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引言人工智能（AI）正在迅速發(fā)展，借助 DeepSeek 等強(qiáng)大的開源模型，您可以在本地運(yùn)行尖端的大型語言模型（LLM）。本指南將引導(dǎo)您使用輕量級(jí)推理框架 Ollama 部署 DeepSeek，并結(jié)合 Dify 平臺(tái)構(gòu)建可視化 AI 助手。完成部署后，您將能夠通過 Python API 調(diào)用模型，快速開展人工智能驅(qū)動(dòng)的實(shí)驗(yàn)，并實(shí)現(xiàn)完全私有化的數(shù)據(jù)處理。

平臺(tái)可基于客戶需求進(jìn)行配置和開發(fā)，包括如下模塊： 仿真數(shù)據(jù)管理：各學(xué)科仿真數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫構(gòu)建、數(shù)據(jù)導(dǎo)航、數(shù)據(jù)版本管理和數(shù)據(jù)譜系、數(shù)據(jù)查詢、對(duì)比等； 仿真任務(wù)管理：定制化的分析任務(wù)模板，可批量分配分析任務(wù)以及分析任務(wù)線上審批； 仿真流程管理：構(gòu)建前處理、求解、后處理、仿真報(bào)告生成的仿真流程，集成工具軟件和HPC系統(tǒng)； 仿真知識(shí)庫: 建立仿真規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)、模型、材料庫等的知識(shí)庫

強(qiáng)化學(xué)習(xí) （RL） 后訓(xùn)練：在不嚴(yán)重依賴監(jiān)督數(shù)據(jù)集的情況下增強(qiáng)推理能力，實(shí)現(xiàn)類似人類的“思維鏈”問題解決。 經(jīng)濟(jì)高效的訓(xùn)練：在 55 天內(nèi)使用 2048 個(gè) Nvidia H800 GPU 進(jìn)行訓(xùn)練，成本為 550 萬美元，不到 ChatGPT 費(fèi)用的 1/10。

強(qiáng)化學(xué)習(xí) （RL） 后訓(xùn)練：在不嚴(yán)重依賴監(jiān)督數(shù)據(jù)集的情況下增強(qiáng)推理能力，實(shí)現(xiàn)類似人類的“思維鏈”問題解決。 經(jīng)濟(jì)高效的訓(xùn)練：在 55 天內(nèi)使用 2048 個(gè) Nvidia H800 GPU 進(jìn)行訓(xùn)練，成本為 550 萬美元，不到 ChatGPT 費(fèi)用的 1/10。

Excel是一個(gè)對(duì)處理數(shù)據(jù)很友好的軟化，大量的數(shù)據(jù)可以在其中處理。筆者今天學(xué)習(xí)了一下使用Python從Excel中調(diào)用數(shù)據(jù)并繪制成圖的方法，將該方法分享給大家。案例：我們?cè)?em>excel第四個(gè)“sheet”表格中的第一列和第二列輸入一組滯回曲線的數(shù)據(jù)（excel數(shù)據(jù)及圖如下圖所示），那么怎么使用python進(jìn)行調(diào)用而讀取excel中的數(shù)據(jù)呢？

如附件中的RunGA_Dll_parfor.m所示，利用生成的_proto.m原型文件，您可以同時(shí)啟動(dòng)多個(gè)Excel進(jìn)程進(jìn)行并行優(yōu)化。</p><p><strong>實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)</strong>：在處理像“凍土統(tǒng)一硬化本構(gòu)模型”這樣復(fù)雜的非線性參數(shù)標(biāo)定時(shí)，利用1stOpt的通用全局優(yōu)化算法（UGO）配合本DLL，可以找到較好的解，且無需手動(dòng)干預(yù)，一鍵掛機(jī)即可得到全局最優(yōu)解。

AI的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域重復(fù)性任務(wù)：參數(shù)優(yōu)化、網(wǎng)格劃分、結(jié)果后處理等流程的自動(dòng)化。長尾場(chǎng)景覆蓋：通過生成式AI創(chuàng)建海量測(cè)試用例（如自動(dòng)駕駛極端場(chǎng)景）。數(shù)據(jù)挖掘：從歷史仿真數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律，輔助經(jīng)驗(yàn)沉淀。2.工程師的不可替代性問題定義與創(chuàng)新：確定仿真目標(biāo)、構(gòu)建物理模型、選擇AI算法邏輯仍需人類經(jīng)驗(yàn)。

只要在excel中，把網(wǎng)格、節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)、節(jié)點(diǎn)上的物理量放進(jìn)去，就能得到我們想要的云圖。這樣做有幾個(gè)十分明顯的好處：（1）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單，一眼明了，方便用。（2）ABAQUS可以直接導(dǎo)出節(jié)點(diǎn)上的應(yīng)力、位移、應(yīng)變等數(shù)據(jù)，我們只要在表格中，利用基礎(chǔ)的EXCEL公式，就可以嵌入自己想分析的參數(shù)，比如嵌入一個(gè)強(qiáng)度準(zhǔn)則，計(jì)算失效因子，進(jìn)行渲染。（3）方便不同工況的比較。

針對(duì)不同曲線，刪除的數(shù)據(jù)點(diǎn)可能不同，因此不支持批量操作，導(dǎo)出格式為Excel支持拖動(dòng)、放大、平移曲線等操作支持圖片保存 Part3功能演示見下方視頻，注意：由于錄制的原因，視頻中鼠標(biāo)光標(biāo)被縮小了，所以看起來沒和鼠標(biāo)接觸的數(shù)據(jù)點(diǎn)也被刪除了，實(shí)際是不存在這個(gè)問題的。

