ansys運行代碼的案例
Nastran-95源代碼編譯及運行 ￥49
Nastran-95源代碼編譯及運行
1 NASTRAN源代碼簡介
NASTRAN是一個有限元分析程序，最初是在1960年代后期在美國政府對航空航天業的資助下為NASA開發的。這是世界上第一套成熟的有限元分析軟件，它打開了計算機輔助工程的大門。NASTRAN可以處理彈性穩定性分析、振動和動態穩定性分析的復雜特征值、瞬態和穩態載荷的動態響應、隨機激勵以及集中和分布載荷、熱膨脹和強制變形的靜態響應。
這套源代碼現在看起來已經過時了，里面的材料、單元以及接觸算法相比與現在通用的有限元軟件而言已經沒有任何先進性可言，但是這套源代碼構建了基本的有限元框架，研究人員可以通過這套源代碼理解有限元底層的運行邏輯，加深對有有限元基礎理論的認識，甚至可以在這套源代碼上進行二次開發，增加自己編寫的模塊，驗證自己的研究思路。
2 NASTRAN95源代碼下載
NASA在github上公開了NASTRAN-95的源代碼供研究人員自由下載，下載地址為：https://github.com/nasa/NASTRAN-95 。然而由于該版本開發較早，舊版操作系統、編譯器均與現在流行的配套軟件存在較大不同，因此該源代碼需要進行一系列修改才能編譯使用，這對于普通研究人員而言幾乎是不可能完成的事。當然，世上無難事，只怕有心人，有大牛對這套源代碼進行了修改，使之能夠適用于現在的編譯環境和操作系統。本人根據修改后的源代碼，并進一步對makefile文件以及配置文件進行修改編譯，使之能夠在linux以及windows下正確編譯運行。
花了大概整整兩天時間吧，收取一些時間成本費用，請大家體諒，有興趣的同學也可以自己去鉆研。
展開 10個編寫快速運行的Mathematica代碼的小訣竅
所以記住：在運行代碼之前在幫助菜單里先搜索一遍。
04
使用Wolfram Workbench
Mathematica對于某些種類的編程錯誤容忍度很高——如果你忘記在正確的時候初始化一個變量，Mathematica會以符號的模式順利運行，而并不會有循環計算或者預料之外的數據類型出現。如果你只想要一個答案的話這個功能是很棒的，但是這也會讓你沒有得到最優的解答。
Workbench會在幾個方面幫助你。首先它會幫你排除程序問題，并把大型的代碼項目組織得更好，整齊易讀的代碼會讓程序員更好地寫優秀的代碼。但是最關鍵的功能在于分析器會告訴你是哪一行代碼用光了時間，而且會告訴你調用這些代碼用了多少時間。
看下這個例子，一個很可怕的執行斐波那契數的方法。如果你沒有考慮到數列的雙重遞歸，你可能會驚訝計算fib[35]怎么會需要22秒鐘（大約和內置函數計算Fibonacci[1000000000]所有208,987,639位數字需要的時間一樣）（請看訣竅3）。
在分析器中運行這個代碼可以解釋這個現象的原因。主要規則被援引9,227,464次，fib[1]的值被請求18,454,929次。
學習代碼能做什么，而不是想當然，會讓你眼界大開。
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02
學會Compile
Compile函數接受Mathematica的代碼，并讓你預先聲明輸入參數的類型（比如實數、復數等）和結構（如數值、列表、矩陣等）。這雖然失去了Mathematica語言靈活性的優勢，但是可以免于擔心類似于“如果參數是符號怎么辦？”的問題，Mathematica也可以最優化程序并創建一個字節碼在虛擬器上運行。并不是所有東西都可以被編譯，且簡單的代碼可能不會有太大效果，但是那種復雜的低階數字代碼速度可以得到大大的提升。
使用Compile可以比Function的運行速度提高80倍。
但是我們可以在Compile函數中加入一些代碼的可并行性質，這樣可以生成更好的結果。
在我的雙核處理器電腦上，我的運行結果比原本快150倍，如果是多核處理器那么效果會更加明顯。
但是要注意，很多Mathematica函數比如Table、Plot、NIntegrate等會自動編譯它們的參數，這樣的話你使用上述方法可能不會看到任何速度上的提升。
02.5
使用Compile生成C代碼
另外，如果你的代碼可編譯，你還可以使用選項CompilationTarget->“C”來生成C代碼，調用你的C編碼器并將其匯編成一個DLL，并把這個DLL鏈接回Mathematica，都是自動操作的。在編譯階段，DLL直接在CPU上運行而非Mathematica的虛擬器，所以會更快得到結果。
03
使用內置函數
Mathematica有很多函數。起碼半數以上的人可能不會坐下來學習所有函數。
展開 提高代碼運行效率的9個技巧
一個運行的很快但結果錯誤的程序，并沒有任何用處。在程序開發和優化的過程中，我們需要考慮代碼使用的方式，以及影響它的關鍵因素。通常，我們要在程序的簡潔性與它的運行速度之間做出權衡。今天，我們就來聊一聊如何優化程序的性能。
1. 減小程序計算量
1.1 示例代碼
for (i = 0; i < n; i++) {
int ni = n*i;
for (j = 0; j < n; j++)
a[ni + j] = b[j];
}
1.2 分析代碼
??代碼如上所示，外循環每執行一次，我們要進行一次乘法計算。i = 0，ni = 0；i = 1，ni = n；i = 2，ni = 2n。因此，我們可以把乘法換成加法，以n為步長，這樣就減小了外循環的代碼量。
1.3 改進代碼
int ni = 0;
