PyAnsys結(jié)合Python擷取分析工程仿真數(shù)據(jù)

PyAnsys針對(duì)Ansys各類(lèi)仿真軟件仿真提供數(shù)據(jù)擷取的函式，取得的數(shù)據(jù)可以結(jié)合Python的數(shù)據(jù)分析模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)，本文將詳細(xì)說(shuō)明操作的概念。
在現(xiàn)代科技產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過(guò)程中，工程仿真扮演著關(guān)鍵的角色。工程仿真讓工程師能在設(shè)計(jì)初期就掌握到產(chǎn)品在實(shí)際環(huán)境中的效能表現(xiàn)，因此能夠大幅節(jié)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(zhàn)，包括如何有效解讀仿真數(shù)據(jù)、如何迅速制作仿真報(bào)告，以及如何運(yùn)用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)與優(yōu)化設(shè)計(jì)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(shù)據(jù)解讀
仿真數(shù)據(jù)解讀是仿真工作中非常重要的一環(huán)。仿真數(shù)據(jù)解讀指的是從仿真過(guò)程所得到的數(shù)據(jù)中，理解并提取有價(jià)值的信息，進(jìn)而幫助工程師做出準(zhǔn)確的決策和改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)。在進(jìn)行模擬時(shí)，我們常常會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如流場(chǎng)分析的壓力、速度場(chǎng)數(shù)值、結(jié)構(gòu)分析的應(yīng)力與變形等。這些數(shù)據(jù)在本身的形式下可能難以直接理解，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)解讀，來(lái)把它們轉(zhuǎn)化為容易理解的形式。
實(shí)務(wù)上，我們可以利用各種數(shù)學(xué)操作工具，包括統(tǒng)計(jì)方法、變異量分析、實(shí)驗(yàn)計(jì)劃和圖表化等方法，從龐大的數(shù)據(jù)當(dāng)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(shè)計(jì)的特性，分析模擬結(jié)果中的趨勢(shì)、模式和異常點(diǎn)，以及進(jìn)行對(duì)比分析，從而取得有意義的洞察和結(jié)論。
仿真軟件本身提供了一定程度的數(shù)據(jù)分析和可視化的功能，讓工程師能夠獲取設(shè)計(jì)過(guò)程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。然而，這些仿真工具在提供數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(fù)利用。
在尋找一種能夠?qū)こ谭抡鏀?shù)據(jù)進(jìn)行更靈活且強(qiáng)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(yīng)用程序，能夠讓用戶(hù)建立和分享，包含代碼、數(shù)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

Jupyter Notebook支持多種程序語(yǔ)言，其中包含 Python。Python擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計(jì)算能力，并且有許多數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)清理、轉(zhuǎn)換、分析和可視化。
在 Jupyter Notebook中，使用者可以將 Python代碼和其執(zhí)行結(jié)果（如計(jì)算結(jié)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(jié)果。這種互動(dòng)性質(zhì)讓 Jupyter Notebook 成為一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，可以讓工程師快速了解和探索他們的仿真數(shù)據(jù)。

