ansys結果數據的案例
ANSYS模態分析結果中各項數據的物理意義 ￥100
<p>ANSYS模態分析結果中各項數據的物理意義</p><p>在對結構進行地震響應分析之前，通常先對結構進行模態分析以了解結構的動力特性（自振周期和振型）。</p><p>常用的模態分析方法：Block Lanczos法、PCG Lanczos法、縮減法和非對稱法。</p><p><strong>ANSYS模態分析的結果文件包含哪些信息呢？在此以下表為例進行說明。</strong></p><p><img src="https://img.jishulink.com/msimage/202402/4246ee8fae42785e42332fe4e91e3106.png"></p><p>1 MODE 模態階數</p><p>2 FREQUENCY 頻率（Hz）</p><p>3 PERIOD 周期（s）</p><p>4 PARTIC. FACTO 振型參與系數（每個質點質量與其在某階振型中相應坐標乘積之和與該階振型模態質量之比）</p><p>5 RATIO 比率（振型參與系數與一階振型參與系數之比）</p><p>6 EFFECTIVE MASS 振型等效質量（振型參與系數的平方與振型模態質量之比）</p><p>7 CUMULATIVE MASS FRACTION 累計質量分數/有效質量系數（為第一階到該階振型等效質量之和與總等效質量之比）</p><p>8 RATIO EFF. MASS TO TOTAL MASS 振型等效質量與總質量之比</p><p><br></p><p>此外，還有如下幾個相關概念：</p><p>1 振型參與質量（該階振型的模態質量與振型參與系數平方之積）</p><p>2 振型參與質量系數（所取振型參與質量之和與總質量之比）</p><p>3 模態質量/振型質量（第i階振型的廣義質量）</p><p>4 質量參與系數（該振型的基底剪力與總質量之比）</p>
展開 Ansys Mechanical物理場結果轉為vtk及可視化 ￥49
在本教程中，我們將聚焦于其中的兩個核心模塊：
PyDPF-Core：這是數據處理的基礎引擎。它非常靈活，可以直接讀取和操作Ansys的結果數據，是我們進行格式轉換的基石。
PyDPF-Post：這是建立在PyDPF-Core之上的 “快捷后處理工具包”。它提供了更簡單、直觀的命令來提取你關心的結果（比如最大應力、平均溫度等），讓代碼寫起來更輕松。
通過本文，你將不僅學會一個數據轉換的技巧，更能理解如何利用PyAnsys這個強大的生態，將仿真工作流與現代化的數據科學工具鏈無縫連接起來。
3 ANSYS Mechanical結果數據導出文本格式
以下使用PyDPF-core/post讀取Mechanical的rth及rst結果數據，并導出為vtk文件的示例（需要安裝pyansys庫，Ansys版本>=2021R1）。
通過Ansys Workbench（2023R1）軟件建立壓力容器熱固耦合分析，獲得溫度及結構結果。
展開 25針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。 ￥100
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。模型以調通，可直接運行。基于matlab平臺。標價為程序價格，不包含售后。
25針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。 ￥100
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。模型以調通，可直接運行。基于matlab平臺。標價為程序價格，不包含售后。
25針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。 ￥150
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。
70基于matlab的BP神經網絡多輸入單輸出數據結果預測，輸出結果包括均方根誤差，決定系數。 ￥25.9
基于matlab的BP神經網絡多輸入單輸出數據結果預測，輸出結果包括均方根誤差，決定系數。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。
6混淆矩陣，根據預測結果輸出混淆矩陣。將自己標簽數據帶進去即可得到結果，可更改顏色，更改預測的個數 ￥8.9
混淆矩陣，根據預測結果輸出混淆矩陣。將自己標簽數據帶進去即可得到結果，可更改顏色，更改預測的個數，基于MATLAB平臺，程序已調通可直接運行。
