global_costmap: pre-hydro parameter "static_map" unused since "plugins" is provided
时间: 2023-04-22 07:06:32 浏览: 151
“global_costmap: pre-hydro参数”static_map”未使用,因为提供了“plugins”。”
这句话的意思是说,在ROS的Hydro版本之前,全局代价地图(global_costmap)需要使用“static_map”参数来加载静态地图。但是,在Hydro版本及以后,可以使用“plugins”参数来加载静态地图,因此“static_map”参数不再需要使用。
相关问题
wrf_hydro_arcgis-preprocessor
wrf_hydro_arcgis-preprocessor是一个用于WRF-Hydro模型的预处理工具,它集成了WRF(Weather Research and Forecasting)模型和ArcGIS(地理信息系统软件),以便进行水文模拟和分析。
该预处理工具主要用于将大气和水文数据准备为WRF-Hydro模型所需的输入格式。它能够导入地理空间数据,包括高程(DEM)、土地利用、土壤类型等,并将这些数据转换为与WRF-Hydro模型所需的格式相匹配的GIS地图。此外,还可以导入大气数据,如降水、蒸发、风速等,并对其进行处理,以便在水文模拟中使用。
wrf_hydro_arcgis-preprocessor还提供了一些功能来帮助用户进行水文模拟的准备工作。例如,它可以生成网格参数文件,用于定义计算网格的空间分辨率和拓扑关系。它还可以根据用户的需求设置模型的时间和空间范围,并对输入数据进行剪切和插值。
另外,该工具还提供了一些可视化和分析功能,以帮助用户理解和评估模型的输出结果。用户可以使用ArcGIS中的地图工具来查看模拟结果,如地表径流、地下径流、土壤湿度等。此外,还可以通过绘制图表和统计数据来分析模拟结果,以便进行水资源管理和决策制定。
总之,wrf_hydro_arcgis-preprocessor是一个方便实用的工具,它能够帮助用户准备数据并进行水文模拟和分析。它的集成了WRF和ArcGIS的功能,使得用户可以更加便捷地进行水文研究和实践。
帮我生成LAMMPS后处理,计算hydro_stress和von Mises stress 的脚本
以下是一个简单的LAMMPS后处理脚本,用于计算hydro_stress和von Mises stress:
```
# LAMMPS后处理脚本
# 计算hydro_stress和von Mises stress
# 导入必要的Python库
import numpy as np
import sys
# 打开LAMMPS输出文件
with open(sys.argv[1], 'r') as f:
lines = f.readlines()
# 定义常数
boltz = 1.380649e-23
# 解析LAMMPS输出文件
natoms = int(lines[3])
box = np.array([float(i) for i in lines[5].split()[1:]])
xlo, xhi, ylo, yhi, zlo, zhi = box[0], box[1], box[2], box[3], box[4], box[5]
xlo_bound, xhi_bound = xlo + (xhi - xlo) / 2, xhi - (xhi - xlo) / 2
ylo_bound, yhi_bound = ylo + (yhi - ylo) / 2, yhi - (yhi - ylo) / 2
zlo_bound, zhi_bound = zlo + (zhi - zlo) / 2, zhi - (zhi - zlo) / 2
# 提取每个原子的位置、速度和势能
data = np.loadtxt(sys.argv[1], skiprows=9)
coords = data[:, 1:4]
velocities = data[:, 4:7]
potentials = data[:, 7]
# 计算坐标差
dx = coords[:, None, :] - coords[None, :, :]
dx = dx - np.rint(dx / box) * box
# 计算应力
stress = np.zeros((3, 3))
for i in range(3):
for j in range(3):
stress[i, j] = np.sum(dx[:, :, i] * dx[:, :, j] * potentials[:, None]) / (natoms * box[i] * box[j])
# 计算hydro_stress
hydro_stress = np.sum(np.diag(stress)) / 3
# 计算von Mises stress
deviatoric_stress = stress - np.identity(3) * hydro_stress
von_mises_stress = np.sqrt(0.5 * np.sum(deviatoric_stress ** 2))
# 输出结果
print("hydro_stress: {}".format(hydro_stress))
print("von Mises stress: {}".format(von_mises_stress))
```
使用方法:
1. 将上述代码保存为一个名为 `post_process.py` 的文件。
2. 运行以下命令:
```
python post_process.py output.lammps
```
其中 `output.lammps` 是你要分析的LAMMPS输出文件的名称。
3. 脚本将输出 `hydro_stress` 和 `von Mises stress` 的值。