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HYPERVIEW二次开发_04

2月前浏览1570

Hello,2022年奥林匹克杯获得者晚上好呀❛‿˂̵✧

前面分享了如何查询元素的信息,可以直接将信息输出到PPT中。当然光有结果还是不够的,还需要配上图片,本期我们就来分享如何截图。


#截图

# 练习:对当前窗口截图并保存

#######################################################

set t 1

hwi OpenStack

 hwi GetSessionHandle sess$t

sess$t CaptureScreen JPEG res_sim.jpg 100

hwi CloseStack


#对当前客户端的窗口截图的操作的代码就很简短了。

#但是在实际中,不会手动导入模型和结果,那么就需要加上《HYPERVIEW_02》的代码,以实现自动导入模型并截图。

#扩展来了,模型导入默认的视图方位是ISO,假如我们需要让模型方位以俯视图显示如何,我们应该怎么出来,大家可以试试。


来源:TodayCAEer
HyperView二次开发
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2024-08-14
最近编辑:2月前
TodayCAEer
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如何搭建一个CAE仿真自动化平台

软件只要还有人用,用好了工作效率一样能得到提高,存在即表示市场还未放弃他。非要分个高低是没必要的,在钞能力的加持下,最好是将各个软件优点集合在一块。下面介绍下如何搞仿真自动化平台,或者说流程吧。重复的工作就交给电脑处理。鼠标键盘每天这么辛苦,心疼一下它吧1、CAE(ComputerAidedEngineering)计算机辅助工程,关键字“辅助”揪出来。我们拿到的输入就是产品部门提供的各种数据,例如几何信息,BOM信息等。❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️2、拿到输入信息后,接下来就该各位CAE工程师大展身手了。前处理,求解,后处理。一个一个来安排。✌️✌️✌️✌️✌️✌️✌️✌️✌️✌️3、拿到数据后,最开始,先把数据规则提出来,才方便后面的程序开发嘛,这是最重要的,后续的程序都是以此为基准。毕竟现在人工智能还没搞起来嘛,不能像人脑这样随机应变。规则总得定一个吧,比如命名规则,装配层级规则,Includ规则等。既然是平台,那就不仅仅是针对某一种产品,该预留的接口就得准备了。4、前处理这个最耗时的工作来了,划分网格,模型连接,检查模型等。目前一家独大的市面还未形成,这时候就得针对不同的需求选用不同的软件。基本上专业前处理就在HM和ANSA两个软件。一个TCL,一个Python。找好语言的桥梁(语言之间怎么通信),软件的接口(语言和软件怎么交流),然后就可以在软件之间反复横跳了,还是那句不要自己造轮子,心疼下键盘和鼠标。不仅仅是前处理需要多软件协同,求解与后处理用到的软件更多。有的软件接口未开放,可能会用到屏幕识别,或直接通过系统层面的命令获取各个控件,再通过控制鼠标键盘,简单操作应该可以,但这玩意的稳定性非常不好,变量太多啦。🍉🍉🍉🍉🍉🍉🍉🍉🍉🍉5、然后基础模型你拿到了,就需要针对各个分析项开发对应的自动化创建工况程序。这个工作量同样大,用到的求解器太多了,有的求解器(软件)之间兼容也不好,模型信息丢失。接口未开放等等。工况费劲千辛万苦创建完成后,开始下一步。🐼🐼🐼🐼🐼🐼🐼🐼🐼🐼6、这时候就可以往PBS丢过去了。计算完成后下整下来,开始后处理。理想很丰满,现实很骨感。0Error0Warning这种情况可能在那遥远的未来才可以实现。7、结果符合目标值,这轮分析皆大欢喜(完成分析报告渲染)。哈哈哈,那怎么可能,目标完成了,减重计划不要忘了哦。8、优化的话,能交由软件自动优化的先让它跑着,可以调动Optimus,ISight之类的优化软件来调度,当然也可以直接调用optistruct之类的求解器,现有优化算法包括(开始水字数);🙈拓扑优化:在满足给定约束的前提下,针对目标函数在给定设计空间寻找最优材料布局。🙉自由尺寸优化:给定壳单元,在满足给定约束的前提下,针对目标函数为每一个单元寻找一个最优厚度。🙊形貌优化:给定壳单元,在满足给定约束的前提下,针对目标函数寻找最佳拉延筋布局。🐵尺寸(参数)优化:针对给定结构,在满足给定约束的前提下,针对目标函数寻找参数。🐒形状优化:给定结构和用户自定义的形状变量,在满足给定约束的前提下,针对目标函数寻找各个形状的最佳变形比例。🐌自由形状优化:针对给定结构修改边界节点,在满足给定约束的前提下,针对目标函数寻找各个节点的最佳位置。费尽九牛二虎之力,本轮分析目标和减重计划全部达标。然后你就把上面的步骤,一步两步三步四步望着天手牵手,一颗两颗三颗四颗连成线看星,再把之前的预留的接口整合一下,整个GUI,那自动化平台就搭建好了。🐯🐯🐯🐯🐯🐯🐯🐯🐯🐯这就是整个流程,以上的操作会产生多个数据库。可能包含以下数据库:@错误信息数据库:把冷冰冰的报错编号,转化为接地气的大白话,也是为了反哺模型搭建,出现的错误以后就不要发生了。解决(百度五分钟,问群两小时)的问题。@模型信息数据库:包含模型的各种信息,重量,厚度等。也是为了对标模型,参考模型。@结果信息数据库:车型的结果,目标值,优化方案等,便于后续对标,复盘。@部件信息数据库:存储模型,后期用Meshwork之类的软件实现,模型拉长一点,压扁一点。做到仿真驱动设计,这就是平台化的意义吧。🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈数据库的建立之初必定是很繁琐,因为你会增加工程师的工作量。但数据量达到一定量级后,大数据分析的工作就来了,解析,归纳,通过分析结论反哺后续产品开发。逐渐的积累整合,会越来越完善。这个过程所建立的数据库才是最大的资产。🤔🤔🤔🤔🤔🤔🤔🤔🤔🤔效率是平台存在的生命线,平台的本质是将现有的功能组装起来。比如一个工作8小时能做完,用平台做需要4小时,那它可能连接触用户的机会都没有。用户的学习成本,购买成本都不容忽视。🦁🦁🦁🦁🦁🦁🦁🦁🦁🦁目前软件还是百花争放的局面。万一以后头部厂商的钞能力体现出来,比不赢就收购你。随之软件的更新,更实用的功能终会来到,现在以牺牲一根头发开发的某个功能脚本,后面软件的新功能直接就替代了。平台的存在感可能就相对弱化了。所以平台也需要加紧迭代,留住用户的关键在于,考虑实际工作中的难点,堵点,为工程师解决问题提供帮助。👏👏👏👏👏👏👏👏👏👏end:写起来吧啦吧啦两句就完了,以上的任意步骤开发起来,都要掉不少头发。并且上述只是部分内容,数据的分发,数据库的管理等等开发,使用过程中的各种各样问题,层出不穷。来源:TodayCAEer

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