abaqus 提交作業的案例
Abaqus批量提交作業 ￥6
; print("Residual files have been cleaned up: %s" % file_path)
except Exception as e:
print("Failed file cleanup: %s - %s" % (file_path, str(e)))
# 作業列表與參數配置
jobs = []
</pre><p><br></p>
展開 ABAQUS批量提交作業-BAT文件
本文主要介紹關于ABAQUS怎么不使用CAE界面提交作業，以及批量提交作業。那么為什么我們需要用命令行來提交作業而不直接從ABAQUS/GUI中提交？畢竟ABAQUS的GUI界面可以說是有限元分析軟件中做的最好的最人性化的界面。
可能的原因如下（個人感受）：
Inp中少數關鍵字不為ABAQUS/CAE識別
多個INP需要被提交，且來自于不同的模型不同的分析任務，這就導致無法在CAE界面中同時提交作業
【01 相關命令的介紹】
首先介紹幾個ABAQUS/命令行的幾個重要命令，以及各個命令的含義和須知事項：
提交任務：abaqus job = jobname1 int/interactive, 這個命令是用作提交Job的，命令行中輸入此命令就會直接調用abaqus求解器進行求解。后面跟上的int或interactive含義一樣，加上DOS窗口會顯示任務運行的階段。另外一個功能就是讓任務一個一個交，而不是一次性全部提交。
殺死任務：abaqus terminate job = jobname int, 終止任務一般不可以恢復，但是如果有restart文件，可以重啟動計算
任務暫停和恢復：abaqus suspend/resume job = jobname int, 暫停任務，以及恢復任務，從上次暫停的地方開始接著算。
展開 Abaqus模擬焊接提交作業報錯
焊接溫度場已經算完了，在計算應力的時候，出現The file size exceeds the 16 gb limit on unit 10的錯誤是為什么？
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（4）《Ansys Remote Solve Manager (RSM)》手冊
根據自己的經驗，目前對微軟HPC支持最好的有限元軟件是Ansys，這個手冊介紹了如何配置微軟HPC，并提交作業。
本人翻譯了一個中文版，供參考。
2、什么是HPC？
HPC的全稱是High Performance Computing，即高性能計算。從1996年開始，實現高性能計算的方法是并行計算，就是用很多臺計算機同時計算一個事情，每個計算機計算其中的一部分，其核心是MPI（Message Passing Interface，信息傳遞接口）。MPI標準定義了一組編程接口，可以在進程之間通信，能實現并行編程。
目前國內的超級計算機，如“太湖之光”等，都是基于MPI運行。歷史上也有不少大公司推出了自己的MPI實現，如IBM Platform MPI（PMPI，最新版本V9，已經停止維護，Ansys支持）、Intel MPI（最新2021版，Ansys支持）、Microsoft MPI（MS-MPI，最新V10,2023年，已開源）、MPI CH2（開源）等，其中免費或開源的MPI其并行的節點數量可能會有限制。
為了實現多節點并行計算，除了MPI外，還需要調度器軟件，對計算資源（如處理器核心、內存等）進行管理和分配。不少公司也開發了相應的作業調度系統，如PBS （Portable Batch System， Altair，用于Linux系統）、LSF（Load Sharing Facility，由IBM開發，用于Linux系統），此外還有其他開源調度器，如Sun Microsystem（Sun Grid Engine）等。
2004年，微軟成立了高性能計算產品組，比爾·蓋茨的目標是“讓每個科技人員都有高性能計算機”。
展開 Ansys Fluent 提交并行求解作業到Slurm系統的介紹 | HPC
Slurm（Simple Linux Utilities for Resource Management）是一款集群資源管理及作業調度系統，適用于Linux集群環境。目前Slurm作為一款免費且開源的軟件，被全世界很多超算中心，研發企業、實驗室及大學部署并使用。在 TOP500 排名前 10 的HPC系統中，有超過半數是使用Slurm來執行工作負載管理工作。
目前，Ansys軟件也支持使用Slurm來完成并行求解作業的任務提交和管理，本文介紹Ansys Fluent 2023R1版本并行求解作業提交到Slurm系統的相關操作。
一. Ansys RSM方式提交
1、首先在Linux集群管理節點啟動Ansys RSM Launcher服務。
2、打開Windows端的“RSM Configuration 2023 R1”配置工具，完成Slurm資源的添加配置。
3、打開Windows端的“RSM Cluster Monitoring 2023 R1”工具，可以看到剛配置完成的Slurm隊列的資源狀態：2個計算節點（node1和node2），每節點8個CPU Core。
4、在Ansys Workbench中打開Ansys Fluent測試算例，并按圖示1~4步驟的操作說明，完成Fluent作業的遠程提交。如果項目中有多個待分析任務的話，建議使用右鍵菜單的Update選項，來準確定位要提交求解的分析任務。
