ANSYS使用指南:模型创建与求解解析

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"观察方向对话框-Advanced Probability Theory(荆炳义-高等概率论)"与ANSYS软件的操作相关 本文档主要介绍了ANSYS软件在工程分析中的应用,涉及多个章节,涵盖了从基础操作到复杂问题的解决。其中,"观察方向对话框"是一个用于设置视图观察点和坐标轴方向的工具,对于用户更好地观察和操作模型至关重要。 在"观察方向对话框"部分,用户可以调整观察点的坐标值,例如输入"-0.5、-0.9、1",这将设定观察点的位置。此外,通过选择"X-axis down",用户可以指定坐标轴的方向,使得X轴向下,这对于理解模型的空间位置和后续的建模操作非常有帮助。完成这些设置后,模型将在图形窗口中按照用户设定的角度显示,便于进行关键点的选择和其他操作。 接着,文档详细介绍了ANSYS软件的基本使用流程,包括: 1. ANSYS的安装和启动配置,这是开始使用软件的基础。 2. 建立模型的各个步骤,从设置工作目录、指定作业名和分析标题,到定义图形界面过滤参数、单位制、单元类型、单元实常数、材料属性等。这些设置对于准确模拟实际问题至关重要。 3. 坐标系的选择和使用,包括如何进行实体建模以及对模型进行网格划分,这是将几何形状转化为数值计算的基础。 4. 耦合和约束的定义,用于限制模型的自由度,模拟实际结构中的连接关系。 5. 加载和求解的过程,这是进行结构分析的核心步骤,包括施加各种类型的载荷和求解器的运行。 6. 后处理阶段,通过通用后处理器、单元表、路径和时间历程后处理器等工具,解析和可视化求解结果。 7. 并给出了多个具体的分析实例,如六方孔螺钉投用扳手的静力分析、平面问题、轴对称结构和周期对称结构的静力、模态和谐响应分析等,这些都是通过ANSYS解决实际工程问题的实例。 此外,文档还提到了动力学分析的简介和分类,以及预应力作用下的模态分析和谐响应实例,这些都是动态响应分析的重要组成部分。 通过这些详细的步骤和实例,读者可以系统地学习和掌握ANSYS软件在不同类型的工程问题中的应用方法,提升其在结构分析领域的专业技能。

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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