- Блог
- Просмотров: 381
Розширюємо можливості Ansys з Python
Python є найпопулярнішою мовою програмування у світі, а екосистема Python містить безліч відкритих бібліотек коду, які розробники можуть вільно використовувати для створення нових рішень. Бібліотека коду PyAnsys прокладає новий шлях, дозволяючи розробникам інтегрувати розрахунки Ansys у власні Python-проекти.
Інженерне моделювання надає досвід без необхідності використання реального обладнання. Наприклад, напруження можуть бути обчислені без будівництва та дорогих прототипів. Характеристики нової конструкції – будь то теплові, електричні, механічні та інше – можуть бути досліджені без прикладання реальних температур, тиску, та інших впливів. Ми можемо отримати інсайти, які інакше виникали б з досвіду, не створюючи сам досвід - це має особливе значення, коли отримання цих інсайтів може зайняти 50 або 100 років або потребувати руйнування багатомільйонних прототипів. Єдині реальні завдання, які потрібно постійно виконувати у світі, де панує моделювання - це рутинні операції, пов'язані з налаштуванням, запуском та обміном результатами самих розрахунків. Але зараз, завдяки PyAnsys та іншим рішенням Ansys, все змінюється.
Спільнота GitHub активно завантажує проекти, засновані на PyAnsys, для використання іншими користувачами, а Ansys слідкує за цими проектами та співпрацює з розробниками для включення їх ідей до нових пакетів PyAnsys.
PyAnsys - це бібліотека модулів для мови програмування Python, які дозволяють користувачам взаємодіяти з програмними компонентами Ansys, включаючи MAPDL, AEDT та інші, на безпрецедентному рівні. Модулі PyAnsys забезпечують користувачам сучасний програмований інтерфейс, через який вони можуть не тільки налаштовувати розрахунки, але і автоматизувати цілі робочі процеси, що включають розрахунки до інших автоматизованих операцій.
ЧОМУ PYTHON?
Мова програмування Ansys Parametric Design Language (APDL) достатньо давно забезпечує взаємодією з програмними компонентами Ansys. Скрипти на APDL полегшують налаштування, виконання та постпроцесинг розрахунків, як і Ansys Customization Toolkit (ACT). Але можливості цих інструментів були обмежені – не було жодного механізму для програмної взаємодії з програмними компонентами Ansys ззовні APDL або ACT. Все змінилося в 2016 році, коли розробник на Python і користувач Ansys MAPDL на ім'я Alex Kaszynski створив бібліотеку, яка дозволила йому взаємодіяти з MAPDL за допомогою Python. Він розмістив свою бібліотеку з назвою PyMAPDL на GitHub, відкритому онлайн-репозиторії, де зацікавлені користувачі могли завантажити її та використовувати її функціонал у власних проектах, які включають MAPDL. І завантажили її вони. PyMAPDL було надано безкоштовно, хоча для взаємодії з Ansys MAPDL, користувачі повинні були придбати ліцензію на цей програмний компонент. PyMAPDL швидко набирав популярність і Ansys найняли Alex Kaszynski для розширення можливостей програмної взаємодії на увесь портфоліо програмних компонентів Ansys.
ІНТЕГРАЦІЯ З PYTHON
Робота в цьому напрямку продовжується і сьогодні. На момент написання цього тексту сторінка PyAnsys на GitHub містить вже цілий ряд бібліотек для взаємодії Python з Ansys:
- PyAEDT – електромагнетизм;
- PyMAPDL – механіка деформованого твердого тіла;
- PyFluent, PyFluent-Parametric, PyFluent-Visualization – гідрогазодинаміка;
- PyDPF-Core, PyDPF-Post – постпроцесинг;
- Granta MI BoM Analytics: керування матеріалами.
