利用Python实现Abaqus后处理结果的高效输出

1 概述

在Abaqus的二次开发过程中，通常需要采用Python脚本语言将Abaqus的计算结果进行输出，然后再进行处理。Python使Abaqus的内核语言，使用较为方便，Abaqus运行Python语言的方式有多种，可以直接命令窗口，也可以读入脚本，还可以采用类似批处理的方式。

本次以一个例子细说Python语言在Abaqus后处理中的应用，模型的计算结果云图如图1所示。

9.1.png

图1 计算结果

2 输出所有节点的Mises应力

直接上Python代码：

import os

myodb=openOdb(path='Job-1.odb')

cpFile=open('artlcF1.txt','w')

RF=myodb.steps['Step-1'].frames[1].fieldOutputs['S'].values

for i in range(len(RF)) :

cpFile.write('%10.3F\n' % (RF[i].mises))

else:

cpFile.close()

#引入模块，因为需要打开结果文件

#打开结果文件，并复制给变量myodb

#打开一个txt文件

#将输出场赋值给RF

#循环语句，向txt文件逐行写入mises应力

Abaqus的结构层次分的很细，比如结果文件下分如下：

9.2.png

图2 Model data

使用过Abaqus的都知道step表示载荷步，frame表示载荷子步，因而在读取Mises应力时需要详细地指定输出哪一步的应力，而应力结果是输出场数据（fieldOutput）的中一种，需要指定是何种应力，程序才知道怎么读取并写入。

由于Abaqus里面涉及的变量特别多，通常很难记清楚那一项下面都有哪些量可以调用，此时比较好的方式是采用print 函数查看，例如查看myodb.steps['Step-1'].frames[1].fieldOutputs下面有哪些变量可以调用，在窗口输入：

Print myodb.steps['Step-1'].frames[1].fieldOutputs

显示：

{'CF': 'FieldOutput object', 'E': 'FieldOutput object', 'RF': 'FieldOutput object', 'S': 'FieldOutput object', 'U': 'FieldOutput object'}

各种不同的结果，包括位移、应力和支反力等等，因此可以知道通过如下的方式读取应力：

myodb.steps['Step-1'].frames[1].fieldOutputs ['S']

此时读取的信息特别多，我们想要的是其中的数值信息，因此可以：

myodb.steps['Step-1'].frames[1].fieldOutputs ['S'].values

通过此句能够读取所有节点的应力数据，输出其中一个：

Print myodb.steps['Step-1'].frames[1].fieldOutputs ['S'].values[1]

显示：

({'baseElementType': 'CPS3', 'conjugateData': None, 'conjugateDataDouble': 'unknown', 'data': array([-4.9620509147644, -0.408748656511307, 0.0, 1.02521646022797], 'f'), 'dataDouble': 'unknown', 'elementLabel': 2, 'face': None, 'instance': 'OdbInstance object', 'integrationPoint': 1, 'inv3': -5.08271312713623, 'localCoordSystem': None, 'localCoordSystemDouble': 'unknown', 'magnitude': None, 'maxInPlanePrincipal': -0.188559949398041, 'maxPrincipal': 0.0, 'midPrincipal': -0.188559949398041, 'minInPlanePrincipal': -5.1822395324707, 'minPrincipal': -5.1822395324707, 'mises': 5.09057950973511, 'nodeLabel': None, 'outOfPlanePrincipal': 0.0, 'position': INTEGRATION_POINT, 'precision': SINGLE_PRECISION, 'press': 1.79026651382446, 'sectionPoint': None, 'tresca': 5.1822395324707, 'type': TENSOR_2D_PLANAR})

输出的信息特别多，但是可以看到有mises这一项。

最终得到的txt文件如下：

9.3.png