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如題:本人最近在嘗試編寫py腳本批量提交Job的計算,在個人電腦(i7-12700 32G DDR4平臺)上運行時能夠批量提交計算,但在服務器(26核×2個CPU 256G內存)上相同Abaqus相同版本運行同一段代碼(我修改了每一次提交計算的inp文件數,其它未變)卻會出現CPU占用很低,計算比個人電腦還慢的情況(見圖),請問這個問題要怎么解決?


abaqus在定義粘彈性的時候,可以輸入WLF參數去表征溫度對材料模量的影響,WLF參數中可以輸入參考溫度,但是在什么地方輸入我想要計算的實際溫度,例如,WLF參數的參考溫度是25度,如果計算實際溫度50度,這些參數該在哪個地方設置
abaqus隨機響應怎么輸入分貝的psd,為什么我設置好了分貝的psd幅值,選不上
abaqus同一模型輸入不同位移,峰值力不同?
isight在不實用py腳本的情況下,如何用abaqus同時輸入cae文件與inp文件

批量40左右個模型用python循環接續計算,完成前半十幾二十個模型的計算后剩下的模型都能建模但是無法計算,每新建一個模型就顯示ABAQUS/Standard rank 0 failed to allocate memory錯誤沒有計算直接跳到下一個模型,任務管理器發現內存飆到90幾,但是硬盤空間還有很多,請教各位如何解決我的任務循環函數如下:def jobsubmit(job_name,


abaqus中在inp文件批量導入節點力后,在荷載中沒有激活到下一步,此情況如何解決?

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