RU2014117019A - Устройство имитационного моделирования для прогнозирования поведения системы точечных масс - Google Patents

Устройство имитационного моделирования для прогнозирования поведения системы точечных масс Download PDF

Info

Publication number
RU2014117019A
RU2014117019A RU2014117019/10A RU2014117019A RU2014117019A RU 2014117019 A RU2014117019 A RU 2014117019A RU 2014117019/10 A RU2014117019/10 A RU 2014117019/10A RU 2014117019 A RU2014117019 A RU 2014117019A RU 2014117019 A RU2014117019 A RU 2014117019A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
coordinates
coordinate
slow
collective
fast
Prior art date
Application number
RU2014117019/10A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2661089C2 (ru
Inventor
Кесуке ЦУМУРА
Хироюки ВАТАНАБЕ
Томохиро ОГАВА
Такафуми НОГУТИ
Original Assignee
Фуджифилм Корпорэйшн
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Фуджифилм Корпорэйшн filed Critical Фуджифилм Корпорэйшн
Publication of RU2014117019A publication Critical patent/RU2014117019A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2661089C2 publication Critical patent/RU2661089C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B15/00—ICT specially adapted for analysing two-dimensional or three-dimensional molecular structures, e.g. structural or functional relations or structure alignment
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B15/00—ICT specially adapted for analysing two-dimensional or three-dimensional molecular structures, e.g. structural or functional relations or structure alignment
    • G16B15/30—Drug targeting using structural data; Docking or binding prediction
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C10/00—Computational theoretical chemistry, i.e. ICT specially adapted for theoretical aspects of quantum chemistry, molecular mechanics, molecular dynamics or the like
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10—Numerical modelling
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/30—Prediction of properties of chemical compounds, compositions or mixtures
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/50—Molecular design, e.g. of drugs

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Pharmacology & Pharmacy (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

1. Устройство имитационного моделирования для прогнозирования поведения системы точечных масс, образованной моделируемыми N точечными массами, причем устройство содержит:средство задания координат для задания медленных координат, которые представляют собой M координат, в основном предполагающих структурное изменение в системе точечных масс на основании 3N координат точечных масс, описывающих структуру системы точечных масс, и быстрых координат, которые являются координатами, описывающими структуру системы точечных масс, и не зависят от медленных координат;средство извлечения координат для получения структуры быстрых координат как функции медленных координат путем подчинения быстрых координат медленным координатам и получения, с учетом влияния изменения быстрых координат на медленные координаты вследствие изменения медленных координат, структуры медленных координат как функции K коллективной координаты (коллективных координат) общей координаты, которая связана с медленными координатами каноническим преобразованием, причем общая координата образована переменной составляющей, которая изменяется со временем, и постоянной составляющей, которая служит константой относительно времени, и K коллективная координата(коллективных координат) является переменной составляющей общей координаты; исредство обратного преобразования для прогнозирования временной эволюции системы точечных масс на основанииколлективной координаты (коллективных координат) как функции времени, которую можно получить в качестве решения уравнение движения относительно коллективной координаты(коллективных координат), струк�

Claims (26)

