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Python-PLAXIS自动化建模技术与典型岩土工程

已有 959 次阅读 2024-7-25 14:14 |个人分类:地质,地球科学|系统分类:科研笔记

前沿

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,您是否发现GUI界面中重复性的点击输入工作太繁琐?从而拖慢了设计或方案必选进程?本次课程主要针对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),用四天时间,教大家如何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,其中的Python建模模块尽可能做到让学员零基础开始,通过提供标准命令流库,使用搭积木、摆乐高的形式模块化进行,加强学员的易上手、可操作性。

一:Plaxis软件及 Plaxis Python API环境搭建

1、Plaxis2D\Plaxis3D软件

2、面向对象编程语言Python及其开发环境Spyder

3、Plaxis输入程序、输出程序界面、应用开发接口API

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)

二: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

三: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

四: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

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)

原文链接详见公众号:技术科研吧



https://blog.sciencenet.cn/blog-3595493-1443701.html

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