CAE软件：ANSYS二次开发

ANSYS二次开发基础

在上一节中，我们介绍了ANSYS的基本操作和工作流程。接下来，我们将深入探讨ANSYS的二次开发技术，这将帮助我们更好地利用ANSYS的强大功能，实现自动化和定制化的需求。ANSYS二次开发主要通过APDL（ANSYS Parametric Design Language）和Python脚本两种方式进行。本节将详细介绍这两种二次开发方式的原理和具体操作方法。

在这里插入图片描述

1. APDL简介

APDL是ANSYS的参数化设计语言，它允许用户通过编写脚本来自定义和自动化ANSYS的仿真过程。APDL脚本由一系列命令组成，这些命令可以控制ANSYS的各种操作，如建模、加载、求解和后处理等。APDL脚本的编写和运行可以在ANSYS的命令流中进行，也可以通过外部文本编辑器编写后导入ANSYS。

1.1 APDL的基本语法

APDL的基本语法类似于Fortran，但更加简化和易用。每个命令通常由一个关键字和一些参数组成，命令之间用换行符分隔。以下是一些常用的APDL命令示例：

/TITLE, Title: 设置模型的标题。
/PREP7: 进入前处理模式。
ET, ntype, mtype, real, nlib: 定义单元类型。
BLOCK, x1, x2, y1, y2, z1, z2: 创建一个长方体。
SFL, nset, side, lab, value: 对面施加载荷。
SOLVE: 求解模型。
/POST1: 进入后处理模式。
PLNSOL, U, SUM: 绘制位移云图。

1.2 APDL脚本的编写和运行

编写APDL脚本的步骤如下：

创建脚本文件：使用文本编辑器（如Notepad++、Sublime Text等）创建一个文本文件，扩展名为 .mac。
编写命令：在文件中编写所需的APDL命令。
保存文件：将文件保存到指定路径。
导入ANSYS：在ANSYS中通过菜单或命令行导入脚本文件。
运行脚本：执行导入的脚本文件，ANSYS将按顺序执行脚本中的命令。

以下是一个简单的APDL脚本示例，创建一个长方体并对其进行简单的静力学分析：


/TITLE, Simple Static Analysis of a Block

/PREP7

ET, 1, SOLID185  ! 定义单元类型为3D弹性固体

MP, EX, 1, 200E3  ! 设置弹性模量

MP, PRXY, 1, 0.3  ! 设置泊松比

BLOCK, 0, 1, 0, 1, 0, 1  ! 创建一个1x1x1的长方体

VSIZE, 0, 0, 0, 0, 0, 0  ! 选择所有体积

VMESH, ALL  ! 网格划分所有体积

D, ALL, UX, 0  ! 在所有节点施加在X方向的约束

D, ALL, UY, 0  ! 在所有节点施加在Y方向的约束

D, ALL, UZ, 0  ! 在所有节点施加在Z方向的约束

SFL, 1, FZ, 1000  ! 在面1的Z方向施加1000N的力

SOLVE  ! 求解模型

/POST1

PLNSOL, U, SUM  ! 绘制位移云图

2. Python脚本二次开发

Python脚本二次开发是ANSYS的另一种强大的开发方式，它通过调用ANSYS的API来实现自动化和定制化的需求。Python脚本可以在ANSYS Workbench或APDL环境中运行，提供了更灵活的编程能力和丰富的第三方库支持。

2.1 ANSYS Python API概述

ANSYS Python API提供了丰富的函数和方法，可以用于控制ANSYS的各种操作。这些API函数可以分为以下几类：

建模：创建几何模型、定义材料属性、划分网格等。
加载：施加边界条件、载荷等。
求解：设置求解参数、求解模型等。
后处理：提取结果、绘制云图等。

2.2 Python脚本的编写和运行

编写Python脚本的步骤如下：

安装Python和ANSYS Python API：确保系统中安装了Python和ANSYS Python API。
创建脚本文件：使用Python编辑器（如PyCharm、VSCode等）创建一个Python脚本文件，扩展名为 .py。
编写代码：在脚本文件中编写所需的Python代码。
运行脚本：在ANSYS Workbench或APDL环境中运行Python脚本。

