Design for Manufacturing软件：Ansys二次开发_（3）.Ansys二次开发前处理技术

企业开发 2025-04-11 20:43:26 阅读次数: 0

Ansys二次开发前处理技术

1. 引言

在工业设计和制造领域，Ansys软件被广泛应用于各种复杂的仿真和分析任务。然而，标准的Ansys软件功能可能无法满足所有特定的需求，因此二次开发成为了提升软件功能性的重要手段。本节将详细介绍Ansys软件的前处理技术，包括如何使用Python脚本进行网格划分、几何建模、材料属性定义等任务，以提高仿真工作的效率和准确性。

在这里插入图片描述

2. Python脚本在Ansys中的应用

Ansys提供了多种脚本接口，其中Python脚本是最常用的一种。通过Python脚本，用户可以自动化执行前处理任务，减少重复操作，提高工作效率。Python脚本可以与Ansys的各种模块（如Mechanical、Fluent、Maxwell等）进行交互，实现复杂的建模和仿真流程。

2.1 安装和配置Python环境

在进行Ansys二次开发之前，首先需要确保Python环境已经正确安装和配置。Ansys支持多种Python版本，但建议使用Python 3.7及以上版本。

2.1.1 安装Python

  1. 下载Python：访问Python官方网站（https://www.python.org/）下载最新版本的Python安装包。

  2. 安装Python：运行安装包，选择合适的安装路径，并确保在安装过程中勾选“Add Python to PATH”选项，以便在命令行中直接使用Python。

2.1.2 安装Ansys Python接口

Ansys提供了多种Python接口，如pyansys和ansys-mapdl-core。这里以ansys-mapdl-core为例进行安装。


pip install ansys-mapdl-core

2.2 连接Ansys MAPDL

ansys-mapdl-core模块允许用户通过Python脚本连接和控制Ansys MAPDL（Mechanical APDL）。以下是连接Ansys MAPDL的基本步骤和代码示例。

2.2.1 连接MAPDL

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl



# 启动Ansys MAPDL

mapdl = launch_mapdl()



# 检查连接状态

print(mapdl.status)
2.2.2 断开连接

# 断开与Ansys MAPDL的连接

mapdl.exit()

2.3 创建几何模型

Ansys MAPDL支持多种几何建模方法，包括使用APDL命令和Python脚本。通过Python脚本，可以更方便地创建和修改复杂的几何模型。

2.3.1 创建基本几何体

以下是一个创建矩形和圆柱体的示例。


# 创建矩形

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

mapdl.k(2, 10, 0, 0)

mapdl.k(3, 10, 10, 0)

mapdl.k(4, 0, 10, 0)

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



# 创建圆柱体

mapdl.k(5, 0, 0, 0)

mapdl.k(6, 0, 0, 10)

mapdl.k(7, 5, 0, 0)

mapdl.k(8, 5, 0, 10)

mapdl.a(5, 6, 8, 7)

mapdl.cs(1, 0, 0, 0, 5)  # 创建圆柱坐标系

mapdl.v(5, 7, 6, 8, 0, 0, 10)  # 创建圆柱体
2.3.2 导入外部几何模型

Ansys MAPDL支持导入外部几何模型，如IGES、STEP、SAT等格式。以下是一个导入STEP模型的示例。

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# 导入STEP模型

mapdl.kpre()

mapdl.import_('step', 'path/to/your/model.step')

2.4 网格划分

网格划分是前处理中的重要步骤，合理的网格划分可以显著提高仿真结果的准确性。Ansys MAPDL提供了多种网格划分方法，可以通过Python脚本进行自动化控制。

2.4.1 网格划分设置

以下是一个设置网格划分参数的示例。


# 设置网格划分参数

mapdl.et(1, 186)  # 定义单元类型

mapdl.esize(1)  # 设置单元大小

mapdl.amesh('all')  # 对所有几何体进行网格划分
2.4.2 自动化网格划分

可以通过Python脚本自动化执行网格划分过程，以下是一个示例。


# 定义网格划分函数

def mesh_model(mapdl, element_type, element_size):

    mapdl.et(1, element_type)  # 定义单元类型

    mapdl.esize(element_size)  # 设置单元大小

    mapdl.amesh('all')  # 对所有几何体进行网格划分



# 调用函数进行网格划分

mesh_model(mapdl, 186, 1)

