epl frame

<?xml version="1.0"?>

<!-- every(A->B) -->
<every>
	<followBy>
		<var1>
			<A/>
		</var1>
		<var2>
			<B/>
		</var2>
	</followBy>	
</every>

<!-- every A -> every B -->
<followBy>
	<var1>
		<every>
			<A/>
		</every>
	</var1>
	<var2>
		<every>
			<B/>
		</every>
	</var2>
</followBy>

<!-- every(A->B->C) -->
<every>
	<followBy>
		<var1>
			<followBy>
				<var1>
					<A/>
				</var1>
				<var2>
					<B/>
				</var2>
			</followBy>
		</var1>
		<var2>
			<B/>
		</var2>
	</followBy>
</every>


<!-- every [5]A -->
<every>
	<count>
		<var1>5</var1>
		<var2><A/></var2>
	</count>	
</every>

<!-- every A->(B and not A) -->
<followBy>
	<var1>
		<every><A/></every>
	</var1>
	<var2>
		<andnot>
			<var1>
				<B/>
			</var1>
			<var2>
				<A/>
			</var2>
		</andnot>
	</var2>
</followBy>

<!-- every a=A->b=B -->
<followBy>
	<var1>
		<every>
			<A>
				<name>a</name>
			</A>
		</every>
	</var1>
	<var2>
		<B>
			<name>b</name>
		</B>
	</var2>
</followBy>

<!-- [10:]A until B -->
<until>
	<var1>
		<count>
			<var1>10</var1>
			<var2></var2>
			<var3><A/></var3>
		</count>
	</var1>
	<var2>
		<B/>
	</var2>
</until>

<!-- A until timer:interval(10 sec) -->
<until>
	<var1>
		<every><A/></every>
	</var1>
	<var2>
		<timer>
			<interval>10000</interval>
		</timer>
	</var2>
</until>

<!-- (every A) where timer:winthin(10 sec) -->
<where>
	<var1>
		<every><A/></every>
	</var1>
	<var2>
		<timer>
			<within>10000</within>
		</timer>
	</var2>
</where>














owl的描述方式真的是极为不方便,只有从下往上的描述,从上往下描述累的一比,而且带对象的属性也这么难受。

内容概要:本文将金属腐蚀现象比作游戏角色受到持续伤害(debuff),并采用浓度迁移和损伤方程来建模这一过程。文中首先介绍了浓度迁移的概念,将其比喻为游戏中使角色持续掉血的毒雾效果,并展示了如何利用Numpy矩阵存储浓度场以及通过卷积操作实现浓度扩散。接着引入了损伤方程,用于评估材料随时间累积的损伤程度,同时考虑到材料自身的抗性特性。作者还提供了完整的Python代码示例,演示了如何在一个二维网格环境中模拟24小时内金属表面发生的腐蚀变化,最终得到类似珊瑚状分形结构的腐蚀形态。此外,文章提到可以通过调整模型参数如腐蚀速率、材料抗性等,使得模拟更加贴近实际情况。 适合人群:对材料科学、物理化学感兴趣的科研工作者和技术爱好者,尤其是那些希望通过编程手段深入理解金属腐蚀机制的人群。 使用场景及目标:适用于希望借助数值模拟方法研究金属腐蚀行为的研究人员;可用于教学目的,帮助学生更好地掌握相关理论知识;也可作为工程项目前期评估工具,预测不同条件下金属构件可能遭受的腐蚀损害。 阅读建议:由于文中涉及较多数学公式和编程细节,建议读者具备一定的Python编程基础以及对线性代数有一定了解。对于想要进一步探索该领域的学者来说,可以尝试修改现有代码中的参数设置或者扩展模型维度,从而获得更丰富的研究成果。
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