Сетка конечных элементов python

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.

Метод конечных элементов (МКЭ) — это численный метод решения дифференциальных уравнений с частными производными, а также интегральных уравнений, возникающих при решении задач прикладной физики. Метод широко используется для решения задач механики деформируемого твёрдого тела, теплообмена, гидродинамики и электродинамики.

ajax3101/fem-py

This commit does not belong to any branch on this repository, and may belong to a fork outside of the repository.

Name already in use

A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?

Sign In Required

Please sign in to use Codespaces.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching Xcode

If nothing happens, download Xcode and try again.

Launching Visual Studio Code

Your codespace will open once ready.

There was a problem preparing your codespace, please try again.

Latest commit

Git stats

Files

Failed to load latest commit information.

About

Метод конечных элементов (МКЭ) — это численный метод решения дифференциальных уравнений с частными производными, а также интегральных уравнений, возникающих при решении задач прикладной физики. Метод широко используется для решения задач механики деформируемого твёрдого тела, теплообмена, гидродинамики и электродинамики.

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages 0

Languages

Footer

You can’t perform that action at this time.

Источник

МЕТОД КОНЕЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ PYTHON

Метод конечных элементов — это численный метод, используемый для решения математических задач в инженерии и науке.

Python предоставляет много библиотек для реализации метода конечных элементов, в том числе NumPy, SciPy и FEniCS. FEniCS — это пакет, который позволяет решать сложные системы дифференциальных уравнений, используя метод конечных элементов.

Для решения задачи методом конечных элементов в Python необходимо следующее:

1. Подготовка геометрии
2. Задание материальных свойств
3. Сетка конечных элементов
4. Решение задачи
5. Построение результатов

import fenics as fe
import numpy as np

# Определение геометрии
mesh = fe.UnitSquareMesh(32, 32)

# Определение функционального пространства
V = fe.FunctionSpace(mesh, «P», 1)

# Определение граничных условий
def boundary(x, on_boundary):
return on_boundary

bc = fe.DirichletBC(V, 0.0, boundary)

# Определение материальных свойств
E = 1.0
nu = 0.3
mu = E / (2 * (1 + nu))
lambda_ = E * nu / ((1 + nu) * (1 — 2 * nu))

# Определение переменной и формы
u = fe.TrialFunction(V)
v = fe.TestFunction(V)
f = fe.Constant((0, 0))
T = fe.Constant((0, 0))

# Определение уравнения
epsilon = fe.sym(fe.grad(u))
sigma = 2 * mu * epsilon + lambda_ * fe.tr(epsilon) * fe.Identity(2)
a = fe.inner(fe.grad(u), fe.grad(v)) * fe.dx
L = fe.inner(f, v) * fe.dx + fe.inner(T, v) * fe.ds

# Решение задачи
u = fe.Function(V)
fe.solve(a == L, u, bc)

# Построение результатов
fe.plot(u, title=»Displacement»)
plt.show()

Основы метода конечных элементов. Расчёт элементов ферм

Метод конечных элементов. КЭ в Лира-Сапр

FEMEngine — реализация метода конечных элементов на основе ф … го метапрограммирования на языке C++

Основы метода конечных элементов. Часть 2. Функции формы конечного элемента

Лабораторная МИОИС. Декораторы в Python; МКЭ — продолжение

Метод конечных элементов. Основы 1.1.1 — Введение

Реакция на результаты ЕГЭ 2022 по русскому языку

Метод конечных элементов. Как получить матрицу жесткости. Начало.

Метод конечных элементов (FEM) vs метод контрольного объёма (FVM). В чём разница?

Основы метода конечных элементов. Часть 1. Идея МКЭ в задачах конструкционного анализа

• Python перебор строки
• Python удалить из строки символ
• Диагональное отражение python
• Функция аккермана python
• Лассо регрессия python
• Numpy срезы двумерных массивов
• Excelwriter в python
• Основные алгоритмические конструкции python
• Алгоритм йена python
• Предварительная подготовка данных в python
• Python отправка email yandex
• Ловкость рук python
• Определить максимальное и минимальное значения из двух различных вещественных чисел python
• Как сделать елочку в python

Источник

Documentation of scikit-fem¶

scikit-fem is a pure Python 3.7+ library for performing finite element assembly. Its main purpose is the transformation of bilinear forms into sparse matrices and linear forms into vectors. The library supports triangular, quadrilateral, tetrahedral and hexahedral meshes as well as one-dimensional problems.

Installing the library is as simple as running

Remove [all] to not install the optional dependencies meshio and matplotlib .

Table of contents¶

• Documentation of scikit-fem
• Getting started
  • Step 1: Clarify the problem
  • Step 2: Express the forms as code
  • Step 3: Create a mesh
  • Step 4: Define a basis
  • Step 5: Assemble the linear system
  • Step 6: Find boundary DOFs
  • Step 7: Eliminate boundary DOFs and solve
  • Step 8: Calculate error
  • Finding degrees-of-freedom
  • Performing projections
  • Discrete functions in forms
  • Assembling jump terms
  • Anatomy of forms
  • Indexing of the degrees-of-freedom
  • Poisson equation
    • Example 1: Poisson equation with unit load
    • Example 7: Discontinuous Galerkin method
    • Example 12: Postprocessing
    • Example 13: Laplace with mixed boundary conditions
    • Example 14: Laplace with inhomogeneous boundary conditions
    • Example 15: One-dimensional Poisson equation
    • Example 9: Three-dimensional Poisson equation
    • Example 22: Adaptive Poisson equation
    • Example 37: Mixed Poisson equation
    • Example 38: Point source
    • Example 40: Hybridizable discontinuous Galerkin method
    • Example 41: Mixed meshes
    • Example 2: Kirchhoff plate bending problem
    • Example 3: Linear elastic eigenvalue problem
    • Example 4: Linearized contact problem
    • Example 8: Argyris basis functions
    • Example 11: Three-dimensional linear elasticity
    • Example 21: Structural vibration
    • Example 34: Euler-Bernoulli beam
    • Example 36: Nearly incompressible hyperelasticity
    • Example 43: Hyperelasticity
    • Example 18: Stokes equations
    • Example 20: Creeping flow via stream-function
    • Example 24: Stokes flow with inhomogeneous boundary conditions
    • Example 29: Linear hydrodynamic stability
    • Example 30: Krylov-Uzawa method for the Stokes equation
    • Example 32: Block diagonally preconditioned Stokes solver
    • Example 42: Periodic meshes
    • Example 17: Insulated wire
    • Example 19: Heat equation
    • Example 25: Forced convection
    • Example 26: Restricting problem to a subdomain
    • Example 28: Conjugate heat transfer
    • Example 39: One-dimensional heat equation
    • Example 10: Nonlinear minimal surface problem
    • Example 16: Legendre’s equation
    • Example 31: Curved elements
    • Example 33: H(curl) conforming model problem
    • Example 35: Characteristic impedance and velocity factor
    • Example 44: Wave equation
    • Module: skfem.mesh
      • Abstract class: Mesh
        • Class: MeshTri
        • Class: MeshQuad
        • Class: MeshTet
        • Class: MeshHex
        • Class: MeshLine
        • Abstract class: AbstractBasis
          • Class: CellBasis
          • Class: FacetBasis
          • Class: InteriorFacetBasis
          • Class: BilinearForm
          • Class: LinearForm
          • Class: Functional
          • Function: solve
          • Function: condense
          • Function: enforce

          Источник

          Читайте также:  Рендер html через js