2.5 定义材料属性

在Ansys仿真中，材料属性的定义是必不可少的。通过Python脚本，可以方便地定义和修改材料属性。

2.5.1 定义材料

以下是一个定义材料属性的示例。


# 定义材料属性

mapdl.mp('EX', 1, 210e3)  # 弹性模量

mapdl.mp('PRXY', 1, 0.3)  # 泊松比

mapdl.mp('DENS', 1, 7800)  # 密度
2.5.2 分配材料

以下是一个将材料分配给特定区域的示例。


# 分配材料

mapdl.mat(1)

mapdl.vatt(1, 1, 1)  # 将材料1分配给第一个体积

2.6 定义边界条件

边界条件的定义是前处理中的另一个重要步骤。通过Python脚本，可以自动化设置边界条件。

2.6.1 定义约束条件

以下是一个定义约束条件的示例。


# 定义约束条件

mapdl.nsel('S', 'LOC', 'X', 0)  # 选择所有在X=0位置的节点

mapdl.d('all', 'UX', 0)  # 在X方向上施加约束

mapdl.d('all', 'UY', 0)  # 在Y方向上施加约束

mapdl.d('all', 'UZ', 0)  # 在Z方向上施加约束
2.6.2 定义载荷

以下是一个定义载荷的示例。


# 定义载荷

mapdl.nsel('S', 'LOC', 'X', 10)  # 选择所有在X=10位置的节点

mapdl.f('all', 'FX', 1000)  # 在X方向上施加1000N的力

2.7 定义求解设置

求解设置包括求解类型、求解参数等。通过Python脚本，可以自动化设置求解参数，提高仿真效率。

2.7.1 设置求解类型

以下是一个设置求解类型的示例。


# 设置求解类型

mapdl.antsol('STATIC')  # 静力分析
2.7.2 设置求解参数

以下是一个设置求解参数的示例。


# 设置求解参数

mapdl.nstep(10)  # 设置求解步数

mapdl.dx(0.1)  # 设置时间步长

2.8 前处理结果的可视化

前处理结果的可视化可以帮助用户检查模型的正确性，确保后续仿真的准确性。Ansys MAPDL支持多种可视化方法，可以通过Python脚本进行自动化可视化。

2.8.1 使用Ansys MAPDL进行可视化

以下是一个使用Ansys MAPDL进行可视化的示例。


# 可视化几何模型

mapdl.plist()

mapdl.plnsol('UX', 'MAX', 'UZ', 'MAX')
2.8.2 使用第三方库进行可视化

除了Ansys自带的可视化工具，还可以使用第三方库如pyvista进行更高级的可视化。


# 导入pyvista库

import pyvista as pv



# 获取Ansys MAPDL的网格数据

grid = mapdl.mesh.grid



# 创建pyvista对象

plotter = pv.Plotter()

plotter.add_mesh(grid, show_edges=True)



# 显示网格

plotter.show()

2.9 前处理任务的自动化

通过Python脚本，可以将前处理任务自动化，减少人工干预，提高工作效率。以下是一个完整的前处理任务自动化示例。


# 导入Ansys MAPDL库

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl



# 启动Ansys MAPDL

mapdl = launch_mapdl()



# 创建几何模型

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

mapdl.k(2, 10, 0, 0)

mapdl.k(3, 10, 10, 0)

mapdl.k(4, 0, 10, 0)

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

mapdl.k(5, 0, 0, 0)

mapdl.k(6, 0, 0, 10)

mapdl.k(7, 5, 0, 0)

mapdl.k(8, 5, 0, 10)

mapdl.a(5, 6, 8, 7)

mapdl.cs(1, 0, 0, 0, 5)

mapdl.v(5, 7, 6, 8, 0, 0, 10)



# 网格划分

mapdl.et(1, 186)

mapdl.esize(1)

mapdl.amesh('all')



# 定义材料属性

mapdl.mp('EX', 1, 210e3)

mapdl.mp('PRXY', 1, 0.3)

mapdl.mp('DENS', 1, 7800)



# 分配材料

mapdl.mat(1)

mapdl.vatt(1, 1, 1)



# 定义约束条件

mapdl.nsel('S', 'LOC', 'X', 0)

mapdl.d('all', 'UX', 0)

mapdl.d('all', 'UY', 0)

mapdl.d('all', 'UZ', 0)



