弹性力学仿真软件：SimScale：SimScale在结构优化设计中的应用

弹性力学仿真软件：SimScale：SimScale在结构优化设计中的应用1弹性力学仿真软件：SimScale1.1SimScale软件概述SimScale是一款基于云的工程仿真软件，它允许用户在Web浏览器中进行复杂的工程分析，包括流体动力学、热力学和结构力学等。SimScale的结构力学模块特别适用于弹性力学仿真，能够帮助工程师和设计师在产品开发的早期阶段进行结构优化设计，从而提高产品的性能和耐用性。1.1.1特点云基础架构：SimScale利用云技术，用户无需高性能计算硬件即可运行仿真。用户友好界面：提供直观的用户界面，便于设置和运行仿真。广泛的仿真类型：支持线性和非线性静态分析、动态分析、热分析等多种仿真类型。结构优化工具：内置优化算法，帮助用户找到最佳的结构设计。1.2弹性力学基础理论弹性力学是研究弹性体在外力作用下变形和应力分布的学科。在SimScale中，弹性力学仿真主要基于以下理论：1.2.1基本方程平衡方程：描述了在静力平衡条件下，弹性体内部的应力分布。几何方程：连接了位移和应变，反映了弹性体的几何变形。物理方程：即胡克定律，描述了应力和应变之间的线性关系。1.2.2示例：线性静态分析假设我们有一个简单的梁结构，需要分析其在垂直载荷下的变形和应力分布。在SimScale中，可以设置以下参数进行仿真：#SimScale线性静态分析示例代码

#定义材料属性

material_properties={

"name":"Steel",

"density":7850,#kg/m^3

"elastic_modulus":210e9,#Pa

"poisson_ratio":0.3

}

#定义载荷

load={

"type":"force",

"value":1000,#N

"direction":[0,-1,0]

}

#定义边界条件

boundary_conditions={

"fixed_support":{

"type":"fixed",

"faces":["face_1","face_2"]

},

"applied_load":{

"type":"force",

"value":load["value"],

"direction":load["direction"],

"faces":["face_3"]

}

}

#创建仿真

simulation={

"type":"linear_static",

"material":material_properties,

"boundary_conditions":boundary_conditions

}

#运行仿真

run_simulation(simulation)1.2.3解释上述代码示例中，我们定义了材料属性、载荷和边界条件，然后创建了一个线性静态仿真。通过运行仿真，SimScale将计算梁在垂直载荷下的变形和应力分布，帮助我们评估设计的可行性。1.3结构优化设计的重要性结构优化设计是在满足特定约束条件下，寻找最佳结构配置的过程。在SimScale中，结构优化设计的重要性体现在以下几个方面：提高效率：通过优化设计，可以减少材料使用，降低生产成本，同时保持或提高结构性能。增强性能：优化设计可以提高结构的强度、刚度和稳定性，确保产品在各种工况下都能可靠运行。创新设计：优化工具可以探索新的设计空间，促进创新，设计出更符合用户需求的产品。1.3.1示例：拓扑优化拓扑优化是一种常见的结构优化方法，它允许设计者在给定的材料预算下，找到最佳的材料分布。在SimScale中，可以设置以下参数进行拓扑优化：#SimScale拓扑优化示例代码

#定义优化目标

optimization_goal={

"type":"minimize",

"objective":"compliance"

