振動法測索力公式推導(dǎo)？振動法廣泛應(yīng)用于索結(jié)構(gòu)施工控制和健康監(jiān)測。它的原理是基于弦振動理論:索力與固有頻率之間存在簡單的關(guān)系，因此可以由測得的固有頻率計算出索力。但是弦理論沒有考慮索的垂度和抗彎剛度，這

振動法測索力公式推導(dǎo)？

振動法廣泛應(yīng)用于索結(jié)構(gòu)施工控制和健康監(jiān)測。它的原理是基于弦振動理論:索力與固有頻率之間存在簡單的關(guān)系，因此可以由測得的固有頻率計算出索力。

但是弦理論沒有考慮索的垂度和抗彎剛度，這在很多實際應(yīng)用中會帶來不可接受的誤差。本文的主要工作包括:

1.考慮索垂度和抗彎剛度對基頻的影響，利用能量法和曲線擬合，提出了由基頻計算索力的實用公式，該公式與理論解的誤差在以內(nèi)，并對公式的適用范圍進(jìn)行了討論。

2.考慮垂度和抗彎剛度對高階固有頻率的影響，討論了索的相鄰頻率之差，發(fā)現(xiàn)索的高階頻率之差是弦振動理論的基頻。利用這一特性，分析了頻差法測量索力的精度和適用范圍。

3.利用功率譜頻差法和倒譜頻差法，開發(fā)了基于MATLAB平臺的識別斜拉索環(huán)境振動基頻的GUI工具箱。對福州青州閩江斜拉橋拉索的環(huán)境振動進(jìn)行了測試和分析，采用頻差法獲得了所有拉索的索力。

如何成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家？

大概可以自己做數(shù)據(jù)圖。

這是我自己做的。我收集了近10年的數(shù)據(jù)分析專業(yè)經(jīng)驗，參考了數(shù)十本行業(yè)權(quán)威著作和，結(jié)合幾十萬字的龐大學(xué)習(xí)資料，得出了這個。

在指導(dǎo)別人之前，你得先有自己的干貨，不然怎么讓人信服？

讓 咱們先談?wù)劙?。如果題目只是為了高大上的標(biāo)題，那么我勸你還是盡早放棄幻想吧?，F(xiàn)實中，數(shù)據(jù)科學(xué)家只是敬語，沒什么用?？赡軇e人轉(zhuǎn)頭就會覺得你在為他們服務(wù)。

那這個概念是怎么來的？

程序員覺得自己不適合編程，產(chǎn)品經(jīng)理覺得自己不適合做產(chǎn)品，統(tǒng)計會計師覺得自己天花板低。哎，這個數(shù)據(jù)科學(xué)家的職位聽起來挺高的，和我做的沒什么區(qū)別。我可以試試嗎？

嗯，它 基本上是一樣的。

你怎么看:

這種人存在嗎？有，但是醒醒吧，數(shù)量很少，需要多年的經(jīng)驗。

據(jù)我所知，多家大型互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人只是導(dǎo)表，把數(shù)據(jù)跑下來，然后根據(jù)業(yè)務(wù)需要把數(shù)據(jù)交給別人，偶爾幫其他部門做一些臨時需求，挖掘用戶數(shù)據(jù)可能會多一點。

離數(shù)據(jù)科學(xué)家還很遠(yuǎn)，這就是現(xiàn)實。

但是沒有辦法成為數(shù)據(jù)科學(xué)家，還有一條路要走。

1.數(shù)據(jù)科學(xué)家是怎么來的？

先有數(shù)據(jù)科學(xué)，再有做這個業(yè)務(wù)的人，數(shù)據(jù)科學(xué)家。

科學(xué)就是做實驗。實驗的對象是數(shù)據(jù)，方法是數(shù)據(jù)挖掘、最大似然、最小似然等。儀器是各種存儲硬件和處理軟件。奇妙的是，研究對象是不同的領(lǐng)域，所以一個數(shù)據(jù)科學(xué)過程，輸出的可能只是一些常規(guī)的知識、提示和決策，甚至是某個領(lǐng)域的擴(kuò)展知識。

2.數(shù)據(jù)科學(xué)家的類型

第一，偏分析。

可以說，類似于商業(yè)分析，你需要了解行業(yè)，了解市場，了解公司 s操作，然后解決問題。

主要的工作基本是清數(shù)據(jù)，做分析，做報表，洞察，但是隨著大數(shù)據(jù)的到來，對建模能力，工具使用能力，數(shù)據(jù)處理能力的要求更高了。

Tableau，python，F(xiàn)inebi，R，熊貓，matlab都得知道。

你還必須了解市場、經(jīng)濟(jì)和統(tǒng)計方面的知識。

第二，局部算法。

研究的升華，比如阿里達(dá)摩院，也算成本部門。部門有產(chǎn)出，研究有成果，就能落地。

然后這個就好理解了，算法從研究變成產(chǎn)品。

要求會更高，NLP、數(shù)據(jù)挖掘、推薦算法、CV、業(yè)務(wù)邏輯、需求管理、編程能力次之。

3.數(shù)據(jù)科學(xué)家的核心技能

除了數(shù)據(jù)分析，還有什么？

其實數(shù)據(jù)科學(xué)在公司的應(yīng)用還停留在基礎(chǔ)層面。老板可能只是想讓公司搭上AI的末班車，但他沒有 我不知道如何讓數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力。汕頭為主。公司越大，工作邊界會越模糊。

所以數(shù)據(jù)科學(xué)家要有和產(chǎn)品經(jīng)理一樣的嗅覺，或者僅次于程序員的代碼能力。

否則你會很迷茫，在產(chǎn)品和開發(fā)上沒有話語權(quán)，逐漸變成支持部門。

所以在大方向上要更加主動，從洞察到產(chǎn)品，要全程參與，真正培養(yǎng)自己的能力，才能擁有數(shù)據(jù)話語權(quán)，這不是寫python、sql或者etl就能做到的。