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from o3seespy.base_model import OpenSeesObject
class AlgorithmBase(OpenSeesObject):
op_base_type = "algorithm"
def to_process(self, osi):
if osi is None:
return
OpenSeesObject.to_process(self, osi)
def reapply(self, osi):
self.to_process(osi)
class KrylovNewton(AlgorithmBase):
op_type = "KrylovNewton"
def __init__(self, osi, tang_inter='current', tang_incr='current', max_inter=3):
self.osi = osi
self.tang_inter = tang_inter
self.tang_incr = tang_incr
self.max_inter = max_inter
self._parameters = [self.op_type, self.tang_inter, self.tang_incr, self.max_inter]
self.to_process(osi)
请问这段代码如果我想调用的话,请问图里面哪个命令是正确的呢?
要调用这段代码,首先你需要创建一个OpenSees的模型,并将该算法添加到模型中。
代码参考:
- # 导入必要的库和模块
- from o3seespy import opy
- from o3seespy.base_model import OpenSeesObject
- # 定义 AlgorithmBase 类
- class AlgorithmBase(OpenSeesObject):
- op_base_type = "algorithm"
- def to_process(self, osi):
- if osi is None:
- return
- OpenSeesObject.to_process(self, osi)
- def reapply(self, osi):
- self.to_process(osi)
- # 定义 KrylovNewton 类
- class KrylovNewton(AlgorithmBase):
- op_type = "KrylovNewton"
- def __init__(self, osi, tang_inter='current', tang_incr='current', max_inter=3):
- self.osi = osi
- self.tang_inter = tang_inter
- self.tang_incr = tang_incr
- self.max_inter = max_inter
- self._parameters = [self.op_type, self.tang_inter, self.tang_incr, self.max_inter]
- self.to_process(osi)
- # 创建 OpenSees 模型
- osi = opy.OpenSeesInstance(ndm=2, ndf=3)
- # 添加 KrylovNewton 算法到模型中
- krylov_newton_algo = KrylovNewton(osi)
- # 运行分析
- osi.analyze(1)
复制代码
请确保在运行这段代码之前已经安装了 o3seespy 库。
这段代码假设你已经创建了一个二维的模型,鱼油可以根据你的需求调整模型的参数。
在运行时,请确保模型的构建和分析步骤是正确的。
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要调用这段代码,首先你需要创建一个OpenSees的模型,并将该算法添加到模型中。
代码参考:
请确保在运行这段代码之前已经安装了 o3seespy 库。
这段代码假设你已经创建了一个二维的模型,鱼油可以根据你的需求调整模型的参数。
在运行时,请确保模型的构建和分析步骤是正确的。
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