ANSYS结构静力分析教程:预应力与求解步骤

需积分: 34 21 下载量 43 浏览量 更新于2024-08-06 收藏 39.11MB PDF 举报
"该资源是关于ANSYS软件的高级概率理论在结构静力分析中的应用。在进行结构静力分析时,用户需要在‘应力刚度或预应力’下拉菜单中选择‘Prestress ON’来开启预应力选项。其他分析选项可以保持默认设置,用户可以通过静力分析介绍了解各个选项的详细含义。完成设置后,通过Main Menu | Solution | Current LS路径启动求解过程,并在‘Solve Current Load Step’对话框中确认求解。在进行离心力作用下的静力分析时,可以考虑预应力的影响,如果发现不符合要求的情况,需返回修改相应设置。文档还涵盖了ANSYS的基础操作,如软件安装、启动、配置,以及模型创建、加载定义、求解和后处理等流程,同时还提供了多个不同类型的结构分析实例,包括静力分析、模态分析和谐响应分析等。" 在ANSYS中进行结构静力分析时,首先需要理解结构静力分析选项对话框的设置。对话框中的“应力刚度或预应力”选项允许用户开启或关闭预应力分析,这对于预应力混凝土结构或者带有初始应力的部件至关重要。选择“Prestress ON”能确保软件在计算过程中考虑预应力对结构响应的影响。 在静力分析中,除了预应力设置外,还有其他分析选项可供选择,这些选项可以控制求解器的行为,比如松弛算法、积分方法和非线性处理等。默认设置通常适用于大多数情况,但在某些特定问题上可能需要根据实际需求进行调整。 进行求解之前,用户应确保所有加载条件、边界条件和材料属性都已正确设定。通过“Main Menu | Solution | Current LS”路径,可以启动求解命令状态输出窗口和求解当前载荷步对话框,这两个工具提供了分析过程的实时反馈,帮助用户监控分析进度和结果。 文档还介绍了ANSYS的基础操作,从软件安装、启动、配置,到模型构建的各个环节,如设置工作目录、定义作业名和分析标题、指定单元类型和材料属性等。此外,还涵盖了实体建模、网格划分、约束定义以及模型合并和归档等内容。 在加载和求解阶段,用户需要为结构施加各种类型载荷,如力、位移和热载荷,并配置适当的求解设置,以获得结构的静态响应。在后处理阶段,通用后处理器、单元表、路径和时间历程后处理器等工具可以帮助用户可视化和分析结果。 通过一系列的实例,如六方孔螺钉、平面问题、轴对称结构和周期对称结构的静力分析,以及预应力作用结构的模态分析和谐响应分析,用户可以深入理解如何在实际问题中应用ANSYS进行复杂结构分析。每个实例都详细阐述了问题描述、模型建立、加载定义、求解过程和结果解读,这为用户提供了实践操作的指导。 最后,文档简要介绍了动力学分析,包括动力分析的分类和基本步骤,为用户扩展到动态领域分析打下基础。这个资源是学习和应用ANSYS进行结构分析的一个全面教程,覆盖了从基础操作到高级特性的广泛内容。

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

2023-05-28 上传