Python腳本
關注創建者：小提米 創建時間：2016-12-02
Python腳本的視頻教程
【新手向】-Python腳本生成3D顆粒RVE
關注B站：潘er潘 （更多Python腳本對ABAQUS二次開發）使用ABAQUS通過Python生成隨機大小的球形顆粒RVE的步驟：定義RVE幾何形狀：可以使用ABAQUS的幾何建模工具定義立方體形狀的RVE。定義顆粒數量和分布：定義顆粒數量和分布，可以使用Python腳本在RVE中隨機生成顆粒。顆粒的數量可以根據所需的顆粒體積分數來確定，顆粒的分布可以使用Poisson分布或其他分布。
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Abaqus后處理二次開發實踐精講 ——python腳本和c++接口
Abaqus后處理二次開發實踐精講 ——python腳本和c++接口 Abaqus后處理二次開發實踐精講——python腳本和c++接口【已結束】?? 直播時間：3月31日19:30 適用人群：對后處理有二次開發需求的用戶；后處理c++接口用戶；科研工作者；研究生；技術愛好者 大家對后處理二次開發的結果期待較高，往往希望一步到位實現算例生成分析報告。
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Python腳本的實例教程
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文章到這里就結束了，感謝你的觀看，Python實用腳本系列，下篇文章分享Python 批量加水印
為了感謝讀者們，我想把我最近收藏的一些編程干貨分享給大家，回饋每一個讀者，希望能幫到你們。
干貨主要有：
① 2000多本Python電子書（主流和經典的書籍應該都有了）
② Python標準庫資料（最全中文版）
③ 項目源碼（四五十個有趣且經典的練手項目及源碼）
④ Python基礎入門、爬蟲、web開發、大數據分析方面的視頻（適合小白學習）
⑤ Python學習路線圖（告別不入流的學習）
⑥ 兩天的Python爬蟲訓練營直播權限
All done～詳見個人簡介或者私信獲取完整源代碼。。
展開 對于自動化的后處理場景，通常需要自動批量地獲取單元/節點的結果，通常都需要通過python腳本來實現。通過類似odb.steps['Step-1'].frames[-1].fieldOutputs['S']的場輸出可以比較方便地直接獲得單元的積分點應力，但沒有直接的API可以獲取節點的應力應變等結果。
如果需要獲取部件表面節點應力，可以通過創建路徑+XYData的方式實現，但想要獲得最大節點應力，則該方式不便實現。
2. 通過python腳本獲取節點應力結果
本文通過fieldOutput.getSub()函數獲取所有單元的節點結果，并對每一節點關聯的多個單元的節點值進行平均后得到節點的結果。以下以某個簡單的odb結果進行驗證。
（1）批量獲得節點的mises應力值
（2）批量獲得節點的X方向正應力值
（3）批量獲得節點的最大主應力值
（4）獲取節點的最大mises應力及編號
3. 獲取節點應變等結果
只需將腳本程序中的應力場改為應變成E等即可，此處不再演示。
以下為本文的python腳本代碼（代碼中作了必要的簡單注釋）。
展開 文章來源：微信公眾號：仿真社
本文你將獲得如下干貨：
1.獲得基于Python腳本的有限元模型修正法(FEMU)進行參數優化的完整源代碼（通用代碼，可直接反演各種材料參數，尺寸參數，相應的數據接口預留好了）；
2.使用Python腳本反演了懸臂梁模型的載荷位置和集中力大小；
3.快速掌握材料參數反演流程；
4.獲得社長對該反演代碼的親自答疑。
1.導讀
