ANSYS建模与网格划分指南

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"这份资料主要介绍了ANSYS软件的使用,包括基本操作、模型创建、网格划分、加载与求解、后处理以及多个具体的工程实例,涵盖了静力分析、模态分析和动力学分析等内容。" 在ANSYS软件中,【标题】提及的“总体单元尺寸设置对话框”是进行网格控制的重要环节,它直接影响到数值模拟的精度和计算效率。对话框分为几个部分,如【描述】所述: 1. **Areas(面)**:允许用户在模型的面上设定单元尺寸,特别是在没有尺寸线指导的区域内,这对于自由网格划分尤其有用。通过选择相应的面,然后输入期望的单元边长,可以确保模型的网格质量。 2. **Lines(线)**:用户可以定义模型边界线上单元的分划数。此功能适用于线性特征明显的模型边界,可以指定线上的单元边长或每个线段的单元数量。这有助于确保模型在关键部位的网格精细度。 在【部分内容】中,我们看到ANSYS软件的学习和应用涉及到以下几个关键知识点: 1. **ANSYS基本介绍**:涵盖软件的安装、启动、配置、界面介绍及输出文件的理解,这些都是使用ANSYS的基础。 2. **模型建立**:包括设置工作目录、作业命名、定义单位制、选择单元类型、设置单元实常数、定义材料属性等,这些步骤构成了模型构建的框架。 3. **网格划分**:在实体建模后,对模型进行网格划分是至关重要的,它可以影响到分析结果的精确度。 4. **加载和求解**:定义加载条件(如力、位移等)和执行求解过程,这是进行任何分析的核心步骤。 5. **后处理**:通过通用后处理器、单元表、路径和时间历程后处理器来查看和理解计算结果。 6. **实例分析**:包括静力分析、模态分析和动力学分析等多个工程实例,这些实例帮助用户掌握ANSYS在实际问题中的应用。 7. **特殊情况分析**:如轴对称结构、周期对称结构的分析,以及考虑预应力的结构分析,展示了ANSYS处理复杂问题的能力。 8. **动态分析**:包括模态分析和谐响应分析,用于研究结构的动力响应和动态特性。 9. **命令流输入**:在所有实例中,都提到了命令流输入,这是ANSYS的高级功能,通过编写脚本可以自动化和优化工作流程。 这份资料提供了全面的ANSYS教程,不仅教授了基础操作,还深入到高级分析技巧,对于学习和精通ANSYS软件的用户非常有价值。

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)

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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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