Matlab-python-ABAQUS数据交互及联合使用

清疚 2022-12-17 14:52 731阅读 0赞

# Matlab-python-ABAQUS数据交互及联合使用 #

在Matlab可以方便地实现各种优化算法，ABAQUS可以方便地进行有限元建模及求解，有时候两者结合可以更方便做一些自己想做的事，例如通过遗传算法，神经网络等算法进行参数反演，确定本构模型的参数。ABAQUS/CAE的内核语言是Python，通过Python可以方便地读取ABAQUS的结果数据库odb的数据。这里介绍一些关于如何进行三者的交互，编写交互的方法与经验。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dhbGF4eV9Sb2JvdA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

## 通过matlab提交inp文件给ABAQUS计算 ##

可以在matlab里面直接通过系统调用向ABAQUS提交计算文件及相关计算参数，包括用户子程序，cpu数量等。下面是一个函数接口。

接口函数例子：

%runabaqus.m
    %向abaqus提交计算文件
    %libing403，2017-05-07
    function [ output_args ] = runabaqus(Path,userFile,InpFile,cpus)
    %runabaqus Summary of this function goes here
    %ABAQUS提交计算的命令，inp文件，用户子程序，cpus数目等
    inputFile=['abaqus job=',InpFile,' user=',userFile,' cpus=',cpus];
    t0=tic;%开始计时
    MatlabPath=pwd();%记下当前Matlab目录，
    cd(Path);%进入Abaqus目录，即inp文件所在目录
    [ output_args ] =system(inputFile);%通过系统调用，运行ABAQUS，提交计算文件
    pause(5)
    cd(MatlabPath);%返回Matlab工作目录
    if (exist([Path,'\',InpFile,'.lck'],'file')==2)
        %若提交成功，则检测计算时间
      while exist([Path,'\',InpFile,'.lck'],'file')==2
           t=toc(t0);
           h=fix(t/3600);
           m=fix(mod(t,3600)/60);
           sec=fix(mod(mod(t,3600),60));
           pause(1)
           fprintf('----------ABAQUS calculating----------\n           time costed  %d:%d:%d\n',...
           h,m,sec);
      end
      fprintf('----------ABAQUS complete----------\n           time costed  %d:%d:%d\n',...
        h,m,sec);
    else
        %若提交计算出错，则输出错误信息
        fprintf('\n runabaqus erro:InpFile submmit failed\n')
    end
    end

其实只需一条命令，`system(abaqus job=Inpfile )`就可以完成提交计算文件，其他都是辅助，使接口函数适用性更好，把实现方法封装起来。有了接口函数，在matlab定义好相关参数，调用接口就行。

应用例子：

%操作ABAQUS，监测计算流程
    %libing403，2017-5-6
    clc
    clear
    %inp 文件
    Path='F:\security folder\ABAQUS WORKING\inversion_per';%指定文件所在目录
    InpFile='unixial-inversion-per';%不需要后缀名inp
    userFile='usfeld';%用户子程序
    cpus='1';%计算使用的cpu个数
    runabaqus(Path,userFile,InpFile,cpus);%运行abaqus进行计算

## matlab利用python脚本读取odb数据 ##

思路是：matlab把读取数据的要求写入个txt文件（这里是req.txt），调用python脚本，python脚本读取odb的结果数据，并写入另一个txt文件(这里是RF3.txt)，matlab再从txt文件读取数据。首先编写python接口函数，实现从odb提取特定的结果数据。

例子：读取一个参考点的反力RF3

#! /user/bin/python
    #- -coding: UTF-8-*-
    #odbHistoyOutput.py
    # 本脚本的功能是按照req.txt文件指定的要求，读取输出数据库 *.odb的历史数据
    #libing403，2017-5-7
    #导入abaqus odbAcess模块
    from odbAccess import *
    import time
    #获取matlab指定的数据库，部件名，节点，特定结果的信息
    f=open('req.txt','r')
    req=f.readline()
    f.close()
    req=req.split(',')
    path=req[0]+'/'+req[1]
    step=req[2]
    instance=req[3]
    node_set=req[4]
    ReqData=req[5]
    #输出提示信息
    fmeg=open('pylog.txt','w')
    meg='------------------------------------------------------------------\n'
    meg=meg+'odb_HistoryOutput message:\n'
    meg=meg+time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))+'\n'
    meg=meg+'read '+node_set+' '+ReqData+' from \n'+path
    print meg
    fmeg.write('%s\n'%meg)
    #打开odb数据库
    odb = openOdb(path=path)
    #输出提示信息
    meg='open odb successfully\n'
    fmeg.write('%s'%meg)
    print meg
    #创建变量表示第n个分析步
    step_n=odb.steps[step]
    # 创建变量表示第1个分析步的最后一帧
    lastFrame = step_n.frames[-1]
    #获取历史输出区域
    region =step_n.historyRegions[node_set]
    #输出提示信息
    meg='get nodes sets successfully\n'
    fmeg.write('%s'%meg)
    print meg
    # 获取结果
    GetData=region.historyOutputs[ReqData].data
    DataFile=open(ReqData+'.txt','w')
    for time,Data in GetData:
        DataFile.write('%10.4E %10.4E\n'%(time,Data))
    DataFile.close()
    