# 定义载荷

mapdl.nsel('S', 'LOC', 'X', 10)

mapdl.f('all', 'FX', 1000)



# 设置求解类型和参数

mapdl.antsol('STATIC')

mapdl.nstep(10)

mapdl.dx(0.1)



# 可视化几何模型和网格

mapdl.plist()

mapdl.plnsol('UX', 'MAX', 'UZ', 'MAX')



# 断开连接

mapdl.exit()

3. 高级前处理技术

在实际工业应用中，前处理任务可能会更加复杂，需要使用更高级的技术来提高效率和准确性。

3.1 复杂几何建模

复杂几何建模通常涉及多个几何体的组合和修改。以下是一个创建复杂几何模型的示例。

3.1.1 创建多个几何体

# 创建多个几何体

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

mapdl.k(2, 10, 0, 0)

mapdl.k(3, 10, 10, 0)

mapdl.k(4, 0, 10, 0)

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



mapdl.k(5, 0, 0, 10)

mapdl.k(6, 10, 0, 10)

mapdl.k(7, 10, 10, 10)

mapdl.k(8, 0, 10, 10)

mapdl.a(5, 6, 7, 8)



# 组合几何体

mapdl.vglue(1, 2)
3.1.2 创建参数化模型

参数化模型可以通过改变参数自动调整几何形状，提高模型的灵活性。以下是一个创建参数化模型的示例。


# 创建参数化模型

length = 10

width = 10

height = 10



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

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

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

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

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



mapdl.k(5, 0, 0, height)

mapdl.k(6, length, 0, height)

mapdl.k(7, length, width, height)

mapdl.k(8, 0, width, height)

mapdl.a(5, 6, 7, 8)



# 组合几何体

mapdl.vglue(1, 2)

3.2 复杂网格划分

复杂几何模型的网格划分需要更多的技巧和考虑。以下是一个复杂网格划分的示例。

3.2.1 使用自适应网格划分

自适应网格划分可以根据几何模型的复杂度自动调整网格密度。以下是一个使用自适应网格划分的示例。


# 使用自适应网格划分

mapdl.et(1, 186)

mapdl.adap('ON', 'SIZE', 1, 0.1, 0.01)

mapdl.amesh('all')
3.2.2 使用局部网格划分

局部网格划分可以在特定区域使用更细密的网格。以下是一个使用局部网格划分的示例。


# 使用局部网格划分

mapdl.et(1, 186)

mapdl.amesh('all')  # 全局网格划分



# 选择特定区域

mapdl.nsel('S', 'LOC', 'X', 0, 5)

mapdl.esize(0.5)  # 设置局部单元大小

mapdl.amesh('all')  # 局部网格划分

3.3 复杂材料属性定义

在一些高级仿真中，材料属性可能需要考虑温度、应变等因素的影响。以下是一个复杂材料属性定义的示例。

3.3.1 定义温度依赖的材料属性

# 定义温度依赖的材料属性

mapdl.mat(1)

mapdl.mpdata('EX', 1, 200, 210e3)

mapdl.mpdata('EX', 1, 300, 200e3)

mapdl.mpdata('EX', 1, 400, 190e3)
3.3.2 定义应变依赖的材料属性

# 定义应变依赖的材料属性

mapdl.mat(1)

mapdl.mpdata('EX', 1, 0, 210e3)

mapdl.mpdata('EX', 1, 0.01, 200e3)

mapdl.mpdata('EX', 1, 0.02, 190e3)

3.4 复杂边界条件设置

在实际应用中，边界条件可能涉及多个方向的约束和载荷。以下是一个复杂边界条件设置的示例。

3.4.1 设置多方向约束

# 设置多方向约束

mapdl.nsel('S', 'LOC', 'X', 0)

mapdl.d('all', 'UX', 0)

mapdl.d('all', 'UY', 0)

mapdl.d('all', 'UZ', 0)



mapdl.nsel('S', 'LOC', 'Y', 0)

mapdl.d('all', 'UY', 0)
3.4.2 设置多方向载荷

# 设置多方向载荷

mapdl.nsel('S', 'LOC', 'X', 10)

mapdl.f('all', 'FX', 1000)

mapdl.f('all', 'FY', 500)



mapdl.nsel('S', 'LOC', 'Y', 10)

mapdl.f('all', 'FY', 500)

