PyAnsys結合Python擷取分析工程仿真數(shù)據(jù)

PyAnsys針對Ansys各類仿真軟件仿真提供數(shù)據(jù)擷取的函式，取得的數(shù)據(jù)可以結合Python的數(shù)據(jù)分析模塊進行數(shù)據(jù)處理和機器學習，本文將詳細說明操作的概念。
在現(xiàn)代科技產(chǎn)品的設計過程中，工程仿真扮演著關鍵的角色。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)的時間與成本，進一步推動產(chǎn)品的創(chuàng)新與進步。然而，這也同時帶來一些挑戰(zhàn)，包括如何有效解讀仿真數(shù)據(jù)、如何迅速制作仿真報告，以及如何運用這些數(shù)據(jù)進行預測與優(yōu)化設計等問題。接下來，將說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程所得到的數(shù)據(jù)中，理解并提取有價值的信息，進而幫助工程師做出準確的決策和改進產(chǎn)品設計。在進行模擬時，我們常常會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如流場分析的壓力、速度場數(shù)值、結構分析的應力與變形等。這些數(shù)據(jù)在本身的形式下可能難以直接理解，因此需要進行數(shù)據(jù)解讀，來把它們轉(zhuǎn)化為容易理解的形式。
實務上，我們可以利用各種數(shù)學操作工具，包括統(tǒng)計方法、變異量分析、實驗計劃和圖表化等方法，從龐大的數(shù)據(jù)當中發(fā)掘出有用的信息。透過這一系列的操作，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，以及進行對比分析，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(shù)據(jù)分析和可視化的功能，讓工程師能夠獲取設計過程中的關鍵數(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，用戶在每一次模擬完成后，必須手動建立所有的數(shù)據(jù)圖表，有時甚至還需要倚賴第三方軟件（EXCEL等），來完成特定的分析工作。這樣的過程瑣碎零散，不僅耗時耗力，而且無法重復利用。
在尋找一種能夠?qū)こ谭抡鏀?shù)據(jù)進行更靈活且強大處理的工具時，Python與其生態(tài)系的Jupyter Notebook成為了一個理想的選擇。Jupyter Notebook 是一個開源的網(wǎng)頁應用程序，能夠讓用戶建立和分享，包含代碼、數(shù)學方程、圖表、鏈接和格式化說明性質(zhì)文字的文件。

 
圖一 : Jupyter Notebook讀取并輸出仿真曲線

Jupyter Notebook支持多種程序語言，其中包含 Python。Python擁有強大的數(shù)據(jù)處理和科學計算能力，并且有許多數(shù)據(jù)分析和可視化的套件，如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等。這些工具讓用戶能夠方便地進行數(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)行結果（如計算結果、圖表等）一同記錄在單一文件中，并可隨時修改代碼并立即看到結果。這種互動性質(zhì)讓 Jupyter Notebook 成為一個強大的數(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)。

報告生成及自動更新
工程師在完成數(shù)據(jù)分析之后，還需要制作報告統(tǒng)整各項數(shù)據(jù)以提交給主管或客戶。制作這樣的報告不僅僅需要收集和整理仿真數(shù)據(jù)，還需要進行格式化和排版，以確保報告的準確性和易讀性。目前，工程師通常仰賴手動復制/貼上圖表、格式化文本和標題，并添加個人見解。這個過程非常耗時且繁瑣，而且可能會分散工程師的注意力，降低工作效率。
Python的優(yōu)勢呈現(xiàn)在其提供如 python-docx、python-pptx 和 ReportLab 等模塊，這些模塊不只能自動生成報告，還能進行精準的格式化，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 過程中，工程師能夠更輕松地透過程序代碼，從仿真結果中抽取數(shù)據(jù)，并且整理成結構化的報告。
有了 PyAnsys，用戶能夠輕易擷取仿真數(shù)據(jù)，然后透過 python-docx、python-pptx 或 ReportLab 等模塊，來生成包含文字、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(jù)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，利用模板來快速產(chǎn)生報告，也能夠避免每次都需要從無到有的制作報告。
試想一下，每次模擬完成后，只需執(zhí)行一段 Python 程序代碼。程序代碼將自動讀取模擬檔案，擷取所有必要的數(shù)據(jù)，計算統(tǒng)計指針，并產(chǎn)出各種折線圖、輪廓圖、合格/不合格的表格。甚至還會自動在報告中插入相應的數(shù)值和文字說明，而完全無需人工操作。再者，這種數(shù)據(jù)處理及報表生成的自動化，將會大幅度提升工程師的工作效率。

