參數相關性的案例
低率相關性的晶體塑性模型，不同迭代方案計算時間的差異性
常規的唯象晶體塑性模型的流動方程通常使用冪律形式：
其中m為率相關系數，對于較小的m值，如≤0.01，整體的響應結果被認為接近率無關響應，然而該參數顯著影響積分效率，對于不同的迭代方案，其對穩定性的影響也不僅相同，這里嘗試進行簡單對比，對比指標和總計算增量步數和計算時間（所有程序均使用單核計算）：
所有迭代方案使用相同的硬化模型和相同材料參數，并對包含200個晶粒的多晶模型進行20%的拉伸變形模擬。如下圖所示：
（1）對于以彈性變形梯度和塑性速度梯度為迭代變量的寫法：
計算時間：
增量步數：
（2）以PK2應力和滑移系統當前強度為迭代變量的雙重迭代全隱式迭代方案：
計算時間：
增量步數：
（3）以PK2應力和滑移系統當前強度為迭代變量的雙重迭代半隱式迭代方案：
計算時間：
增量步數：
（4）以PK2應力和滑移系統當前強度為迭代變量的單次迭代求解方程組全隱式迭代方案：
計算時間：
增量步數：
（5）以滑移系剪切應變為迭代變量的迭代方案：
無法完成模擬的收斂?。?！
增量步數：
（6）以柯西應力為迭代變量的迭代方案：
計算時間：
增量步數：
（7）以偏應力為迭代變量的迭代方案：
計算時間：
增量步數：
模擬得到的效果圖：
展開 完全掌握workbench結構參數優化（參數相關） ￥5
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workbench結構優化設計可以分為兩類：拓撲優化和參數優化。
本文內容：
workbench參數優化之參數相關實例詳解
下文目錄：
一：建模與參數設置
二：加載與參數設置
三：參數優化之參數相關
.: 空間不均勻性作為結構特性表征金屬玻璃的結構-性能相關性
【成果簡介】
為描述結構無周期性的金屬玻璃的力學行為，自由體積（free volume）、流變單元、以及剪切轉變區域（STZs）等概念已被引入金屬玻璃彈性-塑性轉變的研究中，來描述結構不穩定性。盡管流變單元和STZ理論是基于金屬玻璃結構不均勻性是剪切局域化及剪切軟化起源的假設，有關金屬玻璃結構不均勻性和宏觀力學性能之間的關系仍未明確建立起來。受實驗技術的限制，還未能描述金屬玻璃空間不均勻性，并確定其和宏觀力學性能之間本征關聯的定量關系。
近日，上海交通大學尖端物質結構研究中心團隊在Nature Communications上發表了題為“Spatial heterogeneity as the structure feature for structure–property relationship of metallic glasses”的文章。該工作報道了納米尺度空間不均勻性是金屬玻璃固有的結構特征，和強度及形變行為有著本征關聯。金屬玻璃的強度和楊氏模量可以通過空間不均勻性特征長度倒數的平方根來定義。此外，時間相關的應變弛豫的拉伸指數也可以通過特征長度來定量描述。該研究有力證明了空間不均勻性可作為描繪金屬玻璃力學性能的結構參量。
【圖文導讀】
圖1：不同熱力學狀態下金屬玻璃的空間不均勻性。
展開 Spearman 的等級相關性 ￥5
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相關性度量兩個變量之間的關聯強度。例如，如果我們有興趣了解父子的身高之間是否存在關系，則可以計算相關系數來回答這個問題。要了解有關關聯的更多信息，請參閱此處。
相關性分析的方法：相關性主要有兩種類型：
參數相關：靜態 Pearson 相關 （r）：它測量兩個變量（x 和 y）之間的線性依賴性，被稱為參數相關檢驗，因為它取決于數據的分布。它用于數值數據。
非參數相關 – Kendall（tau） 和 Spearman（rho）：它們是基于秩的相關系數，稱為非參數相關。它用于分類數據。
?
