基于abaqus腰椎模型的受力分析

简介: 基于abaqus腰椎模型的受力分析

前期准备:将mimics建模好的空心实体导出,保存在自己新建的文件夹里,将该文件移动到abaqus工作目录下。


第一步:打开abaqus,点击文件---导入模型(将四个文件一起导入abaqus),然后点击操作步骤里面的网格,将四个部件三面体转化为四面体,得到四个实心的部件。


第二步:将四个模型的名称改为相应的名称,装配里也要改。


第三步:点击模型--复制模型,将四个部件都复制到model1里面,在属性里面创建材料,将材料分别赋给部件。


第四步:装配。


第五步:相互作用,先将椎体的下表面与椎间盘之间的面绑定在一起,创建四个表面,需要创建四个表面,椎间盘的上下表面以及上一个椎体的下表面与下去啊一个椎体的上表面,然后创建约束条件,将表面绑定在一起。最下面一个面完全固定。


第六步:在最上面一个面加载荷,加载一个点上,我们将这一点与这一个面耦合在一起,最后载荷的作用相当于加载这一个面上。


第七步:创建一个job。提交,得出结果。



相关文章
|
1月前
|
数据采集 移动开发 数据可视化
模型预测笔记(一):数据清洗分析及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)
这篇文章介绍了数据清洗、分析、可视化、模型搭建、训练和预测的全过程,包括缺失值处理、异常值处理、特征选择、数据归一化等关键步骤,并展示了模型融合技术。
66 1
模型预测笔记(一):数据清洗分析及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)
|
5月前
|
机器学习/深度学习 监控 数据可视化
【超详细】MMLab分类任务mmclassification:环境配置说明、训练、预测及模型结果可视化展示(3)
【超详细】MMLab分类任务mmclassification:环境配置说明、训练、预测及模型结果可视化展示
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 UED
黑匣子被打开了!能玩的Transformer可视化解释工具,本地运行GPT-2、还可实时推理
【9月更文挑战第4天】Transformer Explainer是一款基于网页的交互式可视化工具,专为帮助用户理解复杂的Transformer模型而设计。通过多层次抽象、实时推理及互动实验,以及无需安装即可使用的便捷性,此工具选取GPT-2作为教学模型,降低了学习门槛并提升了教育普及度。用户可以通过输入自定义文本观察预测过程,深入了解内部组件的工作原理。此外,它还减少了认知负荷,增强了互动学习体验。未来,该工具将在复杂性管理和性能优化方面继续改进,并通过用户研究进一步提升功能和可用性。[论文地址:https://arxiv.org/pdf/2408.04619]
57 1
|
5月前
|
数据可视化 计算机视觉 Python
【超详细】MMLab分类任务mmclassification:环境配置说明、训练、预测及模型结果可视化展示(2)
【超详细】MMLab分类任务mmclassification:环境配置说明、训练、预测及模型结果可视化展示
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
【超详细】MMLab分类任务mmclassification:环境配置说明、训练、预测及模型结果可视化展示(1)
【超详细】MMLab分类任务mmclassification:环境配置说明、训练、预测及模型结果可视化展示
|
6月前
|
数据可视化 数据挖掘
R语言复杂网络分析:聚类(社区检测)和可视化
R语言复杂网络分析:聚类(社区检测)和可视化
|
6月前
|
存储 数据可视化
R语言优化交易系统:用平行坐标图可视化系统参数优化结果
R语言优化交易系统:用平行坐标图可视化系统参数优化结果
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
神经网络模型结构框架可视化的在线与软件绘图方法
神经网络模型结构框架可视化的在线与软件绘图方法
235 1
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
Prophet模型的简介以及案例分析(上)
Prophet模型的简介以及案例分析
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
可视化机器学习实验指标和超参数的最佳工具(Neptune)
根据关键指标评估模型是了解模型质量的关键第一步。 跟踪超参数和相应的评估指标很重要,因为超参数的微小变化有时会对模型质量产生很大影响。 因此,了解哪些超参数有影响,哪些不影响评估指标可以带来有价值的见解。 这就是为什么您应该可视化这些参数对您的指标的影响,并了解您在所有 ML 实验中的模型性能如何。 为了帮助您,我收集了一份推荐工具列表,这些工具将为您完成繁琐的工作。 以下是可视化机器学习实验指标和超参数的六种工具。
下一篇
无影云桌面