ANSYS有限元分析指南:加载、求解与案例解析

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"高级概率理论-荆炳义-高等概率论" 在进行有限元分析时,加载和求解是至关重要的步骤。"加载"涉及到在模型上施加各种类型的边界条件和外力,而"求解"则是计算这些加载条件下的结构响应。在ANSYS软件中,加载不仅包括位移边界和力,还涵盖了多种复杂的情况,如温度、压力和重力等。正确地定义加载条件对于获取准确的分析结果至关重要。 3.1章节详细阐述了在ANSYS中如何加载和求解。载荷在ANSYS中有六种主要类型: 1. DOF(自由度)约束:用于固定模型的某个自由度,通常在结构分析中表现为位移边界条件,热力分析中为温度和热通量边界。 2. Force(力):集中在节点上的载荷,结构分析中为力和力矩,热分析中为热流速。 3. Surface load(表面载荷):分布在表面的载荷,结构分析中为压力,热力分析中为对流和热通量。 4. Body load(体积载荷):作用在整个体积上的载荷,结构分析中为温度,热力分析中为热生成率。 5. Inertia loads(惯性载荷):由物体惯性产生的载荷,如重力加速度,主要用于结构分析。 6. Coupled-field loads(耦合场载荷):当不同分析类型的结果需要相互作用时使用,如将磁场分析的磁力作为结构分析的力载荷。 加载的定义和应用是有限元分析的关键,因为它们决定了模型的行为。在求解阶段,用户可以选择适当的求解器来解决这些加载条件下的数学问题,从而得到结构的应力、应变、位移等关键响应。 此外,文件还概述了ANSYS的基本操作,从安装、启动和配置,到模型建立、加载定义和求解过程,再到后处理阶段,如通用后处理器、单元表和时间历程后处理器的使用。通过多个实例,如螺钉投用扳手的静力分析、平面问题、轴对称结构和周期对称结构的分析,进一步加深了对加载和求解的理解。动力学分析、模态分析和谐响应分析等动态问题也得到了探讨,强调了在预应力存在情况下的结构分析。 该资源提供了关于ANSYS软件的详细教程,涵盖了从基础操作到高级分析方法的全面内容,特别是加载和求解部分,对于理解和应用有限元分析具有很高的价值。

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)

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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