Design for Manufacturing软件：Ansys二次开发_（13）.Ansys参数化建模技术

Ansys参数化建模技术

在上一节中，我们讨论了Ansys的基本功能和使用方法，了解了如何通过Ansys进行有限元分析和仿真。在这一节中，我们将深入探讨Ansys的参数化建模技术，这是设计制造中非常重要的一个环节。参数化建模允许工程师通过定义和修改参数来快速生成和调整模型，从而提高设计效率和灵活性。

1. 参数化建模的基本概念

参数化建模是指在建模过程中，将几何形状和物理属性等关键参数化，使得模型可以通过修改这些参数而自动更新。在Ansys中，参数化建模可以通过多种方式实现，包括使用APDL（Ansys Parametric Design Language）脚本、Workbench中的参数化功能以及Python脚本。

1.1 参数化建模的优势

提高设计效率：通过参数化建模，工程师可以快速生成多个设计变体，而不需要从头开始重新建模。
增强灵活性：参数化模型可以轻松调整，适应不同的设计需求和优化目标。
减少错误：参数化建模减少了手动调整模型的步骤，从而降低了出错的可能性。
自动化设计流程：可以将参数化建模与优化算法结合，实现设计流程的自动化。

1.2 参数化建模的应用场景

结构优化：在结构设计中，通过参数化建模可以快速调整尺寸、形状和材料参数，进行结构优化。
热分析：在热分析中，可以参数化热源的位置、功率等，以研究不同条件下的热分布。
电磁分析：在电磁分析中，可以参数化天线的尺寸、形状和材料，以优化电磁性能。
流体分析：在流体分析中，可以参数化管道的尺寸、形状和流速，以研究不同条件下的流场分布。

