HyperWork 2024 -基于Python语言的二次开发-背景与案例演示

这篇文章按照最开始的顺序，应该是当tcl语言基础回顾发完后再发的，但是还是应该先展示下有趣的内容。思来想去，不知道该写什么题材的内容，最后决定还是写它。关注了的小伙伴可能对这张图片比较熟悉。这是前段时间在写ANSA基础教程时，讲到第三方模块Matplotlib的使用，生成了一张图片——模型的厚度分布图。当时ANSA是保存了图片，再利用guitk模块显示的图表。ANSA二次开发_Python基础-基于matplotlib的模型厚度分布图JinTian，公众号：TodayCAEerANSA二次开发_Python基础-基于matplotlib的模型厚度分布图那为什么现在又拿这张图片来写呢？这是因为两者的载体不一样了。这次是在HyperWork中实现的。相较于ANSA，HyperWork的显示是直接支持QT的，所以可以跳出窗口实现自由缩放加Matplotlib所提供的功能，文章中介绍Matplotlib功能的代码同样可以放在HyperWork中显示。HyperWorks2024版本带来了更多的新功能和改进，特别是在二次开发的Python脚本支持方面，能够基于更多Python模块进行复杂的仿真分析和设计优化，功能开发。这是图表显示的功能代码max_value=max(data)num_bins=int(np.ceil(max_value/0.5))counts,bins=np.histogram(data,bins=np.arange(0,max_value+0.5,0.5))#生成颜色列表colors=cm.rainbow(np.linspace(0,1,len(counts)))#生成条形图plt.bar(bins[:-1],counts,width=0.5,align='edge',color=colors)#plt.bar(bins[:-1],counts,width=0.5,align='edge')plt.xlabel('Thickness')plt.ylabel('Count')plt.xticks(bins)plt.show()在数据处理和分析方面，Python拥有丰富的数据处理库，如NumPy、Pandas等，可以方便地处理仿真结果数据，进行统计分析和数据可视化。在第三方模块集成方面，Python能够与许多第三方模块集成，如Matplotlib用于绘图、SciPy用于科学计算等。这使得在HyperWorks中实现复杂的数据处理和可视化变得更加容易。接下来就是优势所在了HyperWorks2024的模块配置非常完整，这一点对于内网用户来说尤为方便。上述所列举的几个模块是可以直接导入，避免下载和安装所需的包。这不仅提高了工作效率，也减少了在内网环境中因网络限制而带来的困扰。HyperWorks2024结合Python脚本的应用，使得仿真和优化工作变得更加高效和灵活。功能实现很简单，只需要提取PSHELL的厚度即可，用上方提供的代码略微完善下就可以了。当然还有其他办法，第一次尝试付费阅读，需要完整源码的朋友，可选择付费查看哦，文件不大，付费前请斟酌哦。来源：TodayCAEer