批量提交
關注創建者：草根CAE 創建時間：2019-07-29
批量提交的視頻教程
ABAQUS批處理修改inp、提交inp、提取odb--用于批量提取計算：如滯回曲線等
（1）循環修改并生成inp文件 （2）批處理提交循環生成的inp文件 （3）批處理提取由批量提交計算的odb結果文件并生成excel 本課程主要簡化ABAQUS界面繁瑣的操作，例如位移從1到10mm施加10次或者100次；速度從10到100m/s施加10次到100次等。 批量處理采用python修改更加方便，可直接采用電腦計算，不用手動修改。
￥15 23分鐘 1508播放
查看
基于Abaqus軟件的晶體塑性有限元分析(4)-INP文件的生成與批處理計算
INP文件的生成與批處理計算教學分為以下兩個方面： Abaqus生成Inp及多種方法提交計算 | Matlab批量生成Inp及批量提交計算 基于Abaqus軟件進行晶體塑性有限元分析(4)-INP文件的生成與批處理計算 關鍵字：Abaqus軟件；晶體塑性有限元；多晶體模型；周期邊界條件 Finite element analysis of crystal
￥30 11分鐘 384播放
查看
Abaqus土木仿真簡單教程（持續更新）
多版本共存問題； 章節5：Abaqus與PythonReader； 章節6：Visualization中對比2個odb結果； 章節7：查看節點單元編號、調整背景顏色、后處理調整變形比例、云圖顏色、調整字體大小、打印高清圖、保存動畫； 章節8：鋼筋籠resume（鋼筋籠merge錯了如何解決）； 章節9：圓形、方形螺旋箍筋建模（方法不唯一）； 章節10：多核計算及減小odb結果輸出； 章節11：批量提交
免費 43分鐘 12081播放
查看
批量提交的實例教程
總結：
首先第一種方法是不推薦的，僅僅說明這也是一個批量提交任務的思路。具體為什么不推薦的原因如下：
1. 任務不在一個模型下，就比較難處理。首先我們需要把幾個模型放在一個ABAQUS界面下，然后遍歷各個模型，最后再各個模型中拿到所需要的Jobs再提交。
2. 當任務提交后，ABAQUS/CAE界面無法做其他操作
第二種方式是比較不錯的，可以很輕松的處理不同模型的job，因為他是使用inp直接提交的，和bat的方式類似。提交的方式也比較相似，將ABAQUS command的路徑轉到存放腳本和inp文件的文件夾。使用abaqus cae nogui=xxx.py提交命令。且可以實現運算結束后自動關機的功能。
【PS】喜歡本文的朋友不妨加一下本人的微信公眾號，不定時會推出技術文章。^_^
展開 今天完成了一些節點性工作，下午有些時間，回答一個后臺有網友的提問：
這個問題具有一定的普遍性和通用性，普遍性是很多人都會遇到，通用性是指應用場景很廣泛，尤其是現在很多人趕時髦搞深度學習和機器學習什么的，需要進行大量計算和數據處理來構建數據集，這就不可避免的要進行批量化處理了，因此對這些問題進行基本的講解也就有了意義，我原來也寫過一些相關文章，點擊下面圖片可以跳轉。
該網友的問題，實際上是兩個問題：
問題1是如何批量提交job；
問題2是如何從ODB結果文件中讀取計算結果數據。
因此本文也從兩個方面來進行介紹。
問題1
如何批量提交job——計算任務
批量提交計算任務這個問題實際上是老生常談了，可以用兩種基本的方式實現。
方法1：
在cmd中使用命令行的方式，這種方式也可以保存為bat文件的方式運行，這個方式我并不常用，可參考幫助文檔中的如下部分，很詳細。
方法2
采用python程序進行批量提交
如果你的若干個job已經在job界面建好了，并且打算每算完一個job自動的進行后處理的話，采用python腳本會很方便。
展開 當有多個模型需要計算時，或者一個模型需要多次修改本構參數計算時，可以使用bat文件批量提交inp文件計算。
在txt文件里寫入如下內容，另存為bat文件，雙擊運行就可以批量提交inp文件計算了。本例是提交1.inp、2.inp和3.inp依次計算，可根據自己需要修改。
call abaqus job=1 int cpus=4
call abaqus job=2 int cpus=4
call abaqus job=3 int cpus=4
pause
shutdown -s -f -t 60
注意：
（1）1、2、3是inp文件的名字；
（2）int是interactive的縮寫，可以讓inp文件依次進行計算；
（3）cpus=4是多核計算；
（4）pause是計算完成不關閉cmd窗口；
（5）shutdown -s -f -t 60是計算完3.inp文件（最后一個）后60秒關機，如不關機刪去即可；
（6）如果使用了子程序的，如pqfiber，則如下call abaqus job=1 user=pqfiber.for cpus=4 int ；
（7）如果多個inp文件在不同的文件夾下，加入cd/d C:\a（a為文件夾名字）進行切換即可。
Abaqus批量提交inp文件計算的視頻操作，可以點擊如下鏈接，觀看視頻的章節11。
http://www.yqgqt.org.cn/college/video/c14934
學土木結構的同學，可以關注我！
有用可以點個贊！
展開 為了滿足廣大科研工作者在材料科學、化學、物理等領域日益增長的計算需求，我們特別推出了一款基于Perl語言的MS CASTEP模塊批量提交計算腳本。