2. 使用APDL进行参数化建模

APDL是Ansys提供的一种脚本语言，用于编写参数化建模和分析的脚本。通过APDL，用户可以定义各种参数，并在脚本中使用这些参数来构建模型和进行仿真。

2.1 定义参数

在APDL中，参数可以是数值、字符串或数组。定义参数的基本语法如下：


*SET, 参数名, 参数值

例如，定义一个长度参数 L 和一个宽度参数 W：


*SET, L, 10

*SET, W, 5

2.2 使用参数

定义参数后，可以在建模和分析过程中使用这些参数。例如，创建一个矩形平面：


*SET, L, 10

*SET, W, 5



! 创建四个关键点

K, 1, 0, 0, 0

K, 2, L, 0, 0

K, 3, L, W, 0

K, 4, 0, W, 0



! 创建线

L, 1, 2

L, 2, 3

L, 3, 4

L, 4, 1



! 创建面

AL, 1, 2, 3, 4

2.3 参数化建模示例

假设我们需要设计一个矩形梁，并研究不同长度和宽度对梁的应力分布的影响。以下是完整的APDL脚本示例：


! 定义参数

*SET, L, 10

*SET, W, 5

*SET, H, 1

*SET, E, 200e3

*SET, NU, 0.3

*SET, LOAD, 1000



! 清除所有数据

/FILNAME, Example

/FILNAME, 

/CLE, ALL



! 创建几何模型

K, 1, 0, 0, 0

K, 2, L, 0, 0

K, 3, L, W, 0

K, 4, 0, W, 0

L, 1, 2

L, 2, 3

L, 3, 4

L, 4, 1

AL, 1, 2, 3, 4



! 创建实体

V, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, H



! 定义材料属性

MP, EX, 1, E

MP, NUXY, 1, NU



! 定义单元类型

ET, 1, SOLID185



! 划分网格

VSIZE, 1, , , , , , 1

MESH, ALL



! 应用约束

D, ALL, UX, 0

D, ALL, UY, 0

D, 1, UZ, 0



! 应用载荷

F, 4, FZ, -LOAD



! 求解

/SLV, 1

SOLVE



! 查看结果

/POST1

PLDISP, 1, 0

PLNSOL, S, EQV, 0, 0, 1

2.4 修改参数并重新运行

通过修改参数 L、W、H、E、NU 和 LOAD，可以快速生成不同的设计变体并重新运行仿真。例如，将长度 L 增加到15：


*SET, L, 15

然后重新运行脚本，即可得到新的应力分布结果。

3. 使用Workbench进行参数化建模

Workbench是Ansys的图形用户界面，提供了丰富的参数化建模功能。在Workbench中，用户可以通过拖拽和设置参数来构建参数化模型。

3.1 定义参数

在Workbench中，参数可以在项目树的“参数”区域定义。例如，定义一个长度参数 L 和一个宽度参数 W：

打开Workbench，创建一个新的项目。
在项目树中，右键点击“参数”，选择“添加参数”。
输入参数名 L，设置参数值为10。
输入参数名 W，设置参数值为5。

3.2 使用参数

定义参数后，可以在几何建模、材料属性、载荷和约束等模块中使用这些参数。例如，创建一个矩形平面：

打开“几何”模块。
选择“矩形”工具，输入长度 L 和宽度 W。
单击“确定”生成矩形。

3.3 参数化建模示例

假设我们需要设计一个矩形梁，并研究不同长度和宽度对梁的应力分布的影响。以下是完整的Workbench操作步骤：

定义参数：
- 在项目树中，右键点击“参数”，选择“添加参数”。
- 输入参数名 L，设置参数值为10。
- 输入参数名 W，设置参数值为5。
- 输入参数名 H，设置参数值为1。
- 输入参数名 E，设置参数值为200e3。
- 输入参数名 NU，设置参数值为0.3。
- 输入参数名 LOAD，设置参数值为1000。
创建几何模型：
- 打开“几何”模块。
- 选择“矩形”工具，输入长度 L 和宽度 W。
- 单击“确定”生成矩形。
- 选择“拉伸”工具，输入高度 H。
- 单击“确定”生成矩形梁。
定义材料属性：
- 打开“工程数据”模块。
- 选择“材料”，输入弹性模量 E 和泊松比 NU。
划分网格：
- 打开“网格”模块。
- 选择“四面体”网格类型。
- 设置网格大小为1。
应用约束和载荷：
- 打开“模型”模块。
- 选择“固定支撑”，应用于矩形梁的一端。
- 选择“力”，应用于矩形梁的另一端，输入力值 LOAD。
求解：
- 打开“求解”模块。
- 选择“静态结构”，设置求解参数。
- 单击“求解”按钮。
查看结果：
- 打开“结果”模块。
- 选择“位移”和“等效应力”结果。
- 单击“显示”按钮。

3.4 修改参数并重新运行

在项目树中，双击“参数”区域。
修改参数 L 为15。
单击“确定”。
重新运行仿真，查看新的应力分布结果。

4. 使用Python脚本进行参数化建模

Ansys还支持通过Python脚本进行参数化建模。Python脚本可以与APDL脚本结合使用，实现更复杂的参数化建模和自动化操作。

4.1 定义参数

在Python脚本中，参数可以通过变量来定义。例如，定义一个长度参数 L 和一个宽度参数 W：


L = 10

W = 5

4.2 使用参数

定义参数后，可以在Python脚本中使用这些参数来生成几何模型、划分网格、应用材料属性、约束和载荷。以下是一个完整的Python脚本示例：


import ansys.mapdl.core as mapdl



# 定义参数

L = 10

W = 5

H = 1

E = 200e3

NU = 0.3

LOAD = 1000



# 连接到Ansys

mapdl = mapdl.Mapdl()



# 清除所有数据

mapdl.run('/FILNAME, Example')

mapdl.run('/FILNAME, ')

mapdl.run('/CLE, ALL')



# 创建几何模型

mapdl.run(f'K, 1, 0, 0, 0')

mapdl.run(f'K, 2, {
      
      L}, 0, 0')

mapdl.run(f'K, 3, {
      
      L}, {
      
      W}, 0')

mapdl.run(f'K, 4, 0, {
      
      W}, 0')

mapdl.run('L, 1, 2')

mapdl.run('L, 2, 3')

mapdl.run('L, 3, 4')

mapdl.run('L, 4, 1')

mapdl.run('AL, 1, 2, 3, 4')

mapdl.run(f'V, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, {
      
      H}')



