python - 使用 Python 脚本的 Abaqus ODB 输出不一致

Question

我正在使用 Python 脚本从 Abaqus 有限元模型中提取和后处理结果，但在处理来自 odb 文件的数据时遇到不一致的情况。下面给出了一个例子。

odbObj = session.openOdb(name=JobName+'.odb', readOnly=True)
step = odbObj.steps['LC5']
set = odbObj.rootAssembly.instances['DETAILEDTOPPLATE-1#TOPPLATE-1'].nodeSets['FD3_N1A']

>>> print 
step.frames[1].fieldOutputs['S'].getSubset(region=set,position=
   ELEMENT_NODAL,elementType='S8R').bulkDataBlocks[0].data
[[  1.29479978e-42  -2.41047720e+07   0.00000000e+00   3.10530625e+05]
 [ -1.08975990e+07  -2.39987960e+07   0.00000000e+00   3.74051719e+05]
 [ -1.10543630e+07  -2.40516500e+07   0.00000000e+00   3.66518000e+05]
 [ -1.10951790e+07  -2.41662480e+07   0.00000000e+00   3.20761438e+05]]
>>> print
step.frames[1].fieldOutputs['S'].getSubset(region=set,position=
   ELEMENT_NODAL,elementType='S8R').bulkDataBlocks[0].data
[[  4.87651866e-43  -2.41047720e+07   0.00000000e+00   3.10530625e+05]
 [ -1.08975990e+07  -2.39987960e+07   0.00000000e+00   3.74051719e+05]
 [ -1.10543630e+07  -2.40516500e+07   0.00000000e+00   3.66518000e+05]
 [ -1.10951790e+07  -2.41662480e+07   0.00000000e+00   3.20761438e+05]]
>>> print 
step.frames[1].fieldOutputs['S'].getSubset(region=set,position=
   ELEMENT_NODAL,elementType='S8R').bulkDataBlocks[0].data
[[  5.60519386e-45   5.60519386e-45   2.38220739e-44   1.92838405e+31]
 [  5.42138869e-11   1.77519978e+28   1.25672711e-14   3.72739562e+05]
 [ -1.10543630e+07  -2.40516500e+07   0.00000000e+00   3.66518000e+05]
 [ -1.10951790e+07  -2.41662480e+07   0.00000000e+00   3.20761438e+05]]
>>> print step.frames[1].fieldOutputs['S'].getSubset(region=set,position=
ELEMENT_NODAL,elementType='S8R').bulkDataBlocks[0].data
[[  2.24207754e-44   5.60519386e-45   0.00000000e+00   3.10530625e+05]
 [ -1.08975990e+07  -2.39987960e+07   0.00000000e+00   3.74051719e+05]
 [ -1.10543630e+07  -2.40516500e+07   0.00000000e+00   3.66518000e+05]
 [ -1.10951790e+07  -2.41662480e+07   0.00000000e+00   3.20761438e+05]]

从上面可以看出，即使调用完全相同，数组也不一致，因此数据应该相同。我可以理解并接受真正的小数字会发生变化，但所有大小的数字都会发生变化。

我希望有人能帮助解决这个问题或解决这个问题。

提前致谢。

基于评论的附加信息。

已经提出了两种解决方法(下面显示的示例使用的是与上面不同的另一个数据集)。方法 1) 解决了问题。

1) tmp=x.bulkDataBlocks 完成这项工作

tmp=step.frames[1].fieldOutputs['S'].getSubset(
   region=set,position=ELEMENT_NODAL,elementType='S8R').bulkDataBlocks
print tmp[0].data
[[-20119512.     -7074813.5           0.     -2039073.375]
 [-20130472.     -7037518.            0.     -1930314.125]
 [-20122654.     -6948099.            0.     -2073283.625]
 [-20107980.     -6968545.5           0.     -1941211.375]]
print tmp[0].data
[[-20119512.     -7074813.5           0.     -2039073.375]
 [-20130472.     -7037518.            0.     -1930314.125]
 [-20122654.     -6948099.            0.     -2073283.625]
 [-20107980.     -6968545.5           0.     -1941211.375]]
print tmp[0].data
[[-20119512.     -7074813.5           0.     -2039073.375]
 [-20130472.     -7037518.            0.     -1930314.125]
 [-20122654.     -6948099.            0.     -2073283.625]
 [-20107980.     -6968545.5           0.     -1941211.375]]

2) tmp=np.copy(x.bulkDataBlocks) 这使得更加不一致

tmp=np.copy(step.frames[1].fieldOutputs['S'].getSubset(
   region=set,position=ELEMENT_NODAL,elementType='S8R').bulkDataBlocks)
print tmp[0].data
[[  2.24207754e-44   5.60519386e-45   0.00000000e+00  -1.78478850e+06]
 [ -1.63939740e+07  -7.07835200e+06   0.00000000e+00  -1.76956088e+06]
 [ -1.63960690e+07  -7.07548150e+06   0.00000000e+00  -1.79225850e+06]
 [ -1.63969780e+07  -7.07681000e+06   0.00000000e+00  -1.79695375e+06]]
print tmp[0].data
[[  1.68155816e-44   5.60519386e-45   0.00000000e+00  -1.78478850e+06]
 [ -1.63939740e+07  -7.07835200e+06   0.00000000e+00  -1.76956088e+06]
 [ -1.63960690e+07  -7.07548150e+06   0.00000000e+00  -1.79225850e+06]
 [ -1.63969780e+07  -7.07681000e+06   0.00000000e+00  -1.79695375e+06]]
print tmp[0].data
[[  5.60519386e-45   5.60519386e-45   0.00000000e+00   0.00000000e+00]
 [  0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00]
 [  0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00]
 [  0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00]]

Answer 1

您可能正在查看外推错误(这可能是由您的网格或分析设置问题引起的)。请注意，ELEMENT_NODAL 数据通常是在每次请求数据时从分析中使用的集成点推断出来的，除非它已明确存储为作业的字段输出。

参见 Abaqus Scripting User's Guide (第 10.10.8 节)了解更多信息:

If the requested field values are not found in the output database at the specified odb_Enum::ELEMENT_NODAL or odb_Enum::CENTROID positions, they are extrapolated from the field data at the odb_Enum::INTEGRATION_POINT position.