以下是一个简单的Python脚本示例，创建一个长方体并对其进行简单的静力学分析：


# 导入ANSYS Python API

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl



# 启动ANSYS

mapdl = launch_mapdl()



# 设置标题

mapdl.title("Simple Static Analysis of a Block")



# 进入前处理模式

mapdl.prep7()



# 定义单元类型

mapdl.et(1, "SOLID185")



# 设置材料属性

mapdl.mp("EX", 1, 200E3)

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



# 创建几何模型

mapdl.block(0, 1, 0, 1, 0, 1)



# 选择所有体积

mapdl.vsel("ALL")



# 网格划分

mapdl.vmesh("ALL")



# 施加边界条件

mapdl.d("ALL", "UX", 0)

mapdl.d("ALL", "UY", 0)

mapdl.d("ALL", "UZ", 0)



# 施加载荷

mapdl.sfl(1, "FZ", 1000)



# 求解模型

mapdl.solve()



# 进入后处理模式

mapdl.post1()



# 绘制位移云图

mapdl.plnsol("U", "SUM")



# 关闭ANSYS

mapdl.exit()

3. ANSYS二次开发的高级应用

3.1 参数化建模

参数化建模是ANSYS二次开发中的一个重要应用，它允许用户通过定义参数来控制模型的几何、材料、边界条件等。参数化建模可以显著提高模型的灵活性和可重复性。

3.1.1 使用APDL进行参数化建模

在APDL中，可以通过定义参数来实现参数化建模。参数定义使用 *SET, param, value 命令，参数引用使用 param。以下是一个参数化建模的APDL脚本示例：


*SET, L, 1  ! 定义长度参数

*SET, W, 1  ! 定义宽度参数

*SET, H, 1  ! 定义高度参数

*SET, FORCE, 1000  ! 定义载荷参数



/TITLE, Parametric Static Analysis of a Block

/PREP7

ET, 1, SOLID185

MP, EX, 1, 200E3

MP, PRXY, 1, 0.3

BLOCK, 0, L, 0, W, 0, H  ! 创建参数化的长方体

VSIZE, 0, 0, 0, 0, 0, 0

VMESH, ALL

D, ALL, UX, 0

D, ALL, UY, 0

D, ALL, UZ, 0

SFL, 1, FZ, FORCE  ! 施加参数化的载荷

SOLVE

/POST1

PLNSOL, U, SUM

3.1.2 使用Python进行参数化建模

在Python中，可以通过定义变量来实现参数化建模。以下是一个参数化建模的Python脚本示例：


# 导入ANSYS Python API

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl



# 启动ANSYS

mapdl = launch_mapdl()



# 定义参数

L = 1  # 长度

W = 1  # 宽度

H = 1  # 高度

FORCE = 1000  # 载荷



# 设置标题

mapdl.title("Parametric Static Analysis of a Block")



# 进入前处理模式

mapdl.prep7()



# 定义单元类型

mapdl.et(1, "SOLID185")



# 设置材料属性

mapdl.mp("EX", 1, 200E3)

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



# 创建几何模型

mapdl.block(0, L, 0, W, 0, H)



# 选择所有体积

mapdl.vsel("ALL")



# 网格划分

mapdl.vmesh("ALL")



# 施加边界条件

mapdl.d("ALL", "UX", 0)

mapdl.d("ALL", "UY", 0)

mapdl.d("ALL", "UZ", 0)



# 施加载荷

mapdl.sfl(1, "FZ", FORCE)



# 求解模型

mapdl.solve()



# 进入后处理模式

mapdl.post1()



# 绘制位移云图

mapdl.plnsol("U", "SUM")



# 关闭ANSYS

mapdl.exit()

