Python在Ansys二次开发中的应用

在上一节中，我们介绍了Ansys软件的基本功能和应用场景。本节将重点探讨如何利用Python进行Ansys的二次开发，以提升工作效率和实现定制化需求。Python作为一种高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持，在科学计算和工程仿真领域得到了广泛应用。通过Python与Ansys的集成，可以实现自动化脚本、数据处理、结果分析和自定义功能开发等任务。

1. Ansys API概述

Ansys提供了一系列API（Application Programming Interface），使得开发者可以通过编程语言与Ansys进行交互。Python通过调用这些API，可以实现对Ansys模型的创建、修改、求解和结果处理。Ansys的主要API包括：

• MAPDL（Mechanical APDL）: 用于Mechanical模块的脚本编程。

• PyMAPDL: 一个Python库，用于与MAPDL进行交互。

• PyAnsys: 一个包含多个Ansys相关Python库的集合，支持多种Ansys模块的二次开发。

1.1 MAPDL API

MAPDL API是Ansys Mechanical APDL的编程接口，通过命令流文件（.mac文件）或Python脚本进行控制。命令流文件可以包含一系列的APDL命令，这些命令可以被Ansys解释器执行，从而实现模型的创建、分析和后处理。

1.1.1 命令流文件

命令流文件是一种文本文件，包含了一系列APDL命令。这些命令可以被Ansys读取并执行，从而实现自动化分析。命令流文件的格式如下：

/FILNAME, example

/PREP7

K,1,0,0,0

K,2,1,0,0

K,3,0,1,0

K,4,1,1,0

L,1,2

L,2,4

L,4,3

L,3,1

A,1,2,4,3

/ESHAPE,0

ET,1,PLANE183

A,1,2,4,3

AMESH,ALL

/SOLU

ANTYPE,0

EQSLV,0

SOLVE

/POST1

NSOL,2,U,1

上述命令流文件创建了一个简单的平面单元模型，并进行了结构分析。

1.1.2 Python脚本

Python脚本可以通过PyMAPDL库调用MAPDL API，从而实现更灵活的自动化控制。以下是一个简单的Python脚本示例，展示了如何使用PyMAPDL创建和求解一个平面单元模型：

# 导入PyMAPDL库

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl



# 启动Ansys MAPDL

mapdl = launch_mapdl()



# 进入前处理阶段

mapdl.prep7()



# 创建关键点

mapdl.k(1, 0, 0, 0)

mapdl.k(2, 1, 0, 0)

mapdl.k(3, 0, 1, 0)

mapdl.k(4, 1, 1, 0)



# 创建线

mapdl.l(1, 2)

mapdl.l(2, 4)

mapdl.l(4, 3)

mapdl.l(3, 1)



# 创建面

mapdl.a(1, 2, 4, 3)



# 设置图形显示选项

mapdl.eshape(0)



# 定义单元类型

mapdl.et(1, 'PLANE183')



# 生成网格

mapdl.amesh('ALL')



# 进入求解阶段

mapdl.slashsolu()

mapdl.antype(0)  # 静态分析

mapdl.eqslv(0)   # 直接求解器

mapdl.solve()



# 进入后处理阶段

mapdl.post1()

mapdl.nsol(2, 'U', 1)  # 获取节点1的位移



# 关闭Ansys MAPDL

mapdl.exit()

2. PyMAPDL库的安装和配置

在使用PyMAPDL库之前，需要先确保已经安装了相关的依赖库和Ansys软件。以下是一些基本的安装和配置步骤：

2.1 安装PyMAPDL

可以使用pip安装PyMAPDL库：

pip install ansys-mapdl-core

2.2 配置Ansys环境

确保Ansys软件已安装，并且环境变量已正确配置。通常，Ansys的安装路径需要添加到系统的PATH环境变量中。例如，在Windows系统中，可以将以下路径添加到PATH：

C:\Program Files\ANSYS Inc\v211\ansys\bin

在Linux系统中，可以将以下路径添加到PATH：

/ansys_inc/v211/ansys/bin

3. 基本操作和命令

通过PyMAPDL，可以方便地调用Ansys的APDL命令。以下是一些常见的基本操作和命令示例：

3.1 创建关键点

# 创建关键点

mapdl.k(1, 0, 0, 0)

mapdl.k(2, 1, 0, 0)

mapdl.k(3, 0, 1, 0)

mapdl.k(4, 1, 1, 0)

3.2 创建线

# 创建线

mapdl.l(1, 2)

mapdl.l(2, 4)

mapdl.l(4, 3)

mapdl.l(3, 1)