一、批量提交，高效處理
該腳本支持MS CASTEP模塊的批量提交計算，您可以一次性提交多個計算任務，無需逐個手動操作，從而大大節省了時間和精力。通過并行計算，該腳本還能充分利用計算機資源，提高計算效率，讓您更快獲得研究成果。
二、靈活定制，滿足個性需求
該腳本具備高度的可定制性，您可以根據具體的研究需求和計算條件，靈活設置腳本參數，實現個性化的計算任務配置。無論是結構優化、性質計算還是動力學模擬等，該腳本都能為您提供全面而精準的支持。可以是被Forcite、dmol、castep等不同模塊。
三、穩定可靠，值得信賴
我們深知科研工作對于計算結果準確性和可靠性的高要求。因此，該腳本在開發過程中經過了嚴格的測試和驗證，確保在各種計算環境下均能穩定運行。同時，我們還提供完善的售后服務和技術支持，確保您在使用過程中遇到的問題能夠得到及時解決。
在一般的計算中，我們要實現對結構的計算需要依次打開每一個結構文件，進行參數設置和計算，并獲得計算結果文件。如：
特別是需要獲取結果的能量等信息的時候，要進入每一個結果文件進行查找，當你面對少量的模型時，能量提取還能hold住。
然而，我們的計算往往是相同的參數進行大量的計算，面多幾十甚至幾百個結構的計算量時，這種手動尋找能量的方式就難以使用。，因此，使用我們所提供的腳本，可以批量的提交計算任務，獲得計算結果。
當然，您也可以進行參數的自我定義，只需要修改腳本中的恰當部分即可。
展開 ABAQUS可以使用Python代碼進行批量提交任務
第一步：
新建文本.txt，復制Python代碼到文本，代碼如下
# -*-coding:UTF-8-*-
from abaqus import *
from abaqusConstants import *
import time
print "==================== 【開 始】 ====================="
jobs = mdb.jobs.keys() #獲得所有任務名稱
for i in jobs: #遍歷所有任務
myJob = mdb.jobs[i] #獲得任務對象
#判斷任務的狀態是否為None，避免重復提交
if myJob.status == None:
t0=time.time() #記錄提交前的時間
myJob.submit() #提交計算
myJob.waitForCompletion() #等待計算完成
print '【%s】計算完成，耗時 %f 秒'%(i,time.time()-t0)
print "==================== 【結 束】 ====================="
第二步：文本格式.txt 修改為 .py
第三步：創建好任務，且任務顯示狀態為 None，不允許有其他狀態，否則提交不成功（可修改代碼值靈活變化）
批量提交有兩種方式：
1、file>Run Script，打開前面保存的.py文件，任務會自動進行
2、直接復制代碼到Abaqus
展開 
批量提交的相關專題、標簽、搜索
批量提交的最新內容
集成 HPC 實現作業批量提交
SimManager 通過和 HPC 的集成，可實現批量作業提交；并可基于大量參數及其組合進行 DOE 優化，通過與 HPC 的集成，可大大加速優化迭代。
總是要與時俱進，感覺可以用來做一些其他的工作，比如批量提交k文件啦等等，還是挺實用的工具。
<pre class="ql-syntax" spellcheck="false"># -*- coding: utf-8 -*-
from abaqus import *
from abaqusConstants import *
import os
import time
def clean_residual_files(job_name):
""
為了滿足廣大科研工作者在材料科學、化學、物理等領域日益增長的計算需求，我們特別推出了一款基于Perl語言的MS CASTEP模塊批量提交計算腳本。
一、批量提交，高效處理
該腳本支持MS CASTEP模塊的批量提交計算，您可以一次性提交多個計算任務，無需逐個手動操作，從而大大節省了時間和精力。
2、具有基本隊列功能的 Job 表，用于批量提交計算。
3、顯示正在運行和已完成作業的狀態。
4、在 Windows 和 Linux 系統上支持 SMP/MPP LS-DYNA
1.3. 界面概覽
Ls-run主要的界面如下。
圖1-1 Ls-run運行界面
界面通俗易懂，如果想快速開始一個計算分析，則必須具備兩個前提條件。
該網友的問題，實際上是兩個問題：
問題1是如何批量提交job；
問題2是如何從ODB結果文件中讀取計算結果數據。
因此本文也從兩個方面來進行介紹。
問題1
如何批量提交job——計算任務
批量提交計算任務這個問題實際上是老生常談了，可以用兩種基本的方式實現。
abaqus二次開發：前處理批量提交作業插件（源碼+注釋）
購買后，請加V：wzd_1021_
更多插件內容，請私聊
同時提供定制hypermesh/hyperview/abaqus前后處理插件開發。
加速仿真驗證，任務批量提交、并行計算加速、算力智能溢出等手段加速仿真效率。
賦予材料參數后，需要進一步得到inp文件，以便后續批量提交inp進行計算。