什么是 Spearman 相關性
Spearman 秩相關是兩個連續變量之間單調關系的強度和方向的統計度量。因此，這些屬性將按其首選項的順序進行排名或放置。它用符號 “rho” （ρ） 表示，值可以在 -1 到 +1 之間。正值 rho 表示兩個變量之間存在正關系，而負值 rho 表示負關系。rho 值為 0 表示兩個變量之間沒有關聯。
Spearman 相關公式
?編輯
哪里
ρρ = Spearman 相關系數
rank = 變量值相對于數據集中其他值的位置或順序
d我= 為每個數據項的兩個變量值分配的排名差異
n = 觀測總數
逐步計算 Spearman 的秩相關性
將原始數據轉換為排名：
創建排名涉及為數據集中的值分配數字順序，其中最小值的排名為 1，第二個最小值的排名為 2，依此類推。
展開 
模態相關性分析
頻響函數的形狀相關系數和幅值相關系數的定義則與模態振型相關性分析中的模態置信準則和模態比例因子的定義相類似，具體定義如下：
2、漢航NTS.LAB Link的相關分析模塊
NTS.LAB
https://www.hanspace.com/ntslab_modal
NTS.LAB Link軟件的相關性分析模塊包含模型相關性分析、模態相關性分析和頻響函數相關性分析。其中模型相關性分析（模型匹配）是后兩種分析方法的前提條件。
（1）模型相關性分析
NTS.LAB Link支持通過旋轉、縮放、平移和坐標映射四種坐標方式變換方法，完成測試模型與有限元模型的模型對齊和節點匹配，如圖1和圖2所示。
圖1 模型匹配中的縮放和平移參數設置
圖2 模型匹配中的旋轉和坐標映射參數設置
NTS.LAB Link具有完善的模型匹配結果圖表顯示功能，通過圖表可以很清晰地查看測試模型-有限元模型的節點對應情況。
圖3 模型匹配結果圖表顯示
（2）模態相關性分析
NTS.LAB Link支持自動和手動模態匹配兩種模式，具有獨特的應對中心對稱模型的模態振型匹配算法。
圖4 模態手動匹配對話框
NTS.LAB Link除了給出各階測試-有限元的模態頻率匹配和振型相關性系數外，還擁有出色的三維振型對比顯示功能，使模態相關性的優劣性一目了然。
圖5 模態振型匹配對比顯示
（3）頻響相關性分析
NTS.LAB Link 支持頻響函數的幅值相關性分析和形狀相關性分析。
展開 協方差和相關性
相關性的應用
市場研究：相關性用于確定消費者行為與銷售趨勢之間的關系，幫助企業做出明智的營銷決策。
醫學研究：相關性有助于了解不同健康指標之間的關系，例如血壓和膽固醇水平之間的相關性。
天氣預報：相關性用于分析各種氣象變量（例如溫度和濕度）之間的關系，以改進天氣預報。
機器學習：在特征選擇中使用相關性分析來識別哪些變量與目標變量有很強的關系，從而提高模型的準確性。
另請參閱：
R 編程中的協方差和相關性
Pearson Correlation Coefficient
協方差矩陣
結論
協方差和相關性是重要的統計工具，可用于深入了解變量之間的關系。協方差幫助我們理解兩個變量之間線性關系的方向，表明它們是一起增加還是減少。另一方面，相關性通過考慮變量的標準差來標準化協方差，提供范圍從 -1 到 1 的無量綱度量。這使得關聯更適合于比較各個域之間關系的強度和方向。 這兩個指標在金融、遺傳學、計量經濟學、醫學研究和機器學習等領域都非常寶貴，可以幫助研究人員和分析師發現模式并做出明智的決策。
協方差和相關性 – 常見問題解答
協方差總是正的嗎？
否，協方差可以是正、負或零，具體取決于變量之間的關系。
相關性和協方差之間的區別？
協方差度量兩個變量之間的方向關系，而相關性將此度量標準化為從 -1 到 1 的刻度，指示關系的方向和強度。
如何將協方差轉換為相關性？
使用公式：ρX,Y=Cov(X,Y)σXσYρX，Y?=σX?σY?Cov（X，Y）??.
