PyAnsys結合Python擷取分析工程仿真數據

PyAnsys針對Ansys各類(lèi)仿真軟件仿真提供數據擷取的函式，取得的數據可以結合Python的數據分析模塊進(jìn)行數據處理和機器學(xué)習，本文將詳細說(shuō)明操作的概念。
在現代科技產(chǎn)品的設計過(guò)程中，工程仿真扮演著(zhù)關(guān)鍵的角色。工程仿真讓工程師能在設計初期就掌握到產(chǎn)品在實(shí)際環(huán)境中的效能表現，因此能夠大幅節省研發(fā)的時(shí)間與成本，進(jìn)一步推動(dòng)產(chǎn)品的創(chuàng )新與進(jìn)步。然而，這也同時(shí)帶來(lái)一些挑戰，包括如何有效解讀仿真數據、如何迅速制作仿真報告，以及如何運用這些數據進(jìn)行預測與優(yōu)化設計等問(wèn)題。接下來(lái)，將說(shuō)明工程仿真分析操作的概念。

仿真數據解讀
仿真數據解讀是仿真工作中非常重要的一環(huán)。仿真數據解讀指的是從仿真過(guò)程所得到的數據中，理解并提取有價(jià)值的信息，進(jìn)而幫助工程師做出準確的決策和改進(jìn)產(chǎn)品設計。在進(jìn)行模擬時(shí)，我們常常會(huì )產(chǎn)生大量的數據，如流場(chǎng)分析的壓力、速度場(chǎng)數值、結構分析的應力與變形等。這些數據在本身的形式下可能難以直接理解，因此需要進(jìn)行數據解讀，來(lái)把它們轉化為容易理解的形式。
實(shí)務(wù)上，我們可以利用各種數學(xué)操作工具，包括統計方法、變異量分析、實(shí)驗計劃和圖表化等方法，從龐大的數據當中發(fā)掘出有用的信息。透過(guò)這一系列的操作，可以更深入地了解設計的特性，分析模擬結果中的趨勢、模式和異常點(diǎn)，以及進(jìn)行對比分析，從而取得有意義的洞察和結論。
仿真軟件本身提供了一定程度的數據分析和可視化的功能，讓工程師能夠獲取設計過(guò)程中的關(guān)鍵數據。然而，這些仿真工具在提供數據分析和可視化方面，可能還存在一些短版。盡管它們能夠產(chǎn)生各種圖表，但卻缺乏整體化、一貫性的分析流程，用戶(hù)在每一次模擬完成后，必須手動(dòng)建立所有的數據圖表，有時(shí)甚至還需要倚賴(lài)第三方軟件（EXCEL等），來(lái)完成特定的分析工作。這樣的過(guò)程瑣碎零散，不僅耗時(shí)耗力，而且無(wú)法重復利用。
在尋找一種能夠對工程仿真數據進(jìn)行更靈活且強大處理的工具時(shí)，Python與其生態(tài)系的Jupyter Notebook成為了一個(gè)理想的選擇。Jupyter Notebook 是一個(gè)開(kāi)源的網(wǎng)頁(yè)應用程序，能夠讓用戶(hù)建立和分享，包含代碼、數學(xué)方程、圖表、鏈接和格式化說(shuō)明性質(zhì)文字的文件。

 
圖一 : Jupyter Notebook讀取并輸出仿真曲線(xiàn)

Jupyter Notebook支持多種程序語(yǔ)言，其中包含 Python。Python擁有強大的數據處理和科學(xué)計算能力，并且有許多數據分析和可視化的套件，如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等。這些工具讓用戶(hù)能夠方便地進(jìn)行數據清理、轉換、分析和可視化。
在 Jupyter Notebook中，使用者可以將 Python代碼和其執行結果（如計算結果、圖表等）一同記錄在單一文件中，并可隨時(shí)修改代碼并立即看到結果。這種互動(dòng)性質(zhì)讓 Jupyter Notebook 成為一個(gè)強大的數據分析工具，可以讓工程師快速了解和探索他們的仿真數據。

報告生成及自動(dòng)更新
工程師在完成數據分析之后，還需要制作報告統整各項數據以提交給主管或客戶(hù)。制作這樣的報告不僅僅需要收集和整理仿真數據，還需要進(jìn)行格式化和排版，以確保報告的準確性和易讀性。目前，工程師通常仰賴(lài)手動(dòng)復制/貼上圖表、格式化文本和標題，并添加個(gè)人見(jiàn)解。這個(gè)過(guò)程非常耗時(shí)且繁瑣，而且可能會(huì )分散工程師的注意力，降低工作效率。
Python的優(yōu)勢呈現在其提供如 python-docx、python-pptx 和 ReportLab 等模塊，這些模塊不只能自動(dòng)生成報告，還能進(jìn)行精準的格式化，應用于 Microsoft Word、PowerPoint 和 PDF 的報告文件。當這些功能強大的模塊應用于 PyAnsys 過(guò)程中，工程師能夠更輕松地透過(guò)程序代碼，從仿真結果中抽取數據，并且整理成結構化的報告。
有了 PyAnsys，用戶(hù)能夠輕易擷取仿真數據，然后透過(guò) python-docx、python-pptx 或 ReportLab 等模塊，來(lái)生成包含文字、圖表、表格等各式元素的完整報告。此一做法讓使用者能根據自身需求，完全自定義報告格式， 包含字型、顏色、段落格式等；另外，利用模板來(lái)快速產(chǎn)生報告，也能夠避免每次都需要從無(wú)到有的制作報告。
試想一下，每次模擬完成后，只需執行一段 Python 程序代碼。程序代碼將自動(dòng)讀取模擬檔案，擷取所有必要的數據，計算統計指針，并產(chǎn)出各種折線(xiàn)圖、輪廓圖、合格/不合格的表格。甚至還會(huì )自動(dòng)在報告中插入相應的數值和文字說(shuō)明，而完全無(wú)需人工操作。再者，這種數據處理及報表生成的自動(dòng)化，將會(huì )大幅度提升工程師的工作效率。

