ANSYS约束施加教程:对话框操作指南

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"这篇文档是关于使用ANSYS进行有限元分析的一个教程,涵盖了从软件安装、模型创建到加载求解及后处理的全过程,并通过多个具体案例进行了详细讲解。" 在ANSYS中,对节点施加约束是有限元分析的重要步骤,这涉及到结构力学中的边界条件设定。在【标题】提及的“给节点施加约束的对话框”中,用户可以精确控制模型的自由度,以模拟实际工况下的限制条件。在【描述】中,我们看到如何操作这一过程: 1. **约束类型选择**:在“DOFs to be constrained (被约束自由度)”列表框中,选择了UY(周向)和UZ(轴向)自由度,意味着将这两个方向上的位移固定,不允许发生任何位移。 2. **位移约束值**:在“Displacement value (位移约束值)”文本框中输入0,表示施加的是完全约束,即在选定的自由度上,节点位移为零。 3. **应用约束**:点击“K”按钮,关闭对话框,约束条件被应用到模型上,随后在图形窗口中会显示约束的视觉表示,以便用户确认约束设置无误。 这些操作属于ANSYS中“耦合和约束”部分的内容,它们对于确保分析的准确性至关重要。通过约束,用户可以模拟结构的固定端、滑动接头等各种边界条件。 在其他章节中,教程还介绍了: - **ANSYS基本操作**:包括软件的安装、启动和配置,以及界面介绍,这些都是使用ANSYS的基础。 - **模型创建**:涵盖工作目录设置、作业名和分析标题的指定,以及单元类型、材料属性、单元实常数的定义等,这些步骤用于构建物理问题的数字模型。 - **加载和求解**:涉及如何给模型添加荷载,例如力、热载等,并执行求解过程以获得结构响应。 - **后处理**:介绍如何解析和可视化结果,如通用后处理器、单元表、路径和时间历程后处理器的应用。 教程通过一系列实例,如六方孔螺钉受扳手静态分析、平面问题、轴对称结构和周期对称结构的静力分析,以及模态分析和谐响应分析等,深入浅出地展示了ANSYS在不同问题上的应用。 最后,教程也简要触及了动力学分析和预应力结构的模态分析,为用户提供了动力系统分析的基础知识和步骤。 这个文档为学习和掌握ANSYS软件提供了一个全面且实践性强的指南,无论对于初学者还是有一定经验的用户,都能从中获益。

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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