1. Устройство имитационного моделирования для прогнозирования поведения системы точечных масс, образованной моделируемыми N точечными массами, причем устройство содержит:
средство задания координат для задания медленных координат, которые представляют собой M координат, в основном предполагающих структурное изменение в системе точечных масс на основании 3N координат точечных масс, описывающих структуру системы точечных масс, и быстрых координат, которые являются координатами, описывающими структуру системы точечных масс, и не зависят от медленных координат;
средство извлечения координат для получения структуры быстрых координат как функции медленных координат путем подчинения быстрых координат медленным координатам и получения, с учетом влияния изменения быстрых координат на медленные координаты вследствие изменения медленных координат, структуры медленных координат как функции K коллективной координаты (коллективных координат) общей координаты, которая связана с медленными координатами каноническим преобразованием, причем общая координата образована переменной составляющей, которая изменяется со временем, и постоянной составляющей, которая служит константой относительно времени, и K коллективная координата(коллективных координат) является переменной составляющей общей координаты; и
средство обратного преобразования для прогнозирования временной эволюции системы точечных масс на основании
коллективной координаты (коллективных координат) как функции времени, которую можно получить в качестве решения уравнение движения относительно коллективной координаты(коллективных координат), структуры медленных координат и структуры быстрых координат,
причем K, M, и N удовлетворяют соотношению K<M<3N, и каждое из них представляет целое число, не меньшее 1.
2. Устройство имитационного моделирования по п. 1, в котором средство извлечения координат получает структуру медленных координат путем:
осуществления первого этапа для получения потенциальной энергии V, представленной как функция медленных координат и быстрых координат;
осуществления второго этапа для подчинения быстрых координат медленным координатам согласно условию адиабатического приближения с использованием потенциальной энергии;
осуществления, в текущем состоянии медленных координат и быстрых координат, третьего этапа для получения производной потенциальной энергии по медленным координатам с учетом влияния;
осуществления, на основании производной потенциальной энергии, четвертого этапа для получения производной медленных координат по коллективной(ым) координате(ам) согласно основному уравнению метода самосогласованных коллективных координат с использованием производной потенциальной энергии;
осуществления, на основании производной медленных координат, пятого этапа для обновления коллективной координаты(коллективных координат) на малую величину и получения обновленных медленных координат;
осуществления, на основании обновленных медленных координат, шестого этапа для осуществления структурной релаксации на быстрых координатах, подчиненных медленным координатам; и
после этого, повторения этапов с третьего по шестой на основании медленных координат и быстрых координат в состоянии после структурной релаксации быстрых координат.
3. Устройство имитационного моделирования по п. 2, в котором влияние учитывается способом, который использует, по меньшей мере, одну из нижеприведенных формул 1-3:
Figure 00000001
где каждое из i, j и k представляет целое число в диапазоне от 1 до M;
каждое из α, β и γ представляет целое число в диапазоне от 1 до 3N-M;
RSi представляет i-ю медленную координату в системе точечных масс;
RFα представляет α-ю быструю координату в системе точечных масс;
RS представляет (RS1, RS2, ------, RSM);
RF представляет (RF1, RF2, ------, RF(3N- M));
RF(RS) представляет быстрые координаты, подчиненные медленным координатам;
V(RS,RF) представляет потенциальную энергию, представленную медленными координатами и быстрыми координатами;
Veff(RS) представляет эффективную потенциальную энергию, получаемую подстановкой RF(RS) в V(RS,RF);
в формуле 2, (i↔j) в третьем члене представляет член, выведенный взаимной заменой индексов i и j во втором члене;
