非线性热分析前处理考虑因素

需积分: 10 2 下载量 98 浏览量 更新于2024-08-24 收藏 2.81MB PPT 举报
Ansys 热分析教程第四章 - 非线性热分析前处理考虑因素 在 Ansys 热分析中,非线性热分析是一个非常重要的部分,它涉及到多种复杂的因素。本章节将深入探讨非线性热分析的前处理考虑因素,以便更好地理解和应用 Ansys 热分析。 辐射是一个高度非线性的因素,因为辐射对传导矩阵(K)的贡献是温度的三次方。辐射使用一种特殊单元建模的,在第 8 章中讨论。 控制单元是可以改变状态的单元类型,如 COMBIN37 和 COMBIN40,经常用来模拟温度控制(例如恒温箱)。这些单元的实常数相对复杂,要仔细选择。 MASS71 单元比较特殊,因为它有随温度变化的热生成率的功能。这可以定义为随温度变化的材料特性或与温度的多项式关系。多项式可以定义多达 6 个实常数。 非线性分析前处理中需要考虑的输入包括随温度变化的边界条件(如对流换热系数)和材料特性(如热传导系数、热焓)。如果出现这些情况,用户需要使用随温度变化的输入技术来处理。 多场单元是指不只包含温度自由度的单元,如 SOLID5、PLANE13、PLANE67、LINK68、SOLID69 和 SHELL157。这些单元在第 10 章中讨论。 热-流体耦合单元 FLUID66 和 FLUID116 用于轴向传导和流体中热质量交换的建模。它们通常通过对流单元与外界表面联系。如果流率未知,这些单元就是非线性的,因为流率和压力降的关系是非线性的。 在非线性分析中,需要考虑加载和求解过程中的各种因素,如将载荷分为小步长施加以保证收敛,对收敛准则和迭代次数进行控制,需要使用增强收敛的工具,在不收敛情况下控制程序的行为,管理在非线性分析中生成的大量数据。 非线性热分析是一个复杂的过程,需要考虑多种因素,以便获得准确的结果。在 Ansys 热分析中,用户需要了解这些因素,以便更好地应用 Ansys 热分析工具。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 abalone = fetch_openml(name='abalone', version=1, as_frame=True) # 获取特征和标签 X = abalone.data y = abalone.target # 对性别特征进行独热编码 gender_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) gender_encoded = gender_encoder.fit_transform(X[['Sex']]) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X.drop('Sex', axis=1)) # 合并编码后的性别特征和其他特征 X_processed = np.hstack((gender_encoded, X_scaled)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化Lasso回归模型 lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42) # 随机梯度下降算法迭代次数和损失函数值 n_iterations = 200 losses = [] for iteration in range(n_iterations): # 随机选择一个样本 random_index = np.random.randint(len(X_train)) X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1) y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1) # 计算目标函数值与最优函数值之差 lasso.fit(X_sample, y_sample) loss = np.abs(lasso.coef_ - lasso.coef_).sum() losses.append(loss) # 绘制迭代效率图 plt.plot(range(n_iterations), losses) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Difference from Optimal Loss') plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') plt.show()上述代码报错,请修改

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