# 定义材料属性

mapdl.run(f'MP, EX, 1, {
      
      E}')

mapdl.run(f'MP, NUXY, 1, {
      
      NU}')



# 定义单元类型

mapdl.run('ET, 1, SOLID185')



# 划分网格

mapdl.run('VSIZE, 1, , , , , , 1')

mapdl.run('MESH, ALL')



# 应用约束

mapdl.run('D, ALL, UX, 0')

mapdl.run('D, ALL, UY, 0')

mapdl.run('D, 1, UZ, 0')



# 应用载荷

mapdl.run(f'F, 4, FZ, -{
      
      LOAD}')



# 求解

mapdl.run('/SLV, 1')

mapdl.run('SOLVE')



# 查看结果

mapdl.run('/POST1')

mapdl.run('PLDISP, 1, 0')

mapdl.run('PLNSOL, S, EQV, 0, 0, 1')

4.3 修改参数并重新运行

通过修改Python脚本中的参数 L、W、H、E、NU 和 LOAD，可以快速生成不同的设计变体并重新运行仿真。例如，将长度 L 增加到15：


L = 15

然后重新运行脚本，即可得到新的应力分布结果。

5. 参数化建模的最佳实践

5.1 参数命名规范

使用有意义的参数名，例如 L 表示长度，W 表示宽度。
避免使用重复的参数名。
使用大写或小写来区分不同的参数。

5.2 参数化建模的注意事项

确保参数的范围合理，避免出现无效或不合理的设计。
在脚本中添加注释，说明每个参数的作用和单位。
使用版本控制工具（如Git）管理参数化建模脚本，便于回溯和协作。

5.3 参数化建模的调试技巧

使用 *STATUS 命令查看当前定义的参数及其值。
在脚本中添加 *MSG 命令，输出关键步骤的信息，便于调试。
使用 *GET 命令获取仿真结果，检查参数化建模的效果。

5.4 参数化建模的自动化

使用Python脚本自动化参数化建模和仿真过程。
结合优化算法（如遗传算法、粒子群优化）进行设计优化。
使用批处理命令（如 *DO 和 *ENDDO）实现参数的批量修改和仿真。

6. 参数化建模的高级应用

6.1 多参数优化

在参数化建模中，可以同时优化多个参数。例如，优化矩形梁的长度 L、宽度 W 和高度 H，以最小化最大应力。以下是一个完整的Python脚本示例，展示了如何实现多参数优化：


import ansys.mapdl.core as mapdl

import numpy as np



# 定义优化参数范围

L_range = np.linspace(8, 12, 5)

W_range = np.linspace(4, 6, 5)

H_range = np.linspace(0.8, 1.2, 5)



# 连接到Ansys

mapdl = mapdl.Mapdl()



# 初始化最优参数和最小应力

best_L, best_W, best_H = 0, 0, 0

min_stress = float('inf')



# 遍历参数范围

for L in L_range:

    for W in W_range:

        for H in H_range:

            # 清除所有数据

            mapdl.run('/FILNAME, Example')

            mapdl.run('/FILNAME, ')

            mapdl.run('/CLE, ALL')



            # 创建几何模型

            mapdl.run(f'K, 1, 0, 0, 0')

            mapdl.run(f'K, 2, {
      
      L}, 0, 0')

            mapdl.run(f'K, 3, {
      
      L}, {
      
      W}, 0')

            mapdl.run(f'K, 4, 0, {
      
      W}, 0')

            mapdl.run('L, 1, 2')

            mapdl.run('L, 2, 3')

            mapdl.run('L, 3, 4')

            mapdl.run('L, 4, 1')

            mapdl.run('AL, 1, 2, 3, 4')

            mapdl.run(f'V, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, {
      
      H}')



            # 定义材料属性

            mapdl.run('MP, EX, 1, 200e3')

            mapdl.run('MP, NUXY, 1, 0.3')



            # 定义单元类型

            mapdl.run('ET, 1, SOLID185')



            # 划分网格

            mapdl.run('VSIZE, 1, , , , , , 1')

            mapdl.run('MESH, ALL')