早期的AI主要依賴邏輯推理和規(guī)則引擎，受限于數(shù)據(jù)和算力的不足，發(fā)展較為緩慢。隨著大數(shù)據(jù)的興起、算力的指數(shù)級(jí)躍升以及深度學(xué)習(xí)算法的突破，AI在2010年后迎來了飛速發(fā)展的黃金時(shí)期。 近年來，大語言模型（LLM）的強(qiáng)勢(shì)崛起為AI領(lǐng)域帶來了一場(chǎng)波瀾壯闊的科技革命，從消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)到工業(yè)制造、醫(yī)療健康等領(lǐng)域，正在重塑各行各業(yè)的運(yùn)作邏輯。

傳統(tǒng)上，研究者通常面臨兩種主要方式：其一是在純文本編輯器中直接修改K文件，此方法雖直接但易因格式敏感或字符位置錯(cuò)誤引入人為失誤；其二是借助LS-PrePost等專用前處理軟件進(jìn)行可視化操作，雖降低了部分錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)，但在處理特定批量修改或數(shù)據(jù)透視需求時(shí)，其流程可能略顯繁瑣。認(rèn)識(shí)到這些實(shí)踐中的挑戰(zhàn)，我們嘗試探索一種更為靈活且充分利用現(xiàn)有工具的輔助途徑。

針對(duì)不同曲線，刪除的數(shù)據(jù)點(diǎn)可能不同，因此不支持批量操作，導(dǎo)出格式為Excel 支持拖動(dòng)、放大、平移曲線等操作 支 持圖片保存 Part3功能演示

LSDYNA后處理軟件Ls-prepost可以用來導(dǎo)出ASCII數(shù)據(jù)，比如rcforc（接觸力）、matsum（能量）等。通常在ls-prepost中導(dǎo)出的數(shù)據(jù)是不能直接用于仿真報(bào)告或者論文當(dāng)中的，一般都是通過save保存為excel格式然后用origin處理數(shù)據(jù)。

多種大模型配置支持 DeepSeek、GPT、Claude、文心一言等多種 LLM 模型。自動(dòng)化數(shù)據(jù)預(yù)處理提供手動(dòng)輸入、直接分段、LLM 自動(dòng)處理等多種數(shù)據(jù)導(dǎo)入方式，自動(dòng)完成文本預(yù)處理、向量化和 QA 分割，節(jié)省手動(dòng)訓(xùn)練時(shí)間，提高效率。

該步驟原因以及目的如下：原因：因此測(cè)試的時(shí)候使用了三臺(tái)前端設(shè)備，因此采集的數(shù)據(jù)不在同一個(gè)文件里面，這樣后續(xù)用Matlab處理數(shù)據(jù)時(shí)就需要分別對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)出到Matlab，不方便直接操作。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理是研究生涯必備，有許多專業(yè)的軟件如origin能夠很好處理實(shí)驗(yàn)獲得的原始數(shù)據(jù)，這里著重介紹不需要安裝數(shù)據(jù)處理軟件，在仿真分析軟件abaqus安裝了的基礎(chǔ)上，簡單地處理實(shí)驗(yàn)獲得的不平滑曲線的方法！

BK Connect是一個(gè)完全集成的以用戶為中心的軟件解決方案，用于多通道數(shù)據(jù)采集（采用性能卓越的 LAN-XI 硬件）、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理和報(bào)告。其結(jié)構(gòu)和概念以用戶可配置的工作流程為基礎(chǔ)，在用戶需要時(shí)為其提供所需的內(nèi)容。這降低了出錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)和客戶特定開發(fā)的需求，同時(shí)保持了現(xiàn)代分析平臺(tái)的全部豐富功能。

以ABAQUS為例，在進(jìn)行ABAQUS的節(jié)點(diǎn)信息后處理時(shí)，我們通常要分析，選取大量的節(jié)點(diǎn)，而我們?cè)诮＿^程中節(jié)點(diǎn)的順序往往是不跟隨我們需求的，提取節(jié)點(diǎn)的速度、加速度、位移等數(shù)據(jù)并進(jìn)行繪圖時(shí)，將節(jié)點(diǎn)編號(hào)與節(jié)點(diǎn)位置統(tǒng)一起來比較麻煩，在這里我會(huì)使用一個(gè)matlab小程序來調(diào)整節(jié)點(diǎn)編號(hào)與我們需要的空間位置進(jìn)行對(duì)應(yīng)。

等，支持導(dǎo)入STEP和STL文件 ? 利用底層數(shù)學(xué)軟件Maple，輕松將數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化MapleSim仿真模型，無需編程，提供強(qiáng)大的自定義模型二次開發(fā)環(huán)境 仿真分析 ? 內(nèi)置大量的設(shè)計(jì)分析模板，包括多體分析、優(yōu)化、敏感度分析、蒙特卡洛模擬、模型線性化、運(yùn)動(dòng)軌跡生成等 ? 利用Maple內(nèi)置的數(shù)學(xué)計(jì)算功能，例如矩陣計(jì)算、統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)處理

GPU（圖形處理單元）最初是為圖形渲染任務(wù)設(shè)計(jì)的專用處理器，其核心功能是快速生成高質(zhì)量的圖像和視頻內(nèi)容。憑借數(shù)以萬計(jì)的計(jì)算核心，GPU能夠同時(shí)調(diào)用大量線程進(jìn)行運(yùn)算，展現(xiàn)出強(qiáng)大的并行處理能力。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，尤其是NVIDIA Ampere、Hopper等現(xiàn)代架構(gòu)的推出，GPU的并行處理能力得到顯著提升，能夠輕松應(yīng)對(duì)超大規(guī)模計(jì)算挑戰(zhàn)。