3.2 优化设计

优化设计是ANSYS二次开发中的另一个重要应用，它通过定义目标函数和约束条件来寻找最优的设计参数。优化设计可以显著提高产品的性能和可靠性。

3.2.1 使用APDL进行优化设计

在APDL中，可以通过 *DO 循环和 *IF 条件语句来实现优化设计。以下是一个简单的优化设计示例，通过改变长方体的高度来最小化位移：


*SET, L, 1

*SET, W, 1

*SET, FORCE, 1000



/TITLE, Optimal Design of a Block

/PREP7

ET, 1, SOLID185

MP, EX, 1, 200E3

MP, PRXY, 1, 0.3



*DIM, H, TABLE, 5  ! 定义高度参数表，5个高度值

*SET, H(1), 0.5

*SET, H(2), 0.75

*SET, H(3), 1.0

*SET, H(4), 1.25

*SET, H(5), 1.5



*DIM, U_MAX, TABLE, 5  ! 定义最大位移表



*DO, i, 1, 5  ! 循环5次

  *SET, H, H(i)

  BLOCK, 0, L, 0, W, 0, H

  VSIZE, 0, 0, 0, 0, 0, 0

  VMESH, ALL

  D, ALL, UX, 0

  D, ALL, UY, 0

  D, ALL, UZ, 0

  SFL, 1, FZ, FORCE

  SOLVE

  /POST1

  *GET, U_MAX(i), NODE, 0, U, SUM  ! 获取最大位移

*ENDDO



*VWRITE, H, U_MAX  ! 输出高度和最大位移

(F14.6, F14.6)

3.2.2 使用Python进行优化设计

在Python中，可以通过循环和条件语句来实现优化设计。以下是一个简单的优化设计示例，通过改变长方体的高度来最小化位移：


# 导入ANSYS Python API

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl

import numpy as np



# 启动ANSYS

mapdl = launch_mapdl()



# 定义参数

L = 1  # 长度

W = 1  # 宽度

FORCE = 1000  # 载荷



# 定义高度参数表

heights = np.linspace(0.5, 1.5, 5)



# 存储最大位移

u_max = []



# 设置标题

mapdl.title("Optimal Design of a Block")



# 进入前处理模式

mapdl.prep7()



# 定义单元类型

mapdl.et(1, "SOLID185")



# 设置材料属性

mapdl.mp("EX", 1, 200E3)

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



# 循环5次

for H in heights:

    # 创建几何模型

    mapdl.block(0, L, 0, W, 0, H)



    # 选择所有体积

    mapdl.vsel("ALL")



    # 网格划分

    mapdl.vmesh("ALL")



    # 施加边界条件

    mapdl.d("ALL", "UX", 0)

    mapdl.d("ALL", "UY", 0)

    mapdl.d("ALL", "UZ", 0)



    # 施加载荷

    mapdl.sfl(1, "FZ", FORCE)



    # 求解模型

    mapdl.solve()



    # 进入后处理模式

    mapdl.post1()



    # 获取最大位移

    max_displacement = mapdl.post_processing.nodal_solution('U', 'SUM').max()

    u_max.append(max_displacement)



# 输出高度和最大位移

for i, H in enumerate(heights):

    print(f"Height: {H:.6f}, Max Displacement: {u_max[i]:.6f}")



# 关闭ANSYS

mapdl.exit()

4. ANSYS二次开发的最佳实践

4.1 代码结构和注释

良好的代码结构和注释可以提高代码的可读性和可维护性。以下是一些最佳实践：

模块化：将代码分为多个模块，每个模块负责一个特定的功能。
注释：在每个重要的代码段和函数前添加注释，说明其功能和参数。
错误处理：添加错误处理机制，确保代码在异常情况下能够正常运行。

4.1.1 模块化示例

以下是一个模块化的Python脚本示例，将建模、加载、求解和后处理分别封装为不同的函数：


# 导入ANSYS Python API

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl



def create_model(mapdl, L, W, H):

    """

    创建几何模型

    :param mapdl: ANSYS实例

    :param L: 长度

    :param W: 宽度

    :param H: 高度

    """

    mapdl.prep7()

    mapdl.et(1, "SOLID185")

    mapdl.mp("EX", 1, 200E3)

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

    mapdl.block(0, L, 0, W, 0, H)

    mapdl.vsel("ALL")

    mapdl.vmesh("ALL")



def apply_boundary_conditions(mapdl):

    """