3.3 创建面

# 创建面

mapdl.a(1, 2, 4, 3)

3.4 定义单元类型

# 定义单元类型

mapdl.et(1, 'PLANE183')

3.5 生成网格

# 生成网格

mapdl.amesh('ALL')

3.6 设置边界条件

# 设置边界条件

mapdl.d('ALL', 'UX', 0)  # 固定所有节点的X方向位移

mapdl.d('ALL', 'UY', 0)  # 固定所有节点的Y方向位移

3.7 求解模型

# 进入求解阶段

mapdl.slashsolu()

mapdl.antype(0)  # 静态分析

mapdl.eqslv(0)   # 直接求解器

mapdl.solve()

3.8 获取结果

# 进入后处理阶段

mapdl.post1()

# 获取节点1的位移

displacement = mapdl.nsol(2, 'U', 1)

print(f"节点1的位移: {
      
      displacement}")

4. 高级功能和示例

除了基本操作，PyMAPDL还支持更高级的功能，如批量处理、参数化建模和自定义脚本等。

4.1 批量处理

批量处理可以用于处理多个模型或参数。以下是一个批量处理多个模型的示例：

# 导入必要的库

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl

import numpy as np



# 定义模型参数

parameters = [

    (0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0),

    (0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 2, 0, 2, 2, 0),

    (0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 3, 0, 3, 3, 0)

]



# 启动Ansys MAPDL

mapdl = launch_mapdl()



# 进入前处理阶段

mapdl.prep7()



# 批量处理模型

for param in parameters:

    # 清除现有模型

    mapdl.clear()

    

    # 创建关键点

    mapdl.k(1, param[0], param[1], param[2])

    mapdl.k(2, param[3], param[4], param[5])

    mapdl.k(3, param[6], param[7], param[8])

    mapdl.k(4, param[9], param[10], param[11])

    

    # 创建线

    mapdl.l(1, 2)

    mapdl.l(2, 4)

    mapdl.l(4, 3)

    mapdl.l(3, 1)

    

    # 创建面

    mapdl.a(1, 2, 4, 3)

    

    # 设置图形显示选项

    mapdl.eshape(0)

    

    # 定义单元类型

    mapdl.et(1, 'PLANE183')

    

    # 生成网格

    mapdl.amesh('ALL')

    

    # 进入求解阶段

    mapdl.slashsolu()

    mapdl.antype(0)  # 静态分析

    mapdl.eqslv(0)   # 直接求解器

    mapdl.solve()

    

    # 进入后处理阶段

    mapdl.post1()

    # 获取节点1的位移

    displacement = mapdl.nsol(2, 'U', 1)

    print(f"模型参数: {
      
      param}, 节点1的位移: {
      
      displacement}")



# 关闭Ansys MAPDL

mapdl.exit()

4.2 参数化建模

参数化建模可以用于快速生成不同参数的模型。以下是一个参数化建模的示例：

# 导入必要的库

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl

import numpy as np



# 启动Ansys MAPDL

mapdl = launch_mapdl()



# 进入前处理阶段

mapdl.prep7()



# 定义参数

length = 1.0

width = 1.0



# 创建关键点

mapdl.k(1, 0, 0, 0)

mapdl.k(2, length, 0, 0)

mapdl.k(3, 0, width, 0)

mapdl.k(4, length, width, 0)



# 创建线

mapdl.l(1, 2)

mapdl.l(2, 4)

mapdl.l(4, 3)

mapdl.l(3, 1)



# 创建面

mapdl.a(1, 2, 4, 3)



# 设置图形显示选项

mapdl.eshape(0)



# 定义单元类型

mapdl.et(1, 'PLANE183')



# 生成网格

mapdl.amesh('ALL')



# 进入求解阶段

mapdl.slashsolu()

mapdl.antype(0)  # 静态分析

mapdl.eqslv(0)   # 直接求解器

mapdl.solve()



# 进入后处理阶段

mapdl.post1()

# 获取节点1的位移

displacement = mapdl.nsol(2, 'U', 1)

print(f"节点1的位移: {
      
      displacement}")



# 关闭Ansys MAPDL

mapdl.exit()

4.3 自定义脚本

自定义脚本可以用于实现复杂的自动化任务。以下是一个自定义脚本的示例，展示了如何读取外部数据文件并生成模型：

假设有一个外部数据文件data.txt，内容如下：

0, 0, 0

1, 0, 0

0, 1, 0

1, 1, 0

可以使用以下Python脚本读取数据文件并生成模型：

# 导入必要的库

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl

import numpy as np



# 启动Ansys MAPDL

mapdl = launch_mapdl()



