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/
How to Use Scripting in Ansys SpaceClaim for Static Structural Systems
Learn the process of leveraging the powerful scripting feature in Ansys SpaceClaim to enhance your CAD design and analysis workflow.We'll cover:• Setting up ...
www.youtube.comВ 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.
Download edx courses to your computer
Tutorial on how to download full courses and videos from edx.org. These are really helpful to skim through a course or do a quick revision before an exam. St...
www.youtube.comhttps://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:
#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.