展開 [Macleod] 色溫及其相關參數
在這種情況下，使用與光源最接近的顏色的黑體的溫度，并稱為相關的色溫，在軟件中縮寫為CCT。相關色溫通常用開爾文測量。
注意，特定的相關色溫不保證使用光源的任何顏色測量必然對應于使用相同溫度的黑體光源的顏色。
我們如何得出相關的色溫？CIE 1960（u，v）-圖是一種嘗試，在一個統一的色度標度，在圖中的任何地方，任何兩點之間的感知色差都與它們之間的距離成正比。當普朗克軌跡繪制在（u，v）-圖中時，光源和黑體之間的最小感知色差將對應于從軌跡到點的垂直方向。因此，垂直于普朗克軌跡的線稱為等溫線。這些等溫線可以在（x，y）-色度圖（圖3）中復制，但是，當然，它們不再垂直于軌跡。Macleod中用于計算相關色溫的技術使用（u，v）-圖，基于Wyszecki和Styles（Wyszecki, Günter and W S Styles, Color Science. 2nd ed. 1982, New York: John Wiley & Sons）中的描述。請注意，盡管CIE 1960（u，v）-圖已被1976（u’，v’）圖取代，但為了確保連續性，CIE決定保留（u，v）-圖用于相關色溫計算。這些差別都不大。
圖3.在（x，y）-圖中繪制的等溫線
圖4和圖5用一個彩色校正濾光片說明了這一點，該濾光片設計用于將3000K黑體源轉換為3300K的色溫。在2500K到6500K的范圍內，校正幾乎恒定在-30rmk，如圖7所示。
圖4.彩色校正濾光片的透射比，設計用于將3000K黑體特性轉換為3300K。
展開 淺析滾動軸承振動與噪聲的相關性
位移、速度和加速度3個參數之間，可以通過數學微分或積分相互得出，但加速度通過積分獲得速度和位移的誤差較小，而將位移或速度進行微分則誤差較大。
4.2測量軸承噪聲的方法
測量噪聲比測量振動以及其他許多物理量都困難一些，也不易測準，即測量誤差較大。測量噪聲的理想聲場是自由聲場。自由聲場是指在均勻各向同性的介質中，邊界影響可以不計的聲場。在自由聲場中，聲波可以將聲源的輻射特性向各個方向不受阻礙或干擾地傳播。但自由聲場很難實現，一般只能獲得滿足一定測量誤差要求的近似的自由聲場，如消聲室中的聲場。消聲室能有效地吸收入射聲波，反射聲波對聲場的影響基本上可以忽略不計，所以在一定的頻率范圍內，消聲室中的聲場基本上可以認為是自由聲場。測量軸承噪聲的方法是在消聲室內，采用A計權網絡聲壓級（A計權聲級適用于模擬人耳對55dB以下低強度噪聲的頻率特性，并對低頻成分的衰減程度很大），背景噪聲要求一般應低于15dB（A）甚至12dB（A）。測量時，軸承噪聲與背景噪聲的差值最好應在10dB（A）以上，最低必須保證在4dB（A）以上，否則就很難準確測出軸承噪聲。
結語
振動與噪聲從本質上說，是一個事情的兩個方面，具有高度相關性；但從表現形式來看，由于是兩種物理現象，又各有其顯著相異性。軸承的振動與噪聲也不例外，但同時還有其特殊性。對于軸承振動的控制，其目的主要是控制噪聲。
參考文獻
[1]楊曉蔚.滾動軸承振動與噪聲的相關性解析[J].軸承，2011.
