隨機數生成的案例
如何使用NumPy生成正態(tài)分布隨機數
通常情況下，一個隨機數生成器——或者更準確地說，偽隨機數生成器（PRNG）——是從已知種子開始，并從中生成一個偽隨機數。這樣一個發(fā)生器的優(yōu)點之一就在于可以再現那些偽造出來的數字：
如果使用特定的種子創(chuàng)建隨機數生成器，則可以通過使用相同的種子稍后重新創(chuàng)建相同的隨機數。在此示例中，對.normal（）的第二次調用生成與第一次調用相同的數字。另一方面，如果您使用不同的種子初始化生成器，則會獲得不同的隨機數。
歷史上，在NumPy中處理隨機數時沒有使用顯式隨機數生成器。而是直接調用諸如np.random.normal()之類的函數。但是，NumPy 1.17引入了顯式隨機數生成器，并鼓勵盡可能多地使用這種新方法來處理隨機數。
用中心極限定理逐步接近正常分布
正態(tài)分布在統(tǒng)計學和概率論中扮演著重要角色。它出現在許多實際例子和許多理論結果中。中心極限定理可以解釋一些根本原因。
該結果表明，重復實驗的平均值將近似于正態(tài)分布。這個成立的一個重要條件是實驗具有相同的分布，盡管它們不需要是正態(tài)分布。
舉個擲骰子的例子。普通骰子有六個面，在單次擲骰子時，每種結果——1、2、3、4、5或6都是等可能發(fā)生的。因此這些投擲是均勻分布的，然而，反復投擲骰子得到的平均數仍會接近正態(tài)分布。
可以使用NumPy來證明這一點。首先生成隨機骰子投擲：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
rng = np.random.default_rng(seed=2310)
rng.integers(low=1, high=6, endpoint=True, size=1)
使用 .integers() 并指定要在 1 到 6 的范圍內（包括邊界）抽樣整數。
展開 『分享』請問在 PCL 中如何 生成隨機數 ？
哪位大蝦知道 在 PCL 中如何 生成 均勻分布的偽隨機數，就是通常所說的 random ，謝謝！！！
生成不同填充率的模型-隨機函數的使用 ￥299
每次生成一個新的隨機圓心坐標時，計算該圓心與已生成的圖形圓心之間的距離。
使用循環(huán)和條件語句來判斷這個距離是否大于兩個圖形的半徑之和。如果是，則該圓心坐標有效；否則，該坐標無效，需要重新生成新的圓心坐標。
根據有效的圓心坐標和隨機生成的半徑來繪制圖形。
四、隨機函數的生成
在ANSYS APDL中，我們可以使用RAND函數來生成隨機數。例如，RAND(MIN_CIRCLE_RADIUS, MAX_CIRCLE_RADIUS)函數可以生成一個在最小半徑和最大半徑之間的隨機半徑值。通過這種方式，我們可以實現圖形大小和形狀的隨機性。
五、案例分析與應用
以一個簡單的平面案例為例，假設我們需要在一個100x100的區(qū)域內隨機生成圓形加強骨料，填充率為0.2。首先，我們可以使用APDL編寫一個循環(huán)來不斷生成隨機的圓心坐標和半徑，直到達到設定的填充率為止。在每次生成圓形時，都需要檢查是否與已生成的圓形發(fā)生干涉。如果有干涉，則需要重新生成新的圓形。最后，將生成的模型導出為所需的格式進行后續(xù)的模擬和分析。
通過這種方法，我們可以有效地在材料內部隨機生成加強骨料或缺陷孔隙等結構，為更準確地模擬材料的真實行為提供有力支持。同時，這種方法也可以應用于其他類似的隨機生成問題中，具有廣泛的應用前景
以下為apdl的完整命令，請付費后學習
finish
/clear
! 定義參數
PI = 3.141592653589793
PLANE_HEIGHT = 100 ! 平面高度
PLANE_WIDTH = 100 ! 平面寬度
MIN_CIRCLE_RADIUS = 0.2 !
