abaqus 節(jié)點反力的案例
批量提取Abaqus指定Step-x下 Set節(jié)點集的反力RF（Reaction force） ￥40
<h2>摘要</h2><p>本文介紹如何使用Python腳本二次開發(fā)來批量提取ABAQUS輸出數(shù)據(jù)庫（ODB）文件中指定Step-x下的Set節(jié)點集的反力RF（Reaction force）。通過詳細的步驟說明、代碼示例和圖片展示，您將學會如何使用該腳本，自動化輸出CSV文件包含（Node Label；Step Name、Increment、Step Time，RF1（X），<span style="color: rgb(25, 27, 31);">RF2（Y），RF3（Z）</span>）。</p><p><br></p><p>如果還需要提取<strong><em><u>節(jié)點變形量 </u></em></strong>或者<strong><em><u>節(jié)點坐標 </u></em></strong>可以關(guān)注：<a href="https://www.yqgqt.org.cn/post/1939915" rel="noopener noreferrer" target="_blank">利用Python腳本 批量提取Abaqus的odb文件中Set節(jié)點集 初始節(jié)點坐標、指定Step下的變形量、變形后節(jié)點坐標_CAE Abaqus提取odb-技術(shù)鄰 (jishulink.com)</a></p><h2>1. 問題描述</h2><p>在工程仿真和分析領(lǐng)域，提取ABAQUS輸出數(shù)據(jù)庫（ODB）文件中的節(jié)點集的<span style="color: rgb(25, 27, 31);">反力RF（Reaction force）</span>是一項常見任務。然而，手動提取這些數(shù)據(jù)是一項繁瑣且容易出錯的工作。
展開 ABAQUS-如何求結(jié)構(gòu)的節(jié)點位移單元應力分量和支反力
這兩個輸出的是節(jié)點位移與支反力。
圖15
圖16
在位置
下拉框中選擇積分點，在新窗口選擇S下拉菜單中的S11。這輸出的是單元應力分量。
圖17
點擊窗口的設置按鈕，更改名稱為link.rpt。
圖18
在保存目錄中用記事本打開
link
.
rpt
，即可得到相應的結(jié)果。
圖19
微信公眾號：CAE小花生
abaqus支反力為什么不平滑
abaqus做的復合材料的螺栓連接結(jié)構(gòu)，用結(jié)構(gòu)網(wǎng)格力很平滑但是厚度方向多了一層，算的慢，用掃掠網(wǎng)格算的快，但是出來的力時震蕩上升的，不知道是為什么
適用于ABAQUS的粘彈性人工邊界及其等效節(jié)點力的施加程序 ￥150
程序適用于二維多土層粘彈性邊界和地震波等效節(jié)點力的加載；可以實現(xiàn)P波和SV波的斜入射。程序用MATLAB編寫
注意:本程序用MATLAB編寫；本程序僅限于模型網(wǎng)格是規(guī)則的，請參考圖片；由于本物品并非實體，因此賣出概不退換，因此購買前請詢問清楚。
編輯
Abaqus節(jié)點力(NFORC)如何解讀
ABAQUS中對于節(jié)點力NFORC的定義是：Nodal force due to element stresses，可以理解成節(jié)點力是由節(jié)點所在的單元上的應力按照一定規(guī)則等效到節(jié)點上的力。
對于下面的模型，頂部右半邊施加均布壓力載荷P=20MPa，受壓面積為50*100。講道理，頂部所有節(jié)點的節(jié)點力之和應該是等于100000N。
經(jīng)過計算，并查詢頂部節(jié)點的Z向節(jié)點力，可以看到，第一列節(jié)點的節(jié)點力數(shù)值為1666N，第二列為833N，第三列為0。
然后，通過Creat XY Data的相關(guān)操作，將頂部所有節(jié)點的Z向節(jié)點力求和，其結(jié)果為35000N（具體操作過程不作說明），與正確的數(shù)值100000N相差甚遠，說明節(jié)點力是有問題的，那么問題出在哪兒？
根源還是在NFORC的理解上。
Abaqus默認計算是采用了Avg:75%這個評價準則，這一塊可以在網(wǎng)上查到專門的解釋。
當不采用評價準則，通過Result-Options-Computation，設置Average threshold(%)為0時，重新顯示結(jié)果，再次查詢相同節(jié)點的節(jié)點力。
相比之前，最大的區(qū)別在于，現(xiàn)在該節(jié)點的Z向節(jié)點力有4個數(shù)值，而非之前的一個。
這四個數(shù)值其實代表的是這個節(jié)點所屬的四個單元（節(jié)點屬于四個單元的公共節(jié)點）分別等效的節(jié)點力，該節(jié)點的實際節(jié)點力應該是這四個數(shù)值相加之和。
再回到前面Avg:75%的結(jié)果，評價后僅有一個數(shù)值，將該數(shù)值乘以4才應該是該節(jié)點的節(jié)點力。
所以：為了得到節(jié)點的準確節(jié)點力，需要在Avg:75%的結(jié)果基礎上，依據(jù)節(jié)點所共有的單元數(shù)目，將結(jié)果乘以該單元數(shù)目才是準確的節(jié)點力。（注意：有的節(jié)點是4個單元的公共節(jié)點，有的節(jié)點只有兩個單元，例如邊界上的節(jié)點，還有的節(jié)點沒有公共單元，例如角上的頂點）。
展開 基于python 提取整個模型 節(jié)點力最大最小值的腳本(abaqus)
以前用fortran寫小程序進行后處理的腳本處理(abaqus)，近期嘗試用python寫了個讀取文件/判斷最值/寫出文件的一個腳本
也許對一些朋友有借鑒作用
import re
Data = []
f = open('data.txt')
line = f.readline()
Num_time=0
Num_nd=0
Num_line=1
Num=0
time=[]
column=1
while line:
searchObj= re.search( r'n o d a l f o r c e g r o u p o u t p u t t=', line)
searchObj2= re.search( r'nd#', line)
if searchObj:
Data.append([])
Num_time+=1
Num_nd=0
s=line
parts= (re.split( '\s*=\s*' ,s ))
TT=float(parts[1])
time.append(TT)
Data[Num_time-1].append([])
Data[Num_time-1].append([])
Data[Num_time-1].append([])
if searchObj2:
Num_nd+=1
# print (Num_nd)
s=line
parts= (re.split( '\s*' ,s ))
Num_node
展開 