            # 应用约束

            mapdl.run('D, ALL, UX, 0')

            mapdl.run('D, ALL, UY, 0')

            mapdl.run('D, 1, UZ, 0')



            # 应用载荷

            mapdl.run('F, 4, FZ, -1000')



            # 求解

            mapdl.run('/SLV, 1')

            mapdl.run('SOLVE')



            # 获取最大应力

            mapdl.run('/POST1')

            mapdl.run('PRRSOL, S, EQV')

            max_stress = float(mapdl.run('*GET, MAX_STRESS, S, EQV, MAX').strip())



            # 检查是否为最小应力

            if max_stress < min_stress:

                min_stress = max_stress

                best_L = L

                best_W = W

                best_H = H



# 输出最优参数

print(f'最优参数: L={
      
      best_L}, W={
      
      best_W}, H={
      
      best_H}')

print(f'最小最大应力: {
      
      min_stress}')

6.2 参数化建模与数据可视化

通过参数化建模，可以生成大量的仿真结果。使用Python的数据可视化库（如Matplotlib和Plotly）可以将这些结果以图表的形式展示出来，便于分析和优化。以下是一个示例，展示了如何使用Matplotlib生成应力分布图：


import ansys.mapdl.core as mapdl

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt



# 定义优化参数范围

L_range = np.linspace(8, 12, 5)

W_range = np.linspace(4, 6, 5)

H_range = np.linspace(0.8, 1.2, 5)



# 连接到Ansys

mapdl = mapdl.Mapdl()



# 初始化结果存储

results = []



# 遍历参数范围

for L in L_range:

    for W in W_range:

        for H in H_range:

            # 清除所有数据

            mapdl.run('/FILNAME, Example')

            mapdl.run('/FILNAME, ')

            mapdl.run('/CLE, ALL')



            # 创建几何模型

            mapdl.run(f'K, 1, 0, 0, 0')

            mapdl.run(f'K, 2, {
      
      L}, 0, 0')

            mapdl.run(f'K, 3, {
      
      L}, {
      
      W}, 0')

            mapdl.run(f'K, 4, 0, {
      
      W}, 0')

            mapdl.run('L, 1, 2')

            mapdl.run('L, 2, 3')

            mapdl.run('L, 3, 4')

            mapdl.run('L, 4, 1')

            mapdl.run('AL, 1, 2, 3, 4')

            mapdl.run(f'V, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, {
      
      H}')



            # 定义材料属性

            mapdl.run('MP, EX, 1, 200e3')

            mapdl.run('MP, NUXY, 1, 0.3')



            # 定义单元类型

            mapdl.run('ET, 1, SOLID185')



            # 划分网格

            mapdl.run('VSIZE, 1, , , , , , 1')

            mapdl.run('MESH, ALL')



            # 应用约束

            mapdl.run('D, ALL, UX, 0')

            mapdl.run('D, ALL, UY, 0')

            mapdl.run('D, 1, UZ, 0')



            # 应用载荷

            mapdl.run('F, 4, FZ, -1000')



            # 求解

            mapdl.run('/SLV, 1')

            mapdl.run('SOLVE')



            # 获取最大应力

            mapdl.run('/POST1')

            mapdl.run('PRRSOL, S, EQV')

            max_stress = float(mapdl.run('*GET, MAX_STRESS, S, EQV, MAX').strip())



            # 存储结果

            results.append((L, W, H, max_stress))



# 将结果转换为NumPy数组

results = np.array(results)



# 提取参数和应力值

L_values = results[:, 0]

W_values = results[:, 1]

H_values = results[:, 2]

stress_values = results[:, 3]



# 创建三维散点图

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(L_values, W_values, H_values, c=stress_values, cmap='viridis')



# 设置标签

ax.set_xlabel('Length (L)')

ax.set_ylabel('Width (W)')

ax.set_zlabel('Height (H)')

ax.set_title('Stress Distribution for Different Parameters')



# 显示图例

cbar = plt.colorbar(ax.collections[0])

cbar.set_label('Maximum Stress')



# 显示图形

plt.show()

