / 寫(xiě)入時(shí)受沖擊
寫(xiě)入時(shí)受沖擊 。

220 DC =Disk Shift / 磁盤移位
Raw值越低越好
盤片對(duì)于軸心的位移距離(通常是由于沖擊或者熱漲冷縮),衡量單位未知 。
*通常由強(qiáng)烈的撞擊或墜落造成 。

221 DD =G-Sense Error Rate / 加速度錯(cuò)誤率(震動(dòng)偵測(cè)錯(cuò)誤率)
Raw值越低越好
因外來(lái)的沖擊和震動(dòng)導(dǎo)致的錯(cuò)誤數(shù) 。

222 DE =Loaded Hours / 作業(yè)時(shí)間
數(shù)據(jù)加載操作時(shí)所花費(fèi)的時(shí)間 。
(磁頭電樞的運(yùn)動(dòng))

223 DF =Load/Unload Retry Count / 磁頭升降重試次數(shù)
磁頭改變位置的次數(shù) 。

224 E0 =Load Friction / 加載摩擦
Raw值越低越好
在運(yùn)行時(shí)因機(jī)械部分的摩擦而產(chǎn)生的阻力 。

225 E1 =Load/Unload Cycle Count / 磁頭升降周期計(jì)數(shù)
Raw值越低越好
加載(伸出)周期總數(shù) 。

226 E2 =Load 'In'-time / 載入時(shí)間
加載磁頭的總時(shí)間(不計(jì)在停放區(qū)所花費(fèi)的時(shí)間) 。

227 E3 =Torque Amplification Count/扭矩放大計(jì)數(shù)
Raw值越低越好
嘗試彌補(bǔ)盤片速度變化的次數(shù) 。

228 E4 =Power-Off Retract Cycle / 斷電磁頭縮回周期
Raw值越低越好
磁頭電樞因?yàn)閿嚯娮詣?dòng)縮回的次數(shù) 。

230 E6 =GMR Head Amplitude / 巨磁電阻頭振幅
“顛簸”(重復(fù)前進(jìn)/后退磁頭動(dòng)作的距離)的振幅 。

231 E7 =Temperature / 溫度
Raw值越低越好
驅(qū)動(dòng)器溫度 。

240 F0 =Head Flying Hours / 磁頭飛行小時(shí)
磁頭在定位的時(shí)間 。
*這是一個(gè)壽命參考值，但本身不具任何指標(biāo)性 。

240 F0 =Transfer Error Rate (Fujitsu) / 傳輸錯(cuò)誤率(富士通)
數(shù)據(jù)傳輸時(shí)連接被重置的次數(shù)的計(jì)數(shù) 。

241 F1 =Total LBAs Written / 總 LBAs 寫(xiě)入
總 LBAs 寫(xiě)入 。

242 F2 =Total LBAs Read / 總LBAs 讀取
總 LBAs 寫(xiě)入 。
有些S.M.A.R.T.工具報(bào)告它的Raw值是一個(gè)復(fù)數(shù)，實(shí)際是因?yàn)樗?8位而不是32位的 。

250 FA =Read Error Retry Rate / 讀取錯(cuò)誤重試率
Raw值越低越好
從磁盤讀取時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤的次數(shù) 。

254 FE =Free Fall Protection / 自由落體保護(hù)
Raw值越低越好
檢測(cè)到“自由落體”的次數(shù) 。

abaqus中如何應(yīng)用周期性幅值曲線，設(shè)置完amplitude后，下一步怎么做下一步是在定義載荷的時(shí)候，一般是在下方把幅值曲線選上 ， 要清楚的一點(diǎn)是，幅值曲線需要與載荷緊密相連

abaqus周期幅值函數(shù)看著上圖的傅里葉級(jí)數(shù)就明白了，表格中的A、B代表展開(kāi)后的An、Bn 。circular frequency就是圓頻率歐米伽選擇step time還是total time即理解為傅里葉級(jí)數(shù)中的時(shí)間項(xiàng)在某個(gè)分析步起作用，還是全部分析步 。
abaqus中加載力是常力還用設(shè)置amplitude嗎不用
不用

