ANSYS网格划分与实体建模详解

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网格工_具-advanced+probability+theory(荆炳义+高等概率论)教程详细介绍了ANSYS软件在工程中的应用,这是一款强大的有限元分析软件。章节内容涵盖了ANSYS的安装与配置、模型建立流程、加载和求解过程,以及后处理分析方法。 在第1章中,ANYSYS的基础知识被介绍,包括软件的安装与启动、界面布局和常用输出文件的管理。用户可以学习如何设置工作目录、作业名和分析标题,以及如何配置图形界面和单位制,这对于后续模型创建至关重要。 第2章至第13章主要围绕模型建立展开,包括实体建模,对实体模型进行网格划分,定义单元类型、常数和材料属性。这些步骤涉及到结构的几何建模、物理属性设定以及网格划分技术,确保了计算的精度和效率。章节还涉及实体之间的耦合和约束,以及模型的合并和存档,以保证分析的完整性和可重复性。 加载和求解部分(3.1至3.3)详细阐述了施加外部载荷和解决力学问题的过程,包括静态、动力学分析和模态分析等。后处理章节(4.1至13.5)着重于解释后处理器的功能,如通用后处理器用于查看结果,单元表提供数据查询,路径和时间历程后处理器用于动态结果分析,而模态分析则探讨了预应力作用结构下的响应。 例如,在静态分析的实例中,如六方孔螺钉投用扳手的静力分析,通过实际操作演示了如何建立模型、定义边条并求解,以便直观理解和掌握软件的使用技巧。每一章的实例分析都旨在提升读者的实际操作能力,并通过命令流输入来加深对软件命令的理解。 本教程深入浅出地讲解了网格工具在高级概率论背景下,ANSYS软件在不同结构分析中的应用,无论对于初学者还是专业工程师,都是进行数值模拟和解决工程问题的重要参考资料。

import pandas as pd import numpy as np from keras.models import load_model # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理,使其符合模型的输入要求# 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量# 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)

2023-05-28 上传

import pandas as pd from keras.models import load_model from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理,使其符合模型的输入要求 # 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量 # 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) # 计算 mse y_test = data['y_true'].values mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) # 计算每个预测结果的概率并添加到 y_pred_prob 中 y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.5的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)这段程序中错误是由于使用了尚未拟合的MinMaxScaler实例导致的。在使用scikit-learn中的任何转换器之前,都需要先使用fit方法进行拟合,以便转换器可以学习数据的范围和分布。你需要在调用inverse_transform方法之前使用fit方法对MinMaxScaler进行拟合,代码怎么修改

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