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专业的网站建设公司哪家好,51个人空间相册,什么是sem,吉安市建设局施工管理站网站有限单元法在岩土工程问题中应用非常广泛,很多软件都采用有限单元解法。在使用各大软件进行数值模拟建模的过程中,岩土工程中的各种问题(塑性、渗流、固结、动力、稳定安全、热力TM),一步一步地搭建自己的Plaxis模型&a…

有限单元法在岩土工程问题中应用非常广泛,很多软件都采用有限单元解法。在使用各大软件进行数值模拟建模的过程中,岩土工程中的各种问题(塑性、渗流、固结、动力、稳定安全、热力TM),一步一步地搭建自己的Plaxis模型,包括Plaxis Python API的连接与配置、外部Python编译器的使用、Python命令流自动建模过程、Python远程脚本读取输出结果等

原文链接:Python-PLAXIS自动化建模技术与典型岩土工程案例

第一部分 Plaxis软件简介及 Plaxis Python API环境搭建

第一部分 Plaxis软件简介及 Plaxis Python API环境搭建

1、Plaxis2D\Plaxis3D软件简介2、面向对象编程语言Python及其开发环境Spyder简介3、Plaxis输入程序、输出程序界面、应用开发接口API简介4、Plaxis模式介绍(地层模式、结构模式、网格模式、水位模式、分阶段计算模式等)5、Plaxis内置材料本构模型及其属性参数

6、Plaxis主模块、渗流计算模块、动力计算模块、温度计算模块简介7、18个案例(2D), 9个案例(3D)的python命令流简介(覆盖Plaxis几乎所有功能)8、Plaxis自带命令plaxis command简介及其命令运行器Commands Runner

9、Plaxis自动化方式:Macro的使用,及其自带命令的局限10、Python脚本服务器介绍和测试,与前述自动化方式的主要区别及其优势11、自己电脑上安装Spyder编辑器编写并运行代码,单独配置过程与验证(Plaxis默认的Python编辑器SciTE简介)

第二部分Plaxis自动化建模-基础案例

1、建模流程、Plaxis内部操作命令流及Python语言下的常见命令流对照及学习。2、简单案例A、B:砂土地基上圆形基础沉降分析,分别对刚性基础A和柔性基础B进行沉降计算分析。通过该简单案例熟悉:导入模块,新建输入服务器,土体区域,钻孔,土层,材料,属性设置,土体单元赋值,模式转换,线荷载的施加,网格划分,输出服务器,选监测点,阶段递进,线荷载激活,计算,输出服务器获取结点位移等数据,输出,保存。

3. 基坑开挖与支护:(1)Bentley岩土解决方案,基本操作介绍(2)钻孔的建立、土层的建立、土层属性、水力条件及初始条件、导入土层(3)荷载及位移添加、结构建模、其他几何对象(4)单元类型、网格划分的定义及其质量、分步施工计算(5)重点关注软土模型、土体硬化模型

4. 大坝的渗流分析:(1)Plaxis渗流模块相关操作Python全自动实现(2)潜水面的位置随时间变化的水位如何定义

第三部分进阶案例-Python全自动实现

1、锚杆+挡墙支护结构的基坑降水开挖(1)Plaxis基坑开挖,混凝土地连墙支撑及预应力锚杆锚定墙壁的Python命令流(2)基坑土体分阶段开挖及支护的自动化处理(3)考虑地下水渗流对基坑开挖的影响

2、盾构隧道地表沉降及其对桩基的影响(1)Plaxis隧道设计器的Python命令流(二维、三维)(2)利用水力条件模拟注浆压力的自动化处理(python命令)(3)重点关注小应变土体硬化模型(python命令)(4)计算完成自动发邮件告知(python命令)

3、水位骤降情况下大坝的稳定性分析(1)Plaxis中时间相关流函数在Python中的实现(2)水位不同下降方式对土石坝稳定性的影响(3)重点关注流固耦合分析在瞬态下水流动土石坝稳定性中的应用

4、建筑物自由振动及地震分析(1)动力边界条件定义(重点关注自由场、合规基础和黏滞)、(2)根据傅里叶频谱计算自然频率(3)Plaxis地震荷载的输入在Python中的实现

第四部分高级案例—Python全自动实现

1、公路边坡工程稳定性分析的Python全自动实现(1)Python本构模型参数赋值与参数化研究(参数敏感性分析)自动化处理(2)不同水位条件与锚支护条件下的路堑边坡稳定性分析(3)公路边坡开挖与支护的Python全自动实现

(几何网格)

(修路后)

(雨季)

(单锚)

(多锚)2、沥青路面移动荷载分析(1)Plaxis在路面移动荷载作用下的动力分析(2)Plaxis中路面移动荷载的实现

3. 砂土地基上圆形基础的沉降(刚性基础与柔性基础)Python代码实现及地基土体随机场的实现(包括土体单元颜色的实现)

4、考虑水位波动情况下非均质边坡稳定性分析及Plaxis后处理/批量后处理(Python控制)

http://www.yayakq.cn/news/290483/

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