基本的数学知识

本文介绍了三角函数在不同象限的正负值规律、欧拉公式、右手坐标系的概念,以及向量的数量积和向量积的计算方法。此外,还讨论了正交矩阵的性质及其应用,以及OpenGL中法线向量的重要性。
三角函数的正负值,存在以下关系:
第一象限:sin为正,cos为正,tan为正,cot为正
第二象限;sin为正,cos为负,tan为负,cot为负
第三象限;sin为负,cos为负,tan为正,cot为正
第四象限:sin为负,cos为正,tan为负,cot为负

欧拉公式:
 简单多面体 <http://baike.baidu.com/view/2189637.htm>的顶点数V、面数F及棱数E间有关系
V+F-E=2    

右手坐标系:
空间直角坐标系中,让右手拇指指向x轴的正方向,食指指向y轴的正方向,如果中指能指向z轴的正方向,则称这个坐标系为右手直角坐标系.同理左手直角坐标系。

数量积,也称点积:用来计算两个向量直接的夹角。

向量积,也成为叉积,用来计算与两个向量垂直的向量。
两个三维向量的叉积等于一个新的向量, 该向量与前两者垂直,且长度为前两者张成的平行四边形面积, 其方向按照右手螺旋决定(起右手,四指指向第一个向量,然后绕两个向量的夹角旋转,则大拇指方向就是法向量的法向。).
(1)反对称性: a×b=-b×a
  因此向量的叉积不遵守乘法交换律。
  (2) 向量叉积的坐标表示:
  设a=(a1,b1,c1),b=(a2,b2,c2),
则 a×b=(b1c2-b2c1,c1a2-a1c2,a1b2-a2b1)
=  | i j k|
            |a1 b1 c1|
            |a2 b2 c2|
  
  (i、j、k分别为空间中相互垂直的三条坐标轴的单位向量)。
(3)混合积: (aXb)·c等于a,b,c张成 <http://baike.baidu.com/view/37499.htm>的三维平行体的体积。

坐标系

正交矩阵,作用可以用来求逆矩阵(正交矩阵的转置矩阵就是它的逆矩阵)。
    定义:AA’=E (A’是A的转置矩阵,E是单位矩阵),满足这个条件的矩阵A就叫正交矩阵。
    A为正交矩阵的充要条件是 A的行(列)向量是n维行(列)向量空间Rn的标准正交基。
    



GLfloat mat[16];
glGetFloatv(GL_MODELVIEW_MATRIX, mat);



法线向量:特别注意的是法向量正确的设置是应该向着物体的外部,也就是向着光线的方向。
只能为顶点指定法线。
法线向量为OpenGL正确处理光照提供每个面的正反面的依据,还影响物体的显示效果。
法线向量的设置可以以面为单位和顶点为单位,前一种面的每个顶点使用相同的法线向量,后一种每个顶点有不同的法线向量(又称平均法线向量)。
以顶点的法线向量显示的物体比较光滑。


【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员与工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真与多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理与编程实现;③服务于科研复现、论文写作与工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论与优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建与p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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