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今日16:00，Ansys官方『Discovery Modeling：幾何建模、清理及腳本自動化』研討會將為您介紹幾何創建、模型清理、以及腳本自動化等關鍵方法，幫助用戶提升前處理效率，縮短仿真準備周期。

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 。

<p>4月10日，Ansys官方『Discovery Modeling：幾何建模、清理及腳本自動化』研討會將為您介紹幾何創建、模型清理、以及腳本自動化等關鍵方法，幫助用戶提升前處理效率，縮短仿真準備周期。

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。

什么是自動化測試？自動化測試是使用軟件工具和腳本對測試工作進行自動化。測試人員必須編寫測試腳本，指示計算機執行一系列操作，例如檢查bug或在目標平臺（如移動應用程序或網站）上執行任務。通過在更短的時間內比手動測試運行更多的測試用例，它能夠幫助提高測試覆蓋率。這需要有腳本編寫經驗的用戶。常見的自動化測試工具有Selenium、QTP、UFT和Squish等。

AEDT (Ansys Electronics Desktop) 提供用戶便捷的自動化腳本錄制功能，在2021 R2版本中可支持VB及Python兩種語言。當腳本錄制功能(Record Script)開啟時，用戶在軟件內的操作，都會自動被記錄為程序語言；用戶可以通過腳本執行(Run Script)的功能，來執行撰寫完整的腳本，讓軟件進行自動化工作。

在腳本開發過程中，腳本調試工具能夠對腳本進行單步執行、斷點調試，幫助測試人員快速定位和解決腳本中的錯誤。同時，設備接口調試器可以測試自動化腳本與各測試設備之間的接口調用是否正常，確保腳本能夠準確控制設備執行相應的操作。例如，在開發語音交互自動化測試腳本時，需要通過設備接口調試器測試腳本與語音模擬發生器之間的指令傳遞是否順暢，確保語音模擬發生器能夠準確發出腳本中預設的語音指令。

Eggplant是英國TestPlant公司推出的創新性自動化測試工具。通過VNC或RDP通訊技術遠程桌面連接被測對象，基于圖像和文字識別算法進行對象定位，進而驅動和確認被測HMI設備的響應，能夠實現自動化的HMI操作測試，較大提高功能測試效率。

自動化腳本無圖形可視化界面</strong></p><p>&nbsp;&nbsp;已有的自動化腳本缺乏友好的圖形化操作界面（GUI），使用門檻較高，不利于研發上下游協同溝通。</p><p><br></p><p><strong>&nbsp;&nbsp;3.

必須在模擬的網格生成階段自動化方面取得進展。腳本編寫是自動網格生成的一個組成部分。與許多商業工具一樣，Fidelity Pointwise 擁有用戶可用于重復操作的腳本語言。 有些腳本非常復雜，只需單擊按鈕即可構建整個網格。然而，這些情況往往是配置與之前的運行相比有微小變化，并且簡單地重新應用相同的網格劃分策略和拓撲。組織投入大量精力來制作強大的腳本。

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。

因此，需要一種自動化的方法來批量輸入節點坐標。

到目前為止,我們已經討論了為什么黑蛇是 計算流體動力學 工作流、如何在FDYD平臺上運行詢問腳本、API描述、各種可用的包以及如何訪問幾何樹中的實體。現在,我們將解釋如何創建項目模板和在CFD工作流中實現重復任務的自動化或整個工作流的自動化,并提供具體的例子和在執行腳本時獲得的知識。 第一部分 和 第二部分 博客系列。 項目模板創建使用FCFD平臺,您可以使用腳本創建模板或項目。

為了節省時間并確保準確性，QA團隊和開發者現在可以采用GUI自動化測試解決方案，使用軟件來執行測試，過程中無需人工干預。 什么是GUI自動化測試？ GUI自動化測試包括使用工具、腳本和軟件來生成自動化測試用例，以加速并簡化手動、重復且耗時的GUI測試。

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。

該模型腳本結構清晰，便于嵌入更高層次的分析與自動化研究。1.7. 模型文件清單 Lamella-TypeLatticeShellStructure.mac —— 參數化建模、模態分析與自動出圖命令流文件。 輔助教學視頻與—演示腳本運行及結構振型結果。

最終我們借助以上不同求解器仿真求解的結果，使用 Lumerical *.lsf腳本后處理實現 Q 因子和調制效率的計算。以上工作流我們都將基于 optiSLang 平臺實現仿真自動化，同時實現Q 因子和調制效率的優化，此示例中我們期望優化目標 Q 因子在 20000 左右且調制效率至少為 1.2e-11 m/V.