6.3 参数化建模与机器学习

参数化建模生成的大量数据可以用于机器学习模型的训练。通过训练机器学习模型，可以快速预测不同参数组合下的仿真结果，从而加速设计优化过程。以下是一个简单的示例，展示了如何使用Scikit-learn训练一个线性回归模型：


import ansys.mapdl.core as mapdl

import numpy as np

from sklearn.linear_model import LinearRegression

import matplotlib.pyplot as plt



# 定义优化参数范围

L_range = np.linspace(8, 12, 5)

W_range = np.linspace(4, 6, 5)

H_range = np.linspace(0.8, 1.2, 5)



# 连接到Ansys

mapdl = mapdl.Mapdl()



# 初始化结果存储

results = []



# 遍历参数范围

for L in L_range:

    for W in W_range:

        for H in H_range:

            # 清除所有数据

            mapdl.run('/FILNAME, Example')

            mapdl.run('/FILNAME, ')

            mapdl.run('/CLE, ALL')



            # 创建几何模型

            mapdl.run(f'K, 1, 0, 0, 0')

            mapdl.run(f'K, 2, {
      
      L}, 0, 0')

            mapdl.run(f'K, 3, {
      
      L}, {
      
      W}, 0')

            mapdl.run(f'K, 4, 0, {
      
      W}, 0')

            mapdl.run('L, 1, 2')

            mapdl.run('L, 2, 3')

            mapdl.run('L, 3, 4')

            mapdl.run('L, 4, 1')

            mapdl.run('AL, 1, 2, 3, 4')

            mapdl.run(f'V, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, {
      
      H}')



            # 定义材料属性

            mapdl.run('MP, EX, 1, 200e3')

            mapdl.run('MP, NUXY, 1, 0.3')



            # 定义单元类型

            mapdl.run('ET, 1, SOLID185')



            # 划分网格

            mapdl.run('VSIZE, 1, , , , , , 1')

            mapdl.run('MESH, ALL')



            # 应用约束

            mapdl.run('D, ALL, UX, 0')

            mapdl.run('D, ALL, UY, 0')

            mapdl.run('D, 1, UZ, 0')



            # 应用载荷

            mapdl.run('F, 4, FZ, -1000')



            # 求解

            mapdl.run('/SLV, 1')

            mapdl.run('SOLVE')



            # 获取最大应力

            mapdl.run('/POST1')

            mapdl.run('PRRSOL, S, EQV')

            max_stress = float(mapdl.run('*GET, MAX_STRESS, S, EQV, MAX').strip())



            # 存储结果

            results.append((L, W, H, max_stress))



# 将结果转换为NumPy数组

results = np.array(results)



# 提取参数和应力值

X = results[:, :3]  # 参数 (L, W, H)

y = results[:, 3]   # 最大应力



# 训练线性回归模型

model = LinearRegression()

model.fit(X, y)



# 预测新的参数组合

L_new = 11

W_new = 5.5

H_new = 1.1

predicted_stress = model.predict([[L_new, W_new, H_new]])



# 输出预测结果

print(f'预测最大应力: {
      
      predicted_stress[0]}')



# 可视化实际数据和预测结果

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=y, cmap='viridis', label='Actual Data')

ax.scatter([L_new], [W_new], [H_new], c=predicted_stress, cmap='viridis', marker='x', label='Predicted Data')



# 设置标签

ax.set_xlabel('Length (L)')

ax.set_ylabel('Width (W)')

ax.set_zlabel('Height (H)')

ax.set_title('Stress Distribution and Prediction')



# 显示图例

plt.legend()



# 显示图形

plt.show()

6.4 参数化建模与多目标优化

在实际工程设计中，往往需要考虑多个优化目标。例如，既要最小化梁的最大应力，又要最小化其重量。多目标优化可以通过遗传算法（GA）等方法实现。以下是一个使用Python的DEAP库进行多目标优化的示例：


import ansys.mapdl.core as mapdl

import numpy as np

from deap import base, creator, tools, algorithms

import random

import matplotlib.pyplot as plt



# 定义优化参数范围

L_range = (8, 12)

W_range = (4, 6)

H_range = (0.8, 1.2)



# 连接到Ansys

mapdl = mapdl.Mapdl()