3.5 多工况前处理

在一些仿真任务中，可能需要考虑多个工况。通过Python脚本，可以自动化处理多个工况的前处理任务，从而提高仿真效率和准确性。以下是一个多工况前处理的示例。

3.5.1 设置多工况

# 设置多工况

def set_boundary_conditions(mapdl, case):

    if case == 1:

        # 工况1：在X=0位置施加固定约束，在X=10位置施加1000N的力

        mapdl.nsel('S', 'LOC', 'X', 0)

        mapdl.d('all', 'UX', 0)

        mapdl.d('all', 'UY', 0)

        mapdl.d('all', 'UZ', 0)



        mapdl.nsel('S', 'LOC', 'X', 10)

        mapdl.f('all', 'FX', 1000)

    elif case == 2:

        # 工况2：在Y=0位置施加固定约束，在Y=10位置施加500N的力

        mapdl.nsel('S', 'LOC', 'Y', 0)

        mapdl.d('all', 'UX', 0)

        mapdl.d('all', 'UY', 0)

        mapdl.d('all', 'UZ', 0)



        mapdl.nsel('S', 'LOC', 'Y', 10)

        mapdl.f('all', 'FY', 500)



# 调用函数设置不同工况

set_boundary_conditions(mapdl, 1)

mapdl.solve()  # 求解工况1



set_boundary_conditions(mapdl, 2)

mapdl.solve()  # 求解工况2
3.5.2 保存和恢复工况

在处理多个工况时，保存和恢复工况可以减少重复操作，提高工作效率。以下是一个保存和恢复工况的示例。


# 保存工况1

mapdl.save('case1')



# 恢复工况1

mapdl.load('case1')



# 求解工况1

mapdl.solve()



# 保存工况2

mapdl.save('case2')



# 恢复工况2

mapdl.load('case2')



# 求解工况2

mapdl.solve()

3.6 复杂求解设置

在高级仿真中，求解设置可能涉及更多的参数和选项。通过Python脚本，可以自动化设置这些参数，确保求解过程的准确性和高效性。

3.6.1 设置非线性求解

非线性求解是处理材料非线性和几何非线性的常用方法。以下是一个设置非线性求解的示例。


# 设置非线性求解

mapdl.antype('NONLINEAR')  # 非线性分析

mapdl.nlgeom('ON')  # 开启几何非线性

mapdl.nstep(10)  # 设置求解步数

mapdl.dx(0.1)  # 设置时间步长
3.6.2 设置多步求解

多步求解适用于需要逐步加载或逐步改变边界条件的仿真任务。以下是一个设置多步求解的示例。


# 设置多步求解

mapdl.antype('STATIC')  # 静力分析

mapdl.nstep(10)  # 设置求解步数

mapdl.dx(0.1)  # 设置时间步长



# 逐步施加载荷

for step in range(1, 11):

    mapdl.f('all', 'FX', 1000 * step / 10)

    mapdl.solve()

3.7 复杂前处理结果的可视化

高级前处理任务的结果可视化可以帮助用户更好地理解模型和仿真过程。以下是一些复杂前处理结果的可视化示例。

3.7.1 可视化多工况结果

通过Python脚本，可以自动化地将多个工况的结果进行可视化，从而方便地对比不同工况下的仿真结果。


# 导入pyvista库

import pyvista as pv



# 定义可视化函数

def visualize_results(mapdl, case):

    # 恢复工况

    mapdl.load(f'case{
      
      case}')

    

    # 获取位移结果

    displacement = mapdl.post_processing.nodal_displacement('ALL')

    

    # 创建pyvista对象

    grid = mapdl.mesh.grid

    plotter = pv.Plotter()

    plotter.add_mesh(grid, scalars=displacement, show_edges=True, scalar_bar_args={
    
    'title': f'Displacement (Case {
      
      case})'})

    

    # 显示结果

    plotter.show()



# 可视化工况1和工况2的结果

visualize_results(mapdl, 1)

visualize_results(mapdl, 2)
3.7.2 可视化非线性结果

非线性求解的结果通常包含多个步骤的数据。以下是一个可视化非线性结果的示例。


# 可视化非线性结果

def visualize_nonlinear_results(mapdl):

    # 获取位移结果

    displacement = mapdl.post_processing.nodal_displacement('ALL')

    

    # 创建pyvista对象

    grid = mapdl.mesh.grid

    plotter = pv.Plotter()

    