}

#定义设计空间

design_space={

"type":"volume",

"material_budget":0.5,#设计空间材料使用比例

"minimum_density":0.01,

"maximum_density":1.0

}

#创建优化仿真

optimization_simulation={

"type":"topology_optimization",

"goal":optimization_goal,

"design_space":design_space

}

#运行优化仿真

run_optimization_simulation(optimization_simulation)1.3.2解释在上述代码示例中，我们定义了优化目标为最小化结构的顺从性（即在载荷作用下的变形），并设置了设计空间的材料预算和密度范围。通过运行拓扑优化仿真，SimScale将计算出在给定约束下，材料的最佳分布，从而实现结构的优化设计。通过SimScale的弹性力学仿真和结构优化设计功能，工程师和设计师可以更高效、更准确地评估和优化产品设计，确保产品在实际应用中能够满足性能和安全要求。2SimScale基础操作2.1创建项目和模型在开始使用SimScale进行弹性力学仿真之前，首先需要创建一个新的项目。这一步骤是所有仿真工作的起点，它涉及到项目的基本信息设置，以及模型的导入。2.1.1创建项目登录到SimScale平台。点击“创建项目”按钮，输入项目名称和描述。选择“弹性力学”作为仿真类型。2.1.2导入模型从本地文件或CAD软件中导出模型为STEP或STL格式。在SimScale项目中，点击“导入几何”按钮，选择文件上传。2.2网格划分与边界条件设置2.2.1网格划分网格划分是仿真分析中的关键步骤，它将连续的几何体离散化为一系列小的单元，以便进行数值计算。2.2.1.1示例代码#使用SimScaleAPI进行网格划分

importsimscale_sdk

#创建API实例

api_instance=simscale_sdk.GeometryOperationsApi()

#定义网格划分参数

mesh_operation=simscale_sdk.MeshOperation(

name="MyMeshOperation",

type="MESH",

mesh_settings=simscale_sdk.MeshSettings(

algorithm="TETRAHEDRAL",

refinement_levels=[

simscale_sdk.RefinementLevel(

level=1,

region="Region1"

)

]

)

)

#执行网格划分

response=api_instance.create_mesh_operation(project_id,mesh_operation)2.2.1.2解释上述代码展示了如何使用SimScale的PythonSDK来定义和执行一个网格划分操作。MeshOperation对象包含了网格划分的名称、类型以及设置。MeshSettings定义了网格算法和细化级别，这对于控制网格的精度和计算资源的使用至关重要。2.2.2边界条件设置边界条件定义了仿真模型与外部环境的相互作用，包括固定约束、载荷等。2.2.2.1示例代码#设置边界条件

boundary_condition=simscale_sdk.BoundaryCondition(

name="FixedConstraint",

type="FIXED",

faces=[simscale_sdk.FaceReference(

id="Face1",

name="Face1"

)]

)

#应用边界条件

response=api_instance.create_boundary_condition(project_id,simulation_id,boundary_condition)2.2.2.2解释这段代码展示了如何设置一个固定约束的边界条件。BoundaryCondition对象包含了边界条件的名称、类型以及它所应用的面。通过FaceReference，可以指定边界条件应用的具体几何面，这对于确保仿真结果的准确性非常重要。2.3运行仿真和结果分析2.3.1运行仿真在SimScale中，一旦模型、网格和边界条件都设置完毕，就可以运行仿真了。2.3.1.1示例代码#运行仿真

simulation_run=simscale_sdk.SimulationRun(

name="MySimulationRun",

simulation_id=simulation_id

)

#提交仿真运行

response=api_instance.create_simulation_run(project_id,simulation_run)2.3.1.2解释这段代码展示了如何使用SimScale的PythonSDK来提交一个仿真运行。SimulationRun对象包含了运行的名称和它所关联的仿真ID。提交运行后，SimScale将在云端进行计算，用户可以通过平台监控仿真进度。2.3.2结果分析仿真完成后，SimScale提供了多种工具来分析结果，包括应力、应变、位移等。2.3.2.1示例代码#获取仿真结果

result_control=simscale_sdk.ResultControl(

name="DisplacementResult",

type="DISPLACEMENT",

write_control="TIME_WEIGHTED_AVERAGE",

write_interval=10

)

