有限元理论篇介绍20:接触问题的处理(上)

当我们的模型中出现两个以上的零件时,如车轮和地面、活塞与气缸、齿轮啮合等,通常会涉及到接触问题,接触是一种复杂的力学现象,在进行结构非线性问题的求解时,除了因材料性质引起的材料非线性和大变形引起的几何非线性外,还设计到接触问题特有的状态非线性。

所谓的状态非线性来自于:

1.接触面的大小、相互位置、接触状态等等都是随时间不断变化的;

2.接触两物体间原则上不应互相侵入,法向上只存在压力,切向上存在摩擦条件。因此接触问题具有强烈的非线性。

以下针对接触的处理方式、求解算法、注意事项内容进行简单介绍。(篇幅原因,这里只讲概念及注意事项,详细内容除进行有限元编程及软件开发外,无需过多了解,推导过程详见接触问题的处理(下))。

01

法向条件与切向条件

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02

罚函数与拉格朗日对比及应用

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罚函数接触压力

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增广拉格朗日接触压力

03

接触的求解算法

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03

接触问题调整

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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