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HyperView二次开发_自动识别模态系列-GUI操作

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识别模态的工具开发将分为两篇,本篇将介绍在GUI界面下手动操作的步骤,以及程序开发的逻辑。正所谓授人以鱼,不如授之以渔,咱们开始了。

识别全局模态基于NVH Utilities 工具,超级简单。

选择文件,点击Load按钮 ,程序就自动识别模型的所有工况,如果不只是模态工况的话,需要手动切换为模态工况,设置识别的百分比,并根据模型设置具体的识别范围,节点的类型等。然后点击Identify Modes 开始识别,如果Global/Local的 ListBox没有新的Item ,表示你设置的Criterion比值太大,请减小数值,当出现Item后,点击 Animate,即可加载对应的阶次动画。

大部分模型,如果关注一阶扭转或弯曲,那么前两个Item就是你所需要的,是能识别正确的。如果对于TB这种大模型,或者局部模态较多的,可以采用FRF功能加以辅助甄别,当然这是另一个NVH Utilities 工具下的另一个功能了。

这就是识别整体模态的操作,但是对于像动力总成这类的模型,不仅仅关注的是整体模态,更关注的是各个部件的局部模态,这除了人工识别外,有没有其他办法实现呢,有知道的小伙伴,能后台分享下就更好了,哈哈哈。


以上是手动识别的步骤,如果要开发自动识别的工具,前提条件是你得手动能操作出来,并捋清楚程序运行的逻辑,这样才可以着手开发,不然后世浪费时间。

开发逻辑:

这个工具是识别每一阶模态中,节点的参与的数量,最后得以一个参与因子,取最大值,简单粗暴。



来源:TodayCAEer
HyperView二次开发NVH
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2024-08-14
最近编辑:1月前
TodayCAEer
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在整活的道路上,一去不复返

在进行测试时,发现了一个非常有趣的问题。当生成“摸”字时,程序在生成网格的过程中会出现卡死的情况。虽然这并不是因为程序禁止“摸鱼”,哈哈哈哈。主要是因为“摸”字的笔画贴的太近,导致生成的曲面存在问题,这导致在划分网格的时候出现了卡死的情况。其他具有较多笔画的字也可能会面临同样的问题。赶快去试试吧!不过,在进行测试之前,请确保已经正确安装CV2库。CV2库安装:pipinstallopencv-python提取文字轮廓,代码奉上。importcv2importosimportnumpyasnpfromPILimportImageFont,ImageDraw,Imagedefget_contours(text,font_path,font_size):image=Image.new('L',(1000,400),0)draw=ImageDraw.Draw(image)font=ImageFont.truetype(font_path,font_size)draw.text((10,10),text,fill=1,font=font)image=np.array(image)contours,_=cv2.findContours(image,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)contours=[contour.squeeze().tolist()forcontourincontours]returncontours#测试#contours=get_contours(os.environ['text'],'C:/Windows/Fonts/STHUPO.TTF',50)contours=get_contours('重庆','C:/Windows/Fonts/STHUPO.TTF',200)#contours=get_contours('HyperMesh','C:/Windows/Fonts/STXINWEI.TTF',50)withopen(r"C:\Users\jintian\Downloads\a.txt",'w')asf:forcontourincontours:f.write(str(contour))f.write('\n')通过适当修改代码逻辑,就可以实现提取图片轮廓的功能。比如,可以提取出它的轮廓。它的轮廓上述图片可以归为单一封闭曲面的一类。也就是说,一个区域只有一个轮廓,因此生成曲面的逻辑就无需进行判断。但是.......对于下面的这张图片而言,情况就比较不同了。以车身部分为例,如果要绘制出其曲面,就会变得非常困难。首先需要按照黑色区域进行分离,然后提取出每个区域中最大的轮廓。接下来就要减去其他内轮廓所形成的曲面,才能得到目标曲面。这个过程比较复杂,需要进行细致的处理。获取到轮廓后,基于HyperWork可以进行进一步的操作。😉😉😉具体的操作方式与情况可能因工作内容,需要视实际情况而定。以零部件为例,例如,可以通过手绘的功能,快速生成零部件。一旦零件生成完成,就可以进行计算结果,并基于已有的结果训练生成实际零部件。此外,例如在优化工作中,你需要绘制一根梁,那么你就可以绘制一个大概的零件,通过图像识别找到数据库中类似的零件。总之,AI技术可以提供无限的可能性。引用之前文章中提到的一句话,“这个过程所建立的数据库才是最大的资产。”水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水水来源:TodayCAEer

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