Крім того, сторінка PyAnsys на GitHub пропонує доступ до ряду спільних компонентів, які полегшують взаємодію бібліотек та мінімізують затрати на обслуговування. Python допомагає створювати веб-додатки PyAnsys з налаштованим користувацьким інтерфейсом (UI). Це забезпечує дуже простоту використання проектів на основі PyAnsys, бо користувачам не потрібно бути знайомими з інтерфейсами окремих програмних компонентів Ansys. Скрипт на Python, який має доступ до кількох різних програмних компонентів Ansys, може запропонувати користувачам користувацький інтерфейс, в якому будуть доступні тільки ті опції та вхідні параметри, які стосуються конкретного робочого процесу.
Графічне зображення результатів розрахунків, отриманих з використанням PyMAPDL: а – різець токарного станка; б – еквівалентні напруження у різці.
Спільнота GitHub активно завантажує проекти, засновані на PyAnsys, для використання іншими користувачами, а Ansys переглядає ці проекти та співпрацює з
розробниками, щоб включати їх ідеї в нові бібліотеки PyAnsys. Бібліотеки (разом з повною документацією та прикладами коду) і надалі пропонуються на GitHub як відкриті бібліотеки з ліцензією MIT. Крім того, був створений проект Ansys Developer Experience як цифрова платформа, призначена для сприяння та підтримки взаємодії більш широкої екосистеми розробників з Ansys.
Ansys Developer Experience сприяє зростанню та розвитку екосистеми розробників, поліпшення взаємодії користувачів з відповідними ресурсами та забезпечення технічної підтримки.
Платформа містить портал розробників, форуми та доступ до документації. Досвід учасників спрямовується на підтримку, зростання та розвиток екосистеми розробників, покращуючи при цьому досвід користувачів шляхом полегшення доступу до потрібних ресурсів та технічної підтримки.
ПЕРЕВАГИ PYTHON
PyAnsys надає значні переваги користувачам з усього світу. Наприклад, інженерна команда німецької компанії Bewind GmbH з системного дизайну та інженерії, використовує PyAnsys для створення налаштованого автоматизованого робочого процесу оцінки втомної довговічності лопатей вітроустановок. Такий підхід значно економить час та кошти, за рахунок прогнозованої точність вирішувача Ansys для перевірки структурної цілісності та операційної ефективності виробу. Інші компанії використовують PyAnsys для автоматизації складних розрахунків, що повторюються, наприклад для тренування систем штучного інтелекту (AI) або машинного навчання (ML). Тренування таких систем може потребувати тисяч розрахунків, а керування виконанням та аналізом результатів стає значно простішим, якщо виконання може бути кероване програмно за допомогою скриптів Python. Інші компанії використовують PyAnsys для забезпечення єдиного формату однотипних розрахунків для зменшення можливості людської помилки.
Контроль процесів за допомогою Python також створює дає інженерам переосмислити спосіб виконання дій. Наприклад, розбивши складний робочий процес на завдання, які можуть виконуватися паралельно за допомогою окремих ресурсів, скрипт Python може значно зменшити час, необхідний для завершення робочого процесу. Дії, які раніше вимагали постійної координації та передачі даних між командами дослідників з механіки деформованого твердого тіла, гідрогазодинаміки та тепломасопереносу, кожна з яких традиційно виконувала послідовні розрахунки на різних інструментах, тепер можуть бути охоплені скриптом, який можна використовувати разом з іншими рішеннями у загальному потоці.
Наявність бібліотек PyAnsys та можливість включення розрахунків Ansys до більш широкої екосистеми відкриває нові можливості і для кінцевих користувачів. Багато організацій використовують PyAnsys для автоматизації існуючих процесів, що є логічним, оскільки ці процеси тривіальні і потребують виконання з конкретними вимогами. Але PyAnsys також створює можливості з інтеграції стеку розрахунків Ansys до робочих процесів, які раніше не створювались. PyAnsys - це технологія Ansys, яка надає безмежні можливості з інновацій та цифрової трансформації.