в формуле 3, (i↔k) в третьем члене представляет член, выведенный взаимной заменой индексов i и k во втором члене, (j↔k) в четвертом члене представляет член, выведенный взаимной заменой индексов j и k во втором члене, (i↔k) в шестом члене представляет член, выведенный взаимной заменой индексов i и k в пятом члене, и (j↔k) в седьмом члене представляет член, выведенный взаимной заменой индексов j и k в пятом члене; и далее в формулах 1-3, используется нижеприведенная формула 4:
Figure 00000002
где: Kαβ -1(RS) представляет матрицу, обратную Kαβ(RS), и
Kαβ(RS) и Jαi(RS) задаются нижеприведенными формулами 5 и 6, соответственно.
Figure 00000003
4. Устройство имитационного моделирования по п. 2, в котором условие адиабатического приближения выражается нижеприведенной формулой 7:
Figure 00000004
где RFα представляет α-ю быструю координату в системе точечных масс;
RS представляет (RS1, RS2, ------, RSM);
RF представляет (RF1, RF2, ------, RF(3N-M)); и
V(RS,RF) представляет потенциальную энергию, представленную медленными координатами и быстрыми координатами.
5. Устройство имитационного моделирования по п. 2, в котором количество K коллективной координаты(коллективных координат) удовлетворяет условию K=1, и основное уравнение представлено нижеприведенными формулами 8 и 9:
Figure 00000005
где каждое из i и j представляет целое число в диапазоне от 1 до M;
RSi представляет i-ю медленную координату в системе точечных масс;
RS представляет (RS1, RS2, ------, RSM);
q1 представляет коллективную координату;
mi представляет массу i-й медленной координаты в системе точечных масс;
φi(RS) представляет i-ю составляющую функции (собственный вектор), которая удовлетворяет формуле 9;
Λ(RS) представляет функцию (собственное значение), которая удовлетворяет формуле 9; и
Veff(RS) представляет эффективную потенциальную энергию.
6. Устройство имитационного моделирования по п. 2, в котором количество K коллективной координаты(коллективных координат) удовлетворяет условию K=1, и основное уравнение представлено нижеприведенными формулами 10-12:
Figure 00000006
Figure 00000007
где каждое из i, j и k представляет целое число в диапазоне от 1 до M;
RSi представляет i-ю медленную координату в системе точечных масс;
RS представляет (RS1, RS2, ------, RSM);
q1 представляет коллективную координату;
mi представляет массу i-й медленной координаты в системе точечных масс;
φi(RS, λ) и κ(RS, λ) представляют i-ю составляющую функции, которая удовлетворяет формуле 12 и λ представляет вспомогательную координату; и
Veff(RS) представляет эффективную потенциальную энергию.
7. Устройство имитационного моделирования по любому из пп. 2-4, в котором средство извлечения координат является средством, которое осуществляет вычисление на четвертом этапе путем увеличения количества переменных, рассматриваемых как независимые от медленных координат и как функции коллективной координаты(коллективных координат) при решении основного уравнения для исключения произвольности знака производной медленных координат или вспомогательных координат относительно коллективной координаты(коллективных координат) в основном уравнении.
8. Устройство имитационного моделирования по п. 7, в котором средство извлечения координат является средством, которое осуществляет вычисление согласно основному уравнению, представленному нижеприведенной формулой 13, полученной в результате увеличения количества переменных, рассматриваемых как независимые от медленных координат и как функции коллективной координаты(коллективных координат):
Figure 00000008
где Y - MK+M+K-мерный вектор, заданный нижеприведенной формулой 14, и vµ - вектор решения неоднородного линейного уравнения нижеприведенной формулы 15:
Figure 00000009
C и sµ в формуле 15 задаются нижеприведенными формулами 16 и 17, соответственно:
Figure 00000010
Figure 00000011
где V,ij(RS) и V,ijk(RS) задаются нижеприведенными формулами 18 и 19, соответственно:
Figure 00000012
где каждое из i, j и k представляет целое число в диапазоне от 1 до M;
каждое из µ и ν представляет целое число в диапазоне от 1 до K;
qµ представляет µ-ю коллективную координату;
RSi представляет i-ю медленную координату в системе точечных масс;
RS представляет (RS1, RS2, ------, RSM);
