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LS-PREPOST的命令流不需要刻意去學習，只需要在軟件操作的時候開啟記錄命令流，然后做一遍操作，則自動記錄了command file，開啟方式如下圖： 我這里的操作是改變MAT中damp0.05，和保存k文件命名為0.05cfile文件則記錄了命令流 利用python實現替換其中一個參數，重復n遍，即可得到我們需要的cfile，可以實現改變該參數為0.01

case1-case5除了復現論文用的不同壓頭，還替換了平面等擠壓方式。收費視頻包含lspp入門詳細操作過程，對剛接觸LS-prepost和LS-DYNA的工程師較友好。收費文件為復現全過程文件及操作視頻，包含初始的邊界條件文件。

LS-PrePost打開d3plot文件，查看模型。IGA solid模型，設置方法類似，輸入IGES 文件或用LS-PrePost生成。 模態分析結果。

我們為多尺度仿真提速的方法是使用機器學習方法，主要思路是用深度材料網絡替換基于有限元的RVE模型。 深度材料網絡DMN是一種基于物理機理的機器學習方法，它能夠根據材料的微觀結構準確高效地預測出材料的非線性響應。

我們為多尺度仿真提速的方法是使用機器學習方法，主要思路是用深度材料網絡替換基于有限元的RVE模型。 深度材料網絡DMN是一種基于物理機理的機器學習方法，它能夠根據材料的微觀結構準確高效地預測出材料的非線性響應。

這種Randles等效電路是分布式Randles電路，目的是用內部短路局部替換Randles電路，并使電流流過，這些短路足以引發放熱反應或熱失控。仿真模型的選擇取決于要仿真的物理尺度。由于碰撞發生的時間通常在毫秒之間，熱失控可能發生在碰撞后的幾分鐘甚至幾小時后。

14:30-15:00 使用 LS-PrePost 和 PyDyna 驅動預處理和后處理演講嘉賓：Philip Ho | Ansys首席研發工程師個人簡介：Philip 是 LS-PrePost（LS-DYNA 的前后處理器）的首席開發人員，目前，他正領導 LSPP 團隊繼續開發 LS-PrePost。