# 进入前处理阶段

mapdl.prep7()



# 读取外部数据文件

data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')



# 创建关键点

for i, (x, y, z) in enumerate(data, start=1):

    mapdl.k(i, x, y, z)



# 创建线

mapdl.l(1, 2)

mapdl.l(2, 4)

mapdl.l(4, 3)

mapdl.l(3, 1)



# 创建面

mapdl.a(1, 2, 4, 3)



# 设置图形显示选项

mapdl.eshape(0)



# 定义单元类型

mapdl.et(1, 'PLANE183')



# 生成网格

mapdl.amesh('ALL')



# 进入求解阶段

mapdl.slashsolu()

mapdl.antype(0)  # 静态分析

mapdl.eqslv(0)   # 直接求解器

mapdl.solve()



# 进入后处理阶段

mapdl.post1()

# 获取节点1的位移

displacement = mapdl.nsol(2, 'U', 1)

print(f"节点1的位移: {
      
      displacement}")



# 关闭Ansys MAPDL

mapdl.exit()

5. 数据处理和结果分析

Python的强大数据处理能力使其在Ansys二次开发中具有独特的优势。可以使用NumPy、Pandas等库进行数据处理和结果分析。

5.1 读取和处理结果数据

以下是一个示例，展示了如何读取Ansys的结果数据并进行处理：

# 导入必要的库

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl

import pandas as pd



# 启动Ansys MAPDL

mapdl = launch_mapdl()



# 进入前处理阶段

mapdl.prep7()



# 创建关键点

mapdl.k(1, 0, 0, 0)

mapdl.k(2, 1, 0, 0)

mapdl.k(3, 0, 1, 0)

mapdl.k(4, 1, 1, 0)



# 创建线

mapdl.l(1, 2)

mapdl.l(2, 4)

mapdl.l(4, 3)

mapdl.l(3, 1)



# 创建面

mapdl.a(1, 2, 4, 3)



# 设置图形显示选项

mapdl.eshape(0)



# 定义单元类型

mapdl.et(1, 'PLANE183')



# 生成网格

mapdl.amesh('ALL')



# 进入求解阶段

mapdl.slashsolu()

mapdl.antype(0)  # 静态分析

mapdl.eqslv(0)   # 直接求解器

mapdl.solve()



# 进入后处理阶段

mapdl.post1()



# 读取节点位移结果

mapdl.prnsol('U', 'ALL')

result_data = mapdl.print_table('U', 'Node', 'UX', 'UY', 'UZ')



# 将结果数据转换为Pandas DataFrame

df = pd.DataFrame(result_data, columns=['Node', 'UX', 'UY', 'UZ'])



# 打印结果数据

print(df)



# 关闭Ansys MAPDL

mapdl.exit()

5.2 结果可视化

可以使用Matplotlib等库进行结果的可视化。以下是一个示例，展示了如何读取Ansys的结果数据并使用Matplotlib进行可视化：

# 导入必要的库

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt



# 启动Ansys MAPDL

mapdl = launch_mapdl()



# 进入前处理阶段

mapdl.prep7()



# 创建关键点

mapdl.k(1, 0, 0, 0)

mapdl.k(2, 1, 0, 0)

mapdl.k(3, 0, 1, 0)

mapdl.k(4, 1, 1, 0)



# 创建线

mapdl.l(1, 2)

mapdl.l(2, 4)

mapdl.l(4, 3)

mapdl.l(3, 1)



# 创建面

mapdl.a(1, 2, 4, 3)



# 设置图形显示选项

mapdl.eshape(0)



# 定义单元类型

mapdl.et(1, 'PLANE183')



# 生成网格

mapdl.amesh('ALL')



# 进入求解阶段

mapdl.slashsolu()

mapdl.antype(0)  # 静态分析

mapdl.eqslv(0)   # 直接求解器

mapdl.solve()



# 进入后处理阶段

mapdl.post1()



# 读取节点位移结果

mapdl.prnsol('U', 'ALL')

result_data = mapdl.print_table('U', 'Node', 'UX', 'UY', 'UZ')



# 将结果数据转换为Pandas DataFrame

df = pd.DataFrame(result_data, columns=['Node', 'UX', 'UY', 'UZ'])



# 提取位移数据

node_positions = df[['Node', 'UX', 'UY']].values



# 绘制节点位移图

plt.figure(figsize=(8, 6))

plt.plot(node_positions[:, 1], node_positions[:, 2], 'o-')

plt.xlabel('UX (m)')

plt.ylabel('UY (m)')

plt.title('节点位移图')

plt.grid(True)

plt.show()