5、打開“Job Monitor”工具，查看運行中的作業狀態。
展開 使用slurm腳本在Linux服務器上提交LS-Dyna作業
slurm是linux集群上的資源調度軟件，用戶可以使用slurm申請計算資源、提交作業文件和啟動計算程序。下面是使用ls-dyna smp求解器的slurm腳本。
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=lsdyna_smp
#SBATCH --output=lsdyna_smp.out
#SBATCH --error=lsdyna_smp.out
#SBATCH --mail-type=end
#SBATCH --mail-user=***@qq.com
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=40
echo `date`
echo `hostname`
# 輸入作業文件路徑和名稱==========================================
workdir=/***/***/***
input=***.k
# 提前創建work文件夾存放計算結果====================================
cd $workdir
cp -p $input ./work
cd ./work
# =========================================================
export LSTC_MEMORY=auto
lsdyna i=$input ncpu=$SLURM_CPUS
echo `date`
ls-dyna的smp求解器在cpu核心超過8個后計算效率提升很小，推薦使用mpp求解器，下個帖子再講。
展開 ABAQUS批量提交任務-Python腳本
然后這一個的話，僅僅使用inp文件提交作業，inp文件中是不包含cpu數這樣的信息的，所以需要額外指定你所需要的cpu數。
第五步：當所有分析結束之后，60秒后自動關機。
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 abaqus學習總結（作業）
還可以利用元素類型對劃分的單元進行選擇，劃分完網格后就可以對其進行作業的創建與提交，提交作業成功后進入后處理階段，在后處理里面對需要的相應結果進行提取。
本次學習過程中接觸到的是簡單的操作知識，在之后的學習過程中，我們所需要用的知識還是比較深入的，所以還需要我們自己課下多多自學ABAQUS這個軟件，能夠更好地運用知識幫助我們解決問題。
abaqus作業？
各位大神，模型做到作業的時候，顯示的狀態是無，什么原因啊？
Abaqus 作業完成自動郵件提醒工具
在跑 Abaqus 仿真時，經常會遇到算例運行時間很長，需要盯著 log 文件看是否完成，這既浪費時間又容易錯過。為了解決這個問題，我寫了一個基于 Python + smtplib 的小腳本：
-自動監控 Abaqus .log 文件
-檢測到 COMPLETED 狀態后自動發送郵件提醒
只需在界面中輸入 日志文件路徑、郵箱地址和密碼，點擊開始監控，就能在 Abaqus 作業完成后第一時間收到郵件通知。即使離開電腦，也不用擔心錯過計算結果啦~
abaqus_email_check-ui.py
ABAQUS批量inp順序作業
work-more.txt
ABAQUS批量inp順序作業.docx
【交作業，僅當交流】【Abaqus子模型】
這段時間在學習Abaqus子模型的分析方法，分享幾個視頻鏈接：
https://v.qq.com/x/page/p0554dfm3rs.html?
https://v.qq.com/x/search/?q=abaqus%E5%AD%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B&stag=0&smartbox_ab=
https://www.bilibili.com/video/BV12p4y1Q7nf?p=2
然后今天下午做了個案例，結果貼一下，案例分析：https://www.cnblogs.com/gaozihan/p/12369622.html
1.首先單/雙精度對母模型的結果沒有影響，因而對子模型也沒有影響，是因為模型比較簡單嗎？
2.子模型是驗證網格密度的好東西，網格尺寸從0.25-0.15-0.1時，結果趨于收斂。（子模型基于surface-based）
3.對比母模型和子模型結果，個人覺得在子模型邊界上，與母模型結果相對誤差20%以內就可？（網格尺寸0.15）此外，可以看到兩種不同子模型技術，算出來的結果還是有略微差別，書上一般推薦用Node-based。
4.時間縮放勾選與否對結果沒有影響，是因為母模型和子模型的分析步長相同嗎？
5.歡迎交流
展開 Abaqus任務提交器
學習python的過程中制作了一個Abaqus的任務提交器，可以方便地提交inp和腳本文件，有需要可以私信
ABAQUS批量提交任務
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
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