
如果您在计算流体动力学测试或研究领域,您已经知道完成所涉及的任务需要多少时间和精力。数小时都花在几何清理、网格划分和后处理上。此外,当您处理具有新约束或维度的类似模型时,工作会感到乏味。不过别担心!有一种方法可以简化这一切:自动化. 通过自动化 CFD 工作流程,您可以节省无数小时。这在优化设计变量以获得最佳输出时特别有用,这通常需要多次运行模型。通过自动化,您可以在规定的时间范围内模拟最大数量的案例,从而在产品设计生命周期中获得显着优势。最好的部分是 Fidelity Python 应用程序编程接口 (API) 可通过自动化任何 CFD 工作流程来帮助您实现这一目标,从而提高设计周期的生产力。
为什么是 API?
API 是自动执行重复性任务和更高效地执行批处理操作的出色工具。它们可以帮助减少工作量时间并提高生产力,尤其是在处理需要类似工作流程的新设计时。此外,API 可以评估网格收敛性和仿真参数敏感性,执行网格自适应以提高仿真精度,并在同事和团队之间实施最佳实践。Fidelity Python API 很容易与任何版本控制系统兼容,使其成为在 Windows 和 Linux 系统上使用的理想选择。借助 GitLab 或 GitHub 等集成开发环境 (IDE),您可以轻松加载 Fidelity Python API 并充分利用其诸多优势。
为什么选择 Python?

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一种易于学习的编程语言
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无需编译
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详尽的社区和资源
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适用于 Windows 和 LINUX——无需传输或更改代码
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与许多版本控制系统、笔记本电脑等兼容。
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可以加载 Fidelity Python API 的专用 IDE
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Python 嵌入到 Fidelity 中直接使用,包括最经典的库,如 Math、Numpy、Matplotlib 等,用于 CFD 自动化工作流程。
关于富达 Python API
Fidelity Python API 提供了一个全面的工作流程,其中包括 CAD 导入、后处理、项目管理和作业提交等基本功能。需要注意的是,当前版本的 API 使用 Python 3.8.5,并且会定期更新到最新版本。
Python 脚本可以通过以下方式运行:
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批处理命令——Fidelity 打开并运行脚本直到结束,然后关闭。
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在图形用户界面 (GUI) 中

从命令行运行 Python 脚本
-batch:确保 Fidelity 以批处理模式运行。当未指定 -batch 时,GUI 将打开,脚本将运行并在 GUI 中可见。
-noFork:用户只有在执行脚本后才能取回终端控制权。当未指定 -noFork 时,用户将在初始化 Fidelity 后立即取回终端控制权(脚本将在后台执行)。
-print:在 shell 中启用输出。
-script script_full_path/script.py:指定要运行的Python脚本。
从 GUI 运行 Python 脚本
一、 来自项目管理面板

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单击 PM 面板上的点阵图标
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选择运行 Python 脚本
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在浏览器中选择一个 Python 脚本,然后单击“确定”运行它。
执行脚本时,将出现一个阻止 GUI 的加载屏幕。脚本运行后,可以使用面板上的撤消/重做选项卡一步撤消或重做该步骤。脚本的执行被封装为动作树中的一个任务。
二。关于选择

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选择树中的任何实体(几何对象、网格或模拟设置等)
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右键单击并选择在选择上运行 Python 脚本
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在浏览器中选择一个 Python 脚本并确定以运行它。
Fidelity 将选定实体的列表作为参数返回,从而使我们可以轻松地在目标运行脚本的地方选择参数。
三、Python 钩子
Python 钩子可以集成到工作流中,以在特定任务之前或之后自动执行 Python 命令。这些脚本存储在 /_resources/_hooks/ 下的 Fidelity 安装和相应的子文件夹下
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_open_project 在每个项目打开后运行脚本。
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_post_import_geometry 在几何导入后运行脚本。
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_pre_mesh_generation 在网格生成之前运行脚本。
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_post_mesh_generation 在网格生成后运行脚本。
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_pre_simulation 在模拟运行之前运行脚本。
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_post_simulation 在模拟运行后运行脚本。

笔记:
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提供了完整的 HTML 文档,包括所有模块、类和宏。
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Cadence 提供有关 Python 和自动化的培训。
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脚本也发布在 COS 平台上。例如,COS 上提供了一个基于选定几何体自动创建网格设置的脚本。
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文章来源:cadence博客