# 关闭Ansys MAPDL

mapdl.exit()

6. 自定义功能开发

自定义功能开发可以用于实现特定的工程需求。通过PyMAPDL，开发者可以编写复杂的脚本来自动化处理模型、求解和结果分析。以下是一个示例，展示了如何开发一个自定义功能，用于计算模型的平均应力：

6.1 计算模型的平均应力

假设我们有一个平面单元模型，需要计算模型中所有单元的平均应力。以下是一个完整的Python脚本示例，展示了如何实现这一功能：

# 导入必要的库

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl

import pandas as pd



# 启动Ansys MAPDL

mapdl = launch_mapdl()



# 进入前处理阶段

mapdl.prep7()



# 创建关键点

mapdl.k(1, 0, 0, 0)

mapdl.k(2, 1, 0, 0)

mapdl.k(3, 0, 1, 0)

mapdl.k(4, 1, 1, 0)



# 创建线

mapdl.l(1, 2)

mapdl.l(2, 4)

mapdl.l(4, 3)

mapdl.l(3, 1)



# 创建面

mapdl.a(1, 2, 4, 3)



# 设置图形显示选项

mapdl.eshape(0)



# 定义单元类型

mapdl.et(1, 'PLANE183')



# 生成网格

mapdl.amesh('ALL')



# 进入求解阶段

mapdl.slashsolu()

mapdl.antype(0)  # 静态分析

mapdl.eqslv(0)   # 直接求解器



# 应用边界条件和载荷

mapdl.d('ALL', 'UX', 0)  # 固定所有节点的X方向位移

mapdl.d('ALL', 'UY', 0)  # 固定所有节点的Y方向位移

mapdl.f(2, 'FY', -100)   # 在节点2上施加-100N的Y方向力



# 求解模型

mapdl.solve()



# 进入后处理阶段

mapdl.post1()



# 读取单元应力结果

mapdl.prnsol('S', 'ELEM')

stress_data = mapdl.print_table('S', 'ELEM', 'SXX', 'SYY', 'SXY')



# 将结果数据转换为Pandas DataFrame

df = pd.DataFrame(stress_data, columns=['ELEM', 'SXX', 'SYY', 'SXY'])



# 计算平均应力

average_stress = df[['SXX', 'SYY', 'SXY']].mean().mean()

print(f"模型的平均应力: {
      
      average_stress}")



# 关闭Ansys MAPDL

mapdl.exit()

7. 实际应用案例

7.1 桥梁结构分析

假设我们需要对一座桥梁的结构进行分析，计算其在不同载荷条件下的应力和位移。以下是一个示例脚本，展示了如何使用PyMAPDL进行桥梁结构分析：

# 导入必要的库

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt



# 启动Ansys MAPDL

mapdl = launch_mapdl()



# 进入前处理阶段

mapdl.prep7()



# 定义桥梁的几何参数

length = 20.0  # 桥梁长度 (m)

width = 2.0    # 桥梁宽度 (m)

height = 0.5   # 桥梁高度 (m)

num_elements = 20  # 沿桥梁长度方向的单元数



# 创建关键点

mapdl.k(1, 0, 0, 0)

mapdl.k(2, length, 0, 0)

mapdl.k(3, 0, width, 0)

mapdl.k(4, length, width, 0)



# 创建线

mapdl.l(1, 2)

mapdl.l(2, 4)

mapdl.l(4, 3)

mapdl.l(3, 1)



# 创建面

mapdl.a(1, 2, 4, 3)



# 设置图形显示选项

mapdl.eshape(0)



# 定义单元类型

mapdl.et(1, 'SHELL181')



# 定义实常数

mapdl.r(1, height)



# 定义材料属性

mapdl.mp('EX', 1, 210e9)  # 弹性模量 (Pa)

mapdl.mp('DENS', 1, 7800)  # 密度 (kg/m^3)

mapdl.mp('NUXY', 1, 0.3)  # 泊松比



# 生成网格

mapdl.amesh('ALL')



# 进入求解阶段

mapdl.slashsolu()

mapdl.antype(0)  # 静态分析

mapdl.eqslv(0)   # 直接求解器



# 应用边界条件

mapdl.d('ALL', 'UX', 0)  # 固定所有节点的X方向位移

mapdl.d('ALL', 'UY', 0)  # 固定所有节点的Y方向位移

mapdl.d('ALL', 'UZ', 0)  # 固定所有节点的Z方向位移



# 应用载荷

mapdl.f(2, 'FY', -10000)  # 在节点2上施加-10000N的Y方向力



# 求解模型

mapdl.solve()



