LS-Reader


В этом году LSTC очень активно начала развивать продукты для подготовки расчетных моделей и обработки результатов. Пожалуй одним из наиболее вкусных среди них для меня становиться LS-Reader. Это не что иное, как готовое API под C, C++ и Python для обработки результатов расчетов. В комплекте есть документация, учебные примеры и тестовые наборы результатов. Таким образом, что бы заниматься разработкой своей собственно автоматической обработки результатов вам не нужна сама LS-DYNA. Получаем хорошего конкретна слегка заглохшему проекту qd — a CAE Python Library.



Найти актуальную версию LS-Reader можно совершенно бесплатно на официальном ресурсе: http://ftp.lstc.com/anonymous/outgoing/lsprepost/LS-Reader/

#LS_Reader #LSTC #Python #qd

https://wp.me/p9vWYY-2Ce

by GlukRazor

Продвинутые функции EnSight


EnSight — один из самых навороченных постпроцессоров на рынке. И его в прошлом году купил ANSYS. В видео разобраны возможности EnSight по автоматизации обработки результатов: создание макросов, перевод их на Python и кастомизация интерфейса самого препоста.

#ANSYS #CFD #Ensight #Python

https://wp.me/p9vWYY-2Fs

by GlukRazor

Параметризация и автоматизация в SpaceClaim
Mallett Technology подготовили обучающий вебинар по очень важной и очень плохо изученной теме — автоматизация работы SpaceClaim при помощи python-скриптов. Коллеги показывают как записывать журнал проекта, как создавать переменные и именованные выборки, которые потом будут видны в рамках Workbench.









А ведь это далеко не все функции по автоматизации SpaceClaim. Так, в новых версиях, вы можете параметризовать процесс построения как в классических CAD, создавая последовательность проигрываемых действий без привлечения средств пользовательского программирования. А для часто используемых действий можно добавлять свои кнопки в интерфейс. И для всего этого есть отдельный однодневный учебный курс.
#ANSYS #Mallett_Technology #Parametrisation #Python #SpaceClaim
by GlukRazor

Аддитивка с адаптивной сеткой в APDL!
#Additive_Manufacturing #ANSYS #APDL #Python
by GlukRazor

IB2d и метод погруженных границ
#FSI #IB2d #immersed_boundary_method #MATLAB #Open_Source #Python
by GlukRazor

Python для автоматизации работы с ParaView


https://youtu.be/knWz0LCSgic


#paraview #python
https://tinyurl.com/y5k9hog9
by Юрий Новожилов

manim - как сделать вашу научную презентацию захватывающей

Многие гики от науки знают, что в сети есть отличный сайт от MIT 3blue1brown.com занимающейся популяризацией науки. Их канал на YouTube ломится от огромного числа видео роликов, деланных с большим вкусом и умением. Вот, например, видео про ряды Фурье.




https://www.youtube.com/watch?v=r6sGWTCMz2k




Хотите делать такие же классные видео по результатам ваших исследований? Нет проблем: у коллег из 3Blue1Brown есть репозиторий на GitHub, где выложены исходные коды их движка создания анимированной научной инфографики manim. Все, что вам нужно, этот Python, FFmpeg и LaTeX. Ну а далее - читайте инструкции по ссылке на репозиторий github.com/3b1b/manim

#3blue1brown #ffmpeg #latex #open_source #python
https://tinyurl.com/ybn92n6a
by GlukRazor

Скрипты в Ansys Mechanical на Python

LEAP уже запилил запись своего двухдневного учебного курса по скриптовке Ansys Mechanical 2021 R2, ведь в новой версии Python получил не просто шаг вперед - его пнули с двух ног, и теперь на наем можно даже писать в APDL!




https://youtu.be/S0Z8mOEQbEo




Состав учебного курса: введение в создание сценариев в Mechanical; Mechanical API; пример автоматизации различных задач в Mechanical; ключевые понятия в написании сценариев Python; пример автоматизации расчета балочной модели с экспортом результатов в CSV-файл; экспорт медиа файлов и обработка результатов; дополнительные инструменты автоматизации (Engineering Data, DesignXplorer, Data Processing Framework, Ansys Customisation Tool)




https://youtu.be/Q0MpwVSiFGs


#ansys #leap #mechanical #python
https://tinyurl.com/yfn2j3v5
by Юрий Новожилов

Коллеги подогнали свежее видео с канала FEA for ALL о том, как можно в #Salome с #Python и такой-то матерью сгенерировать сложный объект, вроде массива бетона с включениями. В целом, на основе того кода, что мелькает в видео, можно сгенерировать объекты и не только суровом #opensource

#concrete #fracture https://youtu.be/MwHQIvgH5xU

Небольшая шпаргалка по прикладным вычислениям на #Python. Пригодиться при обработке данных и постановке расчетов.

