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事實(shí)賞，abaqus C3D8 采用的選擇積分方式（selective intergation schema），即對于偏應(yīng)變，采用8個(gè)積分，對于球應(yīng)變，采用中心點(diǎn)積分。這樣計(jì)算得到的結(jié)果才能與abaqus 完全對標(biāo)，亦可從abaqus 幫助文檔得到答案。

convert_abaqus_to_vtk('test_C3D8.odb', 'output_C3D8.vtk', 'C3D8','Step-1',1) 應(yīng)用C3D8 和C3D4兩種單元類型，展示程序的適用性，做了一個(gè)簡單案例，邊界條件如下設(shè)置：輸出的output_C3D8.vtk顯示如下（位移結(jié)果），當(dāng)改變單元類型時(shí)，更改形參即可：convert_abaqus_to_vtk

Abaqus任務(wù)屬性（27%）模型規(guī)模、網(wǎng)格特征、分析過程、求解器類型、精度、迭代次數(shù)或增量數(shù)、輸出設(shè)置等都會(huì)影響Abaqus計(jì)算速度，很多人給Abaqus配電腦時(shí)不考慮要用它做哪方面的建模分析，完全忽略這個(gè)權(quán)重，導(dǎo)致非常高配的電腦跑起來卻特別慢！這樣的案例太多了，原因就是沒有做好這方面的規(guī)劃。

UQ 工具包，支持 MC、LHS、PCE、Sobol 分析UQLab：基于 MATLAB 的 UQ 框架，學(xué)術(shù)與工業(yè)界廣泛采用OpenTURNS：開源 C++/Python UQ 庫，適合二次開發(fā)③ 編程與數(shù)據(jù)分析層Python：NumPy/SciPy（數(shù)值計(jì)算）、Pandas（試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理）、Matplotlib（對比繪圖）、SALib（敏感性分析）MATLAB：信號(hào)處理

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開源和商用比較：以下案例為虛構(gòu)，如有雷同，純屬巧合，背景如下： 公司開發(fā)了一款使用有限元方法計(jì)算的仿真軟件，一年發(fā)一正式版 有一個(gè)案例，上一年，用戶使用該軟件產(chǎn)品可以跑出正確結(jié)果，但是今年的版本跑出的結(jié)果不對 案例只能在用戶的服務(wù)器上跑，案例文件拿不出來 因?yàn)榘咐容^大，一天流程只能跑一次 答應(yīng)解決該問題就續(xù)簽服務(wù)合同，合同一百多萬刀