利用Python扩展Agile工程设计系统的功能

这位客户的目标是将我们的软件嵌入到优化程序中并通过 Python API 运行它。这着实让我们开始思考我们的客户希望使用API、Python这些工具实现什么目标，以及我们如何让他们的工作变得更轻松。我们的用户想要使用Python API 的原因主要分为以下三类：

1

自动执行重复的UI任务

如果您总是在UI中一遍又一遍地执行相同的操作，那么Python API可以让这些操作自动运行节省时间。

2

将CN软件嵌入到更大的系统中

开篇提到的那个使用优化程序的客户就是一个很好的例子，我们看到的其他例子是使用我们的初步求解器作为销售系统内的性能估算器，并使用我们的流线曲率求解器作为CFD的初始条件的计算工具。

3

将企业专有数据/模型导入CN系统中

这方面的一些例子是在AxCent中使用专有的叶型截面或在我们的一维设计代码中使用专有的损失模型。

下面的叶轮设计是AxCent提供的离心压缩机示例之一。

叶尖入口叶片角为-60度，叶尖出口叶片角为-50度；该角度分布由贝塞尔曲线控制，控制点数为9个。假设这是一个高性能的叶轮，我们有一个新的工作点和结构要求，需要将进口和出口叶片角改变到-55/-45度。我们不需要手动调整所有9个控制点，仅需要编写一些python代码就能完成以上要求。这些代码将当前的贝塞尔曲线和所需改变的进出口叶片角作为输入，能自动通过适当调整所有控制点创建一个新贝塞尔曲线。此函数的Python代码如下所示。

要在AxCent 中运行此代码，请按Ctrl+Alt+Space 打开 Python 窗口，然后输入如下所示的两个命令来导入并运行脚本。脚本的结果使用 了AxCent 的叠加功能并显示在下面的窗口中。

接下来我们看一个COMPAL的例子。

下面是一些示例代码，它将质量流量换算为标准温度为 288K、压力为 101325pa 时的折合流量，并将换算后的值放入 COMPAL 中的“User1”变量中。

接下来，让我们指示 COMPAL 在每次运行求解器时运行此计算。为此，首先打开一个 COMPAL 设计案例，然后选择 Agile->Macro->Macros。在此对话框中，您将看到位于 COMPAL 安装下的宏文件夹中的所有 Python 脚本的列表。每个脚本下面都有一个可用函数的列表。选择后处理脚本下的 CustomPostProcessing() 函数，然后单击“Run At”按钮。

这将弹出一个对话框来选择何时运行脚本。

选择“后处理”并单击“确定”。

这指示 COMPAL 在求解之后运行该后处理脚本。现在运行 COMPAL 求解器并打开一个新的结果表。向下滚动到用户变量部分，您将看到 User1 现在为折合流量，而User2 为折合转速（该脚本中同样包含折合转速的换算）。

通过以上论述，我们已经了解了如何使用 python 脚本扩展 AxCent 和 COMPAL。这仅仅是初步应用的介绍。此外，还有 137,000 个 Python 库可供选择。它们可与我们的工具相结合，为您的公司创建理想的叶轮机械设计环境。