機器學(xué)習
機器學(xué)習的模型訓練需求大量的數據，這些數據若透過(guò)實(shí)物原型和實(shí)際測量來(lái)取得，往往成本高昂且耗時(shí)。然而，透過(guò)模擬技術(shù)可以有效地解決此問(wèn)題，由于模擬能夠在短時(shí)間內以相對低成本生成大量數據，這些數據可用來(lái)訓練機器學(xué)習模型。在虛擬環(huán)境中，透過(guò)模擬能夠模擬出現實(shí)世界中各種不同的情境，生成多變的數據。這些數據覆蓋多元的場(chǎng)景和參數組合，使機器學(xué)習模型得以學(xué)習并理解更廣泛和多元的特征，此方式大大節省了實(shí)體測試和量測所需的時(shí)間和成本。
Python提供多元的機器學(xué)習庫和工具，使得模擬和機器學(xué)習的整合更為容易實(shí)現。例如，NumPy、Pandas等庫可以用來(lái)處理和分析數據，Scikit-learn可以用于建立和訓練機器學(xué)習模型，而TensorFlow、PyTorch等庫則支持深度學(xué)習模型的構建和訓練；這些工具的結合讓Python成為一個(gè)非常適合進(jìn)行模擬和機器學(xué)習的平臺。
Ansys optiSLang是一款強大的工程設計優(yōu)化和機器學(xué)習軟件，它可以自動(dòng)識別關(guān)鍵的輸入參數并進(jìn)行模型校準，然后利用機器學(xué)習算法進(jìn)行優(yōu)化，透過(guò)這個(gè)過(guò)程，工程師可以最小化設計變異性，同時(shí)確保設計效能。optiSLang的主要功能之一是設計探索（Design of Experiments；DoE），這個(gè)功能能夠建立一個(gè)包含大量模擬案例的設計空間，并以高效的方式運行這些模擬，從而生成大量的數據來(lái)供后續分析和優(yōu)化使用。

 
圖二 : Optislang設計與優(yōu)化平臺

除了模型優(yōu)化外，optiSLang 也提供了機器學(xué)習功能，這使得工程師能夠利用生成的仿真數據來(lái)訓練機器學(xué)習模型，以提高預測精度或做到事先無(wú)法預見(jiàn)的發(fā)現。在現實(shí)應用中，許多工程項目已經(jīng)利用 optiSLang 進(jìn)行仿真優(yōu)化，并取得了卓越的成果。例如汽車(chē)工程、風(fēng)力發(fā)電等領(lǐng)域，都曾經(jīng)使用此軟件進(jìn)行設計優(yōu)化。Ansys 亦提供了PyOptislang，這個(gè)工具讓使用者可以透過(guò)程序代碼連接 Ansys 的優(yōu)化與機器學(xué)習軟件 Optislang 來(lái)進(jìn)行工程探索和優(yōu)化。
透過(guò)結合機器學(xué)習和優(yōu)化算法，可以利用仿真生成的數據來(lái)建立高效且精確的數學(xué)模型，進(jìn)行優(yōu)化設計。這種方式在傳統的手動(dòng)操作下往往難以達成，但借助 Python 等工具，能夠更輕松地達到這個(gè)目標，并在產(chǎn)品設計和工程領(lǐng)域獲得更佳的成果。

結語(yǔ)
在工程仿真領(lǐng)域，有效分析和呈現數據至關(guān)重要。傳統上，這涉及到繁瑣的手動(dòng)步驟，從數據擷取到分析，再到可視化，過(guò)程耗時(shí)且繁復。然而，藉由 Python、Jupyter Notebook和PyAnsys 的整合能夠突破這些挑戰。Python提供強大的數據處理和分析能力，Jupyter Notebook則提供撰寫(xiě)程序代碼和生成報告的便利接口，而PyAnsys 允許我們從Python環(huán)境中控制 Ansys 軟件進(jìn)行數據擷取。
未來(lái)，工程仿真與機器學(xué)習的融合，特別是利用ANSYS optiSLang的優(yōu)化和機器學(xué)習能力，將推動(dòng)產(chǎn)品設計和工程領(lǐng)域邁向新的里程碑。這些先進(jìn)的工具和技術(shù)將使我們能夠更快速且更精確地達成設計目標，以滿(mǎn)足市場(chǎng)對高效能和高質(zhì)量產(chǎn)品的不斷增長(cháng)的需求。
（本文作者林?zhù)Q志為 Ansys 技術(shù)專(zhuān)家 ）