Adams

背景簡介

對Adams軟件進行二次開發，簡化建模流程、仿真流程等進而減少工作量。一般的分析流程，可分為前處理、求解和后處理三個方面，均可開展二次開發工作。

對后處理的二次開發，第一步便是提取原始的仿真數據。Adams的仿真結果文件存放在后綴為.res的文件中。本文對res文件進行介紹，并利用Python實現原始的數據提取，更多的數據對比、分析及展示工作還需用戶進一步實現。

不少用戶選擇用Matlab或者其他語言實現后處理，道理相通，此文選用Python是因為其跨平臺且開源。

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res文件數據結構

res文件可以用Notepad等編輯軟件打開，用戶可以查看其組成。基本的數據結構如下圖所示。

圖1 res數據結構

從上圖可以看出Results包含兩大類：Bibiliography及Analysis，前者包含MSC公司信息、用戶名等無用信息，后者包含模型、單位、數據等有用信息。其中stepmap中包含結果名稱、Data中包含結果數據。

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Python實現數據提取

res實質是xml格式，問題轉換為用Python解析xml文件。

xml（extensible markup language）可擴展標記語言。基本語法：1、xml后綴名為.xml；2、第一行必須定義為文檔聲明；3、xml文檔中有且僅有一個根標簽；4、屬性值必須使用雙引號或單引號；5、標簽必須是開始和結束；6、xml區分大小寫。

Python有三種方法解析xml文檔：

1）DOM：DOM譯為文檔對象模型，是W3C組織推薦的標準編程接口，它將xml數據在內存中解析成一個樹，通過操作樹解析xml。

2）SAX：SAX是一個用于處理xml事件驅動的模型，它逐行掃描文檔，一邊掃描一邊解析，對于大型文檔的解析有巨大優勢，盡管不是W3C標準，卻得到了廣泛的認可。

3）ElementTree：相對于DOM有更好的性能，與SAX性能差不多，API使用也很方便。綜上考慮采用ElementTree方式。

根據數據結構，設計流程如下：

圖2 提取數據流程

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附件說明

用戶需要在pre_defined_name.xlsx表格中定義結果名稱，運行python文件后，會生成data_output.xlsx數據文件。

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