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文档简介

1、abaqus operating on xy data abaqus-后处理，operate on x-y data 通过abaqus计算完，在historyoutput中绘制x-y data。 大多数情况下，我们需要对得到的x-y data再operate，这是我对一些operation函数自己的理解。首先保存x-ydata，然后点击operate on xy data，对保存的数据进行操作。 必须遵守的语法规则为： 1， 函数的多个参数必须用逗号隔开。 2， 数据对象名称必须用引号包围。 3， 功能参数必须使用括号。 下面说一下各个函数的使用方法 +在x y数据对象上使用加法 1，向x -

2、 y数据对象添加标量：如，其意义为x值不变，每一点的y值加上1。即： xydata-1=(1,1),(2,2),(3,3) 2，将x - y数据对象添加到另一个x-y数据对象：有两组x-y数据相加，得到相加后的x-y数据，其意义为x值不变，每点的y值相加。（前提是两组x-y数据相对应） - 在x y数据对象上使用减法 与加法的使用方法相似，就不再重复了 * 在x y数据对象上使用乘法 / 在x y数据对象上使用除法 同样，只对y值进行计算，x值保持不变。如 xydata-1=(1,1),(2,2),(3,3) xydata-2=(1,4),(2,4),(3,4) 则， abs(a) 获取一个x

3、 - y数据对象的绝对值 如图所示，把x-y数据的y值全部变为正的 avg(x,x,.) 查找两个或多个x - y数据对象的平均值 可以对多个x - y数据使用，求的平均的y值 currentavg(x)查找x - y数据对象的当前平均值 这个函数的使用方法是这样的，对于一组x - y数据，使用该函数得到了一组新的x - y数据，新的x - y数据具有这样的特征：x值依旧保持不变，y值为前面所有点与当前点的y值的平均值。如： xydata-1=(1,1),(2,2),(3,3) currentavg( differentiate(x) 对x - y数据对象进行微分 如下图所示，对y值进行数值微分计算 fit(x)在x - y数据对象上执行曲线拟合 拟合函数提供了两种曲线拟合算法：线性最小二乘法和样条插值。 使用方法为:点击fit之后，会默认出现 fit ( xydata= , typeoffit= linear_least_squares ) 拟合类型为线性最小二乘法，如果要执行样条插值，需要把类型改为spline_interpolation。 integrate(x) 对x

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