abaqus6.13 edit amplitude 里面的time/frequency 里面怎么只能輸入兩行填完了以后回車即可生成新行

ABAQUS中如何定義非均布時(shí)變載荷椋篢ools->Analytical Field；2. 坐標(biāo)系的定義a) 在【Edit Expression Field】對(duì)話框中的【Local system】定義要使用的坐標(biāo)系；b) 表達(dá)式中的坐標(biāo)分量都以此坐標(biāo)系原點(diǎn)為基準(zhǔn)；3. 在Abaqus Document（6.6/6.7）【ABAQUS/CAE User's Manual->Part VI: Using Toolsets->Chapter39 The Analytical Field toolset】中對(duì)Analytical Field的使用進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明；4. 構(gòu)建表達(dá)式使用Python語(yǔ)法，可使用的運(yùn)算符都包括在【Edit Expression Field】對(duì)話框的【Operators】文本框內(nèi)；5. 在面上施加非均布時(shí)變壓力的步驟是：a) 在Load模塊中用Analytical Field定義好表達(dá)式 ， 默認(rèn)取名為AnalyticalField-1；b) 在【Tools->Amplitude】中創(chuàng)建一個(gè)隨時(shí)間變化的函數(shù)曲線（詳見(jiàn)Chapter 38 The Amplitude toolset），默認(rèn)名稱為Amp-1；c) Create Load ， 在【Distribution】中選擇AnalyticalField-1，在【Magnitude】中輸入一個(gè)數(shù)，在【Amplitude】中選擇Amp-1，即可完成對(duì)該壓力的定義；【Distribution】中的默認(rèn)選項(xiàng)Uniform表示均布?jí)毫Γ続mplitude】中的Ramp表示按時(shí)間線性加載；6. 定義好的壓力不是以函數(shù)形式寫(xiě)入INP文件中，而是將面上單元中心點(diǎn)的位置坐標(biāo)代入函數(shù)表達(dá)式，算出該點(diǎn)上的壓力值，再以*Dload關(guān)鍵字寫(xiě)入INP文件中；7. 圓柱坐標(biāo)（坐標(biāo)分量為R、Th、Z，其中Th是角度）和球坐標(biāo)（坐標(biāo)分量為R、Th、P，其中Th和P都是角度）中，Th和P的范圍都是(-pi,pi)；8. 表達(dá)式中大小寫(xiě)表示不同含義；9. 【View->Assembly Display Options->Attribute->Symbol】中可以控制載荷圖標(biāo)的尺寸和密度，對(duì)于一些簡(jiǎn)單的分布形式，如按單一坐標(biāo)分量線性分布（3*y之類） ， 可以直接在圖形顯示區(qū)看到載荷的分布特點(diǎn)；

Abaqus里幅值不同類型的區(qū)別在哪里？可以在abaqus自帶文檔里查看:

32.1.2 Amplitude curves

這一節(jié)解釋的很清楚

abaqus中怎么輸入地震荷載在load模塊，Boundry Condition里，以加速度邊界條件的形式輸入 。
另外，在輸入地震荷載之前，需在load模塊—tools—Amplitude里-Create-地震荷載Amplitude，形式是時(shí)間和地震加速度 。
這是最基本的abaqus/CAE里加地震荷載的方法 。

