多软件调度-AI融合-独立平台开发
1、tcl tk Python c++融合相关二次开发
2、直接打通hypermesh与其它前处理，求解器的的融合，独立界面，多软件联合，无需启动其它软件，软件后台调用。
3、带人工智能的前后处理融合.
这是问卷调查一位小伙伴提的几个问题，并没有说具体开发某一个功能，我就理解是提的一些框架问题。
内容很枯燥，听着音乐慢慢看
。
1、Tcl/Tk、Python和C++在HyperMesh二次开发中的融合是如何实现的？
在开发过程中，Tcl/Tk、Python和C++可以通过多种方式进行相互调用。
Tcl/Tk是HyperMesh的内置的二次开发语言，可以利用它快速实现自定义工具和功能。通过编写Tcl脚本，可以控制HyperMesh的各种操作，如模型导入、几何处理和网格划分等，这就是二次开发工程师的工作内容。
同时还提到了Python，Python在数据处理和分析方面具有强大的能力。在2024版本可以通过HyperMesh的Python API接口直接调用软件的功能，实现开发需求。
C++这个语言我就没涉及过了，已经脱离HyperMesh二次开发范畴，通常用于更底层的开发。虽然我们调用的API是属于tcl语言，但是背后，也是通过其他高性能编程语言来实现的，目前还没遇到需要通过编写C++代码，来实现高性能的计算和复杂的算法对场景。
什么场景需要用到C++呢，这里就涉及到了小伙伴提的第二个问题，需要自己写一个界面，这就可以通过C++来实现了，常规的二次开发不用这么麻烦。
不清楚填写需求的小伙伴的具体应用场景，可以理解为这个问题就是问的这三个语言之间进行调用。
2、如何实现HyperMesh与其他前处理、求解器的融合，独立界面、多软件联合，而无需启动其它软件？
“实现HyperMesh与其他前处理工具和求解器的融合”。这个建议是在一个前处理软件内完成所有的设置，前处理软件之间并不是完全兼容对方格式，就包括导出为中间格式也并不能完全复现导出前的状态。可以参照下面这篇文章。
软件之前反复横跳，这就是徒增工作量，一个软件自己在版本之间就存在差异，更不要说为了兼容其他软件，其他软件又涉及到版本的差异，更是麻烦，建议在一个软件中完成。
软件的联合调度可以通过bat语言来驱动，大部分有限元软件是支持bat后台调用程序的。
在具体实施时，就可以设计独立的用户界面（这个界面就可以用cpp来写），界面风格可以类似于低代码平台，采用拖拉拽形式，选择需要的功能模块，该界面通过调用HyperMesh和其他软件实现联动。在此界面中，可以进行程序运行的必要参数设定和操作，而后就不必直接启动其他软件。在后台就根据所开发的程序一个接一个跑了，函数之前也需要预留好接口，整个架构设计是很庞大，为实现多软件联合，开发可能包含以下几个大方向。
1、中间格式确定：实现不同软件之间的数据格式切换，确保数据兼容性。这个需要考虑不同软件之前的格式需求，这也是各个软件之前能够联合调度起来的关键。
2、进程通信：可以利用Socket这类模块，实现不同程序之间的实时信息传递和任务调度，流程化驱动进程，这个保证前后衔接。
3、作业队列管理（求解器）：求解器的调度机制管理计算任务的执行顺序和资源分配，当需要开发这个多软件调度的时候，企业体量肯定也很大了，市面上有现成的HPC软件，自己开发求解器的资源调度，无非就排队计算、并行计算，最大许用内存，CPU等控制，并不能在各个节点间调度资源，用HPC更有性价比。
4、SDM系统：每时每刻都在产生数据，分析结果，分析工况，输入信息，输出信息，错误信息....，需要这样一个系统来储存数据，做事留痕，有迹可循，为了以后都数据分析，模型训练夯实基础。
这是以前写的一篇文章，介绍的如何搭建一个仿真平台，那时候还没考虑到AI的视角，可以提供一些大方向建议。
3、带人工智能的前后处理融合如何实施？
这个问题可以细分为两个方向：
在当前仿真体系中，应用人工智能；
在以后研发流程中，应用人工智能。
方向一，这个视角就宽泛了，人工智能可以应用的方面很多。
方向二，那可以干的事情就更多了，现在觉得很难实现的功能，都能通过AI实现，比如模型匹配查找，预测结果，生成式，模型降阶....
在应用ai的有个前提就是数据的规范和数量，数据不规范，没有以往的历史数据，说用ai那就真的是在扯淡了。
训练模型有以下几个大的事项：
数据采集和预处理：首先，需要收集已有的模型数据和计算结果，这些数据可以用于训练机器学习模型，这个数据就可以通过二次开发自动生成，导出。
模型训练：就是对收集到的数据进行训练。有很多机器学习库，比如TensorFlow或pytorch来构建和训练模型。
智能决策与优化：将训练好的模型应用于前后处理的某一个方向。比如生成式AI，通过输入参数自动生成最佳的结构。这在宝马有成功的案例，就根据用户输入的设计参数，在考虑性能，制造的前提下生成合适的结构。
反馈机制：在实施过程中，必须设计反馈机制，定期评估模型的表现，收集用户的反馈信息，以便持续优化和更新模型。
当小模型能够胜任工作后，就可以将各个方向的小模型组合而来，那就得到了应用于研发流程的大模型了。同时构建知识库，做成类似于ChatGPT这样的问答助手，这就是AI 应用于前后处理的场景。
以上就是个人对于上述问题的理解了，仅代表个人看法。
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