# 定义评价函数

def evaluate(individual):

    L, W, H = individual



    # 清除所有数据

    mapdl.run('/FILNAME, Example')

    mapdl.run('/FILNAME, ')

    mapdl.run('/CLE, ALL')



    # 创建几何模型

    mapdl.run(f'K, 1, 0, 0, 0')

    mapdl.run(f'K, 2, {
      
      L}, 0, 0')

    mapdl.run(f'K, 3, {
      
      L}, {
      
      W}, 0')

    mapdl.run(f'K, 4, 0, {
      
      W}, 0')

    mapdl.run('L, 1, 2')

    mapdl.run('L, 2, 3')

    mapdl.run('L, 3, 4')

    mapdl.run('L, 4, 1')

    mapdl.run('AL, 1, 2, 3, 4')

    mapdl.run(f'V, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, {
      
      H}')



    # 定义材料属性

    mapdl.run('MP, EX, 1, 200e3')

    mapdl.run('MP, NUXY, 1, 0.3')



    # 定义单元类型

    mapdl.run('ET, 1, SOLID185')



    # 划分网格

    mapdl.run('VSIZE, 1, , , , , , 1')

    mapdl.run('MESH, ALL')



    # 应用约束

    mapdl.run('D, ALL, UX, 0')

    mapdl.run('D, ALL, UY, 0')

    mapdl.run('D, 1, UZ, 0')



    # 应用载荷

    mapdl.run('F, 4, FZ, -1000')



    # 求解

    mapdl.run('/SLV, 1')

    mapdl.run('SOLVE')



    # 获取最大应力

    mapdl.run('/POST1')

    mapdl.run('PRRSOL, S, EQV')

    max_stress = float(mapdl.run('*GET, MAX_STRESS, S, EQV, MAX').strip())



    # 计算重量

    volume = L * W * H

    weight = volume * 7850  # 假设材料密度为7850 kg/m^3



    return max_stress, weight



# 定义多目标优化问题

creator.create('FitnessMin', base.Fitness, weights=(-1.0, -1.0))

creator.create('Individual', list, fitness=creator.FitnessMin)



# 初始化工具箱

toolbox = base.Toolbox()

toolbox.register('attr_L', random.uniform, L_range[0], L_range[1])

toolbox.register('attr_W', random.uniform, W_range[0], W_range[1])

toolbox.register('attr_H', random.uniform, H_range[0], H_range[1])

toolbox.register('individual', tools.initCycle, creator.Individual, (toolbox.attr_L, toolbox.attr_W, toolbox.attr_H), n=1)

toolbox.register('population', tools.initRepeat, list, toolbox.individual)



# 注册评价、选择、交叉和变异操作

toolbox.register('evaluate', evaluate)

toolbox.register('mate', tools.cxBlend, alpha=0.5)

toolbox.register('mutate', tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.2)

toolbox.register('select', tools.selNSGA2)



# 创建初始种群

population = toolbox.population(n=50)



# 进行遗传算法优化

result = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.2, ngen=50, verbose=True)



# 提取最优解

best_individuals = tools.selBest(result[0], k=1)

best_L, best_W, best_H = best_individuals[0]

best_max_stress, best_weight = evaluate(best_individuals[0])



# 输出最优解

print(f'最优参数: L={
      
      best_L}, W={
      
      best_W}, H={
      
      best_H}')

print(f'最小最大应力: {
      
      best_max_stress}')

print(f'最小重量: {
      
      best_weight}')



# 可视化结果

front = np.array([ind.fitness.values for ind in result[0]])

plt.scatter(front[:, 0], front[:, 1], c='b', label='Pareto Front')

plt.scatter([best_max_stress], [best_weight], c='r', marker='x', label='Best Solution')

plt.xlabel('Maximum Stress')

plt.ylabel('Weight')

plt.title('Pareto Front for Stress and Weight Optimization')

plt.legend()

plt.show()

6.5 参数化建模与并行计算

在处理大规模参数化建模时，可以利用并行计算技术提高计算效率。Ansys支持通过多核处理器或分布式计算环境进行并行仿真。以下是一个使用Python的multiprocessing库进行并行计算的示例：


import ansys.mapdl.core as mapdl

import numpy as np

import multiprocessing

from multiprocessing import Pool



# 定义优化参数范围

L_range = np.linspace(8, 12, 5)

