ANSYS模拟分析:周向应力分布与von Mises等效应力

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"这篇文档是关于使用ANSYS进行高级概率理论相关分析的教程,特别是周向应力分布的可视化。在ANSYS中,用户通过一系列步骤可以生成von Mises等效应力分布图,这对于理解结构在受力状态下的应力状况至关重要。文档涵盖了ANSYS的基本操作,包括软件安装、启动配置、界面介绍、模型建立、加载和求解、后处理以及不同类型的结构分析实例,如静力分析、模态分析和谐响应分析。" 在《周向应力分布》这一主题中,重点讨论了如何在ANSYS中呈现和理解应力分布情况。图8.43展示了周向应力分布,而图8.44则进一步详细地显示了von Mises等效应力分布。von Mises应力是一种无方向性的等效应力,用于评估材料是否处于塑性变形的边缘,尤其适用于各向同性的材料。在ANSYS中,通过Contour Nodal Solution Data对话框选择Stress项,并指定von Mises SEQV,可以生成该等效应力图,帮助工程师分析结构的受力状态。 文档还介绍了ANSYS的基本操作流程,从安装和启动软件开始,接着介绍如何设置工作目录、指定作业名和分析标题,以及定义各种参数,如图形界面过滤参数、单位制、单元类型、单元实常数、材料属性等。在建立模型的过程中,涉及到坐标系的设定、实体建模、网格划分、耦合和约束的定义,这些都是进行结构分析前必要的准备步骤。 加载和求解阶段,用户需要为模型施加各种载荷条件,并执行求解过程。在后处理部分,通用后处理器、单元表、路径和时间历程后处理器等功能被用来解析和展示计算结果,使得用户能够清晰地理解模型在不同条件下的行为。 此外,文档提供了多个实际案例,如六方孔螺钉投用扳手的静力分析、平面问题、轴对称结构、周期对称结构的分析,以及考虑预应力作用的模态分析和谐响应实例。这些案例详尽地展示了在ANSYS中如何进行动力学分析的步骤,包括动力分析简介、分类和基本步骤。 这份资料为读者提供了一个全面的指导,不仅讲解了ANSYS软件的使用,还深入探讨了如何通过软件进行复杂工程问题的应力分析和动力学模拟。对于学习和应用ANSYS进行结构分析的专业人士来说,具有很高的参考价值。

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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