    施加边界条件

    :param mapdl: ANSYS实例

    """

    mapdl.d("ALL", "UX", 0)

    mapdl.d("ALL", "UY", 0)

    mapdl.d("ALL", "UZ", 0)



def apply_loads(mapdl, FORCE):

    """

    施加载荷

    :param mapdl: ANSYS实例

    :param FORCE: 载荷

    """

    mapdl.sfl(1, "FZ", FORCE)



def solve_model(mapdl):

    """

    求解模型

    :param mapdl: ANSYS实例

    """

    mapdl.solve()



def post_process(mapdl):

    """

    后处理

    :param mapdl: ANSYS实例

    :return: 最大位移

    """

    mapdl.post1()

    max_displacement = mapdl.post_processing.nodal_solution('U', 'SUM').max()

    return max_displacement



# 启动ANSYS

mapdl = launch_mapdl()



# 定义参数

L = 1  # 长度

W = 1  # 宽度

FORCE = 1000  # 载荷



# 定义高度参数表

heights = np.linspace(0.5, 1.5, 5)



# 存储最大位移

u_max = []



# 设置标题

mapdl.title("Optimal Design of a Block")



# 循环5次

for H in heights:

    create_model(mapdl, L, W, H)

    apply_boundary_conditions(mapdl)

    apply_loads(mapdl, FORCE)

    solve_model(mapdl)

    max_displacement = post_process(mapdl)

    u_max.append(max_displacement)



# 输出高度和最大位移

for i, H in enumerate(heights):

    print(f"Height: {H:.6f}, Max Displacement: {u_max[i]:.6f}")



# 关闭ANSYS

mapdl.exit()

4.2 代码调试和性能优化

良好的代码调试和性能优化可以确保代码的正确性和效率。以下是一些最佳实践：

日志记录：使用日志记录工具记录关键操作和结果，便于调试。
性能分析：使用性能分析工具（如 cProfile）分析代码的性能瓶颈。
并行计算：利用并行计算技术（如多线程、多进程）提高计算效率。

4.2.1 日志记录示例

以下是一个使用日志记录的Python脚本示例：


# 导入ANSYS Python API和日志记录模块

from ansys.mapdl.core import launch_map### 4. ANSYS二次开发的最佳实践



在前面的部分中，我们介绍了如何使用APDL和Python脚本进行ANSYS的二次开发，包括参数化建模和优化设计。本节将详细介绍ANSYS二次开发的一些最佳实践，帮助你编写更高效、更易维护的代码。