機器學習
機器學習的模型訓練需求大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)若透過實物原型和實際測量來取得，往往成本高昂且耗時。然而，透過模擬技術可以有效地解決此問題，由于模擬能夠在短時間內(nèi)以相對低成本生成大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用來訓練機器學習模型。在虛擬環(huán)境中，透過模擬能夠模擬出現(xiàn)實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)覆蓋多元的場景和參數(shù)組合，使機器學習模型得以學習并理解更廣泛和多元的特征，此方式大大節(jié)省了實體測試和量測所需的時間和成本。
Python提供多元的機器學習庫和工具，使得模擬和機器學習的整合更為容易實現(xiàn)。例如，NumPy、Pandas等庫可以用來處理和分析數(shù)據(jù)，Scikit-learn可以用于建立和訓練機器學習模型，而TensorFlow、PyTorch等庫則支持深度學習模型的構建和訓練；這些工具的結合讓Python成為一個非常適合進行模擬和機器學習的平臺。
Ansys optiSLang是一款強大的工程設計優(yōu)化和機器學習軟件，它可以自動識別關鍵的輸入?yún)?shù)并進行模型校準，然后利用機器學習算法進行優(yōu)化，透過這個過程，工程師可以最小化設計變異性，同時確保設計效能。optiSLang的主要功能之一是設計探索（Design of Experiments；DoE），這個功能能夠建立一個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(shù)據(jù)來供后續(xù)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 也提供了機器學習功能，這使得工程師能夠利用生成的仿真數(shù)據(jù)來訓練機器學習模型，以提高預測精度或做到事先無法預見的發(fā)現(xiàn)。在現(xiàn)實應用中，許多工程項目已經(jīng)利用 optiSLang 進行仿真優(yōu)化，并取得了卓越的成果。例如汽車工程、風力發(fā)電等領域，都曾經(jīng)使用此軟件進行設計優(yōu)化。Ansys 亦提供了PyOptislang，這個工具讓使用者可以透過程序代碼連接 Ansys 的優(yōu)化與機器學習軟件 Optislang 來進行工程探索和優(yōu)化。
透過結合機器學習和優(yōu)化算法，可以利用仿真生成的數(shù)據(jù)來建立高效且精確的數(shù)學模型，進行優(yōu)化設計。這種方式在傳統(tǒng)的手動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目標，并在產(chǎn)品設計和工程領域獲得更佳的成果。

結語
在工程仿真領域，有效分析和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)至關重要。傳統(tǒng)上，這涉及到繁瑣的手動步驟，從數(shù)據(jù)擷取到分析，再到可視化，過程耗時且繁復。然而，藉由 Python、Jupyter Notebook和PyAnsys 的整合能夠突破這些挑戰(zhàn)。Python提供強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，Jupyter Notebook則提供撰寫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 軟件進行數(shù)據(jù)擷取。
未來，工程仿真與機器學習的融合，特別是利用ANSYS optiSLang的優(yōu)化和機器學習能力，將推動產(chǎn)品設計和工程領域邁向新的里程碑。這些先進的工具和技術將使我們能夠更快速且更精確地達成設計目標，以滿足市場對高效能和高質(zhì)量產(chǎn)品的不斷增長的需求。
（本文作者林鳴志為 Ansys 技術專家 ）