結構多尺度建模-python二次開發對odb結果中宏觀模型局部的節點位移場輸出/歷史時間輸出提取、宏觀模型單元節點拓撲位置關系重構為細觀模型part實體、從宏觀模型提取某局部部分的邊界條件加載到細觀子模型或代表體積單元(RVE)上（位移、應力邊界條件一致）。

基于matlab的多尺度排列熵（MPE）模型，首先通過對多尺度排列熵算法的參數時間序列長度 N、嵌入維數 m、延遲時間 t 和尺度因子 s 進行研究，得出對其參數優化的必要性。進而在綜合考慮參數影響的基礎上，以多尺度排列熵的偏度構造目標函數，利用粒子群優化算法(PSO)對多尺度排列熵算法(MPE)的參數進行尋優，得到最優參數。程序已調試通過，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

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