我們知道應變 strain = B * u， 應力 stress = D * strain = D*B*u其中u是節點位移向量，B是應變矩陣，D是彈性矩陣而B是通過單元的插值函數（形函數）N對坐標求導得到的，每求導一次，插值多項式的次數就降低一次，而求導運算使得應變和應力的精度較位移解的精度降低。因此求解得到的應力與真實解可能有較大誤差，其近似性表現在：1. 單元內部一般不滿足平衡方程；2. 單元之間的界面上應力一般不連續 ；3. 在力的邊界上一般不滿足邊界條件.近似應力解的性質是：在精確解上下振蕩，并在某些點上近似解等于精確解，即在單元內存在最佳應力點。可以利用近似應力解的這個性質來提高其精度。最佳應力點的位置：位移近似解是p次多項式，求導的微分算子是m階，那么應力近似解顯然n=p-m次多項式。若應力精確解是n+1次多項式，那么在n+1階的高斯積分點上應力近似解的精度高于其他位置（有些情況下與精確解相等）。因此單元的最佳應力點就是高斯積分點，這也是為什么應力結果存儲于高斯積分點上的原因。由位移元得到的位移解是在全域連續，應變和應力解在單元內部連續而在單元間一般不連續，即前面所說的應力解第2條近似性：在單元邊界上發生突跳。因此會出現的一個現象是：同一個節點由于圍繞它的不同單元計算得到的應變和應力通常是不同的。此外，在力的邊界條件上也不完全符合。由于工程中我們關心單元邊緣和節點上的應力，所以需要對計算得到的應力進行處理。二. 處理方法最簡單的處理方法就是進行單元平均或節點平均，一般采用算術平均或加權平均的方法。此外一般采用的方法是應力磨平，包括總體應力磨平、單元應力磨平以及分片應力磨平。以總體應力磨平為例來介紹應力磨平的基本思路：構造一個改進的應力解S*，它是在全域連續的。它與有限元求解的近似應力解之間滿足加權最小二乘原則（其數學形式是使一個泛函取駐值），通過這個原則進行計算可以解出改進的應力解S*.這個方法的缺點是計算量太大，以至于比有限元求解位移解的計算量還要大。因此又分別提出了計算量較小的單元應力磨平和分片應力磨平方法。具體到abaqus的實現，對于存儲于積分點的結果（Element-Based Filed Output Results, such as stress, strain,etc.）它默認所采用的是一種條件平均方法(conditional averaging method)：1. 首先將應力張量的分量從高斯積分點上外插到單元的節點上；2. 默認條件下將在節點上計算不變量（標量），最后再對外插結果進行平均。‘75%’就是進行平均時的一個參數（叫averaging threshold），理解它需要先介紹另一個節點量即 relative nodal variation 節點相對變化量，在指定區域內進行平均時其定義為relative nodal variation = (max@node - min@node) / (max over active regions - min over active regions)當 relative nodal variation < averaging threshold 時，由單元貢獻的這個值將參與平均，否則不參與平均。引用一個例子"首先某節點是n個單元的公共節點，每個單元在該節點都有一個應力值，比如節點1為周圍四個四邊形單元的公共節點，那么每個四邊形單元在節點1都有一個應力的外推值，假定為（1e6,1.5e6,1.7e6,2e6），最大與最小應力差值為1e6；假定在整個模型顯示區域的最大應力與最小應力差值為4e6，那么節點應力相對變化率為1e6/4e6=0.25。在節點1的4個應力值是否會進行平均計算呢？由設定的avg值決定，節點應力相對變化率低于設定avg值的將會被平均。對于節點1，如果設定avg=0.3，那么節點1 輸出值為平均應力（1e6+1.5e6+1.7e6+2e6）/4=1.55e6，如果設定avg=0.2，那么節點1處的應力值將不參與平均運算。avg設定為1 ，則意味著所有顯示區域所有節點的應力計算都參與平均，所得云圖越光滑"

故 avg設置成0 所有的節點都不參與平均，你試試看看是否可以

你好請問你解決了嗎？怎么用python提取云圖上顯示的節點應力而不是積分點應力啊