為什么利用python導出的abaqus的odb的值和后處理里面的值不一致?
<div contenteditable="false" width="100%"> 我利用python和后處理probes value兩個方法導出1號element的SDV2值 </div><div contenteditable="false" width="100%"> 我發現在INTEGRATION_POINT 和 CENTROID位置的值是一致的，但是在 </div><
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用戶_88819 ??? 8月前
abaqus_python提取odb中的最大值結果3 
abaqus_python提取odb中的最大值結果
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tanquery ??? 4年前
Ansys Zemax光學設計軟件技術教程：眼科鏡片設計 
透鏡參數在光學設計上常使用的最小化Seidel斜向像散的方法可透過在OpticStudio的評價函數中加入ASTI操作數達成目的，此時我們將目標值設為0、加大權重，並且使用單一波長。在縮小遠點球面上最小模糊圈的方面，我們可以透過OpticStudio的預設優化函數和光點半徑標準等功能達成目的。
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w**elab86_Swsp ??? 3年前
ZEMAX軟件技術應用專題：在 OpticStudio 中模擬高階雷射光束 
如 Bandres 和 Gutiérrez-Vega 的論文中所述，構建 Ince-Gaussian 模式光束輪廓的一個重要部分是解決給定輸入集的特徵值問題。這個特徵值問題是在 Ince-Gaussian DLL 內部使用 CLAPACK 庫中提供的子程序解決的。
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w**elab86_Swsp ??? 3年前
通過Abaqus python腳本批量獲取節點的應力 
背景 有限單元法計算單元積分點的應力應變值，而對于節點的應力應變值是通過外插得到的，Abaqus中云圖顯示的就是經過插值和平均后的節點的值。通過工具欄的Query-Probe values可以查看單元或節點的應力應變等結果。 對于自動化的后處理場景，通常需要自動批量地獲取單元/節點的結果，通常都需要通過python腳本來實現。
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TreatLee ??? 3年前
Fidelity Pointwise 中用于 Python 的 Glyph API 
Tcl/Tk：$crv smoothC1 -tolerance $tol Python：crv.smoothC1(tolerance=tol)8b. 不接受參數的字形標志必須在 Python 中指定為值為 True 的關鍵字。
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Fidelity CFD ??? 3年前
python打基礎 
.items() #獲取字典所有元素dict1.items([0])#獲取字典中某一元素dict1.itemsO[0][11]#獲取字典中某一元素的鍵或者值dict1.values() #獲取字典中的所有值del(dict1 ["AAA"]) #刪除字典中某一鍵值對dict1["DDD"]=999 #字典中添加新元素dict1.pop("cCC")#pop函數,返回某鍵對應的值,并在字典中刪除該鍵值對
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CAE咚咚鏘 ??? 3年前
從 Python 遷移到 Wolfram 語言的經驗教訓 
這個任務對兩種編程語言都很簡單，但在 Wolfram 語言中，我們可以直接從 Wolfram 知識庫中提取實際的投資回報數據： 任務的下一步是創建您自己的函數來計算平均值和標準差，并從由該平均值和標準差定義的正態分布中采樣一個隨機值。
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墨光科技 ??? 2年前
ZEMAX軟件技術應用專題：在薄膜計算中Ray以及Field系數是什麼？ 
在Zemax OpticStudio中，我們使用field係數來表示這個結果，這些係數已經被薄膜膜層的程式驗證過許多次。薄膜理論的慣例是計算平面法向量方向上的相位變化，這表示其假設了一個虛擬的平面波從薄膜最外層一路傳播到基板。這個慣例暗示了相位變化在正向入射上為最大，並且隨著入射角變大、相對應餘弦值變小而相位變化也漸漸變小。但光線追跡上，我們是使用不同的方法來描述的。
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w**elab86_Swsp ??? 3年前
Python – 統計中的正態分布 
中心極限定理 – 它指出，如果我們取從獨立和相同的分布式隨機變量收集的大型無數據點的平均值，那么這些平均值將遵循正態分布，而不管它們的原始分布如何。 使用 Python 的正態分布 Python 編程語言有幾個庫，可用于繪制正態分布并獲取數據點的概率分布函數。
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仿真資料吧 ??? 1年前
ZEMAX軟件應用專題：波前 (OPD) 怎麼算的 
