(完整版)惯性矩的计算方法及常用截面惯性矩计算公式.pdf下载

weixin_39821228 2023-01-20 13:00:25

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(完整版)工程力学考试题.pdf

现在，是时候整合我们迄今为止分开讨论的机器学习交易（ML4T）工作流的各种构建模块了。本章的目标是呈现设计、模拟和评估由 ML 算法驱动的交易策略过程的端到端视角。为此，我们将更详细地演示如何使用 Python 库 backtrader 和 Zipline 在历史市场环境中回测 ML 驱动的策略。ML4T 工作流的终极目标是从历史数据中收集证据。这有助于我们决定是否在实时市场部署候选策略并将财务资源置于风险之中。此过程建立在您在前几章中培养的技能基础上，因为它依赖于您的能力来：使用各种数据源来工程化信息丰富

选择材料类型：在“Properties”菜单下的“Materials”选项中，选择材料类型，如混凝土、钢材等。输入材料属性：输入材料的物理属性，包括密度、弹性模量、泊松比、强度等。选择截面类型：在“Properties”菜单下的“Sections”选项中，选择截面类型，如矩形、圆形、T形等。输入截面尺寸：输入截面的尺寸参数，如宽度、高度、壁厚等。关联材料：将定义的材料属性与截面关联，确保结构分析的准确性。# 假设使用Python API与ETABS交互# 创建ETABS对象# 定义混凝土材料。

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