    # 遍历每个求解步

    for step in range(1, 11):

        plotter.add_mesh(grid, scalars=displacement[step-1], show_edges=True, scalar_bar_args={
    
    'title': f'Displacement (Step {
      
      step})'})

        plotter.show()



# 可视化非线性结果

visualize_nonlinear_results(mapdl)

3.8 前处理任务的优化

在高级仿真中，前处理任务的优化可以显著提高仿真效率。以下是一些优化前处理任务的方法和示例。

3.8.1 减少几何模型的复杂度

通过简化几何模型，可以减少网格划分的时间和计算资源的消耗。以下是一个简化几何模型的示例。


# 简化几何模型

def simplify_geometry(mapdl):

    # 删除不必要的几何体

    mapdl.vdele(2)

    

    # 合并几何体

    mapdl.vglue(1, 3)



# 调用函数简化几何模型

simplify_geometry(mapdl)
3.8.2 优化网格划分

通过优化网格划分参数，可以提高网格划分的效率和质量。以下是一个优化网格划分的示例。


# 优化网格划分

def optimize_mesh(mapdl):

    # 使用优化的网格划分方法

    mapdl.et(1, 186)

    mapdl.smrtsize(10)  # 设置智能网格大小

    mapdl.amesh('all')



# 调用函数优化网格划分

optimize_mesh(mapdl)

3.9 前处理任务的并行处理

在处理大规模模型或多个工况时，可以使用并行处理来提高效率。以下是一个前处理任务并行处理的示例。

3.9.1 使用多线程处理多个工况

通过多线程，可以同时处理多个工况，从而显著缩短前处理时间。以下是一个使用多线程处理多个工况的示例。


# 导入多线程库

import threading



# 定义工况处理函数

def process_case(mapdl, case):

    set_boundary_conditions(mapdl, case)

    mapdl.solve()

    visualize_results(mapdl, case)



# 创建多个线程处理不同工况

threads = []

for case in range(1, 3):

    thread = threading.Thread(target=process_case, args=(mapdl, case))

    threads.append(thread)

    thread.start()



# 等待所有线程完成

for thread in threads:

    thread.join()
3.9.2 使用多进程处理大规模模型

对于大规模模型，可以使用多进程来并行处理网格划分和求解任务。以下是一个使用多进程处理大规模模型的示例。


# 导入多进程库

import multiprocessing



# 定义模型处理函数

def process_model(case):

    # 启动Ansys MAPDL

    mapdl = launch_mapdl()

    

    # 创建几何模型

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

    mapdl.k(2, 10, 0, 0)

    mapdl.k(3, 10, 10, 0)

    mapdl.k(4, 0, 10, 0)

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

    

    mapdl.k(5, 0, 0, 10)

    mapdl.k(6, 10, 0, 10)

    mapdl.k(7, 10, 10, 10)

    mapdl.k(8, 0, 10, 10)

    mapdl.a(5, 6, 7, 8)

    

    mapdl.vglue(1, 2)

    

    # 网格划分

    mapdl.et(1, 186)

    mapdl.esize(1)

    mapdl.amesh('all')

    

    # 定义材料属性

    mapdl.mp('EX', 1, 210e3)

    mapdl.mp('PRXY', 1, 0.3)

    mapdl.mp('DENS', 1, 7800)

    

    # 分配材料

    mapdl.mat(1)

    mapdl.vatt(1, 1, 1)

    

    # 设置边界条件

    set_boundary_conditions(mapdl, case)

    

    # 求解

    mapdl.solve()

    

    # 可视化结果

    visualize_results(mapdl, case)

    

    # 断开连接

    mapdl.exit()



# 创建多个进程处理不同工况

processes = []

for case in range(1, 3):

    process = multiprocessing.Process(target=process_model, args=(case,))

    processes.append(process)

    process.start()



# 等待所有进程完成

for process in processes:

    process.join()

4. 结论

通过Python脚本进行Ansys软件的二次开发，可以显著提高前处理任务的效率和准确性。本文介绍了如何安装和配置Python环境、连接Ansys MAPDL、创建几何模型、进行网格划分、定义材料属性、设置边界条件、配置求解设置、可视化前处理结果以及优化和并行处理前处理任务。这些技术不仅适用于简单的仿真任务，也适用于复杂的工业应用，帮助工程师和研究人员更高效地完成仿真工作。

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转载自blog.csdn.net/2401_87715305/article/details/147107470
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