#添加结果控制

response=api_instance.create_result_control(project_id,simulation_id,result_control)2.3.2.2解释这段代码展示了如何设置一个结果控制，以获取位移数据。ResultControl对象定义了结果的名称、类型以及写入控制方式。通过设置write_control为TIME_WEIGHTED_AVERAGE，可以确保结果在时间上进行加权平均，这对于分析动态仿真特别有用。在SimScale中，用户还可以通过可视化工具直接查看仿真结果，包括位移云图、应力分布等，这些工具帮助工程师直观理解结构的性能和潜在问题。以上步骤和代码示例提供了在SimScale中进行弹性力学仿真的一般流程，从创建项目到设置模型、网格划分、边界条件，再到运行仿真和分析结果。通过这些操作，工程师可以有效地利用SimScale的云仿真能力，进行结构优化设计，提高产品的性能和可靠性。3弹性力学仿真设置3.1材料属性定义在进行弹性力学仿真时，正确定义材料属性是确保仿真结果准确性的关键步骤。SimScale平台提供了丰富的材料库，同时也允许用户自定义材料属性。材料属性主要包括弹性模量（Young’sModulus）、泊松比（Poisson’sRatio）、密度（Density）等。3.1.1示例：定义钢材属性在SimScale中定义钢材属性，可以按照以下步骤进行：选择材料库中的钢材：SimScale的材料库中通常包含多种钢材类型，如AISI1018、AISI4140等，选择适合你设计的钢材类型。自定义材料属性：如果材料库中没有你所需的钢材类型，可以手动输入材料属性。例如，对于AISI1018钢材，其弹性模量为200GPa，泊松比为0.29，密度为7850kg/m³。材料名称:AISI1018

弹性模量:200GPa

泊松比:0.29

密度:7850kg/m³应用材料属性：在SimScale的项目设置中，选择你的几何体或特定的几何部分，然后应用上述定义的材料属性。3.2载荷与约束应用载荷与约束的正确应用是弹性力学仿真中的另一个重要环节。SimScale支持多种载荷类型，包括力、压力、温度变化等，同时也支持固定约束、滑动约束、接触约束等。3.2.1示例：应用力载荷和固定约束假设你正在设计一个简单的悬臂梁，需要在梁的一端施加一个垂直向下的力载荷，并在另一端应用固定约束。定义力载荷：在SimScale的载荷设置中，选择梁的自由端面，定义垂直向下的力载荷，例如-1000N。载荷类型:力

方向:垂直向下

大小:-1000N定义固定约束：选择梁的固定端面，应用固定约束，限制所有方向的位移。约束类型:固定

位置:梁的固定端3.3后处理与结果可视化后处理是分析仿真结果的过程，SimScale提供了强大的后处理工具，可以查看应力、应变、位移等结果，并通过可视化工具帮助理解结构的响应。3.3.1示例：查看应力分布完成仿真后，你可以在SimScale的后处理界面中查看结构的应力分布。选择结果类型：在后处理界面，选择“vonMises应力”作为结果类型。调整可视化设置：可以调整颜色图的范围，以便更清晰地看到应力的分布情况。结果类型:vonMises应力