展開 隨機生成-隨機分布-隨機形狀-骨料-夾雜-孔隙-纖維模型-混凝土復合材料涂層等模型
隨機分布適用于很多行業(yè)，但是由于目前abaqus的自身建模限制，很多模型都不能直接建立，只能通過Python建立，但是對于復雜模型，Python的開發(fā)也是很吃力，特別是對于三維模型，因此，必須找到一種好的方法進行模型的建立，個人通過不斷嘗試摸索找到了一種解決隨機分布模型的通用方法，適合于各種行業(yè)模型的建立，給出一些效果圖，類似的圖形或者涉及到隨機分布的模型圖，大家可以直接咨詢，另外對于規(guī)則模型的建立這種方法也是非常使用的，聯(lián)系郵箱或qq1057593923@qq.com
1057593923@qq.com
ABAQUS斷裂模擬收徒 ，保證快速學會各種ABAQUS斷裂模擬方法 1200/人（將享有各種插件以及程序，價值3000+、專門定制視頻、全程親自教學、各種模型調試及解答問題等等，傾囊相教）
展開 
可按一定分布規(guī)律生成隨機生成多邊形骨料Python腳本 ￥20
分布為按區(qū)間分布，可改成按一定規(guī)律分布（級配分布、正態(tài)分布），有別的分布規(guī)律需要私聊QQ1511646430。可用于模擬顆粒增強復合材料（比如SiCp/Al）、混凝土等。
網格階數詳解：高階網格生成
主要內容
什么是高階網格
為什么網格曲線化比提升階數更重要
高階網格相比于線性網格的優(yōu)勢
如何從線性網格創(chuàng)建高階網格
圖中兩個渦輪葉片是一個線性混合網格（六面體，四面體等）。高階網格的劃分能夠在一些關鍵面上在不損失網格精度的情況下降低網格數量。
任何時候針對任何復雜系統(tǒng)進行數值模擬時，控制方程與幾何模型都需要經過不同程度的離散化處理。在 CFD 模擬中，網格劃分將系統(tǒng)幾何模型離散化，創(chuàng)建一組被用于控制方程計算的節(jié)點。現代 CFD 的一個挑戰(zhàn)是在模擬中如何做到求解高精度、網格高分辨率和低計算資源耗費的平衡。為了達到這一目標，很多網格生成方法的開發(fā)都意圖在處理復雜幾何圖形的同時不增加計算復雜性。
在 CFD 模擬使用的多種網格生成方法中，高階網格是一種能夠實現精度、分辨率和計算成本平衡的有效方法。高階網格劃分的目標是利用高階多項式曲線的優(yōu)勢為 CFD 計算創(chuàng)建網格，從而實現在復雜系統(tǒng)環(huán)境下提供比線性網格更高的精度。高階網格是如何生成的？就計算精度和計算復雜性而言又是如何在線性網格上疊加實現的？
展開 告別數月等待：數字孿生場景生成從此進入“日級”時代
然而，傳統(tǒng)手工建模方式需要大量3D設計師投入，構建一個復雜交通環(huán)境往往耗時數月甚至半年以上；同時，城市、高速、停車場等多種運營設計域（ODD）都需要覆蓋，場景的可擴展性與多樣性一直是瓶頸。
更重要的是，隨著自動駕駛系統(tǒng)從模塊化架構向端到端系統(tǒng)級演進，仿真平臺不僅要驗證感知、決策和控制單元的單點性能，更要在同一環(huán)境中評估OneModel/TwoModel協(xié)同的整體表現，這意味著：
（1）測試場景必須與真實世界盡量一致，以避免在端到端鏈路上引入虛假偏差；
（2）需要靈活修改傳感器布局、天氣和交通流量來覆蓋邊界工況；
（3）要同時支持SIL（軟件在環(huán)）、HiL（硬件在環(huán)）、DiL（駕駛員在環(huán)）等多級仿真，并在同一數字孿生環(huán)境下復現。
然而，即使采用高保真物理渲染，仿真數據與真實世界之間依然存在域間差距（domain gap），端到端仿真測試因而受限，算法開發(fā)和功能安全驗證被拖慢。
這類端到端測試需要用戶能夠自主、快速地采集真實世界數據并生成高保真數字孿生，以便隨時迭代場景并適配不同的傳感器布置和測試條件。傳統(tǒng)的外包式建模服務或半成品工具鏈，難以滿足客戶對自助操作和敏捷迭代的要求。
二、World Extractor 工具鏈簡介
針對這些痛點，康謀推出的 World Extractor 已經不只是一個“內部項目工具”，而是一個成熟、可商用、可自助使用的端到端工具鏈。它集成了 NeRF 與 3D Gaussian Splatting 等前沿神經重建技術，用戶只需將自己的實地錄制數據（如車隊采集的多傳感器數據）導入，即可在數天內自動生成靜態(tài) 3D 世界，無需專業(yè) 3D 建模師。
展開 abaqus隨機生成二維骨料
