Note
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Multi-harmonic response example#
This example shows how to compute a multi-harmonic response
using fft transformations.
import matplotlib.pyplot as pyplot
from ansys.dpf import core as dpf
from ansys.dpf.core import examples
from ansys.dpf.core import operators as ops
Begin by downloading the example harmonic result. This result is not included in the core module by default to speed up the install. Download should only take a few seconds.
Next, create the model and display the state of the result. This harmonic result file contains several RPMs, and each RPM has several frequencies.
# The size of this file is 66 MB. Downloading it might take some time.
harmonic = examples.download_multi_harmonic_result()
model = dpf.Model(harmonic)
print(model)
DPF Model
------------------------------
Harmonic analysis
Unit system: MKS: m, kg, N, s, V, A, degC
Physics Type: Mechanical
Available results:
- displacement: Nodal Displacement
- elemental_summable_miscellaneous_data: Elemental Elemental Summable Miscellaneous Data
- elemental_non_summable_miscellaneous_data: Elemental Elemental Non Summable Miscellaneous Data
- structural_temperature: ElementalNodal Structural temperature
------------------------------
DPF Meshed Region:
88 nodes
33 elements
Unit: m
With beam (1D) elements
------------------------------
DPF Time/Freq Support:
Number of sets: 1000
With complex values
Cumulative Frequency (Hz) LoadStep Substep RPM
1 1.000000 1 1 100.000000
2 2.000000 1 2 100.000000
3 3.000000 1 3 100.000000
4 4.000000 1 4 100.000000
5 5.000000 1 5 100.000000
6 6.000000 1 6 100.000000
7 7.000000 1 7 100.000000
8 8.000000 1 8 100.000000
9 9.000000 1 9 100.000000
10 10.000000 1 10 100.000000
11 11.000000 1 11 100.000000
12 12.000000 1 12 100.000000
13 13.000000 1 13 100.000000
14 14.000000 1 14 100.000000
15 15.000000 1 15 100.000000
16 16.000000 1 16 100.000000
17 17.000000 1 17 100.000000
18 18.000000 1 18 100.000000
19 19.000000 1 19 100.000000
20 20.000000 1 20 100.000000
21 21.000000 1 21 100.000000
22 22.000000 1 22 100.000000
23 23.000000 1 23 100.000000
24 24.000000 1 24 100.000000
25 25.000000 1 25 100.000000
26 26.000000 1 26 100.000000
27 27.000000 1 27 100.000000
28 28.000000 1 28 100.000000
29 29.000000 1 29 100.000000
30 30.000000 1 30 100.000000
31 31.000000 1 31 100.000000
32 32.000000 1 32 100.000000
33 33.000000 1 33 100.000000
34 34.000000 1 34 100.000000
35 35.000000 1 35 100.000000
36 36.000000 1 36 100.000000
37 37.000000 1 37 100.000000
38 38.000000 1 38 100.000000
39 39.000000 1 39 100.000000
40 40.000000 1 40 100.000000
41 41.000000 1 41 100.000000
42 42.000000 1 42 100.000000
43 43.000000 1 43 100.000000
44 44.000000 1 44 100.000000
45 45.000000 1 45 100.000000
46 46.000000 1 46 100.000000
47 47.000000 1 47 100.000000
48 48.000000 1 48 100.000000
49 49.000000 1 49 100.000000
50 50.000000 1 50 100.000000
51 51.000000 1 51 100.000000
52 52.000000 1 52 100.000000
53 53.000000 1 53 100.000000
54 54.000000 1 54 100.000000
55 55.000000 1 55 100.000000
56 56.000000 1 56 100.000000
57 57.000000 1 57 100.000000
58 58.000000 1 58 100.000000
59 59.000000 1 59 100.000000
60 60.000000 1 60 100.000000
61 61.000000 1 61 100.000000
62 62.000000 1 62 100.000000
63 63.000000 1 63 100.000000
64 64.000000 1 64 100.000000
65 65.000000 1 65 100.000000
66 66.000000 1 66 100.000000
67 67.000000 1 67 100.000000
68 68.000000 1 68 100.000000
69 69.000000 1 69 100.000000
70 70.000000 1 70 100.000000
71 71.000000 1 71 100.000000
72 72.000000 1 72 100.000000
73 73.000000 1 73 100.000000
74 74.000000 1 74 100.000000
75 75.000000 1 75 100.000000
76 76.000000 1 76 100.000000
77 77.000000 1 77 100.000000
78 78.000000 1 78 100.000000
79 79.000000 1 79 100.000000
80 80.000000 1 80 100.000000
81 81.000000 1 81 100.000000