來源：《中國新技術新產品》
展開 Macleod：色溫及其相關參數
在這種情況下，使用與光源最接近的顏色的黑體的溫度，并稱為相關的色溫，在軟件中縮寫為CCT。相關色溫通常用開爾文測量。
注意，特定的相關色溫不保證使用光源的任何顏色測量必然對應于使用相同溫度的黑體光源的顏色。
我們如何得出相關的色溫？CIE 1960（u，v）-圖是一種嘗試，在一個統一的色度標度，在圖中的任何地方，任何兩點之間的感知色差都與它們之間的距離成正比。當普朗克軌跡繪制在（u，v）-圖中時，光源和黑體之間的最小感知色差將對應于從軌跡到點的垂直方向。因此，垂直于普朗克軌跡的線稱為等溫線。這些等溫線可以在（x，y）-色度圖（圖3）中復制，但是，當然，它們不再垂直于軌跡。Macleod中用于計算相關色溫的技術使用（u，v）-圖，基于Wyszecki和Styles（Wyszecki, Günter and W S Styles, Color Science. 2nd ed. 1982, New York: John Wiley & Sons）中的描述。請注意，盡管CIE 1960（u，v）-圖已被1976（u’，v’）圖取代，但為了確保連續性，CIE決定保留（u，v）-圖用于相關色溫計算。這些差別都不大。
圖3.在（x，y）-圖中繪制的等溫線
圖4和圖5用一個彩色校正濾光片說明了這一點，該濾光片設計用于將3000K黑體源轉換為3300K的色溫。在2500K到6500K的范圍內，校正幾乎恒定在-30rmk，如圖7所示。
圖4.彩色校正濾光片的透射比，設計用于將3000K黑體特性轉換為3300K。這相當于在RCCT（Reciprocal Correlated Color Temperature）下-30rmk（Reciprocal Megakelvin）的變化。
展開 色溫及其相關參數
在這種情況下，使用與光源最接近的顏色的黑體的溫度，并稱為相關的色溫，在軟件中縮寫為CCT。相關色溫通常用開爾文測量。
注意，特定的相關色溫不保證使用光源的任何顏色測量必然對應于使用相同溫度的黑體光源的顏色。
我們如何得出相關的色溫？CIE 1960（u，v）-圖是一種嘗試，在一個統一的色度標度，在圖中的任何地方，任何兩點之間的感知色差都與它們之間的距離成正比。當普朗克軌跡繪制在（u，v）-圖中時，光源和黑體之間的最小感知色差將對應于從軌跡到點的垂直方向。因此，垂直于普朗克軌跡的線稱為等溫線。這些等溫線可以在（x，y）-色度圖（圖3）中復制，但是，當然，它們不再垂直于軌跡。Macleod中用于計算相關色溫的技術使用（u，v）-圖，基于Wyszecki和Styles（Wyszecki, Günter and W S Styles, Color Science. 2nd ed. 1982, New York: John Wiley & Sons）中的描述。請注意，盡管CIE 1960（u，v）-圖已被1976（u’，v’）圖取代，但為了確保連續性，CIE決定保留（u，v）-圖用于相關色溫計算。這些差別都不大。
圖3.在（x，y）-圖中繪制的等溫線
圖4和圖5用一個彩色校正濾光片說明了這一點，該濾光片設計用于將3000K黑體源轉換為3300K的色溫。在2500K到6500K的范圍內，校正幾乎恒定在-30rmk，如圖7所示。
圖4.彩色校正濾光片的透射比，設計用于將3000K黑體特性轉換為3300K。這相當于在RCCT（Reciprocal Correlated Color Temperature）下-30rmk（Reciprocal Megakelvin）的變化。
