Getting started#

数据处理框架（DPF）为数值模拟用户和工程师提供了访问和转换模拟数据的工具箱。DPF 可以访问来自 Ansys 求解器结果文件以及多个中性文件（参见 PyDPF-Core ）的数据。

这个基于 workflow-based 框架可让您对大量仿真数据执行复杂的预处理和后处理操作。

PyDPF-Core 是一个 Python 客户端 API ，可通过网络使用 gRPC 或直接在同一进程中与 DPF服务器 通信。

Install DPF Server#

要使用 PyDPF-Core，您需要访问 DPF 服务器。

  • 在 Ansys 2021 R1 及更高版本中，DPF 服务器打包在 Ansys 安装程序 中。要使用它，请使用您首选的分发渠道下载标准安装程序，然后按照安装程序说明安装 Ansys。 有关获取 Ansys 许可副本的信息，请访问 Ansys 网站 。

  • DPF 服务器预览版也可以作为 standalone（独立） 包（独立于 Ansys 安装程序）在 Ansys Customer Portal 的 DPF Pre-Release page 上提供。 如 Licensing 中所述，单机版 DPF 服务器仍受 Ansys 许可机制的保护，需要接受 DPF 预览版许可协议。 获得 Ansys 许可证后，请按照 install a standalone DPF Server 的指南进行操作。

有关安装、管理和运行 DPF 服务器的更多信息，请参阅 DPF Server 。

Install PyDPF-Core#

要在 Python 环境中安装 PyDPF-Core，请运行此命令：

pip install ansys-dpf-core

请务必查看 compatibility guidelines ，以了解您的 DPF 服务器版本是否与最新版本的 PyDPF-Core 兼容。

有关更多安装选项，请参阅 Installation section 。

Use PyDPF-Core#

要使用 PyDPF-Core，请在相同的 Python 环境中运行此命令：

from ansys.dpf import core as dpf
from ansys.dpf.core import examples
model = dpf.Model(examples.download_crankshaft())
print(model)

DPF Model
------------------------------
Static analysis
Unit system: MKS: m, kg, N, s, V, A, degC
Physics Type: Mechanical
Available results:
     -  displacement: Nodal Displacement
     -  velocity: Nodal Velocity
     -  acceleration: Nodal Acceleration
     -  reaction_force: Nodal Force
     -  stress: ElementalNodal Stress
     -  elemental_volume: Elemental Volume
     -  stiffness_matrix_energy: Elemental Energy-stiffness matrix
     -  artificial_hourglass_energy: Elemental Hourglass Energy
     -  thermal_dissipation_energy: Elemental thermal dissipation energy
     -  kinetic_energy: Elemental Kinetic Energy
     -  co_energy: Elemental co-energy
     -  incremental_energy: Elemental incremental energy
     -  elastic_strain: ElementalNodal Strain
     -  structural_temperature: ElementalNodal Temperature
------------------------------
DPF  Meshed Region:
  69762 nodes
  39315 elements
  Unit: m
  With solid (3D) elements
------------------------------
DPF  Time/Freq Support:
  Number of sets: 3
Cumulative     Time (s)       LoadStep       Substep
1              1.000000       1              1
2              2.000000       1              2
3              3.000000       1              3

over_time_disp = model.results.displacement().eval()
over_time_disp[0].plot()
../_images/crankshaft_disp.png