颜色图范围:自动导出结果：SimScale还允许你导出结果，包括应力分布图、位移图等，以便在报告中使用或进一步分析。通过以上步骤，你可以在SimScale中完成弹性力学仿真的设置，包括材料属性定义、载荷与约束应用，以及后处理与结果可视化，从而深入理解结构在特定载荷下的行为。4结构优化设计流程4.1设计变量与目标函数在结构优化设计中，设计变量是决定结构性能的关键参数，可以是几何尺寸、材料属性、载荷分布等。目标函数则是优化过程所追求的性能指标，如最小化结构重量、最大化结构刚度或最小化应力。4.1.1设计变量设计变量的选择需基于结构的特性和设计需求。例如，在设计桥梁时，梁的截面尺寸、材料类型、支撑位置等都可作为设计变量。4.1.2目标函数目标函数反映了优化设计的最终目标。以最小化结构重量为例，目标函数可以定义为结构材料体积的总和。4.2优化算法选择与参数设置优化算法是实现结构优化设计的核心工具，常见的有梯度法、遗传算法、粒子群优化等。选择合适的优化算法并合理设置其参数，对优化结果的准确性和效率至关重要。4.2.1梯度法梯度法是一种基于梯度信息的优化算法，适用于目标函数可导的情况。通过计算目标函数关于设计变量的梯度，逐步调整设计变量以达到优化目标。4.2.2遗传算法遗传算法模拟自然选择和遗传机制，适用于复杂、非线性或多目标优化问题。通过种群初始化、选择、交叉、变异等操作，逐步进化出最优解。4.2.3粒子群优化粒子群优化算法受鸟群觅食行为启发，通过粒子在搜索空间中的移动和信息共享，寻找最优解。粒子的位置和速度更新基于个体最优和群体最优。4.2.4参数设置优化算法的参数设置直接影响优化过程的收敛性和稳定性。例如，遗传算法中的种群大小、交叉率、变异率等，需要根据具体问题进行调整。4.3迭代过程与结果评估优化设计是一个迭代过程，通过不断调整设计变量，评估目标函数，直至达到预定的优化标准。结果评估不仅包括目标函数的优化程度，还应考虑设计的可行性、稳定性等因素。4.3.1迭代过程迭代过程从初始设计变量开始，通过优化算法逐步调整，直到满足停止条件。每次迭代后，需重新计算目标函数值，以评估当前设计的性能。4.3.2结果评估结果评估需综合考虑多个方面，包括目标函数的优化程度、设计变量的约束条件、结构的稳定性等。评估结果应能指导后续设计的改进方向。4.3.3示例：遗传算法优化桥梁设计#导入遗传算法库

fromdeapimportbase,creator,tools,algorithms

#定义问题类型（最小化问题）

creator.create("FitnessMin",base.Fitness,weights=(-1.0,))

creator.create("Individual",list,fitness=creator.FitnessMin)

#设计变量范围

IND_SIZE=5#假设设计变量为5个

MIN_SIZE=10#最小尺寸

MAX_SIZE=100#最大尺寸

#初始化种群

toolbox=base.Toolbox()

toolbox.register("attr_float",random.uniform,MIN_SIZE,MAX_SIZE)

toolbox.register("individual",tools.initRepeat,creator.Individual,toolbox.attr_float,n=IND_SIZE)

toolbox.register("population",tools.initRepeat,list,toolbox.individual)

#目标函数定义（此处简化为一个示例函数）

defevalBridge(individual):

#假设目标函数为设计变量的平方和

returnsum(x**2forxinindividual),

#注册目标函数

toolbox.register("evaluate",evalBridge)

#遗传算法参数设置

toolbox.register("mate",tools.cxTwoPoint)

toolbox.register("mutate",tools.mutGaussian,mu=0,sigma=1,indpb=0.2)

toolbox.register("select",tools.selTournament,tournsize=3)

POP_SIZE=100#种群大小

CXPB=0.7#交叉概率

MUTPB=0.2#变异概率

NGEN=40#迭代次数

#创建初始种群

population=toolbox.population(n=POP_SIZE)

#运行遗传算法

result=algorithms.eaSimple(population,toolbox,cxpb=CXPB,mutpb=MUTPB,ngen=NGEN,verbose=True)