for (i = 0; i < n; i++) {
for (j = 0; j < n; j++)
a[ni + j] = b[j];
ni += n; //乘法改加法
}
計算機中加法指令要比乘法指令慢得多。
2. 提取代碼中的公共部分
2.1 示例代碼
??想象一下，我們有一個圖像，我們把圖像表示為二維數組，數組元素代表像素點。我們想要得到給定像素的東、南、西、北四個鄰居的總和。并求他們的平均值或他們的和。代碼如下所示。
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ANSYS Workbench的宏文件及宏文件代碼
圖3
發現果然有py代碼，這些代碼記錄了在窗口做的操作。
之前運行的時候發現可以運行py文件，這次加載修改后的py文件，直接彈出圖5所示的窗口，而這個模型正是剛才錄制宏所建立的。
圖4
圖5
這個宏文件只是數據傳遞，可以看出其并沒有參數化的功能。
到了這里，其實可以大膽的猜測，可以通過某一種外部語言，比如VB或者Python，通過連接啟動WB，再執行針對各個模塊的腳本，可以實現整個過程的參數化。
當然，如果這樣，工作量很大，而且，意義也不是那么大，純粹為了參數化而參數化而已。
使用Tesla P100運行ANSYS Discovery 2025 R1 ￥20
使用Tesla P100運行ANSYS Discovery 2025 R1
1、 Ansys Discovery 簡介
Ansys Discovery 是Ansys的新增功能，是一個即時仿真設計軟件，具備結構分析、流體分析、拓撲優化、幾何建模、熱分析、模態分析等功能。
優點1：快，快，快，Discovery的求解是基于GPU（即顯卡），求解速度比CPU快很多，一般的模型幾分鐘內就能計算出結果，雖然精度稍差，非常適合前期的快速設計迭代。
優點2：功能全，在一個軟件里實現了機械、流體等分析功能。
缺點1：這個軟件是基于nvidia CUDA，對顯卡的要求高，一個滿足要求的顯卡成本較高。例如，LiveGX求解器需要Nvidia的特定顯卡，且要求一定CUDA版本。下圖是對顯卡的最低和推薦要求。
2、 Tesla P100顯卡
NVIDIA Tesla P100 是NVIDIA公司在2016年發布的一款高性能顯卡，基于帕斯卡架構，其主要參數如下（不同版本稍有差異）：
優點1：雙精度計算能力強，即使P100是近十年前的顯卡，其雙精度計算能力仍然能完爆現在的游戲顯卡，當然這主要是因為游戲顯卡不需要雙精度計算能力，一般都進行了大幅閹割，（顯卡的雙精度計算能力見下面的附圖）。
優點2：內存大，現在的游戲顯卡一般顯存只有8GB，而P100顯卡是10GB的ECC顯存，可以滿足較大規模的計算需要。
優點3：價格便宜，這個顯卡在某魚上只要幾百塊錢，與現在游戲顯卡三、四千的價格比起來，非常香。
展開 帶孔等厚平板ansys 分析源代碼和例子
機械分析源代碼
《ANSYS10.0/LS-DYNA基礎理論與工程實踐》李裕春-源代碼下載
希望對大家有用。
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用個小招數解決ANSYS運行內存不夠的問題
【十千牛 原創】
不知道諸位有沒有遇到過類似的尷尬，一個規模不小的模型，開始運行計算后，苦苦等待，看著CPU長時間持續接近100%，感覺馬上要出結果了吧，突然彈出一個對話框，告訴我們“內存不足”，然后呢，電腦卡死了。。。
每當此時，都有一種生無可戀的感覺。
那今天咱就來聊一聊內存設置的小技巧
話說，按照你的習慣，ANSYS命令流在開始階段(從一開頭到/prep7前處理之前)都是怎么寫的呢？分享一下我的：
finish
/clear
/filname,MyModel
/config,fsplit,256
/config,nbuf,9
前兩行，一個finish，一個/clear是我的最愛，尤其是在命令流的Debug階段，需要大量的調試，大量的全選命令流然后粘貼到ANSYS命令輸入框然后按回車的時候，那酸爽可真是誰用誰知道。
文件名其實無所謂啦，重點是/config命令，我上面的設置，是限制ANSYS運行時產生的文件最大為1G，多了就自動分割，而且還減少硬盤讀寫速率。
/config,Lab,VALUE
Lab包括：
NORSTGM：值為0時在文件中寫入模型幾何數據，為1時則不寫入；
NBUF：求解器中每個文件的緩存數量，數值可以是1~32的任意數，默認為4；
FSPLIT：默認文件分割尺寸，對應的數值，1個單位相當于1MB；
/config一共有18個Lab名稱，可以當次運行的分析規模等進行細致的自定義設置，當有特殊需要的時候，我們可以用這個命令來控制存儲文件里都會有什么，以及程序中最多有多少個節點、多少個單元等等。
除了命令之外，在ANSYS運行之前，可以在Launcher做點工作，一些可能會有用的經驗包括：
1.盡量取消系統的虛擬內存設置，ANSYS有自己的虛擬內存系統。
展開 ANSYS常見運行錯誤及其解決辦法
ANSYS was not able to allocate more memory to
proceed.
Please shut down other applications that may be running or
increase the virtual memory on your system and rerun ANSYS.
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