82 82.000000 1 82 100.000000
83 83.000000 1 83 100.000000
84 84.000000 1 84 100.000000
85 85.000000 1 85 100.000000
86 86.000000 1 86 100.000000
87 87.000000 1 87 100.000000
88 88.000000 1 88 100.000000
89 89.000000 1 89 100.000000
90 90.000000 1 90 100.000000
91 91.000000 1 91 100.000000
92 92.000000 1 92 100.000000
93 93.000000 1 93 100.000000
94 94.000000 1 94 100.000000
95 95.000000 1 95 100.000000
96 96.000000 1 96 100.000000
97 97.000000 1 97 100.000000
98 98.000000 1 98 100.000000
99 99.000000 1 99 100.000000
100 100.000000 1 100 100.000000
101 101.000000 1 101 100.000000
102 102.000000 1 102 100.000000
103 103.000000 1 103 100.000000
104 104.000000 1 104 100.000000
105 105.000000 1 105 100.000000
106 106.000000 1 106 100.000000
107 107.000000 1 107 100.000000
108 108.000000 1 108 100.000000
109 109.000000 1 109 100.000000
110 110.000000 1 110 100.000000
111 111.000000 1 111 100.000000
112 112.000000 1 112 100.000000
113 113.000000 1 113 100.000000
114 114.000000 1 114 100.000000
115 115.000000 1 115 100.000000
116 116.000000 1 116 100.000000
117 117.000000 1 117 100.000000
118 118.000000 1 118 100.000000
119 119.000000 1 119 100.000000
120 120.000000 1 120 100.000000
121 121.000000 1 121 100.000000
122 122.000000 1 122 100.000000
123 123.000000 1 123 100.000000
124 124.000000 1 124 100.000000
125 125.000000 1 125 100.000000
126 126.000000 1 126 100.000000
127 127.000000 1 127 100.000000
128 128.000000 1 128 100.000000
129 129.000000 1 129 100.000000
130 130.000000 1 130 100.000000
131 131.000000 1 131 100.000000
132 132.000000 1 132 100.000000
133 133.000000 1 133 100.000000
134 134.000000 1 134 100.000000
135 135.000000 1 135 100.000000
136 136.000000 1 136 100.000000
137 137.000000 1 137 100.000000
138 138.000000 1 138 100.000000
139 139.000000 1 139 100.000000
140 140.000000 1 140 100.000000
141 141.000000 1 141 100.000000
142 142.000000 1 142 100.000000
143 143.000000 1 143 100.000000
144 144.000000 1 144 100.000000
145 145.000000 1 145 100.000000
146 146.000000 1 146 100.000000
147 147.000000 1 147 100.000000
148 148.000000 1 148 100.000000
149 149.000000 1 149 100.000000
150 150.000000 1 150 100.000000
151 151.000000 1 151 100.000000
152 152.000000 1 152 100.000000
153 153.000000 1 153 100.000000
154 154.000000 1 154 100.000000
155 155.000000 1 155 100.000000
156 156.000000 1 156 100.000000
157 157.000000 1 157 100.000000
158 158.000000 1 158 100.000000
159 159.000000 1 159 100.000000
160 160.000000 1 160 100.000000
161 161.000000 1 161 100.000000
162 162.000000 1 162 100.000000
163 163.000000 1 163 100.000000
164 164.000000 1 164 100.000000
165 165.000000 1 165 100.000000
166 166.000000 1 166 100.000000
167 167.000000 1 167 100.000000
168 168.000000 1 168 100.000000
169 169.000000 1 169 100.000000
170 170.000000 1 170 100.000000
171 171.000000 1 171 100.000000
172 172.000000 1 172 100.000000
173 173.000000 1 173 100.000000
174 174.000000 1 174 100.000000
175 175.000000 1 175 100.000000
176 176.000000 1 176 100.000000
177 177.000000 1 177 100.000000
178 178.000000 1 178 100.000000
179 179.000000 1 179 100.000000
180 180.000000 1 180 100.000000
181 181.000000 1 181 100.000000
182 182.000000 1 182 100.000000
183 183.000000 1 183 100.000000
184 184.000000 1 184 100.000000
185 185.000000 1 185 100.000000
186 186.000000 1 186 100.000000
187 187.000000 1 187 100.000000
188 188.000000 1 188 100.000000
189 189.000000 1 189 100.000000
190 190.000000 1 190 100.000000
191 191.000000 1 191 100.000000
192 192.000000 1 192 100.000000
193 193.000000 1 193 100.000000
194 194.000000 1 194 100.000000
195 195.000000 1 195 100.000000
196 196.000000 1 196 100.000000
197 197.000000 1 197 100.000000
198 198.000000 1 198 100.000000
199 199.000000 1 199 100.000000
200 200.000000 1 200 100.000000
201 2.000000 2 1 200.000000