#### 4.1 代码结构和注释



良好的代码结构和注释可以提高代码的可读性和可维护性。以下是一些最佳实践：



- **模块化**：将代码分为多个模块，每个模块负责一个特定的功能。

- **注释**：在每个重要的代码段和函数前添加注释，说明其功能和参数。

- **错误处理**：添加错误处理机制，确保代码在异常情况下能够正常运行。



##### 4.1.1 模块化示例



以下是一个模块化的Python脚本示例，将建模、加载、求解和后处理分别封装为不同的函数：



```python

# 导入ANSYS Python API

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl



def create_model(mapdl, L, W, H):

    """

    创建几何模型

    :param mapdl: ANSYS实例

    :param L: 长度

    :param W: 宽度

    :param H: 高度

    """

    mapdl.prep7()

    mapdl.et(1, "SOLID185")

    mapdl.mp("EX", 1, 200E3)

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

    mapdl.block(0, L, 0, W, 0, H)

    mapdl.vsel("ALL")

    mapdl.vmesh("ALL")



def apply_boundary_conditions(mapdl):

    """

    施加边界条件

    :param mapdl: ANSYS实例

    """

    mapdl.d("ALL", "UX", 0)

    mapdl.d("ALL", "UY", 0)

    mapdl.d("ALL", "UZ", 0)



def apply_loads(mapdl, FORCE):

    """

    施加载荷

    :param mapdl: ANSYS实例

    :param FORCE: 载荷

    """

    mapdl.sfl(1, "FZ", FORCE)



def solve_model(mapdl):

    """

    求解模型

    :param mapdl: ANSYS实例

    """

    mapdl.solve()



def post_process(mapdl):

    """

    后处理

    :param mapdl: ANSYS实例

    :return: 最大位移

    """

    mapdl.post1()

    max_displacement = mapdl.post_processing.nodal_solution('U', 'SUM').max()

    return max_displacement



# 启动ANSYS

mapdl = launch_mapdl()



# 定义参数

L = 1  # 长度

W = 1  # 宽度

FORCE = 1000  # 载荷



# 定义高度参数表

heights = np.linspace(0.5, 1.5, 5)



# 存储最大位移

u_max = []



# 设置标题

mapdl.title("Optimal Design of a Block")



# 循环5次

for H in heights:

    create_model(mapdl, L, W, H)

    apply_boundary_conditions(mapdl)

    apply_loads(mapdl, FORCE)

    solve_model(mapdl)

    max_displacement = post_process(mapdl)

    u_max.append(max_displacement)



# 输出高度和最大位移

for i, H in enumerate(heights):

    print(f"Height: {H:.6f}, Max Displacement: {u_max[i]:.6f}")



# 关闭ANSYS

mapdl.exit()

4.2 代码调试和性能优化

良好的代码调试和性能优化可以确保代码的正确性和效率。以下是一些最佳实践：

日志记录：使用日志记录工具记录关键操作和结果，便于调试。
性能分析：使用性能分析工具（如 cProfile）分析代码的性能瓶颈。
并行计算：利用并行计算技术（如多线程、多进程）提高计算效率。

4.2.1 日志记录示例

以下是一个使用日志记录的Python脚本示例：


# 导入ANSYS Python API和日志记录模块

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl

import numpy as np

import logging



# 配置日志记录

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')



def create_model(mapdl, L, W, H):

    """

    创建几何模型

    :param mapdl: ANSYS实例

    :param L: 长度

    :param W: 宽度

    :param H: 高度

    """

    logging.info("Creating model with dimensions: L=%f, W=%f, H=%f", L, W, H)

    mapdl.prep7()

    mapdl.et(1, "SOLID185")

    mapdl.mp("EX", 1, 200E3)

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

    mapdl.block(0, L, 0, W, 0, H)

    mapdl.vsel("ALL")

    mapdl.vmesh("ALL")



def apply_boundary_conditions(mapdl):

    """

    施加边界条件

    :param mapdl: ANSYS实例

    """

    logging.info("Applying boundary conditions")

    mapdl.d("ALL", "UX", 0)

    mapdl.d("ALL", "UY", 0)

    mapdl.d("ALL", "UZ", 0)



def apply_loads(mapdl, FORCE):

    """

    施加载荷

    :param mapdl: ANSYS实例

    :param FORCE: 载荷

    """

    logging.info("Applying loads: FORCE=%f", FORCE)

    mapdl.sfl(1, "FZ", FORCE)



def solve_model(mapdl):

    """

    求解模型

    :param mapdl: ANSYS实例

    """

    logging.info("Solving model")

    mapdl.solve()



def post_process(mapdl):

    """

    后处理

    :param mapdl: ANSYS实例

    :return: 最大位移

    """

    logging.info("Post-processing model")

    mapdl.post1()

    max_displacement = mapdl.post_processing.nodal_solution('U', 'SUM').max()

    return max_displacement



