ANSYS建模教程：正方形分割圆面

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"创建的正方形_面-advanced+probability+theory(荆炳义+高等概率论)" 这篇资源主要涉及的是使用ANSYS软件进行几何建模和操作的具体步骤，特别是如何利用正方形面来分割圆面，并通过直线进一步细化模型。在ANSYS中，这些操作对于工程分析和模拟至关重要，因为它们允许用户精确地定义复杂几何结构，从而得到更准确的仿真结果。 首先，我们来看标题中提到的"创建的正方形面"。这指的是在ANSYS建模过程中创建一个正方形面作为模型的一部分。正方形面可以作为一个基础元素用于后续的几何操作，例如与其它形状的面进行交迭运算。 描述中详细描述了如何进行交迭运算和分割操作。步骤6提到了"Overlap Area"对话框，这是在ANSYS中进行面的叠加或相交操作的地方，使得圆面被正方形面分割成多个部分。这个过程是通过点击对话框中的特定按钮实现的，它能够帮助用户将两个不规则形状的面相互切割，以适应实际工程问题的复杂性。 接下来，步骤7介绍了如何创建分割线。用户通过"Create | Lines | Straight Line"菜单路径创建了四条直线，连接正方形的顶点和圆面上的关键点。这些直线将用来进一步细分模型。 步骤8则讲述了如何用直线分割面。选择了"Divide | Area by Line"，用户可以选择要分割的面A3，并指定分割线L9、L10、L11和L12。通过这个操作，原始的面A3被拆分为四个新的面A1、A4、A5和A6，从而完成了模型的精细化。 标签"ANSYS"表明这个过程是使用ANSYS软件完成的，这是一个广泛应用于工程模拟的高级软件，能够处理各种静态和动态的结构分析问题。 文件的部分内容提到了ANSYS的使用涵盖从基本介绍到具体分析案例的多个章节，包括软件安装、启动配置、界面介绍、模型建立、加载和求解、后处理等核心步骤。此外，还给出了多个不同类型的工程问题分析实例，如静力分析、模态分析和谐响应分析等，这些都是ANSYS在实际工程应用中的典型应用场景。 通过这些步骤和案例，用户不仅可以学习如何在ANSYS中创建和操作几何模型，还能掌握如何为不同的工程问题设置边界条件、施加载荷并求解，最后分析和解释求解结果。这些知识对于理解和掌握ANSYS软件以及进行有效的工程模拟分析具有极大的价值。

Advanced+Probability+Theory(荆炳义+高等概率论)

300 浏览量
### 高等概率论知识点概览 #### 一、集合论(Set Theory) ##### 1.1 集合(Sets) - **定义**: 集合是数学中最基本的概念之一，它是由一些确定的、互不相同的对象所组成的整体。 - **性质**: 集合中的元素具有确定性...

数学+概率论教程+钟开莱+英文版-A_Course_in_Probability_Theory-Kai_Lai_Chung

2022-06-05 上传
数学+高等概率论教程+钟开莱+英文版

Asymptotic_Theory_of_Statistics_and_Probability

2013-07-25 上传
#### 标题解析：Asymptotic_Theory_of_Statistics_and_Probability 《渐近理论在统计与概率中的应用》这一书名明确指出了书籍的主要研究方向——渐近理论，以及其在统计学与概率论中的应用。渐近理论主要关注当样本...

y_pred_i = y_pred[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None))重复的代码段(5 行长)怎么改

2023-05-27 上传
可以将这段重复的代码封装成一个函数，然后在需要重新计算 Probability 值时调用该函数即可。具体修改如下： ```python def calculate_prob(y_pred_i, y_test_i): mse_i = ((y_test_i - y_pred_i) ** 2).mean(axis...

t-SNEC++代码实现

2023-05-19 上传
probability /= (eps + P[j * n + i] + probability); probability *= Q[i * n + j]; probability -= (eps + Q[j * n + i]); for (int d = 0; d ; d++) { diff[d] = embedding[i * dim + d] - embedding[j * ...

如何将YOLOv5 6.0锚框K-Means算法改为K-Means++，请给出代码和具体步骤

2023-05-15 上传
# Calculate probability of selecting each data point as next centroid probabilities = distances / distances.sum() # Select next centroid randomly based on probabilities centroids.append(data[np....

下面代码报错请修改一下：from pypinyin import pinyin import sys # 定义拼音汉字映射表，可以根据需要扩充 pinyin_dict = { 'a': '阿啊呵腌嗄锕', 'ai': '爱埃碍挨唉哎哀皑癌矮艾蔼隘碍捱嗳嫒霭', 'an': '安按暗岸案俺鞍氨庵胺谙埯揞犴', # ... } # 接收用户输入的拼音串 input_pinyin = input('请输入拼音串：') # 将拼音串转化为列表 pinyin_list = input_pinyin.split(' ') # 定义一个函数，用于从映射表中查找可能性最大的汉字 def find_max_probability_char(pinyin_char, candidate_chars): max_probability = 0 max_probability_char = '' for char in candidate_chars: probability = pinyin.get(pinyin_char, format='numerical')[0][0] if probability > max_probability: max_probability = probability max_probability_char = char return max_probability_char # 遍历每个拼音，查找可能性最大的汉字 result = '' for pinyin_char in pinyin_list: if pinyin_char in pinyin_dict: candidate_chars = pinyin_dict[pinyin_char] max_probability_char = find_max_probability_char(pinyin_char, candidate_chars) result += max_probability_char else: result += pinyin_char # 输出结果 print(result)

2023-05-27 上传
在代码中，pinyin.get应该修改... max_probability_char = find_max_probability_char(pinyin_char, candidate_chars) result += max_probability_char else: result += pinyin_char # 输出结果 print(result) ```

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
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)] ...

题目为： min⁡ [𝑧=𝑥_1^2+𝑥_2^2+3𝑥_3^2+4𝑥_4^2+2𝑥_5^2−8𝑥_1−2𝑥_2−2𝑥_3−𝑥_4−2𝑥_5 ] 𝑠.𝑡.{ 0 <= x_i <= 99，且x_i 为整数，i =1，2，3，...，5， 𝑥_1+𝑥_2 +𝑥_3 +𝑥_4 +𝑥_5≤400， 𝑥_1+2𝑥_2 +2𝑥_3 +𝑥_4 +6𝑥_5≤800， 2𝑥_1+𝑥_2 +6𝑥_3 <= 200， 𝑥_3+𝑥_4 +5𝑥_5≤200 } 用matlab语言实现遗传算法求解非线性规划问题（不用ga函数）

2023-07-16 上传
cumulativeProbability = cumsum(probability); selectedPopulation = zeros(n, size(population, 2)); for i = 1:n r = rand(); idx = find(cumulativeProbability >= r, 1); selectedPopulation(i, :) = ...

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
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)] #...
李_涛
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