Abaqus利用region讀取結果數據
Abaqus利用region讀取結果數據
長安CAE
Abaqus計算完成后，為輸出某部分模型的結果數據，需要用到region，并且配套使用的是getSubset函數。
示例一創建一個變量center，將一個叫做PUNCH的節點set賦值給這個變量，通過整個模型的位移場displacement得到該節點set的輸出數據，代碼如下：
center = odb.rootAssembly.instances['PART-1-1'].nodeSets['PUNCH']
centerDisplacement = displacement.getSubset(region=center)
centerValues = centerDisplacement.values
for v in centerValues:
print v.nodeLabel, v.data
其中的displacement是已經創建好的位移場數據，centerDisplacement變量得到該節點集的所有數據，centerValues變量得到該節點集的數值數據，通過循環輸出節點號和當前數據。
展開 Abaqus利用region讀取結果數據
Abaqus計算完成后，為輸出某部分模型的結果數據，需要用到region，并且配套使用的是getSubset函數。
示例一創建一個變量center，將一個叫做PUNCH的節點set賦值給這個變量，通過整個模型的位移場displacement得到該節點set的輸出數據，代碼如下：
center = odb.rootAssembly.instances['PART-1-1'].nodeSets['PUNCH']
centerDisplacement = displacement.getSubset(region=center)
centerValues = centerDisplacement.values
for v in centerValues:
print v.nodeLabel, v.data
其中的displacement是已經創建好的位移場數據，centerDisplacement變量得到該節點集的所有數據，centerValues變量得到該節點集的數值數據，通過循環輸出節點號和當前數據。
展開 ABAQUS批量提交Job與Python讀取ODB結果應力應變數據
問題2
如何從ODB結果文件中讀取計算結果數據
第二個問題是大家經常要面對的，常規的數據提取采用ABAQUS自帶的后處理工具已經能滿足需求了，但是如果我們需要進行一些寫出文本，數據篩選，數據的二次計算處理。。。，我們就需要用程序語言的幫助了。
針對今天的問題——
提取結果并寫出到文本
，如果用自帶的工具，可以導出abaqus.rpt文件，不過這種方式并不能滿足我們較為苛刻的要求，用python程序會的自由度會更大一些。
另外需要說明的是，如果我們僅僅只是看看某單元或者節點的各種計算結果，或者簡要的數據處理，臨時用一用，可以采用如下方式，不必費心寫復雜的程序，不值當浪費時間，
青春易逝，頭發寶貴
。當然了，通過阿信這里給出的基本程序改一改，能省幾根頭發。
限于時間關系，這里只列出基本的應力提取程序，寫入文本比較簡單，隨意百度即可實現，不再給出。
展開 從WELSIM中導出VTK格式的結果數據
同時，VTK也提供了適用于有限元仿真結果的數據格式。
WELSIM v1.8版本中，與用戶可以將計算好的結果輸出成VTK數據格式文件。既可以保存當前的計算結果，也可以進行更為復雜的數據后處理。下面我們就來看如何實現此功能。
在一個已經完成計算的項目中，用戶可以在WELSIM中成功地顯示結果云圖。此模型中含有128,710個節點，72,125個Tet10單元。數據量是比較大的。
右鍵點擊結果節點，會在彈出菜單中顯示導出結果（Export Result）的選項。點擊導出結果，會彈出文件保存對話框。此時導出的結果是基于Set Number值為1的數據。
在保存對話框中，選擇VTK format (*.pvtu)格式，并設置文件名。
此時會輸出兩個文件，一個后綴為pvtu和一個vtu的文件。用文本編輯器打開，可以發現pvtu文件是一個總體數據描述，vtu是具體的數據，同時文件也相對較大。
pvtu文件含有對數據描述。
vtu含有具體的數據。
VTK類型的數據文件是被很多后處理軟件所支持的。Paraview和VisIt就是支持VTK文件的兩款免費且開源的后處理軟件。
在ParaView軟件中打開此文件并顯示。
