ANSYS网格划分技术:SmartSizing在实体建模中的应用

需积分: 34 21 下载量 160 浏览量 更新于2024-08-06 收藏 39.11MB PDF 举报
"网格划分工具-advanced+probability+theory(荆炳义+高等概率论)" 本文主要介绍了ANSYS软件中的网格划分工具,特别是SmartSizing功能,这是在进行几何模型网格化过程中一个重要的优化控制选项。SmartSizing允许用户在自由划分网格时自适应地调整单元尺寸,以达到更精确和高效的网格生成。它在映射网格生成时不可用,但在自由划分网格时非常有用。 在ANSYS中,SmartSizing通过选中复选框启用,并通过滑动条调节细化级别,范围从1到10。级别越低,意味着网格的单元会更细小,特别是在几何形状复杂或存在弯曲和相交区域的地方,这样的细化有助于提高网格质量。启用SmartSizing后,ANSYS会首先估算所有边界线的单元边长,然后针对曲率较大或可能相交的区域进行细化。由于在开始划分前已设定好线和面的大小,因此生成网格的质量不会受到划分顺序的影响,推荐同时对所有面或体进行划分。 此外,文档还提及了ANSYS的基础知识,包括软件的安装、启动、配置以及界面介绍。在模型建立阶段,涵盖了设置工作目录、作业命名、分析标题设定、图形界面参数定义、单位制选择、单元类型定义、单元实常数和材料属性的定义等。模型构建中,坐标系的选择、实体建模、网格划分(特别是SmartSizing的应用)、耦合与约束、模型合并和归档等内容都有涉及。 在加载和求解部分,讨论了如何施加载荷和执行求解过程。后处理阶段,介绍了通用后处理器、单元表、路径和时间历程后处理器等工具,用于查看和分析求解结果。接着,通过多个实例,如六方孔螺钉受扳手静力分析、平面问题、轴对称结构、周期对称结构的静力和动力分析,以及预应力结构的模态和谐响应分析,进一步阐述了ANSYS在实际问题中的应用。 这些实例详细描述了问题背景、模型建立、边界条件定义、求解过程和结果解读,同时也展示了如何通过命令流输入来进行操作,这有助于用户掌握ANSYS软件的高级使用技巧。通过这些内容,用户不仅可以学习到网格划分的细节,还能全面了解ANSYS在不同工程问题中的应用流程。

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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