В новой публикации исправлены недочеты и обновлены данные. Рабочие примеры прилагаются.
#TorEgineering
http://tor-eng.com/2017/04/ansys-workbench-excel-python/ 🔗 ANSYS Workbench with Excel and Python | Tor Engineering
http://ift.tt/2vVUTKe http://tor-eng.com/2017/04/ansys-workbench-excel-python/
И получить при этом многократное сокращение времени решения задачи?
Статья двух русских студентов (Иван Сосновик и Иван Оселедец) посвящена рассказывает про их проект, в котором нейронной сети показывали промежуточные результаты работы алгоритма топологической оптимизации и учили ее угадывать, какой будет итоговый результат. После обучения на 10 000 произвольно сгенерированных задачах для #ToPy нейрона смогла ускорить процесс оптимизации до 20 раз в рассматриваемых примерах!
Выборка для тренировки нейроне доступна на #GitHub: http://ift.tt/2hRdoWE
Так уж сейчас обстоят дела, что написать алгоритм линейной топологической оптимизации - это уровень обычной бакалаврской работы. И я очень рад, что, дабы остановить поток велосипедостроителей, люди выкладывают такие коды на #GitHub. Хотите сделать хорошую топологическую оптимизацию - сделайте сначала обзор литературы 😊
Кстати, ToPly не так прост, как может показаться. Он может решать как классические задачи оптимизации топологии с целью минимизации податливости при уменьшении объема, так и выполнять оптимизацию теплопроводности (вот это что-то новенькое!)
Суть проекта заключается в подмене #CFD расчета методом #Lattice #Boltzmann на нейронную сеть. Причем, если верить авторам, то натренировав нейрону на грубой “сетке” можно надеются на достаточно точный расчет на мелкой “сетке”.
Это конечно не супер точный #CFD подход, но зато можно быстро получить оценочное решение вашей задачи экономя ресурсы.
#Python #machinelearning #LBM
https://github.com/loliverhennigh/Phy-Net 🔗 loliverhennigh/Phy-Net
http://ift.tt/2wPpoid https://github.com/loliverhennigh/Phy-Net
Хотя, если делать все аккуратно, то все ее компоненты можно принести через pip
http://ift.tt/2yQmi1F http://ift.tt/2x23TfF http://ift.tt/2iMsT21
#HDF5
http://www.qd-eng.de/index.php/2017/11/02/convert-a-d3plot-to-hdf5/ 🔗 Convert a D3plot to HDF5 – qd-eng
http://ift.tt/2hfnNyJ http://www.qd-eng.de/index.php/2017/11/02/convert-a-d3plot-to-hdf5/
В видео показана фича, позволяющая связать Python код с именами параметров (Parameters) и именованных выборок (Named Selections) в рамках среды #Workbench - этого навыка мне прямо очень нахватало.
https://www.youtube.com/watch?v=Av_…Media📼 How to use scripting features in ANSYS SpaceClaim…
http://ift.tt/2x23TfF http://ift.tt/2vk2wVv http://ift.tt/2vVLrF3 http://ift.tt/2v28PC1 https://www.youtube.com/watch?v=Av_1Jo1IjkI http://ift.tt/2x26run http://ift.tt/2wqp877 ttp://ift.tt/2wqp877
Structural-Thermal Simulation of FDM 3D Printing Process | ANSYS Mechanical | SVS FEM
Více informací o konečnoprvkových simulacích naleznete zde: http://www.svsfem.cz/produkty/mechanika/ansys-mechanical-enterpriseSimulation of 3D printing in A...
www.youtube.comОднако коллеги из чешской компании SVS FEM пошли дальше, много дальше. Они создали #ACT расширение для #ANSYS #Mechanical на основе #Python и #APDL, которое умеет читать информацию от 3D принтера по истории движения печатающей головки. В ходе расчета можно получить зависимости плотности, температуры и деформаций конструкции во времени.
Самое прикольное в работе ACT - это возможность визуализировать именно плотность (читай распределение) материала. Она получается гладкая, и ее можно экспортировать в виде #STL в #SDCM для дальнейшей работы.
Coursera Downloader
Coursera Downloader has 2 repositories available. Follow their code on GitHub.
github.comСкачиваем курсы с edX и Сoursera https://github.com/coursera-dl
Учиться это хорошо! Платформ для обучениях в интернете много. Например #edX и #Cornell проводят отличные курсы #ANSYS #Mechanical и #Fluent (курс #CornellX #ENGR2000X например). Но иногда хочется скачать себе весь учебный курс на компьютер, что бы иметь возможность пользоваться его материалами offline.
Эта задача уже решена в рамках проекта #opensource проекта Coursera Downloader. Проект состоит из двух очень простых утилит командной строки, написанных на #Python и ставящихся через #pip на любую операционную систему. Утилиты эти носят названия coursera-dl и edx-dl. В сумме они позволяют скачать курсы со следующих порталов:
Python FEM и многодисциплинарные расчеты в FEniCS и FEATool https://www.featool.com/tutorial/2017/06/16/Python-FEM-and-Multiphysics-Simulations-with-Fenics-and-FEATool.html
#FEATool, который позволяет решать задачи методом конечных элементов (#МКЭ) на базе #Matlab, начали взаимодействовать с проектом #FEniCS, который также занимается решением задач в МКЭ припомни #Python и C++. Теперь FEniCS дочтен прямо в GUI FEATool.
Говорят, что FEniCS протестирован для работы со СЛАУ размерности 100 миллионов уравнений, а также может работать на 512 CPUs, используя как #MPI, так и #OpenMP. А это существенно больше того, что сейчас может решать FEATool.