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.
Тег: Qd
Если вы следите за публикацияи MDPD, то вы занете о существовании замечатьельной бесплатной открытой Python библиотеки qd. В недавней версии в нее добавили инструменты по манипулированию Keyword файлами — моделями LS-DYNA. Сегодя у нас есть уже 2 видео урока, демонстрирующих, что может билиотека.
Репозиторий библиотеки на GitHub: https://github.com/qd-cae/qd-cae-python
#LSDYNA #Open_Source #Python #Qd https://goo.gl/64RTLQ
https://github.com/qd-cae/qd-cae-python https://goo.gl/64RTLQ
В версии 0.7.0 библиотеки qd для Python появилась поддержка редактирования .k — текстовых файлов моделей LS-DYNA Итак, сейчас библиотека позволяет как создавать новые модели, так и редактировать существующие. Реализованные возможности:
Считывание .k файла Поиск по идентификатору Поддержка форматирования Поддержка и обработка карт *INCLUDE Чтение карт, отвечающих за сетку Запись .k файлов
Подробное описание новых функций библиотеки можно найти тут: http://www.qd-eng.de/index.php/2018/02/19/manipulating-ls-dyna-keyfiles-in-python/
http://www.qd-eng.de/index.php/2018/02/19/manipulating-ls-dyna-keyfiles-in-python/
QD PLUS(Ep. 0): Reading a D3plot (LS-Dyna) in Python with "qd"
This tutorial is a brief introduction of the qd library. The library is meant to analyze CAE data, but supports currently LS-Dyna only. You can read results ...
www.youtube.comhttps://github.com/qd-cae/qd-eng
Представляю вашему вниманию проект #QD PLUS позволяющий выполнять постпроцессинг #LSDYNA. Проект написан на #python и доступен всем желающим на #GitHub. Также есть серия вино уроков (первый в этом посте) по работе с библиотекой проекта.
#opensource