202 4.000000 2 2 200.000000
203 6.000000 2 3 200.000000
204 8.000000 2 4 200.000000
205 10.000000 2 5 200.000000
206 12.000000 2 6 200.000000
207 14.000000 2 7 200.000000
208 16.000000 2 8 200.000000
209 18.000000 2 9 200.000000
210 20.000000 2 10 200.000000
211 22.000000 2 11 200.000000
212 24.000000 2 12 200.000000
213 26.000000 2 13 200.000000
214 28.000000 2 14 200.000000
215 30.000000 2 15 200.000000
216 32.000000 2 16 200.000000
217 34.000000 2 17 200.000000
218 36.000000 2 18 200.000000
219 38.000000 2 19 200.000000
220 40.000000 2 20 200.000000
221 42.000000 2 21 200.000000
222 44.000000 2 22 200.000000
223 46.000000 2 23 200.000000
224 48.000000 2 24 200.000000
225 50.000000 2 25 200.000000
226 52.000000 2 26 200.000000
227 54.000000 2 27 200.000000
228 56.000000 2 28 200.000000
229 58.000000 2 29 200.000000
230 60.000000 2 30 200.000000
231 62.000000 2 31 200.000000
232 64.000000 2 32 200.000000
233 66.000000 2 33 200.000000
234 68.000000 2 34 200.000000
235 70.000000 2 35 200.000000
236 72.000000 2 36 200.000000
237 74.000000 2 37 200.000000
238 76.000000 2 38 200.000000
239 78.000000 2 39 200.000000
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971 855.000000 5 171 500.000000
972 860.000000 5 172 500.000000
973 865.000000 5 173 500.000000
974 870.000000 5 174 500.000000
975 875.000000 5 175 500.000000
976 880.000000 5 176 500.000000
977 885.000000 5 177 500.000000
978 890.000000 5 178 500.000000
979 895.000000 5 179 500.000000
980 900.000000 5 180 500.000000
981 905.000000 5 181 500.000000
982 910.000000 5 182 500.000000
983 915.000000 5 183 500.000000
984 920.000000 5 184 500.000000
985 925.000000 5 185 500.000000
986 930.000000 5 186 500.000000
987 935.000000 5 187 500.000000
988 940.000000 5 188 500.000000
989 945.000000 5 189 500.000000
990 950.000000 5 190 500.000000
991 955.000000 5 191 500.000000
992 960.000000 5 192 500.000000
993 965.000000 5 193 500.000000
994 970.000000 5 194 500.000000
995 975.000000 5 195 500.000000
996 980.000000 5 196 500.000000
997 985.000000 5 197 500.000000
998 990.000000 5 198 500.000000
999 995.000000 5 199 500.000000
1000 1000.000000 5 200 500.000000
Read the analysis domain support
tf = model.metadata.time_freq_support
print("Number of solution sets", tf.n_sets)
Number of solution sets 1000
Compute multi-harmonic response#
This example computes the Rz multi-harmonic responses based on selected nodes and a set of EOs (engine orders).
# Create a total displacement operator and set its time scoping to
# the entire time frequency support and its nodes scoping to user-defined nodes.
disp_op = ops.result.raw_displacement(data_sources=model)
time_ids = list(range(1, model.metadata.time_freq_support.n_sets + 1))
# Define nodal scoping
nodes = dpf.Scoping()
nodes.ids = [2, 18]
# Connect the frequencies and the nodes scopings to the result
# provider operator.
disp_op.inputs.mesh_scoping.connect(nodes)
disp_op.inputs.time_scoping.connect(time_ids)
# Extract the Rz component using the component selector operator.
comp = dpf.Operator("component_selector_fc")
comp.inputs.connect(disp_op.outputs)
comp.inputs.component_number.connect(5)
# Compute the multi-harmonic response based on Rz and a set of RPMs.
rpms = dpf.Scoping()
rpms.ids = [1, 2, 3]
fft = ops.math.fft_multi_harmonic_minmax()
fft.inputs.connect(comp.outputs)
fft.inputs.rpm_scoping.connect(rpms)
fields = fft.outputs.field_max()
len(fields) # one multi-harmonic field response per node
field1 = fields[0]
field2 = fields[1]
Plot the maximum displacements over time for Node ID 2 and 18
pyplot.plot(field1.data, "r", label="NODE-ID 2")
pyplot.plot(field2.data, "b", label="NODE-ID 18")
pyplot.xlabel("Frequency (Hz)")
pyplot.ylabel("Displacement (m)")
pyplot.legend()
pyplot.show()
Total running time of the script: (0 minutes 6.301 seconds)