‘壹’ 苹果电脑表格的“属性”参数在哪里
任意值类型
如果将参数指定为任意，则它可以是布尔值、日期/时间值、持续时间值、数字值或字符串值。
数组和数组函数
数组是函数使用或函数返回的值序列。数组函数返回值数组，而非单个值。数组函数通常用于向其他函数提供值。
布尔表达式和值类型
布尔表达式是指计算结果为布尔值 TRUE 或 FALSE 的表达式。布尔值是逻辑 TRUE (1) 或 FALSE (0) 值，或者包含或生成逻辑 TRUE 或 FALSE 值的单元格的引用。它通常是计算布尔表达式的结果，但可以将布尔值直接指定为函数的参数或单元格的内容。布尔值通常用于确定 IF 函数将返回的表达式。
集合值类型
指定为集合的参数可以是单个表格单元格范围或数组函数返回的数组的引用。指定为集合的参数具有附加属性来定义其可包含的值类型。
条件表达式
条件是指可包括比较运算符、常数、与符号字符串运算符和引用的表达式。条件的内容必须导致将条件与其他值比较产生布尔值 TRUE 或 FALSE。
常数表达式
常数是指直接在公式内指定的表达式。它不包含函数调用或单元格引用。例如，在公式中：
CONCATENATE(“cat”,“s”)
字符串表达式“cat”和“s”是常量。
日期/时间值类型
日期/时间值是一个值或包含采用 Numbers 表格支持的任何格式的日期/时间值的单元格的引用。您可以选取仅在单元格中显示日期或时间，但是所有日期/时间值都同时包含日期和时间。
持续时间值类型
持续时间值是指时间长度或对包含时间长度的单元格的引用。持续时间值包含周数（w 或周）、天数（d 或天）、小时数（h 或小时）、分钟数（m 或分钟）、秒数（s 或秒钟）和毫秒数（ms 或毫秒）。
列表值类型
列表是以逗号分隔的其他值序列。例如：
CHOOSE(3,“1st”,“second”,7,“last”)
在某些情况下，列表使用一组附加圆括号括起来。例如：
AREAS((B1:B5,C10:C12))
模态参数或值类型
模态参数可以具有多个可能指定值中的一个。通常，模态参数指定有关函数应该执行的计算类型或函数应该返回的数据类型的信息。如果模态参数具有默认值，这将在参数描述中指定。
数字值类型
数字值是一个数字、数值表达式或对包含数值表达式的单元格的引用。如果数字的可接受值有限（例如，数字必须大于 0），此限制将包括在参数描述中。
范围值类型
范围值是对单个单元格范围（可以是单个单元格）的引用。范围值在参数描述中包括一个附加属性，用于定义应该包含的值的类型。
引用值类型
引用值是指单个单元格或单元格范围的引用。如果范围含多个单元格，则起始单元格和结束单元格将以单个冒号分隔。例如：
COUNT(A3:D7)
如果引用其他表格中的单元格，引用必须包含表格的名称（除非单元格名称在所有表格内均唯一）。例如：
表格 2::B2
请注意，表格名称和单元格引用采用两个冒号 (::) 分隔。如果在构建公式时选择其他表格中的单元格，将自动包括表格名称。
如果引用其他工作表中某个表格的单元格，还必须包括工作表名称（除非单元格名称在所有工作表内均唯一）。例如：
SUM(工作表 2::表格 1::C2:G2)
工作表名称、表格名称和单元格引用是使用两个冒号分隔的。公式构建期间在其他工作表中选择一个单元格时，将自动包括工作表的名称和表格的名称。
字符串值类型
字符串值是零个或多个字符，或者是对包含零个或多个字符的单元格的引用。字符可包含任何可打印字符，包括数字。
另请参阅
公式与函数帮助
‘贰’ 【OptiStruct 第十七讲】试验和仿真模型对标—（坐标）模态置信因子
在振动数值仿真过程中，模型对标以获取可信的数值模型，成为了一项关键任务。然而，面对系统振动数值仿真的挑战，如试件的差异性、试验仪器和环境的不同、高频噪声、伪极点等可能引发的随机或系统误差，进行模型对标工作并不容易。本篇将介绍如何通过（坐标）模态置信因子来进行模型对标及振型相关性的分析。
模态置信因子（MAC）是模型对标中最常用的工具之一。它通过最小二乘偏差在振型相关图中评估振型之间的相关性。MAC对于振型差异较大的情况敏感，但对于微小差异则相对不敏感。其最初在试验中用于不同激励点下的振型对比，适用于振型对比的多种场景，如不同试验激励位置下试验振型的对比、仿真与试验振型的对比、使用不同模态参数识别算法得到的振型对比以及改变结构后模态振型的对比。若MAC接近0，则可能表示系统非稳态、非线性、数据含噪声、模态参数提取错误或振型线性无关。
MAC值接近1时，可能原因是测点不足、振型测量中含未知力的作用、振型结构为相干噪声或振型相关。排除相关原因后，MAC接近1表示两组振型线性相关，一般超过0.9表示相关性高。实际应用中，由于可能存在装配误差、试验件存在损伤等，这个界限并非绝对。值得注意的是，MAC值代表的是振型的相关性/相似性而非正交性，因此MAC矩阵不是单位矩阵。
对于单一数据集计算MAC值（AutoMAC）可判断测点是否足够，而不同数据间计算MAC值（CrossMAC）可用于试验与仿真间的模型对标。对于试验复模态，上述表达式适用。在模型对标时，通常先对标振型后看频率。
坐标模态置信因子（COMAC）表示结构自由度的相关性，即两组振型中特定节点的相关性，有助于识别导致相关性较差的节点。在模型对标分析中，加载两个模型（参考与相关模型），可以是试验-仿真、仿真-仿真或试验-试验数据。选择节点较少的模型为参考，节点较多的模型为相关模型。当模型姿态不一致时，需要进行Transformation调整模型姿态。选择模型上的对应节点，进行匹配节点搜索，显示匹配节点对，并可输出CSV表格。计算MAC确定振型相关性，软件自动搜寻匹配振型及计算MAC/COMAC，并输出表格显示振型相对误差百分比。
在小车模型中，发现对应28.71Hz和29.75Hz振型有较高相关性且频率相近。对比两个模型的振型发现，线框模型两者接近，网格模型在后窗玻璃和Roof处有差异。MAC值较高可能是由于线框模型测点不足或对小振型差异的不敏感。通过COMAC分析节点相关性，可识别匹配较好的节点对和较差的节点对，有助于剔除伪节点对。对于具有多个子结构的模型，可按子结构进行MAC匹配，定位问题到子结构。选择子结构/子模型计算局部结构MAC值（PMAC），分析局部结构的MAC贡献量，修正MAC值以排除误判。