#输出最优解

best_individual=tools.selBest(result[0],1)[0]

print("最优设计变量：",best_individual)

print("最优目标函数值：",best_individual.fitness.values)此示例中，我们使用遗传算法优化桥梁设计，设计变量为桥梁的5个关键尺寸，目标函数简化为设计变量的平方和。通过设置种群大小、交叉概率、变异概率和迭代次数，运行遗传算法，最终输出最优设计变量和目标函数值。这仅为简化示例，实际应用中目标函数和设计变量将更为复杂，需根据具体结构和设计需求进行定义。5案例研究5.1subdir5.1:桥梁结构优化在桥梁结构优化设计中，SimScale的弹性力学仿真软件扮演着关键角色。通过精确的物理模型和高效的计算算法，SimScale能够模拟桥梁在各种载荷条件下的行为，包括静态载荷、动态载荷以及环境因素的影响。这种能力对于确保桥梁的安全性、稳定性和经济性至关重要。5.1.1模型建立桥梁模型的建立通常涉及以下步骤：几何建模：使用CAD软件创建桥梁的三维模型，包括桥墩、桥面、支撑结构等。材料属性：定义桥梁各部分的材料属性，如混凝土、钢材的弹性模量、泊松比等。网格划分：将模型划分为小的单元，以便进行数值计算。SimScale提供了自动和手动网格划分工具，确保计算精度和效率。5.1.2载荷与边界条件在SimScale中，可以施加多种载荷，包括：自重：考虑桥梁自身的重量。车辆载荷：模拟不同类型的车辆对桥梁的影响。风载荷：评估强风对桥梁稳定性的影响。地震载荷：通过模态分析和动力响应分析，预测地震对桥梁结构的影响。5.1.3结果分析SimScale的后处理工具允许用户可视化应力、位移、应变等结果，帮助工程师识别潜在的结构弱点，优化设计。5.1.4示例假设我们正在优化一座混凝土桥梁的设计，以减少材料使用量而不牺牲结构安全性。以下是一个简化示例，展示如何在SimScale中进行桥梁结构优化：###步骤1:几何建模

使用SimScale的CAD工具或导入外部CAD模型，创建桥梁的三维模型。

###步骤2:材料属性定义

-混凝土：弹性模量=30GPa，泊松比=0.2

-钢材：弹性模量=200GPa，泊松比=0.3

###步骤3:网格划分

选择自动网格划分，设置最大单元尺寸为1m，以确保计算效率和精度。

###步骤4:施加载荷与边界条件

-自重：在所有实体上施加重力载荷。

-车辆载荷：在桥面上施加点载荷，模拟车辆通过时的影响。

-风载荷：在桥面和桥墩上施加风压载荷，方向垂直于桥面。

###步骤5:运行仿真

使用线性静态分析，计算桥梁在上述载荷条件下的应力和位移。

###步骤6:结果分析

-**应力分析**：检查桥梁各部分的最大应力，确保不超过材料的许用应力。

-**位移分析**：评估桥梁的最大位移，确保结构稳定性和行人舒适度。通过调整桥梁的几何形状、材料分布或支撑结构，工程师可以迭代优化设计，减少材料使用，同时保持结构的完整性和安全性。5.2subdir5.2:机械零件轻量化设计SimScale在机械零件轻量化设计中的应用，主要通过拓扑优化和形状优化技术，减少零件的重量，同时保持或提高其结构性能。这对于航空航天、汽车和机械制造行业尤为重要，因为轻量化设计可以显著降低能耗和成本。5.2.1拓扑优化拓扑优化是一种自动设计过程，通过去除材料中非必要的部分，生成最优化的结构布局。SimScale的拓扑优化工具可以考虑多种约束条件，如应力、位移和频率，以确保优化后的零件满足性能要求。5.2.2形状优化形状优化涉及调整零件的几何形状，以改善其性能。SimScale的仿真软件可以评估不同形状对零件性能的影响，帮助工程师找到最佳设计。5.2.3示例假设我们正在设计一个机械臂的连接件，目标是减少其重量，同时保持足够的强度和刚度。以下是一个简化示例，展示如何在SimScale中进行机械零件的轻量化设计：###步骤1:几何建模

