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Python與有限元:基于Python編程的有限元分析及應(yīng)用擴(kuò)展

Python與有限元:基于Python編程的有限元分析及應(yīng)用擴(kuò)展

定 價:¥56.90

作 者: 裴堯堯,肖衡林,馬強(qiáng),李麗華
出版社: 中國水利水電出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787517053705 出版時間: 2017-12-01 包裝:
開本: 16 頁數(shù): 272 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  有限元是當(dāng)今工程分析中應(yīng)用非常廣泛的數(shù)值計算方法?!禤ython與有限元》以結(jié)構(gòu)分析為主題,介紹了基于Python編程的有限元分析開源框架(被作者命名為Feon)的搭建過程和擴(kuò)展方法。全書分為5章,主要內(nèi)容包括Python、Numpy(Python著名的矩陣運(yùn)算庫)和Matplotlib(Python著名的二維繪圖庫)簡介,F(xiàn)eon框架介紹及結(jié)構(gòu)分析報Feon.sa(structural analysis)的搭建過程,F(xiàn)eon中自帶單元的定義和應(yīng)用,如何自定義單元、求解函數(shù)(以計算結(jié)構(gòu)動力學(xué)固有頻率和振型為例)、包(以滲透分析為例,定義和包FFa(fluid flow analysis),以及Python進(jìn)行有限元編程方面的建議。書中所有的程序均在Python2.7上測通過,并用二維碼引入Python視頻講解。

作者簡介

暫缺《Python與有限元:基于Python編程的有限元分析及應(yīng)用擴(kuò)展》作者簡介

圖書目錄

第1章  編程基礎(chǔ)——Python、Numpy、Matplotlib簡介

1.1  Python簡介

1.1.1  什么是Python

1.1.2  Python及其庫安裝

1.1.3  Python入門知識

1.1.4  Python導(dǎo)入模塊

1.2  Numpy簡介

1.3  Matplotlib簡介

第2章  有限元分析的一般過程——搭建Feon框架

2.1  什么是Feon

2.2  Feon框架介紹

2.3  節(jié)點(diǎn)

2.3.1  Feon.base.NodeBase類

2.3.2  Feon.sa.node.Node類

2.4  單元

2.4.1  Feon.base.ElementBase類

2.4.2  Feon.sa.element.StructElement類

2.4.3  Feon.sa.element.SoildElement類

2.5  系統(tǒng)

2.5.1  Feon.base.SystemBase類

2.5.2  Feon.sa.system.System類

2.5.3  節(jié)點(diǎn)與單元編號

2.5.4  單元剛度矩陣組裝

2.5.5  施加邊界條件

2.5.6  聯(lián)立線性方程組

2.5.7  求解系統(tǒng)

第3章  Feon.sa中自帶單元類型定義過程及其應(yīng)用

3.1  彈簧單元

3.1.1  一維彈簧單元

3.1.2  二維彈簧系統(tǒng)

3.1.3  三維彈簧單元

3.2  桿單元

3.2.1  一維桿單元

3.2.2  二維桿單元

3.2.3  三維桿單元

3.3  梁單元

3.3.1  一維梁單元

3.3.2  二維梁單元

3.3.3  三維梁單元

3.4  三角形實(shí)體單元

3.5  四面體實(shí)體單元

第4章  快速自定義

4.1  自定義單元

4.1.1  二次桿單元

4.1.2  自由度釋放的梁單元

4.1.3  高斯勒讓德數(shù)值積分函數(shù)

4.1.4  四邊形實(shí)體單元

4.1.5  四邊形Mindlin板單元

4.1.6  六面體實(shí)體單元

4.2  自定義求解函數(shù)

4.3  自定義包——滲流分析

4.3.1  節(jié)點(diǎn)

4.3.2  單元

4.3.3  系統(tǒng)

第5章  編程建議

5.1  推導(dǎo)單元矩陣

5.1.1  桿單元

5.1.2  三角形單元

5.2  前處理

5.2.1  自定義生成器

5.2.2  自定義類

5.2.3  應(yīng)用第三方庫

5.3  后處理

5.3.1  繪制模型示意圖

5.3.2  獲取節(jié)點(diǎn)和單元信息

5.4  提速

5.4.1  Python/C 混合編程

5.4.2  Scipy.sparse的應(yīng)用

參考文獻(xiàn)

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