展開 泳池相關性感染知多少
美國疾病控制與預防中心（CDC）的報告顯示，2000 年至 2014 年間，耐氯細菌導致了泳池相關性感染的爆發，而酒店是爆發感染最頻繁的地方，每年的 6 月至 8 月是疾病發生的高峰期。
2000 年至 2014 年間，公共衛生部門向疾控中心報告了 493 起有關泳池、浴缸和水上樂園相關的傳染性疾病的爆發，導致至少 27219 例患病和 8 例患者的死亡，其中將近三分之一的病例發生在酒店。隱孢子蟲是最常見的病原體，在 363 例確診的事件中，24453 例患者中有 21766 例均為隱孢子蟲感染，占總感染例數的 89%。
在娛樂用水場所中，氯是預防病原體傳播最主要的屏障，根據 CDC 的推薦，水中氯的濃度應至少為 1 ppm，雖然高度耐氯的隱孢子蟲可以在水中存活 7 天以上，但是絕大多數病原體都會在幾分鐘之內被滅活。隱孢子蟲是通過患者腹瀉而正常人群食用了被污染的水傳播的。耐氯的隱孢子蟲長期在水中存活，從而引發大量的人群患病，并擴散到多個與水相關的娛樂場所。隱孢子蟲引起的病例多發生在夏季，這與人們多在這個季節游泳有關。
CDC 的一位負責健康游泳項目的官員 Hlavsa 稱，只要喝下一口被污染的水，就會導致健康的兒童和成人發生水性腹瀉、胃部痙攣、惡心和嘔吐，并持續數周。
Hlavsa 還提到氯不能快速地殺死隱孢子蟲，我們應該首先讓隱孢子蟲遠離水源，對于有腹瀉的癥狀的人群，不應該讓他們在水中繼續玩耍。
2000 年至 2007 年，隱孢子蟲病以每年 25% 的速度增長，但隨后由于 CDC 采取了有效的措施，使得疾病的發生趨于平穩。
展開 
有關國際貿易與國際物流相關性的研究
本文就國際物流和國際貿易之間的相關性進行全面分析，旨在促進國際經濟獲得較為快速的發展。
中國論文網 http://www.xzbu.com/1/view-4990363.htm
【關鍵詞】國際貿易；國際物流；相關性
1、前言
國際貿易具體是指資金與貨物等在不同地區、不同國家之間相互流動往來。國際物流具體是指各國之間出現貿易行為后，進行各國之間跨國運輸貨物的情況。通常情況上，國際物流主要是在最佳運輸路徑、最佳運輸方式選擇的前提下，使運輸費用得到降低，減少運輸風險，貨物運輸質量得到保障的基礎上，在多個國家或者兩個國家之間合理的運輸貨物[1]。國際貿易以及國際物流之間的關系較為緊密，國際物流的發展主要是基于快速發展國際貿易的基礎上進行的，因此，要想使各國之間商品能夠完成轉移工作，則應該確保國際物流得以實現。
2、國際物流與國際貿易的相關性分析
2.1國際貿易的快速發展，對國際物流發展有著一定的影響
目前，國際貿易主要是以買方的形式在發展，社會經濟市場中大部分貿易企業的貿易方式主要是以多樣化、少量為主，主要是為了確保消費者對產品個性化的需求得到滿足。國際貿易工作處于這種發展背景下，產生的配送方式具有較大的特殊性，配型方式主要是以批量小、高額度為主。這種類型的配送物流方式在西方部分發達的國家中已經慢慢有著自己的規模，其快速發展的前景較為廣闊。隨著人們逐漸改變自身的消費趨向，國際貿易企業顯著的改變買賣方式，一般是采用綠色化、系統化、電子化、集約化等類型的物流方式[2]。因此，國際貿易快速的發展對國際物流全全方位發展與突破有著推動的作用。隨著各國之間有著較為密切的溝通，勢必會給國際物流的發展起到促進的作用。
2.2國際物流因國際貿易的影響，有著新的要求
?。?）質量方面的要求。
