隨機(jī)生成
關(guān)注創(chuàng)建者：ABAQUS小土豬 創(chuàng)建時間：2022-04-21
隨機(jī)生成的視頻教程
基于Matlab生成Abaqus-3D隨機(jī)纖維
1 本軟件GenerateRandomFiber是基于matlab平臺生成隨機(jī)桿單元節(jié)點，并編寫自適應(yīng)的ABAQUS/CAE的*.inp文件，用戶導(dǎo)入后即可直接使用此部件 ； 2【兮楓課堂】將陸續(xù)更新，內(nèi)容主要包含一下方面： 1：ABAQUS土木工程領(lǐng)域、動力學(xué)領(lǐng)域（包括車輛動力學(xué)、結(jié)構(gòu)抗震等） 、Matlab實用技巧、工具箱、及自制插件（應(yīng)用于ABAQUS、數(shù)據(jù)后處理等）、軌道交通專欄 3.
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ABAQUS細(xì)觀混凝土隨機(jī)骨料、鋼纖維建模(Python二次開發(fā))
基于Python二次開發(fā)參數(shù)化建模，建立ABAQUS二維、三維細(xì)觀混凝土中隨機(jī)骨料、鋼纖維的投放分布模型，包括： 1. 球形骨料隨機(jī)生成、投放和相交判斷； 2. 橢球形骨料隨機(jī)生成、投放和相交判斷； 3. 圓柱體骨料隨機(jī)生成、投放和相交判斷； 4. 正多面體骨料隨機(jī)生成、投放和相交判斷(咨詢)； 5. 隨機(jī)凹凸多面體骨料隨機(jī)生成、投放和相交判斷(咨詢)； 6.
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abaqus腳本插件020-python在任意面生成隨機(jī)銹蝕坑-V6（輸出銹蝕坑坐標(biāo)）（2025-11-10）-
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隨機(jī)生成的實例教程
每次生成一個新的隨機(jī)圓心坐標(biāo)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(biāo)有效；否則，該坐標(biāo)無效，需要重新生成新的圓心坐標(biāo)。
根據(jù)有效的圓心坐標(biāo)和隨機(jī)生成的半徑來繪制圖形。
四、隨機(jī)函數(shù)的生成
在ANSYS APDL中，我們可以使用RAND函數(shù)來生成隨機(jī)數(shù)。例如，RAND(MIN_CIRCLE_RADIUS, MAX_CIRCLE_RADIUS)函數(shù)可以生成一個在最小半徑和最大半徑之間的隨機(jī)半徑值。通過這種方式，我們可以實現(xiàn)圖形大小和形狀的隨機(jī)性。
五、案例分析與應(yīng)用
以一個簡單的平面案例為例，假設(shè)我們需要在一個100x100的區(qū)域內(nèi)隨機(jī)生成圓形加強(qiáng)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(jī)的圓心坐標(biāo)和半徑，直到達(dá)到設(shè)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(dǎo)出為所需的格式進(jìn)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(nèi)部隨機(jī)生成加強(qiáng)骨料或缺陷孔隙等結(jié)構(gòu)，為更準(zhǔn)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(yīng)用于其他類似的隨機(jī)生成問題中，具有廣泛的應(yīng)用前景
以下為apdl的完整命令，請付費(fèi)后學(xué)習(xí)
finish
/clear
! 定義參數(shù)
PI = 3.141592653589793
PLANE_HEIGHT = 100 ! 平面高度
PLANE_WIDTH = 100 ! 平面寬度
MIN_CIRCLE_RADIUS = 0.2 !
展開 通常情況下，一個隨機(jī)數(shù)生成器——或者更準(zhǔn)確地說，偽隨機(jī)數(shù)生成器（PRNG）——是從已知種子開始，并從中生成一個偽隨機(jī)數(shù)。這樣一個發(fā)生器的優(yōu)點之一就在于可以再現(xiàn)那些偽造出來的數(shù)字：
如果使用特定的種子創(chuàng)建隨機(jī)數(shù)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(jī)數(shù)。在此示例中，對.normal（）的第二次調(diào)用生成與第一次調(diào)用相同的數(shù)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(jī)數(shù)。
歷史上，在NumPy中處理隨機(jī)數(shù)時沒有使用顯式隨機(jī)數(shù)生成器。而是直接調(diào)用諸如np.random.normal()之類的函數(shù)。但是，NumPy 1.17引入了顯式隨機(jī)數(shù)生成器，并鼓勵盡可能多地使用這種新方法來處理隨機(jī)數(shù)。
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(xué)和概率論中扮演著重要角色。它出現(xiàn)在許多實際例子和許多理論結(jié)果中。中心極限定理可以解釋一些根本原因。
該結(jié)果表明，重復(fù)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(jié)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(fù)投擲骰子得到的平均數(shù)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(jī)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(nèi)（包括邊界）抽樣整數(shù)。
