搜索ANSYS刚度矩阵的提取与解析(python解析）
2017-09-15 by:CAE仿真在线 来源:互联网
在workbench中实现整个过程的参数化过程除了前几次文章介绍的模型与网格,还应该包括材料参数的参数化定义。利用Python进行二次开发能够实现材料参数的自由定义,比如来源于excel表格或者文档的数据,通过Python代码的自动读取,参与到实际的有限元分析进程中。
结构有限元最后的求解过程总是归结到求解一个大型矩阵方程Ax=b,对于一些情况还需要考虑质量矩阵M和阻尼矩阵C。有限元程序在组装完所有单元的刚度矩阵后,考虑模型所施加的约束和载荷,最终将刚度矩阵进行一些处理,例如乘大数法,变成Ax=b的形式,其中A是刚度矩阵,b是节点载荷,x为待求的节点位移,A和b全为已知量。
基本上各类有限元软件均能够提取模型的刚度矩阵,此次针对刚度矩阵的提取与解析做一个例子,采用的软件是ANSYS经典。
在ANSYS中建立一个简单的模型,划分网格后共12个节点,定义材料参数,施加约束和载荷后求解。有限元模型如下所示。
图1
待求解结束后,会在工作目录下生成一个后缀为full的文件,之后即可进行刚度矩阵的提取。
通过主菜单,如下所示。
图2
选择Matrix后,弹出如下所示的界面。
图3
其中,File to be read需要指定工作目录下生成的full文件,Name of file to write为所导出刚度矩阵的文件名称;Output matrix file format表示文件格式,还有Binary,生成的是文档文件,选择Ascii即可;Matrix to write表示输出的是刚度矩阵/质量矩阵还是阻尼矩阵;RHS选项表示是否同时输出右端项,也即是Ax=b中的b。
打开生成的刚度矩阵文档,如下所示。
图4
该文件的第1行:格式A72,解释性文字。
第2行:一共5个数值,格式5I14,其中585表示文件的总行数(不包括头文件,也即是前面5行不算);25表示矩阵列指针的总行数,通常是矩阵的阶数+1,其具体的数值位置是从第6行到30行;268表示矩阵行索引的总行数;第二个268表示矩阵元素的总行数;24表示右端项的数值总行数。
第3行:RSA表示矩阵的形式,其中R表示实数矩阵,S表示为对称矩阵,A表示为组装的矩阵;后面的两个24分别表示矩阵行数、矩阵列数,268表示矩阵的元素。
第4行:格式说明
第5行:几个数表示右端项的输出说明,F表示全部存储。
搞清楚头文件中的各个参数的实际意义,再结合各行的内容,能够清楚地知道矩阵的所有元素的数值。
通过简单的程序就可以将该文件进行解析,生成自己想要的格式。
这里补充说明一下,对于对称稀疏矩阵,在储存的时候只保留下三角非零元素。
本次解析所用的语言为python.
#!user/bin/python
#-* -coding:UTF-8 -*-
#打开矩阵文件
inpfile = open("E:\CAE_Tech\process_files\232Files\matrix.txt")
#读取所有内容
lines = inpfile.readlines()
inpfile.close()
#打开输出文件
outfile = open("E:\CAE_Tech\process_files\232Files\outmatrix.txt",’w’)
#解析矩阵文件的第二行
row_second = lines[1].split()
#得到矩阵的总行数(扣除头文件),此次实例中为585
Tol_content = int(row_second[0])
#得到列指针的总行数
Col_tol = int(row_second[1])
#得到矩阵元素总数
Row_tol = int(row_second[3])
#得到右端项的行数
Rhs_tol = int(row_second[4])
#初始化矩阵每列非零元素的起始行数
Star_row_num = [1] * Col_tol
#获取行起始数组
for i in range (Col_tol):
temp = lines[i+5].split()
Star_row_num[i] = int(temp[0])
for i in range (Rhs_tol):
temp_len = Star_row_num[i+1] - Star_row_num[i]
temp_len1 = Star_row_num[1] - Star_row_num[0]
temp_len2 = Star_row_num[i] - Star_row_num[0]
row_start_num = 5 + Col_tol + temp_len2
Each_col_num = i + 1
Each_col_num_str = str(Each_col_num)
for j in range (temp_len):
Each_row_num_str = lines[row_start_num + j].split()
Each_row_num = int(Each_row_num_str[0])
Each_row_num_str = str(Each_row_num)
Each_ele_num = Row_tol +5 + Col_tol + temp_len2 + j
Each_ele_str = lines[Each_ele_num].split()
Each_ele_value = Each_ele_str[0]
#得到每一行应该输出的列号,行号以及元素值
Each_row_list = Each_row_num_str,Each_col_num_str,Each_ele_value,'\n'
a = ' '
Each_line = a.join(Each_row_list)
outfile.write(Each_line)
#输出右端项
for i in range (Rhs_tol):
Rhs_num = Tol_content + 5 -Rhs_tol +i
Rhs_each_row = lines[Rhs_num]
#去掉字符串前面的空格
Rhs_each_row = Rhs_each_row.lstrip()
outfile.write(Rhs_each_row)
outfile.close()
解析后生成的文件如下所示:
图5
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