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。
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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。

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