DEFORM文本模式(4):后处理结果的提取

工科小学生

2021年5月6日 22:29

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前言

之前的文章讲了DEFORM文本模式下的前处理以及计算部分（点击下面的链接可以查看之前的文章），那后处理又怎么办呢？

往期文章

DEFORM文本模式（1）：环境配置

DEFORM 文本模式（2）：命令的使用

DEFORM文本模式(3):批量生成KEY文件及计算

DEFORM提供了两种方式来提取后处理结果：文本模式的前处理器和文本模式的后处理器。最粗暴直接的方式就是打开前处理器的文本模式，然后加载DB文件的最后一步，再导出KEY文件，KEY文件中的关键字包括了所有需要的数据。

对应的脚本如下：
DBREAD 100
DEFORM_DEMO.DB
KFWRIT
OUTPUT.KEY

其中：DBREAD 100表示读取DEFORM_DEMO.DB第一百步的结果；KFWRIT表示将结果保存为名为OUTPUT.KEY的KEY文件。输出的KEY文件长这样，前面的大写英文字母就是关键字，找到对应的关键字就可以找到你想要的结果。

DEFORM文本模式(4):后处理结果的提取的图1

应力的关键字是STRESS，应变的关键字是STRAIN，温度的关键字是NDTMP，密度的关键字是DENSTY，等等。

这里还涉及到从KEY文件中提取所需变量问题，毕竟一个KEY文件中这么多变量。那面对这么多的变量，最好的处理方式当然是写脚本了。以密度为例，密度的关键字是DENSTY，在KEY文件中它长这样。

DEFORM文本模式(4):后处理结果的提取的图2

前面的1,2,3...这些数字表示单元编号，后面的就是每个单元的密度值。
具体的提取脚本由Python编写：

import re
import pandas as pd
from io import StringIO
with open("200_110_15000c.key","r") as density: #打开KEY文件    
    density = density.read()
density = re.findall("DENSTY[\d\D]*S",density)[0]  #正则匹配DENSTY部分
density = StringIO(re.sub(" +","",density)) #正则替换空格
df = pd.read_csv(density,sep=",") #读入Pandas
df.to_csv(r"E:\DEFORM_EXAMPLE\post\1.csv") #保存成CSV文件