ANSYS 实例教程:单元行为、实常数与模型构建

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"该文档是关于使用ANSYS进行高级概率理论相关分析的教程,特别是涉及到实常数的添加和设置。在ANSYS中,实常数用于定义特定单元的行为方式,例如PLANE42单元的厚度。在模拟带有厚度的平面应力行为时,需要设置实常数来指定单元的特性。教程详细介绍了如何通过Main Menu | Preprocessor | Real Constants | Add/Edit/Delete进入实常数对话框,并进一步选择Element Type for Real Constants来定义实常数的单元类型。此外,文档还涵盖了ANSYS的基本操作,包括安装、启动、配置、模型建立、加载和求解、后处理以及各种类型的结构分析实例,如静力分析、模态分析和谐响应分析等。" 在ANSYS中,实常数是关键的参数,它们允许用户自定义单元的行为以适应特定的工程问题。在本例中,选择Plane stress w/thk(带有厚度的平面应力)行为方式是针对二维平面应力状态的模拟,适用于薄壁结构。为了应用这个行为方式,需要定义PLANE42单元的厚度,这通过实常数对话框完成。用户首先点击“Add/Edit/Delete”打开实常数管理界面,然后选择相应的单元类型,如PLANE42,来设定实常数。在这个过程中,用户可以选择“Element Type for Real Constants”对话框来精确指定要定义实常数的单元类型。 教程不仅限于实常数的设置,还涉及了ANSYS软件的基础和进阶使用,包括如何启动和配置ANSYS,创建模型,定义材料属性,以及施加加载和求解问题。后处理部分讲解了如何解析和可视化分析结果,涵盖了通用后处理器、单元表、路径和时间历程后处理器等工具的使用。教程通过一系列实例,如六方孔螺钉受扳手静力分析、平面问题、轴对称结构、周期对称结构的分析,以及动力学分析、模态分析和谐响应分析,帮助用户深入理解和掌握ANSYS的各个功能模块。 这份教程是学习ANSYS软件及其在高级概率理论相关问题中应用的宝贵资料,它系统地介绍了从基础操作到复杂分析的全过程,有助于工程师和研究人员进行精确的数值模拟。

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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