展開 本案例展示了基質(zhì)體內(nèi)纖維的隨機(jī)分布模型，該模型通過自編程序進(jìn)行實現(xiàn)，可以實現(xiàn)不同數(shù)量、不同直徑、不同間距下纖維隨機(jī)分布的定義，隨機(jī)生成結(jié)果如下圖所示：
感興趣的朋友，可以交流模型及代碼！
在上面單顆粒參數(shù)化模型基礎(chǔ)上，添加循環(huán)并隨機(jī)生成顆粒中心坐標(biāo)，即可實現(xiàn)隨機(jī)多顆粒的生成。
基于Matlab的二維與三維隨機(jī)裂隙生成
二維隨機(jī)裂隙生成
三維
部分代碼截圖
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隨機(jī)生成的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
隨機(jī)生成的最新內(nèi)容
μA - 關(guān)機(jī)模式：0.5 μA 外設(shè)
? GPIO：QFN32封裝19個
? 1個SPI接口 ? 2個UART：1個支持Flash下載 ? 1個I2C ? 1個通用DMA控制器（GDMA）帶6通道 ? 6個32位 PWM 通道 ? 10位AUX ADC（支持6通道）
? 6個通用32位定時器 ? 1個看門狗定時器（WDT）? 1個實時計數(shù)器（RTC）? 1個溫度傳感器 ? 1個真隨機(jī)數(shù)生成器
連續(xù)纖維（左圖）和短纖維（右圖）周期性單胞
二、纖維空間分布算法
插件內(nèi)置了兩種空間拓?fù)浞植挤绞剑?正交約束排布：控制纖維沿指定的X、Y或Z方向?qū)R，適用于單向板類RVE的構(gòu)建；
三維隨機(jī)分布（Random 3D）：采用球面投影與隨機(jī)變量正弦變換生成取向向量，保證空間方向無統(tǒng)計偏置。
光線的隨機(jī)產(chǎn)生通常使用隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器，隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器的目標(biāo)是為了制造一系列互相無關(guān)的隨機(jī)數(shù)，然后（通過生成大量隨機(jī)數(shù)）追跡大量的隨機(jī)光線就可以對光源準(zhǔn)確的取樣。
當(dāng)然，所有基于電腦的隨機(jī)數(shù)生成算法都是偽隨機(jī)的（quasi-random）。它們受限于一個周期，當(dāng)超過周期后就會重復(fù)出現(xiàn)，而不再是相互無關(guān)的隨機(jī)數(shù)。這個周期的最終限定是由電腦的位數(shù)來決定的，因此，沒有一個內(nèi)建的隨機(jī)數(shù)是“真正”隨機(jī)的。
課程還涵蓋作業(yè)自動提交、隨機(jī)模型生成、RSG插件設(shè)計等多方面內(nèi)容，其中第三章會針對4個實例進(jìn)行Python編程實操指導(dǎo)。完成全部課程學(xué)習(xí)后，學(xué)員將全面掌握Abaqus Python二次開發(fā)相關(guān)技術(shù)，為仿真相關(guān)工作提供有力助力。
外設(shè)接口
-GPIO*26個
-DMA*8CH
-UART*2個
-I2C master*1個
-SPI*2個
-16 位定時器 / 計數(shù)器*3個
- 16 位低功耗定時器*1個
-看門狗定時器*1個
-8*12 bit GPADC
安全特性
-AES 硬件加密
-支持 AES-256/AES-128 密鑰
-硬件隨機(jī)數(shù)生成器
- 你將創(chuàng)建：
- 隨機(jī)分形生成器：混合顏色和形狀，觀察意想不到的圖案出現(xiàn)。
- 魔法蝴蝶生成器：添加火花、電流、毛發(fā)、符文和其他繪制模式，打造獨(dú)特的視覺效果。
- 電影風(fēng)格渲染圖
- 變異蝙蝠：深紅色光暈、血管、卷須和孢子。看看當(dāng)魔法出錯時會發(fā)生什么。
- 生物發(fā)光外星飛蛾：精致的翅膀薄膜、發(fā)光點、保護(hù)性鱗片。
- 你將創(chuàng)建：
- 隨機(jī)分形生成器：混合顏色和形狀，觀察意想不到的圖案出現(xiàn)。
- 魔法蝴蝶生成器：添加火花、電流、毛發(fā)、符文和其他繪制模式，打造獨(dú)特的視覺效果。
- 電影風(fēng)格渲染圖
- 變異蝙蝠：深紅色光暈、血管、卷須和孢子。看看當(dāng)魔法出錯時會發(fā)生什么。
- 生物發(fā)光外星飛蛾：精致的翅膀薄膜、發(fā)光點、保護(hù)性鱗片。
本案例中的地質(zhì)分層模型通過CAD隨機(jī)粗糙度表面插件參數(shù)化隨機(jī)生成，如有真實地層的勘測數(shù)據(jù)，也可通過CAD圖像轉(zhuǎn)地形插件進(jìn)行真實地層的三維重建。
通過插件建立多個不同的地層模型后，在CAD內(nèi)將地層設(shè)置到相應(yīng)的標(biāo)高，并通過差集等操作建立完整的地質(zhì)分層模型。
如果沒有任何測量數(shù)據(jù)，還可以通過輸入振幅和相移使用余弦函數(shù)來計算諧波分布，或者應(yīng)用隨機(jī)數(shù)生成器獲得隨機(jī)分布。
圖 6 偏差定義
1.2 高級形狀定義 ：
通過形狀定義得到屬性文件CGP后，可以對齒輪齒有限元模型進(jìn)行預(yù)處理，以獲得齒接觸面和剛度矩陣，用于齒輪接觸模擬。
參數(shù)調(diào)整
開啟 Sobol 采樣隨機(jī)光線生成功能，設(shè)定多核運(yùn)算模式加速追跡，通過導(dǎo)航窗口完成元件定位與參數(shù)關(guān)聯(lián)。
仿真分析與結(jié)果驗證
光束傳播特性
追跡結(jié)果顯示，原始發(fā)散光束經(jīng)準(zhǔn)直透鏡折射后，通過分束器膜層調(diào)控，傳播方向趨于平行，光斑輪廓規(guī)整度顯著提升。