報(bào)告生成及自動(dòng)更新
工程師在完成數(shù)據(jù)分析之后，還需要制作報(bào)告統(tǒng)整各項(xiàng)數(shù)據(jù)以提交給主管或客戶(hù)。制作這樣的報(bào)告不僅僅需要收集和整理仿真數(shù)據(jù)，還需要進(jìn)行格式化和排版，以確保報(bào)告的準(zhǔn)確性和易讀性。目前，工程師通常仰賴(lài)手動(dòng)復(fù)制/貼上圖表、格式化文本和標(biāo)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(shì)呈現(xiàn)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(bào)告，還能進(jìn)行精準(zhǔn)的格式化，應(yīng)用于 Microsoft Word、PowerPoint 和 PDF 的報(bào)告文件。當(dāng)這些功能強(qiáng)大的模塊應(yīng)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(jié)果中抽取數(shù)據(jù)，并且整理成結(jié)構(gòu)化的報(bào)告。
有了 PyAnsys，用戶(hù)能夠輕易擷取仿真數(shù)據(jù)，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(bào)告。此一做法讓使用者能根據(jù)自身需求，完全自定義報(bào)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(bào)告，也能夠避免每次都需要從無(wú)到有的制作報(bào)告。
試想一下，每次模擬完成后，只需執(zhí)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(shù)據(jù)，計(jì)算統(tǒng)計(jì)指針，并產(chǎn)出各種折線圖、輪廓圖、合格/不合格的表格。甚至還會(huì)自動(dòng)在報(bào)告中插入相應(yīng)的數(shù)值和文字說(shuō)明，而完全無(wú)需人工操作。再者，這種數(shù)據(jù)處理及報(bào)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(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練需求大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)若透過(guò)實(shí)物原型和實(shí)際測(cè)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(nèi)以相對(duì)低成本生成大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在虛擬環(huán)境中，透過(guò)模擬能夠模擬出現(xiàn)實(shí)世界中各種不同的情境，生成多變的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)覆蓋多元的場(chǎng)景和參數(shù)組合，使機(jī)器學(xué)習(xí)模型得以學(xué)習(xí)并理解更廣泛和多元的特征，此方式大大節(jié)省了實(shí)體測(cè)試和量測(cè)所需的時(shí)間和成本。
Python提供多元的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)和工具，使得模擬和機(jī)器學(xué)習(xí)的整合更為容易實(shí)現(xiàn)。例如，NumPy、Pandas等庫(kù)可以用來(lái)處理和分析數(shù)據(jù)，Scikit-learn可以用于建立和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而TensorFlow、PyTorch等庫(kù)則支持深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練；這些工具的結(jié)合讓Python成為一個(gè)非常適合進(jìn)行模擬和機(jī)器學(xué)習(xí)的平臺(tái)。
Ansys optiSLang是一款強(qiáng)大的工程設(shè)計(jì)優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件，它可以自動(dòng)識(shí)別關(guān)鍵的輸入?yún)?shù)并進(jìn)行模型校準(zhǔn)，然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)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(shè)計(jì)變異性，同時(shí)確保設(shè)計(jì)效能。optiSLang的主要功能之一是設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)空間，并以高效的方式運(yùn)行這些模擬，從而生成大量的數(shù)據(jù)來(lái)供后續(xù)分析和優(yōu)化使用。

 
圖二 : Optislang設(shè)計(jì)與優(yōu)化平臺(tái)

除了模型優(yōu)化外，optiSLang 也提供了機(jī)器學(xué)習(xí)功能，這使得工程師能夠利用生成的仿真數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以提高預(yù)測(cè)精度或做到事先無(wú)法預(yù)見(jiàn)的發(fā)現(xiàn)。在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，許多工程項(xiàng)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(shè)計(jì)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(jī)器學(xué)習(xí)軟件 Optislang 來(lái)進(jìn)行工程探索和優(yōu)化。
透過(guò)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法，可以利用仿真生成的數(shù)據(jù)來(lái)建立高效且精確的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。這種方式在傳統(tǒng)的手動(dòng)操作下往往難以達(dá)成，但借助 Python 等工具，能夠更輕松地達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，并在產(chǎn)品設(shè)計(jì)和工程領(lǐng)域獲得更佳的成果。

結(jié)語(yǔ)
在工程仿真領(lǐng)域，有效分析和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)至關(guān)重要。傳統(tǒng)上，這涉及到繁瑣的手動(dòng)步驟，從數(shù)據(jù)擷取到分析，再到可視化，過(guò)程耗時(shí)且繁復(fù)。然而，藉由 Python、Jupyter Notebook和PyAnsys 的整合能夠突破這些挑戰(zhàn)。Python提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，Jupyter Notebook則提供撰寫(xiě)程序代碼和生成報(bào)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(shù)據(jù)擷取。
未來(lái)，工程仿真與機(jī)器學(xué)習(xí)的融合，特別是利用ANSYS optiSLang的優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)能力，將推動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)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(dá)成設(shè)計(jì)目標(biāo)，以滿(mǎn)足市場(chǎng)對(duì)高效能和高質(zhì)量產(chǎn)品的不斷增長(zhǎng)的需求。
（本文作者林鳴志為 Ansys 技術(shù)專(zhuān)家 ）