创建机械臂连接件的三维模型。

###步骤2:材料属性定义

-铝合金：弹性模量=70GPa，泊松比=0.33

###步骤3:网格划分

选择自动网格划分，设置最大单元尺寸为零件尺寸的1/10，以确保计算精度。

###步骤4:施加载荷与边界条件

-静态载荷：在连接件上施加最大预期载荷。

-边界条件：固定连接件的一端，模拟其安装在机械臂上的情况。

###步骤5:运行拓扑优化

设置优化目标为最小化材料体积，同时保持应力低于许用值。

###步骤6:结果分析

-**优化结果**：检查优化后的零件形状，评估材料去除的效果。

-**性能验证**：运行线性静态分析，验证优化后的零件是否满足强度和刚度要求。通过拓扑优化，可以生成更轻、更高效的零件设计，减少材料浪费，同时提高机械系统的整体性能。5.3subdir5.3:建筑结构抗震优化SimScale在建筑结构抗震优化中的应用，通过模拟地震载荷对建筑的影响，帮助工程师设计出更加抗震的结构。这包括评估结构的动态响应、模态分析以及非线性动力分析，以确保建筑在地震中的安全性和稳定性。5.3.1动态响应分析动态响应分析用于预测建筑在地震载荷下的振动特性，包括位移、速度和加速度。5.3.2模态分析模态分析用于识别建筑的自然频率和振型，这对于避免共振效应至关重要。5.3.3非线性动力分析非线性动力分析考虑材料的非线性行为，以及结构的大变形，提供更准确的地震响应预测。5.3.4示例假设我们正在优化一座高层建筑的抗震设计，目标是减少地震载荷下的结构损伤。以下是一个简化示例，展示如何在SimScale中进行建筑结构的抗震优化：###步骤1:几何建模

