PhiPsi-高性能有限元程序
大家好，本期木木给大家分享一个计算性能十分强悍的有限元求解器——PhiPsi，有关PhiPsi程序更详细的功能介绍，可以点击历史推文：开源XFEM程序：PhiPsi介绍。
最近，PhiPsi结合了PyQt5，形成了一个软件的界面形式PPView：
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软件的使用，相比于前期版本的使用方法要方便很多，只需鼠标点点点，即可完成数据读取、内核计算、后处理自定义显示，作为有限元宝藏up主，怎么可能不整点花活儿呢~
模型测试
在体验完XFEM的一些功能后，我就又回到了有限元求解上，网上都说Fortran计算效率高，我倒要看看到底有多高，拿一个164万个C3D8单元有限元模型作测试，对比一下Abaqus的计算速度与PhiPsi的计算速度！
底部约束所有的自由度，顶部施加向上的压力，简单的拉伸模型：
求解设置
Abaqus采用迭代解6线程并行计算
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PhiPsi采共享内存并行计算技术：OpenMP，6线程并行计算，在刚度矩阵的求解上采用了EBE-PCG预处理迭代求解技术，相关理论可参考《有限元方法编程（第五版）》P55。
求解时间对比
场变量均只输出节点位移，PhiPsi的结果文件按照二进制格式输出。
Abaqus共使用5分42秒
PhiPsi共使用298秒，也就是4分58秒，比Abaqus快了44秒
求解精度对比
Abaqus的节点位移最大为:
0.0162334625623317
PhiPsi节点位移最大为:
0.016423374759488234
吻合度98.83%，精度可以接受。
番外篇
对于查看Abaqus模型中场边量的最大值，可以在cae中进行查看：
小数点后面最大可以保留九位，对于上文提及的0.0162334625623317是怎么得到的呢？
有限元UP主又可以开始整活儿了！直接来一个python脚本，自定义程度极高，想查看什么就查看什么，相对数据怎么操作就怎么操作，想转换什么数据格式就转换...好了进入正题！
# -*-coding:UTF-8-*-
from odbAccess import *
from math import sqrt
# 打开ODB文件
odbName = session.viewports[session.currentViewportName].odbDisplay.name
odb = session.odbs[odbName]
assembly = odb.rootAssembly
# 打印所有节点集的名称
print("All node sets in the model:")
for nodeSetName in assembly.nodeSets.keys():
print(nodeSetName)
# 选择步骤和增量
stepName = 'Step-1' # 替换为你的实际步骤名称
lastFrame = odb.steps[stepName].frames[-1]
# 初始化最大位移合量变量
maxDisplacementMagnitude = 0
# 遍历所有节点
# 我将顶面节点设置为set-up
for node in assembly.nodeSets['SET-UP'].nodes[0]:
# 获取节点的位移输出（这里假设输出变量为U，即位移）
displacement = lastFrame.fieldOutputs['U'].getSubset(region=node).values[0]
# 计算位移合量
displacementMagnitude = sqrt(displacement.data[0]**2 + displacement.data[1]**2 + displacement.data[2]**2)
# 更新最大位移合量
if displacementMagnitude > maxDisplacementMagnitude:
maxDisplacementMagnitude = displacementMagnitude
# 输出最大位移合量
print('Maximum displacement magnitude is:', maxDisplacementMagnitude)
对于更大模型的测试，读者感兴趣的话也可以自行测试，我的个人笔记本过于老旧，内存也太小，不太方便。不过对于模型数目越大的情况下，并行计算的优势也会体现的越明显！
