ANSYS谱值定义与单点响应谱分析

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"ANSYS软件的谱值定义及求解流程" 在ANSYS软件中,谱值定义对话框是进行响应谱分析的关键步骤,这通常涉及到地震工程或振动分析中的动力响应计算。谱值对话框允许用户输入特定的谱值,这些值反映了不同频率下的地震加速度或载荷强度。在描述的示例中,用户输入了8个谱值(FREQ1至FREQ8)对应8个不同的频率,分别是1.0e-3、0.5e-3、0.9e-3、0.8e-3、1.2e-3、0.75e-3、0.86e-3和0.2e-3,这些值通常基于地震记录或工程经验设定。 谱分析是基于模态分析的,它考虑了结构的动力特性,如固有频率和阻尼比。在进行谱分析之前,需要确保已经完成了模态分析,并且可能需要进行扩展模态计算,特别是当模态分析未同时进行扩展时。扩展模态是为了在后续的模态合并计算中使用,这对于全面理解结构在动态载荷下的行为至关重要。 求解过程涉及多个步骤。首先,通过Main Menu | Solution | Solve | Current LS路径启动求解器。在确认了求解命令状态输出窗口中的设置无误后,可以点击“Solve”按钮开始求解。求解过程中,ANSYS将对结构进行离散化,然后应用动力学方程来得到响应。求解完成后,会显示“Solution is done”的提示,点击关闭按钮结束求解过程。 在动力学分析中,扩展模态计算是一个重要的补充步骤。如果在模态分析阶段未进行扩展,那么在谱分析或模态叠加时就需要单独进行。扩展模态可以提供更多的模态信息,以便更准确地进行动态响应的评估,例如计算应力。 整个流程包括了模型创建、边界条件设定、加载应用、求解和后处理。ANSYS提供了丰富的功能,从基本的几何建模到复杂的动力学分析,涵盖了从静态分析到瞬态、模态和谱分析等多种类型的工程问题。用户需要熟悉ANSYS的界面和命令,以便有效地利用这个强大的工具进行各种工程计算。

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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