mi представляет массу i-й медленной координаты в системе точечных масс;
каждое из φi µ и Λu представляет вспомогательную координату, независимую от RS; и
Veff(RS) представляет эффективную потенциальную энергию.
9. Устройство имитационного моделирования по п. 8, в котором количество K коллективной координаты(коллективных координат) удовлетворяет условию K=1.
10. Устройство имитационного моделирования по п. 7, в котором средство извлечения координат является средством, которое осуществляет вычисление согласно основному уравнению, представленному нижеприведенной формулой 20, полученной в результате увеличения количества переменных, рассматриваемых как независимые от медленных координат и как функции коллективной координаты(коллективных координат):
Figure 00000013
где Z - MK+M+2K-мерный вектор, заданный нижеприведенной формулой 21;
cµν - константа, уникально определенная так, чтобы минимизировать значение, представленное нижеприведенной формулой 22, задаваемое относительно каждого µ; и
wµ представляет один из K MK+M+2K-мерный(ых) единичный вектор(единичных векторов), образующий базис K-мерного пространства сингулярных значений матрицы D, заданной нижеприведенной формулой 23:
Figure 00000014
Figure 00000015
где V,ij(RS) и V,ijk(RS) задаются нижеприведенными формулами 24 и 25, соответственно:
Figure 00000016
где каждое из i, j и k представляет целое число в диапазоне от 1 до M;
каждое из µ и ν представляет целое число в диапазоне от 1 до K;
qµ представляет µ-ю коллективную координату;
RSi представляет i-ю медленную координату в системе точечных масс;
RS представляет (RS1, RS2, ------, RSM);
mi представляет массу i-й медленной координаты в системе точечных масс;
каждое из φi µ, λu и ρu представляет вспомогательную координату, независимую от RS; и
Veff(RS) представляет эффективную потенциальную энергию.
11. Устройство имитационного моделирования по п. 10, в котором количество K коллективной координаты(коллективных координат) удовлетворяет условию K=1.
12. Устройство имитационного моделирования по п. 6, в котором средство извлечения координат является средством, которое вычисляет член третьей производной потенциальной энергии на основании нижеприведенной формулы 26:
Figure 00000017
где φi представляет i-ю составляющую произвольного вектора, и
V,ij(RS), V,ijk(RS) и n задаются, соответственно, нижеприведенными формулами 27-29:
Figure 00000018
13. Устройство имитационного моделирования по п. 1, в котором средство задания координат является средством, которое задает репрезентативные координаты, извлеченные из и представляющие каждую характеристическую частичную структуру структуры системы точечных масс в качестве медленных координат.
14. Устройство имитационного моделирования по п. 13, в котором:
система точечных масс является многоатомной системой, которая включает в себя биологическую макромолекулу;
частичная структура является вторичной структурой, строительным блоком или основной цепью биологической макромолекулы; и
репрезентативная координата каждой частичной структуры является координатой каждого из атомов, составляющих частичную структуру, координатой, заданной путем объединения координат атомов, или шагом частичных структур.
15. Устройство имитационного моделирования по п. 14, в котором биологическая макромолекула является белком, частичная структура является вторичной структурой белка, и репрезентативная координата вторичной структуры является координатой центра тяжести группы атомов, составляющей вторичную структуру, или углом сгиба вторичной структуры.
16. Устройство имитационного моделирования по п. 15, в котором вторичная структура является, по меньшей мере, одной из спиральной структуры, β-листа, витка, петли и случайной спирали.
17. Устройство имитационного моделирования по п. 14, в котором биологическая макромолекула является белком, частичная структура является остатком белка, и репрезентативная координата остатка является координатой центра тяжести группы атомов, составляющих остаток.
18. Устройство имитационного моделирования по п. 14, в котором биологическая макромолекула является белком, частичная структура является основной цепью белка, и репрезентативная координата основной цепи является координатой каждого атома составляющего основную цепь.