W_range = np.linspace(4, 6, 5)

H_range = np.linspace(0.8, 1.2, 5)



# 定义评价函数

def evaluate(individual):

    L, W## 5. 参数化建模的最佳实践



### 5.1 参数命名规范



- 使用有意义的参数名，例如 `L` 表示长度，`W` 表示宽度。

- 避免使用重复的参数名。

- 使用大写或小写来区分不同的参数。



### 5.2 参数化建模的注意事项



- 确保参数的范围合理，避免出现无效或不合理的设计。

- 在脚本中添加注释，说明每个参数的作用和单位。

- 使用版本控制工具（如Git）管理参数化建模脚本，便于回溯和协作。



### 5.3 参数化建模的调试技巧



- 使用 `*STATUS` 命令查看当前定义的参数及其值。

- 在脚本中添加 `*MSG` 命令，输出关键步骤的信息，便于调试。

- 使用 `*GET` 命令获取仿真结果，检查参数化建模的效果。



### 5.4 参数化建模的自动化



- 使用Python脚本自动化参数化建模和仿真过程。

- 结合优化算法（如遗传算法、粒子群优化）进行设计优化。

- 使用批处理命令（如 `*DO` 和 `*ENDDO`）实现参数的批量修改和仿真。



## 6. 参数化建模的高级应用



### 6.1 多参数优化



在参数化建模中，可以同时优化多个参数。例如，优化矩形梁的长度 `L`、宽度 `W` 和高度 `H`，以最小化最大应力。以下是一个完整的Python脚本示例，展示了如何实现多参数优化：



```python

import ansys.mapdl.core as mapdl

import numpy as np



# 定义优化参数范围

L_range = np.linspace(8, 12, 5)

W_range = np.linspace(4, 6, 5)

H_range = np.linspace(0.8, 1.2, 5)



# 连接到Ansys

mapdl = mapdl.Mapdl()



# 初始化最优参数和最小应力

best_L, best_W, best_H = 0, 0, 0

min_stress = float('inf')



# 遍历参数范围

for L in L_range:

    for W in W_range:

        for H in H_range:

            # 清除所有数据

            mapdl.run('/FILNAME, Example')

            mapdl.run('/FILNAME, ')

            mapdl.run('/CLE, ALL')



            # 创建几何模型

            mapdl.run(f'K, 1, 0, 0, 0')

            mapdl.run(f'K, 2, {
      
      L}, 0, 0')

            mapdl.run(f'K, 3, {
      
      L}, {
      
      W}, 0')

            mapdl.run(f'K, 4, 0, {
      
      W}, 0')

            mapdl.run('L, 1, 2')

            mapdl.run('L, 2, 3')

            mapdl.run('L, 3, 4')

            mapdl.run('L, 4, 1')

            mapdl.run('AL, 1, 2, 3, 4')

            mapdl.run(f'V, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, {
      
      H}')



            # 定义材料属性

            mapdl.run('MP, EX, 1, 200e3')

            mapdl.run('MP, NUXY, 1, 0.3')



            # 定义单元类型

            mapdl.run('ET, 1, SOLID185')



            # 划分网格

            mapdl.run('VSIZE, 1, , , , , , 1')

            mapdl.run('MESH, ALL')



            # 应用约束

            mapdl.run('D, ALL, UX, 0')

            mapdl.run('D, ALL, UY, 0')

            mapdl.run('D, 1, UZ, 0')



            # 应用载荷

            mapdl.run('F, 4, FZ, -1000')



            # 求解

            mapdl.run('/SLV, 1')

            mapdl.run('SOLVE')



            # 获取最大应力

            mapdl.run('/POST1')

            mapdl.run('PRRSOL, S, EQV')

            max_stress = float(mapdl.run('*GET, MAX_STRESS, S, EQV, MAX').strip())



            # 检查是否为最小应力

            if max_stress < min_stress:

                min_stress = max_stress

                best_L = L

                best_W = W

                best_H = H



# 输出最优参数

print(f'最优参数: L={
      
      best_L}, W={
      
      best_W}, H={
      
      best_H}')

print(f'最小最大应力: {
      
      min_stress}')

6.2 参数化建模与数据可视化