#PyFR - это фреймворк на базе #Python с открытым исходным кодом для решения задач типа адвекции-диффузии на потоковых архитектурах с использованием подхода Flux Reconstruction Хуинха (Huynh), что бы это не значило. И тут, вроде как принято думать, что Python - это не для HPC и тяжелых математических расчетов.

И тут коллеги публикуют true статью про #DNS моделирование аэродинамики лопастей вертолета-дрона для Марса!

#opensource #CFD

"Direct Numerical Simulation of Flow over a Triangular Airfoil Under Martian Conditions" https://doi.org/10.2514/1.J061454

Еще читать можно тут: https://www.imperial.ac.uk/news/234879/unique-virtual-wind-tunnel-could-help/ https://twitter.com/i/status/1505861975691173896

Возможно вы слышали, что Ansys недавно выпустил #opensource библиотеку #pyAnsys, которая позволят использовать продукты и решетили #Ansys прямо из среды #Python. Прямо сейчас доступны седеющие пакеты #PyMAPDL, #PyAEDT, PyDPF-Core, PyDPF-Post, Legacy PyMAPDL Reader и #Granta MI BoM Analytics: Pythonic.

Это еще не новость. Новость в том, что в поддержку данного функционала начали пилить официальную серию учебных вебинаров. И пилит их не кто-нибудь, а живая легенда механических расчетов Ansys, Пьер Тиффри (Pierre Thieffry). У Пьера почти 25 лет опыта работы и он один из самых высокопоставленных и влиятельных технических экспертов компании.  А еще, он умеет делать просто потрясающие технические доклады - сам был на паре его лекций в живую, и то было по круче, чем презентация перово iPhone.

Короче, Pierre Thieffry - один из моих кумиров от мира прикладного МКЭ, так что не пропустите начало его серии вебинаров 27 апреля!

#legendpeople https://www.ansys.com/events/scripting-hacks-automating-repetitive-tasks-in-ansys-mechanical

Любите ли вы делать визуализацию научных и инженерных данных красивой и понятной? Тогда вам пригодится моя сегодняшняя находка.

Предлагаю вашему вниманию книгу "Scientific Visualization: Python + Matplotlib," которая доступна в рамках open access. А приятным дополнением книге является репозиторий ее автора на GitHub, где можно посмотреть все примеры.

#opensource #python #Matplotlib https://github.com/rougier/scientific-visualization-book

#Python #opensource фреймворк #automan Этот позволяет автоматизировать последовательность запуска ресурсоёмкий вычислительных задач из области #ML и #CAE (примеры прилагаются).
Основные особенности по мнению разработчиков:
- помогает организовать расчеты
- помогает организовать запуск расчетов и последующую постобработку их результатов
- помогает повторно использовать код для постобработки данных моделирования
- помогает выполнять все моделирование и постобработку одной командой https://github.com/pypr/automan

Сегодня я бы хотел высказать пару мыслей про #opensource проект #pyAnsys. Многие мои друзья, с которыми мы обсуждали данный проект, изначально неправильно поняли, что это, и не придали ему должного значения.

Итак, #Python внутри экосистемы #Ansys есть очень давно, так почему все вдруг начала говорить про #pyAnsys? Дело в том, что раньше python выступал только в роли некого внутреннего инструмента помощи в постановки задачи. Вы запускали продукты Ansys, и в них уже могли что-то автоматизировать на python.

pyAnsys полностью меняет концепцию. У каждого модуля появляется свой #API, который вы можете использовать в вашей #python программе. Ansys тут выступает как вспомогательный инструмент.

Например, #pyMAPDL позволяет полностью поставить #FEM задачу и запустить решатель MAPDL, который вообще может быть помещен в #docker контейнер. Обработка данных теперь может производиться единым #pyDPF фреймвоком. Данные между решателями теперь могут передаваться как вы придумаете - ведь у всех них есть свой открытый API! И да, никто не ограничивает вас в возможности совместной работы продуктов Ansys и не Ansys. В стандартных примерах вы сейчас можете найти инструкции для работы с #Gmsh.

Я бы сказал, что #pyAnsys - это основа для переосмысления Workbench. Сейчас все связи между модулями #Workbench жестко определенны разработчиками. С pyAnsys вас больше нет таких ограничений, а что еще нужно вам для проведения новых увлекательных расчетов? https://docs.pyansys.com/

Приятная и простая в использовании #Python библиотека от #Google, которая украсит ваши научные разработки #LaTeX формулами.

#opensource https://github.com/google/latexify_py