有沒有能夠達到70%占比的插件或者腳本。
abaqus隨機纖維生成方案
隨機纖維生成的方法，可以在B站查看https://www.bilibili.com/video/BV1xU4y1m76J
白噪聲隨機路面的生成
白噪聲隨機路面的生成
COMSOL生成二維隨機裂隙教程 ￥49.9
COMSOL生成二維隨機裂隙教程，包教包會。可用于模擬地熱開采等論文（非本人所做，僅收取資料查找費）
注1：上述所有資料源于本人辛苦收集，這里僅收取部分資料查找費，大家按需下載。
注2：上述所有資料均不答疑，購買后不退不換。
注3：如有侵權，請聯(lián)系本人，將立即下架。
[重要]巖石邊坡工程課程---楔形滑動(Wedge Sliding)分析(C8)
4.1 抽樣
抽樣(Sampling Method) 決定了當取樣時, 隨機輸入變量的統(tǒng)計分布方式, 在Swedge中, 提供了兩種抽樣方法: 一種是Monte Carlo方法;另一種是Latin Hypercube方法. 這兩種抽樣方法都是利用隨機數的序列來產生隨機樣本。默認的樣本數是10,000. 為了進行概率分析，至少有一個輸入參數必須被定義為隨機變量。蒙特卡洛(Monte Carlo)抽樣技術使用隨機數從輸入數據的概率分布中進行抽樣。
正態(tài)分布的蒙特卡洛(Monte Carlo)取樣(1000個樣本)
Latin Hypercube抽樣技術的結果與蒙特卡洛抽樣技術的結果差不多，但使用的樣本較少。該方法基于 "分層 "抽樣，在每個層內隨機選擇, 這使得概率分布的抽樣更加平滑。通常，用Latin Hypercube技術獲得的1000個樣本的分析結果與用蒙特卡洛方法分析5000個樣本的結果相當[Hoek et.al.(1995)]。
正態(tài)分布的Latin Hypercube取樣(1000個樣本)
對每個隨機變量產生樣本數。例如, 如果樣本數N=1000，那么將根據每個輸入的隨機變量的抽樣方法和統(tǒng)計分布生成1000個值，然后運行1000次，計算出每組輸入數據樣本的安全系數。
4.2 隨機數
隨機數序列是通過指定一個 "種子(Seed) "值，并將這個種子值輸入 "隨機數生成器 "來生成的。對于一個給定的種子值和一個給定的隨機數生成器，總會產生相同的隨機數序列。不同的種子或不同的生成器，將產生不同的隨機數序列。有兩種設定"種子"值的方法, 一種是偽隨機(Pseudo-Random )抽樣, 另一種是隨機(Random)抽樣.
偽隨機抽樣在概率分析中能夠獲得可重復的結果。
展開 COMSOL with MATLAB 生成隨機裂隙 ￥20
本文件可以實現用matlab生成隨機裂隙，然后導入comosl中。完全真正的comsol with matlab聯(lián)合。
COMSOL with Matlab連接 隨機裂縫生成 ￥50
生成隨機裂縫：
附件包含隨機裂隙m文件，歡迎下載學習。
CAD隨機多邊形顆粒生成軟件 ￥189
一、軟件界面
圖1 CAD隨機多邊形顆粒
二、軟件介紹
CAD隨機多邊形顆粒生成插件可生成指定顆粒集配及比例的二維CAD圖形，CAD圖形包含外尺寸、多邊形顆粒、界面過渡區(qū)（Interface Transition Zone, 簡稱ITZ）等部分。
圖2 含ITZ的多邊形隨機骨料樣例
圖3 集料集配控制
圖4 骨料體積比控制
三、應用場景
CAD隨機多邊形及界面過渡區(qū)可導入如ANSYS、Abaqus、COMSOL等其他有限元軟件進行計算。可用于如混凝土細觀模型、多孔材料模型、多孔介質滲流模擬、多相材料擴散模擬等方面的研究。
四、使用須知
1、如需生成界面過渡區(qū)顆粒的最小邊數不宜小于5；
2、顆粒所能達到的最大體積比與集配及最小間距關系較大；
3、實際生成的界面過渡區(qū)厚度與設計值略有偏差；
4、軟件使用需注冊，一機一碼；
5、軟件運行需要安裝AutoCAD。（2010~2021均可使用）
五、更新日志
1.新增界面過渡區(qū)（ITZ）繪制功能
2.新增顆粒集配控制功能
3.新增顆粒集配曲線繪制功能
4.新增是否進行CAD繪圖選項
5.美化界面顯示優(yōu)化參數分組
6.重構代碼加快運行速度
7.添加時間控制參數，防止死循環(huán)
8.精確計算多邊形顆粒體積
9.新增CAD分圖層繪制
10.優(yōu)化軟件注冊識別
六、樣圖實例
CAD文件 .dwg格式。
樣圖.rar
可直接聯(lián)系QQ：1135122921
獲取軟件及注冊，價格一致
展開 