# 进入后处理阶段

mapdl.post1()



# 读取节点位移结果

mapdl.prnsol('U', 'ALL')

displacement_data = mapdl.print_table('U', 'Node', 'UX', 'UY', 'UZ')

df_displacement = pd.DataFrame(displacement_data, columns=['Node', 'UX', 'UY', 'UZ'])



# 读取单元应力结果

mapdl.prnsol('S', 'ELEM')

stress_data = mapdl.print_table('S', 'ELEM', 'SXX', 'SYY', 'SXY')

df_stress = pd.DataFrame(stress_data, columns=['ELEM', 'SXX', 'SYY', 'SXY'])



# 计算平均应力

average_stress = df_stress[['SXX', 'SYY', 'SXY']].mean().mean()

print(f"桥梁结构的平均应力: {
      
      average_stress}")



# 绘制节点位移图

node_positions = df_displacement[['Node', 'UX', 'UY']].values



plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.plot(node_positions[:, 1], node_positions[:, 0], 'o-')

plt.xlabel('UX (m)')

plt.ylabel('Node')

plt.title('节点X方向位移')

plt.grid(True)



plt.subplot(1, 2, 2)

plt.plot(node_positions[:, 2], node_positions[:, 0], 'o-')

plt.xlabel('UY (m)')

plt.ylabel('Node')

plt.title('节点Y方向位移')

plt.grid(True)



plt.tight_layout()

plt.show()



# 关闭Ansys MAPDL

mapdl.exit()

7.2 多工况分析

在实际工程中，经常需要对模型进行多工况分析。以下是一个示例脚本，展示了如何使用PyMAPDL对一个模型进行多工况分析：

# 导入必要的库

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl

import pandas as pd

import numpy as np



# 启动Ansys MAPDL

mapdl = launch_mapdl()



# 进入前处理阶段

mapdl.prep7()



# 创建关键点

mapdl.k(1, 0, 0, 0)

mapdl.k(2, 1, 0, 0)

mapdl.k(3, 0, 1, 0)

mapdl.k(4, 1, 1, 0)



# 创建线

mapdl.l(1, 2)

mapdl.l(2, 4)

mapdl.l(4, 3)

mapdl.l(3, 1)



# 创建面

mapdl.a(1, 2, 4, 3)



# 设置图形显示选项

mapdl.eshape(0)



# 定义单元类型

mapdl.et(1, 'PLANE183')



# 生成网格

mapdl.amesh('ALL')



# 定义多工况参数

loads = [100, 200, 300, 400, 500]



# 进入求解阶段

mapdl.slashsolu()

mapdl.antype(0)  # 静态分析

mapdl.eqslv(0)   # 直接求解器



# 多工况分析

results = []

for load in loads:

    # 清除现有结果

    mapdl.clear()

    

    # 重新生成网格

    mapdl.amesh('ALL')

    

    # 应用边界条件

    mapdl.d('ALL', 'UX', 0)  # 固定所有节点的X方向位移

    mapdl.d('ALL', 'UY', 0)  # 固定所有节点的Y方向位移

    

    # 应用载荷

    mapdl.f(2, 'FY', -load)  # 在节点2上施加负载荷

    

    # 求解模型

    mapdl.solve()

    

    # 进入后处理阶段

    mapdl.post1()

    

    # 读取节点位移结果

    displacement = mapdl.nsol(2, 'U', 1)

    results.append((load, displacement))

    print(f"载荷: {
      
      load}N, 节点1的位移: {
      
      displacement}")



# 将结果数据转换为Pandas DataFrame

df_results = pd.DataFrame(results, columns=['Load (N)', 'Displacement (m)'])



# 打印结果数据

print(df_results)



# 绘制载荷-位移关系图

plt.figure(figsize=(8, 6))

plt.plot(df_results['Load (N)'], df_results['Displacement (m)'], 'o-')

plt.xlabel('Load (N)')

plt.ylabel('Displacement (m)')

plt.title('载荷-位移关系图')

plt.grid(True)

plt.show()



# 关闭Ansys MAPDL

mapdl.exit()

8. 总结

通过本节的介绍，我们可以看到Python在Ansys二次开发中的强大功能。PyMAPDL库不仅简化了与Ansys的交互，还提供了丰富的API，使得开发者可以轻松实现自动化脚本、数据处理、结果分析和自定义功能开发等任务。无论是简单的模型创建，还是复杂的多工况分析，Python都能提供高效和灵活的解决方案，极大提升了工程师的工作效率和精度。