有沒(méi)有簡(jiǎn)單的processing有音樂(lè)的代碼，可視化作業(yè)mport processing.sound.*;SoundFile soundFile;//音頻文件AudioIn in;//AudioIn let's you grab the audio input from your soundcardAmplitude amp;//一個(gè)音頻數(shù)據(jù)分析器float lucency = 0;//透明度f(wàn)loat ampvalue = https://www.zaoxu.com/jjsh/bkdq/0; // Amplitude.analyze()的值String path = "";// 文件路徑（文件保存在項(xiàng)目目錄中的“data”文件夾中）void setup(){//initializesize(1300,700);//設(shè)置畫(huà)布大小surface.setResizable(true);//使窗口畫(huà)布大小可拖動(dòng)調(diào)整pixelDensity(displayDensity());path = "Barbara Opsomer - Hello.mp3";soundFile = new SoundFile(this,path);in = new AudioIn(this,0);amp = new Amplitude(this);in.start();//Starts the input streamamp.input(in);//Defines the audio input source of the amplitude analyzer}int lastm = 0;//保存毫秒millis()/60獲取的商，用于減緩獲取音頻數(shù)據(jù)的時(shí)間void draw(){background(#1A191A);//設(shè)置背景畫(huà)布顏色noStroke();//設(shè)置圖形無(wú)線條//60毫秒獲取一次amp分析音頻的valueint m = millis();//獲取程序運(yùn)行時(shí)間，以毫秒為單位if(m/60>lastm)//"millis()/60 " > 上次獲取的商{ampvalue = amp.analyze();//analyze()Queries a value from the analyzer and returns a float between 0. and 1.lastm = m/60;}println("millis:"+m);println(ampvalue);//繪制外圈紫色圓drawOutsideCircle(ampvalue);//繪制中心紅色圓和紫色外圈的 分隔 白圈fill(255);ellipse(600,350,400,400);noFill();//繪制中心圓背景fill(0);ellipse(600,350,380,380);noFill();drawInsideCircle(ampvalue);//中心白圓fill(255);ellipse(600,350,50,50);noFill();//標(biāo)題textSize(32);fill(255);text(path,30,40);noFill();}//繪制外圈紫色閃動(dòng)圓函數(shù)void drawOutsideCircle(float ampvalue){int wid = 500;//圓形直徑lucency = ampvalue*10000;//根據(jù)amp分析的值value修改透明度（灰度值）fill(255,0,255,lucency);ellipse(600,350,wid,wid);noFill();//倒影fill(255,0,255,lucency/5);ellipse(600,650,wid,wid/10);noFill();}//繪制內(nèi)圈紅色變直徑圓函數(shù)void drawInsideCircle(float ampvalue){float wid = 100;//圓形直徑wid = wid*ampvalue*100 + wid;if(wid>380)//防止直徑越界wid = 380;//根據(jù)直徑長(zhǎng)度繪制中心紅圓fill(255,0,0);ellipse(600,350, wid,wid);noFill();//倒影fill(255,0,0,80);ellipse(600,650, wid,wid/10);noFill();//ampvalue值圈形邊界strokeWeight(5);stroke(0);ellipse(600,350, 200,200);ellipse(600,350, 300,300);noStroke();}//點(diǎn)擊鼠標(biāo)播放音樂(lè)void mousePressed(){soundFile.play();}
高手幫我看看編輯是什么意思我已經(jīng)按照審稿的意見(jiàn)進(jìn)行了逐條修改，并寫(xiě)了修改說(shuō)明 ， 下面是我的修改說(shuō)明（是否手稿中所用修改的地方都要說(shuō)明 ， 而并非只回答審稿人的意見(jiàn)） ， 
Dear Editors and Reviewers.

Thank you for your letter and for the reviewers’ comments concerning our manuscript “Wire Bonding Quality Monitoring via Refining Process of Electrical Signal from Ultrasonic Generator” (ID: MSSP10-61). Those comments are all valuable and very helpful for revising and improving our paper, as well as the important guiding significance to our researches. We have studied comments carefully and have made correction which we hope meet with approval. Revised portion are marked in red in the paper. The main corrections in the paper and the responds to the reviewer’s comments are as following.
Response to the Reviewer’s comments:
Reviewer 1#
1.From the visual inspection of Fig.5 it follows that the first two principal components are not the best features for classification, because it is possible to obtain a reliable classifier making use of a single component only. (Note to Editors and Reviewers: There appears to be a bit of an error in this comment. In our paper, the classifying result of bonding states is shown in Fig. 11, not Fig. 5 )
Response: Considering the suggestion of the Reviewer, we have re-classified the bonding state making use of the first principal component. For a good bonding state, the value of the first principal component ranges from -7 to -1. For the wire break bonding state, the value ranges from 4 to 5. Fig. 11 shows the classifying result of two bonding states with the first principal component. The wire break bonding state can clearly be completely separated.