19. Устройство имитационного моделирования по п. 14, в котором биологическая макромолекула является нуклеиновой кислотой, частичная структура является вторичной структурой нуклеиновой кислоты, и репрезентативная координата вторичной структуры является координатой центра тяжести группы атомов, составляющей вторичную структуру, или углом сгиба вторичной структуры.
20. Устройство имитационного моделирования по п. 19, в котором вторичная структура является спиральной структурой.
21. Устройство имитационного моделирования по п. 14, в котором биологическая макромолекула является нуклеиновой кислотой, частичная структура является остатком нуклеиновой кислоты, и репрезентативная координата остатка является координатой центра тяжести группы атомов, составляющих остаток.
22. Устройство имитационного моделирования по п. 14, в котором биологическая макромолекула является нуклеиновой кислотой, частичная структура является основной цепью нуклеиновой кислоты, и репрезентативная координата основной цепи является координатой каждого атома составляющего основную цепь.
23. Устройство имитационного моделирования по п. 14, в котором биологическая макромолекула является нуклеиновой кислотой, частичная структура является спиральной структурой нуклеиновой кислоты, и репрезентативная координата спиральной структуры является шагом спиральной структуры.
24. Устройство имитационного моделирования по любому из пп. 14-23, в котором многоатомная система включает в себя молекулу-кандидат на связывание для биологической макромолекулы.
25. Способ имитационного моделирования для использования устройством имитационного моделирования по п. 1 для прогнозирования поведения системы точечных масс, образованной моделируемыми N точечными массами, причем способ содержит этапы, на которых:
задают медленные координаты, которые представляют собой M координат, в основном, предполагающих структурное изменение в системе точечных масс на основании 3N координат точечных масс, описывающих структуру системы точечных масс;
задают быстрые координаты, которые являются координатами, описывающими структуру системы точечных масс, и не зависят от медленных координат;
получают структуру быстрых координат как функцию медленных координат путем подчинения быстрых координат медленным координатам;
получают, с учетом влияния изменения быстрых координат на медленные координаты вследствие изменения медленных координат, структуру медленных координат как функцию K коллективной координаты(коллективных координат) общей координаты, которая связана с медленными координатами каноническим преобразованием, причем общая координата образована переменной составляющей, которая изменяется со временем, и постоянной составляющей, которая служит константой относительно времени, и K коллективная координата(коллективных координат) является переменной составляющей общей координаты; и
прогнозируют временную эволюцию системы точечных масс на основании коллективной координаты(коллективных координат) как функции времени, которую можно получить, решая уравнение движения относительно коллективной координаты(коллективной координаты), структуры медленных координат и структуры быстрых координат,
причем K, M, и N удовлетворяют соотношению K<M<3N, и каждое из них представляет целое число, не меньшее 1.
26. Компьютерно-считываемый носитель записи, на котором записана программа имитационного моделирования, предписывающая компьютеру осуществлять способ имитационного моделирования по п. 25.
RU2014117019A 2011-09-26 2012-09-26 Устройство имитационного моделирования для прогнозирования поведения системы точечных масс RU2661089C2 (ru)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011-208444 2011-09-26
JP2011208444 2011-09-26
JP2012-208211 2012-09-21
JP2012208211A JP5697638B2 (ja) 2011-09-26 2012-09-21 質点系の挙動を予測するシミュレーション装置およびシミュレーション方法並びにその方法を実行するためのプログラムおよび記録媒体
PCT/JP2012/075576 WO2013047881A1 (en) 2011-09-26 2012-09-26 Simulation apparatus for predicting behavior of mass point system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2014117019A true RU2014117019A (ru) 2015-11-10
RU2661089C2 RU2661089C2 (ru) 2018-07-11