import ansys.mapdl.core as mapdl

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt



# 定义优化参数范围

L_range = np.linspace(8, 12, 5)

W_range = np.linspace(4, 6, 5)

H_range = np.linspace(0.8, 1.2, 5)



# 连接到Ansys

mapdl = mapdl.Mapdl()



# 初始化结果存储

results = []



# 遍历参数范围

for L in L_range:

    for W in W_range:

        for H in H_range:

            # 清除所有数据

            mapdl.run('/FILNAME, Example')

            mapdl.run('/FILNAME, ')

            mapdl.run('/CLE, ALL')



            # 创建几何模型

            mapdl.run(f'K, 1, 0, 0, 0')

            mapdl.run(f'K, 2, {
      
      L}, 0, 0')

            mapdl.run(f'K, 3, {
      
      L}, {
      
      W}, 0')

            mapdl.run(f'K, 4, 0, {
      
      W}, 0')

            mapdl.run('L, 1, 2')

            mapdl.run('L, 2, 3')

            mapdl.run('L, 3, 4')

            mapdl.run('L, 4, 1')

            mapdl.run('AL, 1, 2, 3, 4')

            mapdl.run(f'V, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, {
      
      H}')



            # 定义材料属性

            mapdl.run('MP, EX, 1, 200e3')

            mapdl.run('MP, NUXY, 1, 0.3')



            # 定义单元类型

            mapdl.run('ET, 1, SOLID185')



            # 划分网格

            mapdl.run('VSIZE, 1, , , , , , 1')

            mapdl.run('MESH, ALL')



            # 应用约束

            mapdl.run('D, ALL, UX, 0')

            mapdl.run('D, ALL, UY, 0')

            mapdl.run('D, 1, UZ, 0')



            # 应用载荷

            mapdl.run('F, 4, FZ, -1000')



            # 求解

            mapdl.run('/SLV, 1')

            mapdl.run('SOLVE')



            # 获取最大应力

            mapdl.run('/POST1')

            mapdl.run('PRRSOL, S, EQV')

            max_stress = float(mapdl.run('*GET, MAX_STRESS, S, EQV, MAX').strip())



            # 存储结果

            results.append((L, W, H, max_stress))



# 将结果转换为NumPy数组

results = np.array(results)



# 提取参数和应力值

L_values = results[:, 0]

W_values = results[:, 1]

H_values = results[:, 2]

stress_values = results[:, 3]



# 创建三维散点图

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(L_values, W_values, H_values, c=stress_values, cmap='viridis')



# 设置标签

ax.set_xlabel('Length (L)')

ax.set_ylabel('Width (W)')

ax.set_zlabel('Height (H)')

ax.set_title('Stress Distribution for Different Parameters')



# 显示图例

cbar = plt.colorbar(ax.collections[0])

cbar.set_label('Maximum Stress')



# 显示图形

plt.show()

在这里插入图片描述

Ansys参数化建模技术

1. 参数化建模的基本概念

1.1 参数化建模的优势

1.2 参数化建模的应用场景

2. 使用APDL进行参数化建模

2.1 定义参数

2.2 使用参数

2.3 参数化建模示例

2.4 修改参数并重新运行

3. 使用Workbench进行参数化建模

3.1 定义参数

3.2 使用参数

3.3 参数化建模示例

3.4 修改参数并重新运行

4. 使用Python脚本进行参数化建模

4.1 定义参数

4.2 使用参数

4.3 修改参数并重新运行

5. 参数化建模的最佳实践

5.1 参数命名规范

5.2 参数化建模的注意事项

5.3 参数化建模的调试技巧

5.4 参数化建模的自动化

6. 参数化建模的高级应用

6.1 多参数优化

6.2 参数化建模与数据可视化

6.3 参数化建模与机器学习

6.4 参数化建模与多目标优化

6.5 参数化建模与并行计算

6.2 参数化建模与数据可视化

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