CREA_CHAMP - NUME_MODE - NUME_ORDRE
- RichardS
- Offline
- Elite Member
12 years 1 month ago #6586
by RichardS
SimScale - Engineering Simulation in your browser!
Replied by RichardS on topic Re: CREA_CHAMP - NUME_MODE - NUME_ORDRE
Hallo Markus,
aus deinem Mess-File kann ich nicht wirklich herauslesen wie du den Befehl CREA_RESU genau geschrieben hast und was damit bezweckt werden soll. Die Fehlermeldung sagt aber aus, dass das Stichwort NUME_ORDRE in diesem Zusammenhang unter AFFE nicht verwendet werden kann. Wie schon gesagt solltest du hier ja auch NUME_MODE verwenden .
Am besten du postest den fraglichen Teil deines COMM-FIles, sonst ist alle Hilfe nur Spekulation.
Viele Grüße,
Richard
aus deinem Mess-File kann ich nicht wirklich herauslesen wie du den Befehl CREA_RESU genau geschrieben hast und was damit bezweckt werden soll. Die Fehlermeldung sagt aber aus, dass das Stichwort NUME_ORDRE in diesem Zusammenhang unter AFFE nicht verwendet werden kann. Wie schon gesagt solltest du hier ja auch NUME_MODE verwenden .
Am besten du postest den fraglichen Teil deines COMM-FIles, sonst ist alle Hilfe nur Spekulation.
Viele Grüße,
Richard
SimScale - Engineering Simulation in your browser!
- MGolbs
- Topic Author
- Offline
- Platinum Member
12 years 1 month ago - 12 years 1 month ago #6587
by MGolbs
Dem Überflüssigen nachlaufen, heißt das Wesentliche verpassen.
Jules Saliège
Replied by MGolbs on topic Re: CREA_CHAMP - NUME_MODE - NUME_ORDRE
Hallo Richard,
ich hatte wirklich in der dritten *.comm noch ein NUME_ORDRE drin.
...
...
nodes[:,0]=TAB.NOEUD[0:len(TAB.NOEUD)]
matrix[:,0] = numpy.array(TAB.NUME_ORDRE[0:len(TAB.SIXX)])
matrix[:,1] = numpy.array(TAB.SIXX[0:len(TAB.SIXX)])
matrix[:,2] = numpy.array(TAB.SIYY[0:len(TAB.SIYY)])
matrix[:,3] = numpy.array(TAB.SIZZ[0:len(TAB.SIZZ)])
matrix[:,4] = numpy.array(TAB.SIXY[0:len(TAB.SIXY)])
matrix[:,5] = numpy.array(TAB.SIXZ[0:len(TAB.SIXZ)])
matrix[:,6] = numpy.array(TAB.SIYZ[0:len(TAB.SIYZ)])
...
..
Werde es gegen NUME_MODE ersetzen und das "kleine Beispielmodell" druchlaufen lassen.
Die ganzen Probleme kommen daher, dass die ursprüngliche Skripterstellung mit dem RBM oder "allen unteren Frequnezen" definiert wurde. NUME_MODE und NUME_ORDRE hatten immer den gleichen Index. Da ich aber ab gewissen Frequnezen anfangen will zu rechnen, spalten sich die Inhalte von NUME_MODE und NUME_ORDRE auf. Wie du schon geschrieben hast kann nicht in jeder Code-Aster Funktion problemlos getauscht werden. Ich muss mich jetzt einfach mal durchbeißen
Gruß und Dank Markus
ich hatte wirklich in der dritten *.comm noch ein NUME_ORDRE drin.
...
...
nodes[:,0]=TAB.NOEUD[0:len(TAB.NOEUD)]
matrix[:,0] = numpy.array(TAB.NUME_ORDRE[0:len(TAB.SIXX)])
matrix[:,1] = numpy.array(TAB.SIXX[0:len(TAB.SIXX)])
matrix[:,2] = numpy.array(TAB.SIYY[0:len(TAB.SIYY)])
matrix[:,3] = numpy.array(TAB.SIZZ[0:len(TAB.SIZZ)])
matrix[:,4] = numpy.array(TAB.SIXY[0:len(TAB.SIXY)])
matrix[:,5] = numpy.array(TAB.SIXZ[0:len(TAB.SIXZ)])
matrix[:,6] = numpy.array(TAB.SIYZ[0:len(TAB.SIYZ)])
...
..
Werde es gegen NUME_MODE ersetzen und das "kleine Beispielmodell" druchlaufen lassen.
Die ganzen Probleme kommen daher, dass die ursprüngliche Skripterstellung mit dem RBM oder "allen unteren Frequnezen" definiert wurde. NUME_MODE und NUME_ORDRE hatten immer den gleichen Index. Da ich aber ab gewissen Frequnezen anfangen will zu rechnen, spalten sich die Inhalte von NUME_MODE und NUME_ORDRE auf. Wie du schon geschrieben hast kann nicht in jeder Code-Aster Funktion problemlos getauscht werden. Ich muss mich jetzt einfach mal durchbeißen
Gruß und Dank Markus
Dem Überflüssigen nachlaufen, heißt das Wesentliche verpassen.
Jules Saliège
Last edit: 12 years 1 month ago by MGolbs.
Moderators: catux
Time to create page: 0.132 seconds