12、Python函数与图形控制编程指南

Python函数与图形控制编程指南

1. 函数基础与代码修正

1.1 函数概念示例

首先来看几个函数的示例代码,这些代码展示了函数的不同特性:

def a(x):
    print("a", x)
    x = x + 1
    print("a", x)

x = 1
print("main", x)
a(x)
print("main", x)

def b(y):
    print("b", y[1])
    y[1] = y[1] + 1
    print("b", y[1])

y = [123, 5]
print("main", y[1])
b(y)
print("main", y[1])

def c(y):
    print("c", y[1])
    y = [101, 102]
    print("c", y[1])

y = [123, 5]
print("main", y[1])
c(y)
print("main", y[1])

在上述代码中,函数 a 对传入的参数进行了修改,但这种修改只在函数内部生效,外部的变量 x 值并未改变。函数 b 对传入的列表元素进行修改,外部列表 y 的元素值也会相应改变。而函数 c 虽然在内部重新赋值了 y ,但外部的 y 列表并未受到影响。

1.2 代码修正

【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理编程实现;③服务于科研复现、论文写作工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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