使用Python批量提交Abaqus任务——超简单！！！
软件: ABAQUS
引言
在大型工程项目中，Abaqus 是一种广泛采用的有限元分析软件，特别是在结构和材料行为分析中。在处理多项复杂计算任务时，高效地安排和管理计算资源配置尤为重要。本篇文章将介绍 ABAQUS 中解决方案流程和脚本自动化处理的优化策略，以便更有效地对多个 ABAQUS Input (.inp) 文件进行并行计算处理，并管理资源消耗。
任务管理与资源配置
在 ABAQUS 的执行过程中，通过使用 Python 脚本及 ABAQUS 脚本语言（.inp 文件）来实现任务自动化执行与资源高效利用是常见的应用场景。本文将具体介绍在不同文件组织结构（同目录下与不同目录下）下，执行 ABAQUS 任务的脚本编写技巧。
相同目录下的任务执行
在同目录结构下（例如：`D:\test`）进行的多个任务，执行脚本如下：
```python
导入 ABAQUS 内置模块
from abaqus import
from abaqusConstants import
Inp存放的文件夹路径
Inp_File = "D:\\test"
Inp文件名集
JobNameSet = ['Job1', 'Job2', 'Job3']
计算所需的CPU个数
CpuNumber = 4
设置工作路径为 Inp 文件夹路径
os.chdir(Inp_File)
循环遍历任务集合
for i in range(len(JobNameSet)):
JobName = JobNameSet[i]
生成任务，指定参数以及流程
mdb.JobFromInputFile(
name=JobName,
inputFileName=Inp_File+'\\'+JobName,
type=ANALYSIS,
atTime=None,
waitMinutes=0,
waitHours=0,
queue=None,
memory=90,
memoryUnits=PERCENTAGE,
getMemoryFromAnalysis=True,
explicitPrecision=SINGLE,
nodalOutputPrecision=SINGLE,
scratch='',
resultsFormat=ODB,
numThreadsPerMpiProcess=1,
multiprocessingMode=DEFAULT,
numCpus=CpuNumber,
numDomains=CpuNumber,
numGPUs=0
)
提交和等待任务完成
之后删除已运行的任务以释放资源
mdb.jobs[JobName].submit(consistencyChecking=OFF)
或使用 mdb.jobs[JobName].waitForCompletion() 进行等待，根据需要选择操作模式
del mdb.jobs[JobName]
```
不同目录的细致执行
在不同目录结构下展开的任务提交和管理脚本遵循类似的原则，要点在于明确文件路径和处理逻辑：
```python
根据实际情况修改的目录路径集
Inp_File_Set = ['D:\\test1', 'D:\\test2', 'D:\\test3']
Inp文件名集，与上类似地确认
JobNameSet = ['Job1', 'Job2', 'Job3']
同样地，CPU数量可以具体根据需求调整
双重循环遍历目标目录和任务名称
for i in range(len(Inp_File_Set)):
Inp_File = Inp_File_Set[i]
统一文件操作逻辑至工作目录中
os.chdir(Inp_File)
JobName = JobNameSet[i]
前线段相同的任务创建逻辑
mdb.JobFromInputFile(
name=JobName,
inputFileName=Inp_File+'\\'+JobName,
type=ANALYSIS,
atTime=None,
waitMinutes=0,
waitHours=0,
queue=None,
memory=90,
memoryUnits=PERCENTAGE,
getMemoryFromAnalysis=True,
explicitPrecision=SINGLE,
nodalOutputPrecision=SINGLE,
scratch='',
resultsFormat=ODB,
numThreadsPerMpiProcess=1,
multiprocessingMode=DEFAULT,
numCpus=CpuNumber,
numDomains=CpuNumber,
numGPUs=0
)
代码其余部分重复之前的步骤，不要再展示
```
技术深析与优化
在大型工程项目中，Abaqus 是一种广泛采用的有限元分析软件，特别是在结构和材料行为分析中。在处理多项复杂计算任务时，高效地安排和管理计算资源配置尤为重要。本篇文章将介绍 ABAQUS 中解决方案流程和脚本自动化处理的优化策略，以便更有效地对多个 ABAQUS Input (.inp) 文件进行并行计算处理，并管理资源消耗。
任务管理与资源配置
在 ABAQUS 的执行过程中，通过使用 Python 脚本及 ABAQUS 脚本语言（.inp 文件）来实现任务自动化执行与资源高效利用是常见的应用场景。本文将具体介绍在不同文件组织结构（同目录下与不同目录下）下，执行 ABAQUS 任务的脚本编写技巧。
相同目录下的任务执行
在同目录结构下（例如：`D:\test`）进行的多个任务，执行脚本如下：
```python
导入 ABAQUS 内置模块
from abaqus import
from abaqusConstants import
Inp存放的文件夹路径
Inp_File = "D:\\test"
Inp文件名集
JobNameSet = ['Job1', 'Job2', 'Job3']
计算所需的CPU个数
CpuNumber = 4
设置工作路径为 Inp 文件夹路径
os.chdir(Inp_File)
循环遍历任务集合
for i in range(len(JobNameSet)):
JobName = JobNameSet[i]
生成任务，指定参数以及流程
mdb.JobFromInputFile(
name=JobName,
inputFileName=Inp_File+'\\'+JobName,
type=ANALYSIS,
atTime=None,
waitMinutes=0,
waitHours=0,
queue=None,
memory=90,
memoryUnits=PERCENTAGE,
getMemoryFromAnalysis=True,
explicitPrecision=SINGLE,
nodalOutputPrecision=SINGLE,
scratch='',
resultsFormat=ODB,
numThreadsPerMpiProcess=1,
multiprocessingMode=DEFAULT,
numCpus=CpuNumber,
numDomains=CpuNumber,
numGPUs=0
)
提交和等待任务完成
之后删除已运行的任务以释放资源
mdb.jobs[JobName].submit(consistencyChecking=OFF)
或使用 mdb.jobs[JobName].waitForCompletion() 进行等待，根据需要选择操作模式
del mdb.jobs[JobName]
```
不同目录的细致执行
在不同目录结构下展开的任务提交和管理脚本遵循类似的原则，要点在于明确文件路径和处理逻辑：
```python
根据实际情况修改的目录路径集
Inp_File_Set = ['D:\\test1', 'D:\\test2', 'D:\\test3']
Inp文件名集，与上类似地确认
JobNameSet = ['Job1', 'Job2', 'Job3']
同样地，CPU数量可以具体根据需求调整
双重循环遍历目标目录和任务名称
for i in range(len(Inp_File_Set)):
Inp_File = Inp_File_Set[i]
统一文件操作逻辑至工作目录中
os.chdir(Inp_File)
JobName = JobNameSet[i]
前线段相同的任务创建逻辑
mdb.JobFromInputFile(
name=JobName,
inputFileName=Inp_File+'\\'+JobName,
type=ANALYSIS,
atTime=None,
waitMinutes=0,
waitHours=0,
queue=None,
memory=90,
memoryUnits=PERCENTAGE,
getMemoryFromAnalysis=True,
explicitPrecision=SINGLE,
nodalOutputPrecision=SINGLE,
scratch='',
resultsFormat=ODB,
numThreadsPerMpiProcess=1,
multiprocessingMode=DEFAULT,
numCpus=CpuNumber,
numDomains=CpuNumber,
numGPUs=0
)
代码其余部分重复之前的步骤，不要再展示
```
技术深析与优化
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