工程上要確定材料的參數通常是通過力學實驗獲得。然而當實驗成本較高，實驗數據稀少的時候，反演方法來確定材料參數就是一個非常不錯的選擇。有限元模型修正法是最常用的反演方法，主要包含兩部分有限元計算和優化確定參數。有限元計算一般通過有限元軟件來完成，而優化確定材料常用MATLAB或者Python程序。因此不同軟件的協同工作是必須的一個過程。本文以懸臂梁的集中力和集中力位置作為優化變量編寫了Python腳本的代碼，然后通過最小二乘法獲得了反演參數，這是一個通用程序，可直接嫁接到其他模型上。
2.研究內容
通過A點的位移數據，反演確定集中力F以及集中力的位置L。
圖1 反演模型
3.代碼詳解
反演代碼主要包含四個部分computModel、extractDisplacement、removeFile和Objective。
展開 圖2通過inp文件格式編輯接觸
圖3 Python腳本編譯建模流程
3結果分析
3.1評估K值及塑性變形
不同材料及不同厚度的結構剛度（K）以及塑性變形情況求出如圖4所示。
圖4 K值及塑性變形
3.2力-位移曲線
在abaqus工作目錄下可以找到定義的結果文件，查看力-位移曲線繪制圖5的力-位移曲線。可以發現三種設計所產生的塑性變形基本相似，力量對比分別為C3＞C2＞C1。
圖5力-位移曲線
4結論
本案例基本實現了利用Python腳本編譯建模的過程，可以極大地減輕界面建模的時間并提高效率，對于利用腳本化語言編譯建模提供思路。
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可以通過運行附帶的 flipGridSag.py Python 腳本來完成此方向調整。導入數據后，還要將表面繞 Z 軸旋轉 180 度。
第一種選擇是使用 Zygo 干涉儀內部軟件，第二種方法是使用本文附帶的 Python 腳本將干涉儀數據反轉，即針對 DAT文件更改 Z 值的符號并且繞 X 軸翻轉矢高圖。為了使用該腳本，必須在計算機上安裝 Python。有關 Python 安裝過程、可用的集成開發環境以及通過 ZOS-API 接口連接到 OpticStudio 的選項的更多參考資料，請聯系工作人員了解詳情。
其開放的可編程架構，支持Python腳本編寫與用戶自定義操作，工程師可根據自身需求定制專屬工作流，實現批量自動化操作，進一步釋放工作效能。
2批處理自動化
內置 Python 腳本接口與命令行模式，支持用戶定制及批處理自動化。
2批處理自動化
內置 Python 腳本接口與命令行模式，支持用戶定制及批處理自動化。
需要注意的是，RayTrace.dll 必須被存放在和其他 MATLAB 或Python 腳本(script)相同的資料夾中，才能確保使用時能被順利的呼叫。產生每個 DLL 所使用的 C# 原始碼以及 Visual Studio 的解都可以在下方的文章中找到。
基本范例
MATLAB_BatchRayTrace_Direct.m – (SEQ Direct).
在本示例中，我們演示如何使用Python腳本運行參數掃描，以及如何收集結果，這些結果可以通過Python提供的所有功能進一步處理。以光柵為例，嚴格分析了光柵的衍射效率。
在本示例中，我們將演示如何使用Python腳本運行光學仿真，以向用戶簡要概述這種跨平臺的仿真能力。
用例概覽
文件路徑
用戶可以在樣本文件的文件夾中找到所有文件。包含這些文件的存檔可以從我們的網站上下載。
配置Python環境
確保計算機上安裝了Python*。請注意，應該勾選“將python.exe添加到路徑”的選項進行安裝。
在本示例中，我們演示如何使用Python腳本運行參數掃描，以及如何收集結果，這些結果可以通過Python提供的所有功能進一步處理。以光柵為例，嚴格分析了光柵的衍射效率。
熟悉Python腳本進行Abaqus二次開發（參數化建模、結果自動處理）是加分項。
經驗與時間：
有完整的工程項目仿真經驗（學術論文案例不算，需解決實際工程問題）-
有充裕的業余時間（如晚上、周末），能夠靈活響應項目需求，具備較強的責任心和契約精神。
軟性素質：
具備良好的溝通能力和服務意識，能夠清晰地向非技術背景客戶解釋仿真結果的含義。