# 启动ANSYS

mapdl = launch_mapdl()



# 定义参数

L = 1  # 长度

W = 1  # 宽度

FORCE = 1000  # 载荷



# 定义高度参数表

heights = np.linspace(0.5, 1.5, 5)



# 存储最大位移

u_max = []



# 设置标题

mapdl.title("Optimal Design of a Block")



# 循环5次

for H in heights:

    create_model(mapdl, L, W, H)

    apply_boundary_conditions(mapdl)

    apply_loads(mapdl, FORCE)

    solve_model(mapdl)

    max_displacement = post_process(mapdl)

    u_max.append(max_displacement)



# 输出高度和最大位移

for i, H in enumerate(heights):

    logging.info("Height: %f, Max Displacement: %f", H, u_max[i])

    print(f"Height: {H:.6f}, Max Displacement: {u_max[i]:.6f}")



# 关闭ANSYS

mapdl.exit()

4.2.2 性能分析示例

使用 cProfile 模块可以进行代码的性能分析，找出性能瓶颈。以下是一个简单的性能分析示例：


# 导入ANSYS Python API和性能分析模块

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl

import numpy as np

import cProfile

import pstats

from pstats import SortKey



# 定义参数

L = 1  # 长度

W = 1  # 宽度

FORCE = 1000  # 载荷



# 定义高度参数表

heights = np.linspace(0.5, 1.5, 5)



def run_simulation(L, W, H, FORCE):

    """

    运行完整的ANSYS仿真过程

    :param L: 长度

    :param W: 宽度

    :param H: 高度

    :param FORCE: 载荷

    :return: 最大位移

    """

    mapdl = launch_mapdl()

    mapdl.title("Optimal Design of a Block")

    mapdl.prep7()

    mapdl.et(1, "SOLID185")

    mapdl.mp("EX", 1, 200E3)

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

    mapdl.block(0, L, 0, W, 0, H)

    mapdl.vsel("ALL")

    mapdl.vmesh("ALL")

    mapdl.d("ALL", "UX", 0)

    mapdl.d("ALL", "UY", 0)

    mapdl.d("ALL", "UZ", 0)

    mapdl.sfl(1, "FZ", FORCE)

    mapdl.solve()

    mapdl.post1()

    max_displacement = mapdl.post_processing.nodal_solution('U', 'SUM').max()

    mapdl.exit()

    return max_displacement



# 运行性能分析

cProfile.run('for H in heights: run_simulation(L, W, H, FORCE)', 'profile_stats')



# 显示性能分析结果

with open('profile_stats.txt', 'w') as f:

    p = pstats.Stats('profile_stats', stream=f)

    p.sort_stats(SortKey.TIME).print_stats()



# 读取性能分析结果并打印

with open('profile_stats.txt', 'r') as f:

    print(f.read())

4.2.3 并行计算示例

利用多进程技术可以显著提高仿真计算的效率。以下是一个使用 multiprocessing 模块进行并行计算的示例：


# 导入ANSYS Python API和并行计算模块

from ansys.mapdl.core import launch_mapdl

import numpy as np

import multiprocessing



# 定义参数

L = 1  # 长度

W = 1  # 宽度

FORCE = 1000  # 载荷



# 定义高度参数表

heights = np.linspace(0.5, 1.5, 5)



def run_simulation(H):

    """

    运行完整的ANSYS仿真过程

    :param H: 高度

    :return: 最大位移

    """

    mapdl = launch_mapdl()

    mapdl.title("Optimal Design of a Block")

    mapdl.prep7()

    mapdl.et(1, "SOLID185")

    mapdl.mp("EX", 1, 200E3)

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

    mapdl.block(0, L, 0, W, 0, H)

    mapdl.vsel("ALL")

    mapdl.vmesh("ALL")

    mapdl.d("ALL", "UX", 0)

    mapdl.d("ALL", "UY", 0)

    mapdl.d("ALL", "UZ", 0)

    mapdl.sfl(1, "FZ", FORCE)

    mapdl.solve()

    mapdl.post1()

    max_displacement = mapdl.post_processing.nodal_solution('U', 'SUM').max()

    mapdl.exit()

    return max_displacement



# 使用多进程进行并行计算

if __name__ == "__main__":

    with multiprocessing.Pool() as pool:

        u_max = pool.map(run_simulation, heights)



    # 输出高度和最大位移

    for i, H in enumerate(heights):

        print(f"Height: {H:.6f}, Max Displacement: {u_max[i]:.6f}")

5. 总结

通过本节的学习，你已经掌握了ANSYS二次开发的基本方法和高级应用。无论是使用APDL脚本还是Python脚本，都可以显著提高ANSYS仿真过程的自动化和定制化水平。参数化建模和优化设计是ANSYS二次开发中的重要应用，可以显著提高模型的灵活性和性能。此外，良好的代码结构、日志记录和性能分析也是编写高效、可维护代码的关键。

希望这些内容能够帮助你在实际工作中更好地利用ANSYS的强大功能，提高仿真分析的效率和准确性。如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，可以查阅ANSYS的官方文档或在线社区。