创建高层建筑的三维模型，包括楼板、柱子和墙体。

###步骤2:材料属性定义

-混凝土：弹性模量=30GPa，泊松比=0.2

-钢筋：弹性模量=200GPa，泊松比=0.3

###步骤3:网格划分

选择自动网格划分，设置最大单元尺寸为建筑尺寸的1/50，以确保计算精度。

###步骤4:施加载荷与边界条件

-地震载荷：使用地震波作为输入，模拟地震对建筑的影响。

-边界条件：固定建筑的基础，模拟其与地面的连接。

###步骤5:运行模态分析

计算建筑的前几个自然频率和振型，评估其动态特性。

###步骤6:运行动态响应分析

使用模态分析的结果，预测建筑在地震载荷下的动态响应。

###步骤7:结果分析

-**位移分析**：检查建筑在地震载荷下的最大位移，确保结构稳定。

-**应力分析**：评估建筑各部分的最大应力，确保材料强度足够。通过调整建筑的结构布局、材料使用或增加抗震元素，如隔震垫或阻尼器，工程师可以优化设计，提高建筑的抗震性能。以上案例研究展示了SimScale在不同领域的结构优化设计中的应用，通过精确的仿真和优化技术，工程师能够设计出更安全、更高效、更经济的结构。6高级功能与技巧6.1多目标优化策略在结构优化设计中，多目标优化策略是处理多个相互冲突的目标函数的关键方法。SimScale平台提供了先进的多目标优化工具，允许用户同时优化结构的多个方面，如重量、成本、强度和刚度，确保设计在多个维度上达到最佳平衡。6.1.1原理多目标优化通常基于Pareto最优原则，即在不恶化一个目标的情况下，无法改善另一个目标。SimScale通过迭代算法，如遗传算法或粒子群优化，探索设计空间，生成一系列Pareto最优解，供设计师选择最符合实际需求的方案。6.1.2内容定义目标函数：在SimScale中，用户可以定义多个目标函数，如最小化结构重量、最大化结构刚度等。设置约束条件：除了目标函数，用户还需要定义设计的约束条件，如应力限制、位移限制等。选择优化算法：SimScale提供了多种优化算法，用户可以根据问题的复杂性和计算资源选择最合适的算法。分析Pareto前沿：优化完成后，SimScale会展示Pareto前沿，用户可以从中选择一个或多个设计方案进行进一步分析。6.1.3示例假设我们正在设计一个桥梁结构，目标是最小化结构重量和成本，同时确保结构的强度和刚度满足要求。在SimScale中，我们可以通过以下步骤设置多目标优化：定义目标函数：结构重量和成本。设置约束条件：最大应力不超过材料的屈服强度，最大位移不超过允许值。选择优化算法：使用遗传算法进行优化。分析结果：从生成的Pareto前沿中选择一个平衡了重量、成本和结构性能的方案。6.2仿真结果的不确定性分析在工程设计中，材料属性、载荷条件和几何参数的不确定性对结构性能有重大影响。SimScale的不确定性分析功能帮助用户评估这些不确定性对仿真结果的影响，确保设计的稳健性。6.2.1原理不确定性分析通常采用蒙特卡洛模拟或响应面方法。SimScale通过这些方法，对设计参数进行随机抽样，评估其对结构性能的影响，生成概率分布，帮助用户理解设计的可靠性。6.2.2内容定义不确定性参数：用户可以指定哪些设计参数具有不确定性，如材料弹性模量、载荷大小等。设置分析方法：选择蒙特卡洛模拟或响应面方法进行不确定性分析。分析结果：SimScale会生成每个目标函数的概率分布，以及不确定性参数对结果的影响程度。6.2.3示例考虑一个承受随机风载荷的高层建筑结构。在SimScale中，我们可以通过以下步骤进行不确定性分析：定义不确定性参数：风载荷大小和方向。设置分析方法：使用蒙特卡洛模拟，进行1000次随机抽样。分析结果：SimScale会生成结构位移和应力的概率分布，以及风载荷不确定性对这些结果的影响。6.3自动化工作流程设置SimScale的自动化工作流程功能允许用户创建可重复使用的仿真模板，通过参数化设计，自动运行多个仿真，大大提高了设计迭代和优化的效率。6.3.1原理自动化工作流程基于参数化设计和脚本化控制。用户可以定义设计参数，如几何尺寸、材料属性等，然后通过脚本控制SimScale自动运行一系列仿真，每个仿真使用不同的参数值。6.3.2内容定义设计参数：用户可以指定哪些设计参数是可变的，如几何尺寸、材料属性等。创建仿真模板：设置一个基本的仿真配置，作为后续仿真的模板。编写控制脚本：使用Python等脚本语言，控制SimScale自动运行仿真的参数和顺序。分析结果：SimScale会自动收集和整理每个仿真的结果，供用户进行比较和分析。6.3.3示例假设我们正在设计一个飞机机翼，需要评估不同翼型对结构性能的影响。在SimScale中，我们可以通过以下步骤设置自动化工作流程：定义设计参数：翼型的几何参数，如翼展、翼厚比等。创建仿真模板：设置一个基本的结构分析配置，包括材料属性、载荷条件等。编写控制脚本：使用Python脚本，控制SimScale自动运行仿真的参数和顺序，例如：#Python脚本示例

importsimscale_sdk

#定义翼型参数

wing_span=[10,12,14,16,18]

thickness_ratio=[0.1,0.12,0.14,0.16,0.18]

#创建SimScaleAPI实例

api_client=simscale_sdk.ApiClient()

#遍历所有翼型参数组合

forspaninwing_span:

forratiointhickness_ratio:

#更新几何参数

geometry=simscale_sdk.GeometryUpdateRequest(

name="Wing",

parameters={

"wing_span":span,

"thickness_ratio":ratio

}

)

api_client.geometry_api.update_geometry(geometry)

#运行仿真

simulation=simscale_sdk.SimulationRunRequest(

name="WingPerformance",

project_id="your_project_id",

simulation_id="your_simulation_id"

)

api_client.simulation_run_api.run_simulation(simulation)

#收集结果

result=api_client.result_api.get_result("your_result