In the original manuscript, we took into account only the adequacy of feature information and selected the first two principal components for classifying the bonding state. However, for a simple two-classification problem, the two bonding states can be completely separated using only a single component. As the Reviewer mentioned, more features increase the complexity and unreliability of the classifier. Therefore, we have carefully revised the issue in question to accord with the Reviewer’s suggestion.
2.Structure of discussed neural network is not appropriate. The size (cardinality) of the training data set should be significantly greater than the number of unknown parameters (coefficients) in neural network. Unfortunately in discussed example the training set consist of 200 examples only and the number of unknown neural network coefficients is equal to (13+1)*15+(15+1)*1 = 226.
Response: We thank the Reviewer for this helpful suggestion. We have conducted an additional experiment on bonding shear strength detection, and the sample size has reached 3200 (including the 1300 bonds that the bonding pad surface contaminated and 1900 good bonds). With the extracted features and the principal component analysis method, we have recalculated the factor of the principal component. The accumulated contribution rate of the first 13 PCs reaches 95.12%, which is almost similar to the result from the previous experiment. To predict bond shear strength, the ANN was first trained using 2200 bonds (1300 good bonds and 900 weakly adhered bonds). After comparison of the results of a few ANNs with a different number of hidden layer nodes, the number of hidden layer nodes remains at 15. The train result shows that the mean square error (MSE) is 1.2 when the train epoch reaches 200. To check the accuracy of ANN, 1000 additional bonds (600 good bonds and 400 weakly adhered bonds) were tested as a set of verification data. Notably, the MSE of tested samples reaches 1.39, which is more precise than that of the previous experiment on the MSE of the tested samples that reached 2.45. Moreover, the predicted bonding strength of about 7% of the 3200 bonds is beyond the band of 10 mN. The proportion is smaller than that in the previous experiment, which yielded 10%. Fig. 17 plots the result of predicting bond shear strength from the trained and tested neural network against the corresponding results obtained by shearing tests of 3200 bonded samples.
We deeply regret the inadequacies in the previous work. Once again, we thank the Reviewer for this suggestion. The revisions are marked in red in the manuscript.
3.It is recommended to use ISO units for physical quantities. The force unitsshould be replaced withor .
Response: We have accordingly converted the unittoin the entire paper.
Reviewer 2#
1.Why are the specific features chosen? Have they any physical interpretation, relating them to the bonding quality? If not than this is somewhat a case history, and probably many other features (maybe based directly on the signal) could be invented.
Response: Over the years, bond quality detection has been a problematic issue. We attempted to detect bond quality by analyzing the ultrasonic electrical signal from the ultrasonic generator. In part two of the paper, we discuss the principle of monitoring, as well as the relationship between the bonding electrical signal and the boundary contact condition at the capillary tip, which is the most crucial factor affecting bonding quality (reference 3). Therefore, the manner by which the contact friction changes are extracted from the ultrasonic electrical signal during the bonding process is the key to identifying bonding quality.
To extract features, numerous signal processing methods have been used in ultrasonic electrical signals, and the results show that the envelope waveform features are significantly sensitive to the bonding quality. However, the problem of extracting features from the envelope still requires a solution. Michael expressed the bonding process as three different phases, namely, “removing oxides, plastic deformation, and stress diffusion,” and used these to evaluate the bonding mechanism (Reference 15). The research revealed the different contributions of the three phases to bonding quality. Based on the previously described analysis, we attempted to separate the electrical signal envelope into three phases and individually extract the waveform features of each phase. In the rising phase of the envelope, the slope and amplitude of the envelope may reflect the contact changes of bonding initial phase and further reflect the degree to which the oxide layer is destroyed and the extent to which bonding quality is affected. In the stable phase of the envelope, some time domain statistical features, such as peak value, mean value, variance, skewness, and kurtosis, among others, can reflect the contact changes in the stable phase of the bonding process, and further reflect the formation effect of the bond. Although the damping phase of the envelope is not essential for bond formation, the degree of damping of the signal also provides considerable information on how the bonding is completed. In addition, to extract the frequency domain changes in the bonding electrical signals during feature extraction, designing a bandpass filter bank to filter the fundamental signals and harmonics can be considered, and then the features can be separately extracted from each subband signal using the previously explained segmenting method. After the feature extraction, the principal components analysis method was used for feature selection in order to select the relevant information and reduce the dimensionality of original feature variables.
Quantitative description of the relationship between the extracted features and bonding quality is difficult. However, the qualitative relationship can be obtained through a number of experimental and identifying results. In the paper, two experimental procedures were performed. The first was aimed at identifying the wire break bonding state, and the second was geared toward predicting the bond shear strength. The experimental results demonstrate the advantages of the proposed feature extraction method in detecting and identifying bond quality.
We have added additional explanations in the feature extraction section of our manuscript, with the revised portions marked in red. In future work, we will do our best to continually study the bonding process mechanism and quality detecting technology.
2.Also the design of filters, Hilbert method etc are well known many of the details are not needed, the method alone is required.
Response: We have explained that the filters and the Hilbert method are preferred in describing our method. We have omitted overly detailed discussions on the methods and only interpreted our own. The verifying result is shown in our manuscript with red marks.
We have tried our best to revise and improve the manuscript and made great changes in the manuscript according to the Reviewers′ good comments. And here we did not list the changes but marked in red in revised paper.We appreciate for Editors/Reviewers’ warm work earnestly, and hope that the corrections will meet with approval. Once again, thank you very much for your comments and suggestions. We look forward to your information about my revised papers and thank you for your good comments.
Yours sincerely,
Wuwei. Feng

翻譯:found string, expecting float This occurred wh【amplitude】大哥，這種編程的代碼問(wèn)題，普通英語(yǔ)翻譯怎么可能搞得定，你就算找個(gè)老外站你面前也不可能解釋清楚 ， 你還是找個(gè)程序猿的BBS去問(wèn)吧

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