展開 ABAQUS橡膠襯套靜態特性計算測試相關性分析
對零件的靜態特性進行預測涉及諸多方面,如材料本構模型的選擇、材料模型參數的獲得、計算方法的選擇等，需要根據企業實際情況建立橡膠減振件的計算規范，以期獲得一致而精確的結果。為獲得準確的結果，進行計算與測試的相關性分析就顯得尤為重要。本文通過選取具有代表性的典型襯套結構，進行靜態性能的計算與測試，以期驗證計算的精確度。
在此相關性研究中，選取了具有代表性的橡膠減振件零件即橡膠襯套作為研究對象，選用天然橡膠N50 作為硫化原材料來制作樣件，采用MTS833 三軸向試驗臺測試獲得其三向準靜態性能曲線，使用ABAQUS 軟件計算了樣件的靜態剛度，用統計的方法對比了測試與計算的相關性。
2 橡膠襯套結構與靜態性能測試
2.1 典型橡膠襯套結構
根據工程應用經驗，篩選了最為常用的四個襯套結構作為研究對象，如圖1所示。
襯套A 為橡膠襯套減振件中最基本的結構形式，左右主簧呈60～150 度夾角，使襯套在Z 向運動時主簧主要受拉壓載荷，并通過合適地安裝使襯套在常用載荷時受壓，以提高結構疲勞性能。襯套B 對橡膠主簧進行了變形處理，設計成斜十字交叉共四根主簧。襯套C 修改了襯套芯子的結構，適合于單側芯子連接，經常作為支撐減振器結構。襯套D 考慮了左右主簧夾角中一定厚度橡膠銜接的狀態，主要為實現三向剛度比例的同時獲得較好的疲
勞性能。
為便于說明和數據統計，這里對襯套的參考坐標系做統一規定，X 向為側向，Y 向為芯子軸向，Z 向為襯套主方向，如圖2 所示。
2.2 橡膠襯套樣件與靜態性能測試
為獲得具統計意義的數據，對零件靜態性能測試方法做了統一要求。測試設備為MTS 833 三軸向試驗臺，可利用同一套工裝測試襯套三向靜剛度曲線，如圖3 所示。
展開 語義相關的Doc2Vec模型訓練參數優化
一個方向是從段落中按照textrank抽取出關鍵詞 (<關鍵詞提取---PyTextRank和Spacy的工作原理>，<PyTextRank---文本關鍵字(keywords)的自動取出>), 【PyTextRank更新到最新版V3.2.1】取出的關鍵詞與原文中出現的詞匯完全相同; 另一個方向是基于語義相關的關鍵詞獲取(語義相似模型(Doc2Vec)在雙語教學中的應用, Doc2Vec Model---段落相似性查詢)。這種方法通過對語料庫的訓練，尋找與關鍵詞語義相關的詞語，其結果的好壞取決于許多因素，包括算法，預料庫的大小和質量，參數設置等。這篇文章探討了一些因素對結果的影響。
2 數據集
現代自然語言處理都使用了大規模開放的預訓練集，如Gensim, Spacy, Transformers, PyTorch, Tensorflow等，而我們為了保持本專業高度的集成性，采用了封閉的GeotechSet數據集，這個數據集只包括巖土工程領域的數據，GeotechSet是一個動態的數據集，由于不斷完善數據質量和增加新的數據，因此產生的結果隨著時間在不斷變化。
3 訓練時間
數據量越大，參數設置越精細，模型的訓練時間越長。目前GeotechSet的數據集為148M, 與所有其他預訓練模型相比，這個數據量還是很小的，但即便如此，訓練時間仍然用了42分鐘。訓練的機器配置CPU Inter(R) Core i7-10700 CPU @2.9GHz，16核，內存32G。
展開 離心泵葉片進口幾何形狀和泵汽蝕性能的相關性
加強對離心泵葉片進口幾何形狀與泵汽蝕性能的相關性研究，可以提高泵的效率，改善泵的汽蝕性能。
