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（5）大型存儲設備：用于存儲和管理海量的數據和圖像，如石油勘探的3D地質模型、地震勘探數據等。（6）軟件系統：包括數據分析和處理軟件、可視化軟件、3D建模和渲染軟件等，用于分析和處理海量的數據和圖像，生成可視化結果。以上是石油超高分可視化中常用的硬件設備，不同的應用場景和需求可能需要不同的硬件組合。

</p><p>&nbsp;</p><p><strong>（2）后處理（Post&nbsp;- processing）應具備的功能</strong></p><p class="ql-align-justify"><strong>結果可視化與基本分析</strong></p><p>位移場、應力場、應變場、溫度場、反力分布等場量的等值線/等值面/色帶可視化。

Abaqus是一款強大的有限元分析軟件，隨著版本的更迭，產品逐漸包含了前處理模塊、求解器、后處理模塊，用戶上手難度越來越小。Matlab同樣也是一款強大的商業數值計算軟件，其可視化能力強的一批，作為興趣研究，可多玩玩這些工具聯合使用的效果，這次將這兩款工具聯合使用，介紹Matlab如何讀取Abaqus的.inp、.odb文件？

知乎、B站：[易木木響叮當]關注可了解更多的有限元數值仿真技巧。問題或建議，請公眾號留言;如果你覺得木木同學對你有幫助，歡迎贊賞。 Abaqus是一款強大的有限元分析軟件，隨著版本的更迭，產品逐漸包含了前處理模塊、求解器、后處理模塊，用戶上手難度越來越小。

VTK是科學計算可視化領域的“通用語言”。它能完美保留模型的三維網格結構和物理場數據的空間分布，可以被ParaView等眾多可視化軟件直接打開，也極易被各種編程環境（包括Python）讀取，用于后續分析。我們將使用的“神器”：PyAnsys生態。

<p>個人歷時多年，面向結構力學等多物理耦合場的仿真工作流，涵蓋建模、網格、材料、邊界條件、求解器耦合、前處理、后處理、工作流自動化、以及性能與擴展性方面的考慮，發布一個前后處理可視化框架。

&nbsp;數據可視化：</strong>將解析后的數據以圖形化的方式展示，便于分析和監控。需要實時更新數據顯示。</p><p><strong>ROS提供了模塊化的節點系統</strong>，便于管理和擴展。每個節點可以獨立開發和測試，使得系統的整體復雜性得到有效管理。十分契合我們對問題的拆解以及功能節點的完成。此外采用ROS的發布/訂閱模型可以實時采集傳輸的雷達數據。

此外，峰值區域、載荷摘要和組件極端值的表格和圖會自動分組到指定部分，從而在報告中提供清晰且符合邏輯的數據流。 直接導出選項：在SDC Verifier中，只需單擊鼠標即可將報告導出為Word或PDF格式，從而節省調整格式的時間，并確保準確保留所有詳細信息。技巧5：對多種場景進行批處理在結構分析中，高效的后處理對于解釋結果和識別關鍵區域至關重要。

表征可視化與模型結構可視化不同, 前者重在研究模型內部特征(以參數的形式)的語義理解, 以及輸入、特征編碼及輸出之間的因果關系, 后者研究模型結構、數據流向及形狀的變化.基于樣例的解釋. 基于樣例的解釋是一種基于樣本重要性的解釋方法, 采用訓練數據中的樣本原型作為當前決策結果的解釋[24-25].

云圖可視化：通過后處理軟件顯示不同時刻的溫度場云圖，典型結果包括：激光光斑中心區域出現局部高溫峰值，溫度梯度沿徑向快速衰減；隨時間延長，熱擴散導致高溫區域擴大，穩態時形成穩定溫度分布。2． 數據提取：提取特征點（如光斑中心、邊緣）的溫度 - 時間曲線，分析升溫速率與峰值溫度隨激光功率 / 作用時間的變化規律。圖7 溫度云圖可視化（2） 應力場響應規律1．

后處理(ABAQUS/CAE)：一旦完成了模擬計算得到位移、應力或其它基本變量，就可以對計算結果進行分析評估，即后處理。通常，后處理是使用ABAQUSICAE或其它后處理軟件中的可視化模塊在圖形環境下交互式地進行，讀入核心二進制輸出數據庫文件 后，可視化模塊有多種方法顯示結果，包括彩色等值線圖，變形形狀圖和x-y平面曲線圖等。

支持這些并行架構意味著ParaView可以并行處理龐大的數據集，收集各進程上的結果，并將其可視化。在可視化方面，ParaView提供了許多通用的可視化技術用于顯示和分析工程數據集，如切片、等值面、流線、輪廓、高級渲染等。

ABAQUS中的殼單元大家通常用于模擬鋼板等鋼結構，對于混凝土板殼，新手可能對內部的配筋方式，以及前后處理方法可能存在各種問題。實際上，ABAQUS提供了鋼筋混凝土板配筋的接口，這種“寫入式”而不進行直接建模的方法通常比較冷門且后處理相對不主流。今天喵星人就通過一個教程教你學會鋼筋混凝土殼單元的前處理與后處理。

但是，這些工具在處理大型的多維數據集方面仍然沒有取得令人滿意的挖掘效果。于是，人們開始在數據挖掘中借助可視化技術，使用豐富的可視化方式將多維數據直觀地表示出來，進而利用人類特有的認知能力來指導挖掘過程。因此，工業大數據可視化分析領域中產生了一個新的方向：可視化數據挖掘。

使用Ansys Fluent遠程可視化客戶端(Remote Visualization Client，簡稱RVC)，可以解決上述煩惱。用戶可以啟動一個可視化客戶端會話，該會話可用于連接到遠程機器上的多達6個交互式或批處理(僅限Linux)求解器會話。

云圖可視化：通過后處理軟件呈現不同時刻的溫度場云圖。典型結果顯示，在切削區域（如剪切面和前刀面附近）會出現局部高溫峰值，溫度梯度較大；隨著切削的進行，熱擴散會使高溫區域逐漸擴大，在穩定切削階段形成相對穩定的溫度分布。2． 數據提取：提取特征點（如切削刃附近、工件表面）的溫度 - 時間曲線，分析升溫速率與峰值溫度隨切削速度、進給量等參數的變化規律。

除此之外，還可以對眩光區域進行分析，SPEOS軟件對模擬結果可以進行后處理功能，并準確測量出眩光區域的面積大小及在整個監控顯示屏的占比。下下圖為某時間點，太陽光對監控顯示屏的眩光分析，從結果數據可以看出，監控器有效面積中眩光面積占比為3.26%。