Family

ID=47995904

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014117019A RU2661089C2 (ru) 2011-09-26 2012-09-26 Устройство имитационного моделирования для прогнозирования поведения системы точечных масс

Country Status (9)

Country Link
US (1) US20140229150A1 (ru)
EP (1) EP2761519A4 (ru)
JP (1) JP5697638B2 (ru)
CN (1) CN103827875B (ru)
BR (1) BR112014006614A2 (ru)
IL (1) IL231712A (ru)
IN (1) IN2014CN02937A (ru)
RU (1) RU2661089C2 (ru)
WO (1) WO2013047881A1 (ru)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170356024A1 (en) * 2014-11-04 2017-12-14 Brandeis University Biophysical platform for drug development based on energy landscape
JP6952351B2 (ja) * 2015-11-09 2021-10-20 ザ・ユニバーシティ・オブ・ブリティッシュ・コロンビア 集団座標バイアシングによりミスフォールディングタンパク質エピトープを予測するためのシステムおよび方法
JP6844930B2 (ja) * 2017-09-05 2021-03-17 住友重機械工業株式会社 シミュレーション方法及びシミュレーション装置

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000194685A (ja) * 1998-12-28 2000-07-14 Canon Inc シミュレ―ション方法及び装置
WO2002057742A2 (en) * 2000-11-02 2002-07-25 Protein Mechanics, Inc. Method for self-validation of molecular modeling
JP4209334B2 (ja) * 2002-03-26 2009-01-14 カウンシル・オブ・サイエンティフィック・アンド・インダストリアル・リサーチ ３次元分子構造の最適モデルを構築する方法及びシステム
JP2005267592A (ja) * 2004-03-18 2005-09-29 Japan Science & Technology Agency エネルギー地形解析方法、エネルギー地形解析プログラムおよびこのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体ならびにエネルギー地形解析装置
CN1255752C (zh) * 2004-05-20 2006-05-10 上海交通大学 简化线形柔性大分子动力学的仿真方法
EP1832233A4 (en) * 2004-12-24 2008-04-16 Yd Ltd METHOD AND DEVICE FOR MEASURING HEADLAPSE DATA

Also Published As

Publication number Publication date
IN2014CN02937A (ru) 2015-07-03
EP2761519A4 (en) 2015-06-10
RU2661089C2 (ru) 2018-07-11
CN103827875A (zh) 2014-05-28
BR112014006614A2 (pt) 2017-04-25
IL231712A (en) 2017-03-30
EP2761519A1 (en) 2014-08-06
CN103827875B (zh) 2017-02-15
US20140229150A1 (en) 2014-08-14
JP5697638B2 (ja) 2015-04-08
WO2013047881A1 (en) 2013-04-04
IL231712A0 (en) 2014-05-28
JP2013084255A (ja) 2013-05-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Segurado et al. Simulation of the deformation of polycrystalline nanostructured Ti by computational homogenization
EP2428926A3 (en) Rating prediction device, rating prediction method, and program
Kalidindi et al. On the prediction of yield surfaces by the crystal plasticity models for fcc polycrystals
Flodén et al. Reduction methods for the dynamic analysis of substructure models of lightweight building structures
Koyuncu et al. Calibration estimator using different distance measures in stratified random sampling
RU2014117019A (ru) Устройство имитационного моделирования для прогнозирования поведения системы точечных масс
Nadal et al. Real time parameter identification and solution reconstruction from experimental data using the proper generalized decomposition
Teeriaho An extension of a shape memory alloy model for large deformations based on an exactly integrable Eulerian rate formulation with changing elastic properties
Rantaharju Gradient flow coupling in the SU (2) gauge theory with two adjoint fermions
CN105809264A (zh) 电力负载预测方法和装置
Eslaminia et al. Fourier-finite element analysis of pavements under moving vehicular loading
Zhang et al. Meso-scale site-bond model for elasticity: theory and calibration
Güvenç et al. Modeling of static recrystallization kinetics by coupling crystal plasticity FEM and multiphase field calculations
Fu et al. Stability analysis of substructure shake table testing using two families of model-based integration algorithms
JP2014225226A (ja) 全原子モデルの作成方法
Dolsek Estimation of seismic response parameters through extended incremental dynamic analysis
Revil-Baudard et al. Effect of stress triaxiality on porosity evolution in notched bars: Quantitative agreement between a recent dilatational model and X-ray tomography data
Verma et al. Two stage deformation modeling for DP 780 steel sheet using crystal plasticity
Zhang et al. A stochastic approach to capture crystal plasticity
Singer et al. Phase-field simulations of α→ γ precipitations and transition to massive transformation in the Ti–Al alloy
CN106342305B (zh) 一种面向多任务要求的测试性指标确定方法
Kody et al. Identification of physically simulated damage on a footbridge based on ambient vibration data
Shishvan et al. Fracture analysis in the continuum theory of stress gradient plasticity
Jansen van Rensburg et al. Tutorial on state variable based plasticity: an Abaqus UHARD subroutine
RU2458390C1 (ru) Модифицированный интеллектуальный контроллер