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設計可擴展的自動化框架 ## 必備基礎 - 無需任何自動化經驗 - 無需Python基礎 - 具備軟件測試的基本理解會有幫助，但非必需 - 愿意主動學習并動手實踐 ## 課程描述 本課程是一門全面的端到端自動化測試課程，旨在幫助你從零基礎起步，逐步掌握使用Playwright結合Python構建高級企業級自動化框架的技能

DTAS尺寸公差分析Python腳本自動化建模專治建模界的 “二高” 問題 DTAS Python 自動化：專治建模界的 "二高" 問題（高重復、高耗時），別再做公差界的苦行僧，讓Python腳本成為你建模助理；DTAS Python讓你實現真正的建模自由，你可以開發自己特定場景的虛擬裝配與虛擬測量 。

模型自動化更新 基于python語言的Solidworks二次開發編程實現模型參數的自動更新，并保存為通用的x_t格式文件。

PyMechanical 是 Ansys 公司開發的 Python 庫，專門用于自動化 Ansys Mechanical 有限元分析流程。它提供了一套完整的編程接口，讓用戶可以通過 Python 腳本控制 Mechanical 內核，實現從幾何建模、網格劃分、載荷施加、求解到結果提取的全流程自動化。

?? 為什么選擇 Python 自動化？ Abaqus 的內核完全基于 Python 語言。通過 .rpy 文件錄制與二次開發，我們可以實現： 參數化建模：修改一個變量即可自動更新幾何與邊界條件。 批量后處理：一鍵提取成百上千個分析步的應力云圖與位移曲線。 算法集成：將拓撲優化或機器學習算法直接嵌入仿真流程。

本案例采用Pnet Python進行自動化建模，腳本示例如下： 腳本1目的：創建一個由42個球體組成的鏈條，并為相鄰的球體之間（以及首尾球體之間）定義球對球接觸。

有一種方法可以簡化這一切：自動化. 通過自動化 CFD 工作流程，您可以節省無數小時。這在優化設計變量以獲得最佳輸出時特別有用，這通常需要多次運行模型。通過自動化，您可以在規定的時間范圍內模擬最大數量的案例，從而在產品設計生命周期中獲得顯著優勢。

還有其他公司已相繼采用PyAnsys來實現重復、復雜仿真的自動化，例如那些可用于訓練機器學習（ML）或人工智能（AI）系統的仿真。訓練此類系統可能需要開展數千次仿真，如果可以通過Python腳本以編程方式管理仿真運行，那么管理這些仿真的執行與分析將輕松得多。

由于Python生態系統提供了代碼庫，用戶可以使用這些代碼庫創建具有定制用戶界面（UI）的Web應用，而且可以從這些定制UI中輕松調用PyAnsys產品。這樣可以確保基于PyAnsys的項目具有高度易用性，因為用戶無需熟悉與每種Ansys產品相關的UI。即使是對于能夠訪問多種不同Ansys仿真工具的Python腳本而言，其用戶界面僅包含與自動化工作流程相關的選項和輸入需求。

PyMotorCAD：Ansys Motor-CAD的Python接口。專門用于電機設計與分析的腳本化，可以自動化地進行電磁、熱和機械性能的迭代計算。 PySherlock：Ansys Sherlock的Python接口。專注于電子產品的壽命預測，可以通過Python自動化導入載荷、設置分析參數并獲取焊點、PCB板的壽命預估結果。

在本博客系列中，我們將深入探討 Fidelity 的自動化和 Python 腳本世界。在第 1 部分中，我們討論了為什么 Python 是 CFD 工作流程的首選語言，并向您展示了使用 API 執行 Python 腳本的三種方法。今天，我們將進一步向您介紹為 Fidelity 編寫 Python 腳本的內幕。

1 Ansys Workbench腳本編程概述Ansys Workbench 支持記錄用戶通過圖形界面（GUI）執行的操作，即日志記錄（Journaling），日志以基于 Python 的腳本形式保存。用戶可以修改這些腳本或創建全新的腳本，能夠便捷地重現已完成的分析流程，還能擴展軟件功能、實現重復性分析任務的自動化，并通過腳本編程以批處理模式運行分析。

PyAnsys?系列中包含40多個Python庫，現在還加入了PySTK?和PyChemkin?，這不僅為Ansys解決方案提供了支持工作流程自動化的Python接口，還提高了應用的生產力和效率 在全新基于Web的、完全協作式解決方案Ansys medini? Cybersecurity SE中實現威脅分析和漏洞管理的自動化，從而降低信息安全風險 通過基于Web的SysML v2平臺Ansys

綜合以上內容，簡單說，這種用程序代碼代替鼠標鍵盤，控制軟件進行自動建模的方式，就叫做基于Automation（或者叫自動化對象）的二次開發。這些自動化對象，能聽懂的程序語言不止一種，小編之前也都發過。

RecurDynV9R5版本的二次開發模塊ProcessNet開始支持Python語言，提供多種Python庫，使用者可以利用這一簡單、易上手的語言為重復性任務開發自動化腳本實現自動建模。

還有其他公司已相繼采用PyAnsys來實現重復、復雜仿真的自動化，例如那些可用于訓練機器學習（ML）或人工智能（AI）系統的仿真。訓練此類系統可能需要開展數千次仿真，如果可以通過Python腳本以編程方式管理仿真運行，那么管理這些仿真的執行與分析將輕松得多。

這種方法的優勢在于： 自動化：Python腳本簡化了數據生成和模型訓練流程； 高效性：DNN代理模型減少了對COMSOL仿真的依賴； 可擴展性：適用于多種科學計算場景。具體案例接下來給大家展示一下如何用python控制一個1D鋰電池Comsol模型生成不同設計參數下電池性能的數據集，然后基于生成的數據集構建并訓練DNN代理模型。

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。