打開評價函數，重新輸入以下數值驗證。可以看到目前的最大視場 (Hy=1) 邊緣光線 (Py=-1) 的波前差等於3.555676，跟OPD Fan中的結果一致。在Wavefront Map中也可以驗證到。
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w**elab86_Swsp ??? 3年前
1python基礎知識0 
2.1.3布爾型Python的布爾類型擴展了Python中真假的概念，布爾類型有True或者False兩個變量值，一般Python中判斷語句的判斷結果不使用1和0來表征判斷結果的真假，而是采用布爾型的True或者False來表征。
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CAE咚咚鏘 ??? 3年前
什么是 Monte Carlo 模擬及python案例 
? xi?是從域中提取的隨機樣本D為了估計積分，蒙特卡洛積分公式為：volume(D)表示的是區域D的體積3 蒙特卡洛刺激的 Python 實現讓我們實現一個 Monte Carlo 模擬來估計 π 的值。我們將使用經典方法模擬一個單位正方形內的隨機點，并檢查四分之一圓內有多少個隨機點。
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仿真資料吧 ??? 1年前
Data Cleaning and Preprocessing using Python
你將學到： - Python基礎與數據結構 - 如何安裝并使用Jupyter Lab與Anaconda Prompt - 導入、探索和轉換CSV、Excel、JSON等格式文件的技巧 - 操作關鍵數據結構，如列表、字典、數組、序列（Series）和數據框（DataFrames） - 清洗空值、重復值與錯誤數據 - 使用多種技術檢測異常值
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仿真資料吧 ??? 7月前
Abaqus -Python 腳本開發有多難? 
使用的確切值或名稱并不重要，重點是我們可以看到用于修改剛度并運行作業的命令。創建腳本來重復此過程：現在，abaqusMacros.py 中添加了一個新函數（圖 7）。圖 7：修改材料屬性、創建作業并運行作業時記錄的函數。現在，我們將文件保存為一個不同的名稱，作為 python 腳本（.py 擴展名）。
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CAEer吳皓 ??? 2年前
用Python控制Comsol自動運行方法（三）：構建并訓練深度神經網絡代理模型 
為了提高效率，可以使用Python控制COMSOL，結合深度神經網絡（DNN）構建代理模型。具體而言，Python腳本可以自動化COMSOL的仿真流程，生成訓練數據集。這些數據包括輸入參數（如幾何尺寸、材料屬性）和輸出結果（如場分布、響應值）。隨后，DNN模型通過這些數據進行訓練，學習輸入與輸出之間的復雜非線性關系。訓練好的代理模型能夠在毫秒級時間內預測結果，顯著提升計算效率。
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鋰電芯動 ??? 11月前
Abaqus python腳本開發 第三章 各類指令的方法對象變量 
Abaqus Python腳本開發持續更新中微信公眾號：山石結構Bilibili：happyleo7
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iStructure ??? 3年前
Abaqus Python二次開發常用的函數接口、示例程序與注意事項介紹（含零基礎視頻教程） 
Python開發程序時，需要注意一些問題。比如我們使用的Python包中有很多庫函數不支持循環操作；變量名一定要寫上變量的值等。07「結束語」Abaqus是一個強大的有限元分析軟件，在仿真過程中，如果能夠用Python編寫一些簡單的程序，那么可以大大提高工作效率。
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技術鄰公告 ??? 1年前
Ansys Zemax | 在 MATLAB 或 Python 中使用 ZOS-API 進行光線追跡的批次處理 
這個 DLL 的設計是為了使光線或區段的原始值(raw value)可以作為宣告物件的屬性，而被傳遞到 MATLAB 或 Python，因此 DLL 運作的過程中不會涉及任何的計算、合并和分析。這個DLL的主要目的是為了減少MATLAB或Python中十分耗時的for循環，將原先效率極低的程式轉為原生且編譯完成的C#代碼。
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宇熠科技 ??? 1月前
ZEMAX | 在MATLAB或Python中使用ZOS-API進行光線追跡的批次處理 
IZRDReader （non-sequential）：我們使用這個界面在Matlab中設定RayDatabaseReader并使其運作，同時讀取C#dll中每一個區段（segment）的值。 這個DLL的設計是為了使光線或區段的原始值（raw value）可以作為宣告物件的屬性，而被傳遞到MATLAB或Python，因此DLL運作的過程中不會涉及任何的計算、合并和分析。
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宇熠科技 ??? 4年前
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