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本例中meta是通過批處理進行調用讀取結果響應的，其中一種方式是可以通過對生成的結果文件進行識別讀取設計響應，但這種方法操作稍顯復雜。我們這里直接通過使用LSOPT的用戶定義后處理器來自動識別結果。這個User-Defined Postprocessor要求要讀取的結果文件滿足一定的格式，meta模塊也是滿足這個格式要求的。

指針提取算法的設計考慮了實際生產中圖像的復雜性，通過一系列圖像處理技術，有效地從背景中提取出指針，為準確讀取儀表的示數提供了基礎。 圖像預處理 表盤提取 指針識別圖3 指針提取與識別結果圖 示數讀取算法設計示數讀取算法是本研究中將圖像信息轉換為可讀數值的核心部分。

《META 從入門到精通》https://www.yqgqt.org.cn/college/video/c15188 此課程主要針對META后處理進行全方位講解授課，包含靜力學分析后處理/碰撞動力學分析后處理/CFD流體動力學分析后處理/NVH分析后處理等全方面應用，全程案例講解實操，不僅適合初學者，更適合想進階使用的人員.....12.

那今天我們就來交流一下，怎么在后處理META里查看結果。在Geometry中我們選擇我們的fem文件。在Result中我們選擇我們的h3d文件，點擊Run選擇我們最后一次循環計算的結果。就可以得到這樣的有關密度的云圖，密度越低的地方就顯示藍色，就表示在結構中可以去掉。下面我們把藍色的網格去掉。

而在后處理的二次開發過程中，就是讀取odb對象中的數據，進行計算和其他相應的處理，輸出滿足用戶需求的數據形式。 圖1 odb模型對象 從圖5-32中可以看到，模型數據是用來對模型進行定義和分析的；結果數據也就是子對象Steps,是主要考慮的對象類型，它包括分析步、分析步中一系列的增量步、場變量輸出和歷史變量輸出。

目前還有較多用戶在使用 CFD-Post 進行 Fluent 結果后處理。本文整理了幾種常用的 Fluent 向 CFD-Post 輸出結果的方法。 本文內容其基于此演示模型進行講解。 1 直接讀取 DAT 文件 CFD-Post 可直接讀取 Fluent 的結果文件，包括 .dat 和 .dat.h5 兩種格式。

同時，ANSA提供了功能強大的Morphing工具，可以與優化分析軟件如TOSCA、ISIGHT等直接集成，還可以在mETA中直接處理ABAQUS、ANSYS、Nastran、Ls-Dyna、Fluent等的計算結果，進行相關的結果后處理工作。

</p><p><strong>3）后處理程序得到指令和后處理腳本，然后進行后處理，生成后處理的結果數據，并保存到數據庫和結果文件庫；</strong></p><p><strong>4）軟件讀取后處理服務器生成的結構化數據和后處理文件數據在軟件界面上進行后處理展示和分析。

ABAQUS 的后處理功能不能完全提供我們在分析過程中所需的數據，為更好的擴展后處理功能，查看和分析結果數據，本文提出了使用Python 語言對ABAQUS 進行二次開發來達到這一目的的方法。文中討論了ABAQUS 的腳本接口和對象模型在二次開發中的作用和調用流程，以及文件的讀寫與復制、數據讀取與處理、結果輸出與查看等關鍵技術。

問題2 如何從ODB結果文件中讀取計算結果數據 第二個問題是大家經常要面對的，常規的數據提取采用ABAQUS自帶的后處理工具已經能滿足需求了，但是如果我們需要進行一些寫出文本，數據篩選，數據的二次計算處理。。。，我們就需要用程序語言的幫助了。

有兩種處理方法：1.將對稱件的兩個Component放在同一個屬性中，但這種處理后的模型和原模型結構有所差別，如果只是為了做一次靈敏度分析或優化分析，后續不在基于該模型進行延伸工作也可以采用此方法。2.將對稱件的兩個設計變量進行屬性關聯，如果變量較多時，手動處理容易出錯且會花費大量時間在模型設置上，因此可以使用二次開發的腳本來完成。腳本同樣可以用于參數(尺寸)優化過程。

需求： 希望后處理結果中可以在應力響應曲線中，有一項Von Mises應力選項。實現每個掃頻點的最大Von Mises應力和掃頻頻率的曲線圖顯示，從而一眼就看出產品在整個掃頻范圍內，哪個頻率下結構的等效應力最大。而后再通過應力云圖查看這個頻率下的Von Mises應力。解決方法： 利用APDL命令實現。簡要流程為：首先，讀取每一個掃頻點的最大Von Mises應力值。

Ansys workbench的結果后處理中可以設定圓柱坐標系，然后按圓柱坐標讀取Y軸的變形結果，再進行扭轉角度的換算。本文這里將該過程利用APDL命令進行處理，避免一下步驟重復操作。? 每次要單獨記錄變形量，? 還要測量關鍵節點到坐標系原點的距離，? 將變形量和距離進行角度換算（弧度）? 弧度角轉角度APDL后處理命令功能介紹：1.

h_untitled = getappdata(handles.figure_im2bw,'h_untitled');axes(h_untitled.axes_dst);img_src = getappdata(0,'img_src');bw = im2bw(img_src,val);imshow(bw); 以上語句通過從滑塊中提取的值確定二值化的閾值，最后使用imshow函數生成二值化處理后的圖像