    #输出提示信息
    meg='get data successfully\n'
    fmeg.write('%s'%meg)
    print meg
    fmeg.close()

这个脚本主要是读取ABAQUS历史输出数据，读取场输出数据可以进行修改实现。

有了python脚本就可以在matlab里调用它来读取ABAQUS的结果数据。当然在matlab里要指定odb文件名，部件名，节点名称等信息，为了把实现封装起来，也把调用python脚本的matlab程序写成一个函数get\_history\_output。

调用python脚本的matlab函数：

%get_history_output.m
    %运行python脚本，读取odb数据库的历史输出
    %libing403，2017-05-07
    function get_history_output(Path,OdbFile,step,req)
    % %specified part instance,node set,output
    %参数写入Abaqus工作目录
    ReqFile=[Path,'\req.txt'];
    fid=fopen(ReqFile,'wt');
    fprintf(fid,'%s,%s,%s,%s',Path,OdbFile,step,req);
    fclose(fid);
    %写入当前目录
    ReqFile='req.txt';
    fid=fopen(ReqFile,'wt');
    fprintf(fid,'%s,%s,%s,%s',Path,OdbFile,step,req);
    fclose(fid);
    %execute python file
    system('abaqus cae noGUI=odbHistoryOutput.py');%调用python脚本
    showlogfile('pylog.txt');%显示python运行的输出信息
    end

这里的参数(Path,OdbFile,step,req)是读取odb结果需要的，先把它们写入到req.txt文件，供上面的python脚本odbHistoyOutput.py读取。其中showlogfile函数显示python运行时输出的信息，这些信息保存在pylog.txt文件中。该函数的实现在另一篇博客[Matlab目录操作及fgetl函数][Matlab_fgetl]已经介绍。

那么在matlab里就可以指定odb相关信息，调用上面的函数来get\_history\_output获得odb数据。

应用例子：

%example.m
    %libing403，2017-05-07
    %specified part instance,node set,output
    req='PLATEN-1,Node PLATEN-1.5322,RF3';%指变req='PLATEN-1,Node PLATEN-1.5322,RF3';%指定部件名，节点名和读取的结果
    step='Step-1';%指定读取的分析步
    Path='F:\security folder\ABAQUS WORKING\inversion_per';%指定odb所在目录
    OdbFile='unixial-inversion-per.odb';%指定odb文件名
    %调用函数，读取odb数据
    get_history_output(Path,OdbFile,step,req);

*特别说明*

这里与历史变量输出的节点或节点集的名称与你在step里设置历史输出指定的节点名是不一样的，与历史变量相关的节点名是系统命名的，但是这些节点名有一定的规律，总是这样的形式“Node+空格+instance name.节点号”，例如我的模型里有一个部件叫PLATEN-1，定义了一个参考点，并把它设置为一个set，在step里设置了输出它的反力RF3，并且我知道了它的的节点号是5322，那么我设置历史变量相关的节点名称是就是“Node PLATEN-1.5322”。这也是和网友一起讨论才弄懂这个问题的。

运行程序后，首先matlab把参数写入req.文件。req.txt记录了指定的相关参数，以逗号隔开，每个参数，如下：

F:\security folder\ABAQUS WORKING\inversion_per,unixial-inversion-per.odb,Step-1,PLATEN-1,Node PLATEN-1.5322,RF3

然后matlab调用python脚本odbHistoyOutput.py，读取odb数据。odb首先读取req.txt的参数，然后再根据参数去读取odb数据，把结果写入ReqData（即RF3.txt），结果包含时间和反力RF3，如下(部分省略)：

0.0000E+00  -0.0000E+00
    1.0000E-02  -0.0000E+00
    2.0000E-02  -0.0000E+00
    3.0000E-02  -0.0000E+00
    5.0000E-02  -0.0000E+00
    9.0000E-02  -2.1087E+01
    1.5000E-01  -7.3267E+01
    2.4000E-01  -1.2684E+02
    3.4000E-01  -1.8037E+02
    4.4000E-01  -2.3264E+02
    ......

## 小结 ##

这里matlab与python脚本之间可能有比较的参数和数据需要传递，因此，我这里先把要传递的参数和数据写入特定的txt文件，然后再由另一程序去读取。其次是这里尽量把每个简单的功能写成函数，这样有助于更容易调试程序，不断添加新功能和集成。这就是增量式开发的思想。

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[Matlab_fgetl]: http://blog.csdn.net/libing403/article/details/71403025