在VisIt軟件中打開此文件并顯示。
展開 
基于ABAQUS分析結果的Isight試驗數據擬合
圖19 Optimization History選項卡
30.優化任務運算完成后會給出所有優化方案中的最優結果，可以看出從第33次迭代開始衡量指標趨于平穩，但在第36次迭代中達到了最小值（自動綠色底紋標注）。最優迭代結果也將會以最終迭代結果最為最后輸出。
圖20 History選項卡
31.初始模擬、最終模擬和試驗數據對比見圖21.可以看出
圖21 初始、最終模擬結果與試驗數據對比
四、結論
從擬合結果可以看出，Isight的數據匹配可以有效地擬合材料參數，主要材料參數與試驗誤差明顯減少，見表2，如彈性模量誤差減小3.75%，軸心受壓強度誤差減小16.67%，這兩個參數對于模態分析和結構承載力分析影響顯著。快速有效地匹配到真實材料參數可以提高建模效率和分析準確性。
基于ABAQUS分析結果的Isight試驗數據擬.ppt
模型文件.rar
五、設備情況及計算耗時
CPU：AMD Athlon(tm) II X4 640 Processor 3.0 Ghz
內存：4GB
計算耗時：406s
展開 科學試模納入流程，輕松提升數據結果可視化
效益&優勢
當試模人員在記錄各項參數的同時，可以根據系統自動生成的圖表和易清楚辨認的排列方式提早獲取最符合的加工參數，在減少所需要耗費的時間精力之余，也有助于提早發現不良原因的問題所在，進而立即調整參數、縮短額外的處理時間；同樣地，當試模人員能提前獲得最佳化的數據資料時，也避免了相關資源和成本的浪費；此外，優化而精準的加工流程及參數更能有效降低不良品的發生率。
另一方面，傳統的紙本記錄方式從不便閱讀、容易丟失的狀態中脫胎換骨，試模人員只要將其試模結果清楚無誤地記述在系統平臺上，就能達成視覺可視化，而整體歷程也能有效地被保存下來，利于后續追蹤使用。這些效益對于現場的工廠端來說，無疑能為他們解決目前所遭遇到的各種難題。
圖5：資料數字化，相較紙本更加容易被保存
結語
iSLM將科學試模納進試模管理工具之中，不只提供自動繪制圖表、數據表格化、支援記錄同參數的多組數據結果等，還能偵測并記錄射出成型制程中的結果數據，讓成型加工參數更精確，射出產品質量更一致。
此外，一般在產業上可能沒有提供記錄的項目，在iSLM科學試模中也予以保留。另一方面，將資料記錄于系統上除了能大幅降低傳統紙本記錄試模過程所帶來的不便之外，還可以將資料數字化、可視化，并易于保存及比對資料，同時還能提供建議的資料數值給試模人員。有了科學試模的輔助，將有效縮短射出加工的生產周期并提升試模信息的完整度，讓射出加工成型逐步走向T0量產的目標。
展開 ANSYS與ANSYS Workbench數據共享與聯合仿真教程
ANSYS自從12.0版本推出圖形化操作界面的ANSYS Workbench后，之后許多ANSYS學習者，可能就是直接學習ANSYS Workbench，畢竟簡單易學，容易上手，但是這在無形當中也為初學者埋下了隱患，因為我們學習ANSYS等有限元軟件，最重要的是掌握有限元基本理論以及力學理論，這樣才能更好的去建立更加真實可靠的數值模型，合理準確地評估仿真結果，而Workbench的使用和操作，幾乎沒有涉及到有限元基本理論，比如說單元的選擇，這些全被封裝，用戶無需去設置，導致很多Workbench用戶，一直不能獨立地去完全項目，只能去模仿案例，這也是學習Workbench時要注意的事情！
所以對于新手入門ANSYS時，個人還是建議先學點有限元基礎理論知識，先學習ANSYS APDL，掌握一定基礎后，在學習ANSYS Workbench，這樣學習效果更好，更有深度。而且，如果一味地去學習workbench，你會發現所有的操作你都不明白為什么要這樣做，你會遇到越來越多的瓶頸，最終會導致你放棄學習，這也是為什么不推薦直接入門Workbench的原因之一。
那么，言歸正傳，對于我們現在部分用戶，不僅會使用APDL和GUI操作，更是會使用ANSYS Workbench，我們怎樣將兩者結合起來，發揮APDL的底層操作以及Workbench的便捷操作優勢，使得效率最大化呢?下面，我帶大家一起看看，如何操作，完成ANSYS與ANSYS Workbench數據共享與聯合仿真。
1.ANSYS與ANSYS Workbench數據共享與聯合仿真
有限元模型共享：如何將Workbench建立的有限元模型，導入到ANSYS中進行底層操作？底層操作后，又如何導出到Workbench進行計算或者結果后處理？
展開 Abaqus利用python編程進行仿真結果(odb)數據圖片批量處理的案例講解
