针对Ansys各类仿真软件仿真提供数据撷取的函式，取得的数据可以结合的数据分析模块进行数据处理和机器学习，本文将详细说明操作的概念。
在现代科技产品的设计过程中，工程仿真扮演着关键的角色。工程仿真让工程师能在设计初期就掌握到产品在实际环境中的效能表现，因此能够大幅节省研发的时间与成本，进一步推动产品的创新与进步。然而，这也同时带来一些挑战，包括如何有效解读、如何迅速制作仿真报告，以及如何运用这些数据进行预测与优化设计等问题。接下来，将说明工程仿真分析操作的概念。

解读
解读是仿真工作中非常重要的一环。仿真数据解读指的是从仿真过程所得到的数据中，理解并提取有价值的信息，进而帮助工程师做出准确的决策和改进产品设计。在进行模拟时，我们常常会产生大量的数据，如流场分析的压力、速度场数值、结构分析的应力与变形等。这些数据在本身的形式下可能难以直接理解，因此需要进行数据解读，来把它们转化为容易理解的形式。
实务上，我们可以利用各种数学操作工具，包括统计方法、变异量分析、实验计划和图表化等方法，从庞大的数据当中发掘出有用的信息。透过这一系列的操作，可以更深入地了解设计的特性，分析模拟结果中的趋势、模式和异常点，以及进行对比分析，从而取得有意义的洞察和结论。
仿真软件本身提供了一定程度的数据分析和可视化的功能，让工程师能够获取设计过程中的关键数据。然而，这些仿真工具在提供数据分析和可视化方面，可能还存在一些短版。尽管它们能够产生各种图表，但却缺乏整体化、一贯性的分析流程，用户在每一次模拟完成后，必须手动建立所有的数据图表，有时甚至还需要倚赖第三方软件（EXCEL等），来完成特定的分析工作。这样的过程琐碎零散，不仅耗时耗力，而且无法重复利用。
在寻找一种能够对工程仿真数据进行更灵活且强大处理的工具时，与其生态系的Jupyter Notebook成为了一个理想的选择。Jupyter Notebook 是一个开源的网页应用程序，能够让用户建立和分享，包含代码、数学方程、图表、链接和格式化说明性质文字的文件。

 
图一 : Jupyter Notebook读取并输出仿真曲线

Jupyter Notebook支持多种程序语言，其中包含 。Python拥有强大的数据处理和科学计算能力，并且有许多数据分析和可视化的套件，如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等。这些工具让用户能够方便地进行数据清理、转换、分析和可视化。
在 Jupyter Notebook中，使用者可以将 Python代码和其执行结果（如计算结果、图表等）一同记录在单一文件中，并可随时修改代码并立即看到结果。这种互动性质让 Jupyter Notebook 成为一个强大的数据分析工具，可以让工程师快速了解和探索他们的仿真数据。

报告生成及自动更新
工程师在完成数据分析之后，还需要制作报告统整各项数据以提交给主管或客户。制作这样的报告不仅仅需要收集和整理仿真数据，还需要进行格式化和排版，以确保报告的准确性和易读性。目前，工程师通常仰赖手动复制/贴上图表、格式化文本和标题，并添加个人见解。这个过程非常耗时且繁琐，而且可能会分散工程师的注意力，降低工作效率。
Python的优势呈现在其提供如 python-docx、python-pptx 和 ReportLab 等模块，这些模块不只能自动生成报告，还能进行精准的格式化，应用于 Microsoft Word、PowerPoint 和 PDF 的报告文件。当这些功能强大的模块应用于 过程中，工程师能够更轻松地透过程序代码，从仿真结果中抽取数据，并且整理成结构化的报告。
有了 ，用户能够轻易撷取仿真数据，然后透过 python-docx、python-pptx 或 ReportLab 等模块，来生成包含文字、图表、表格等各式元素的完整报告。此一做法让使用者能根据自身需求，完全自定义报告格式， 包含字型、颜色、段落格式等；另外，利用模板来快速产生报告，也能够避免每次都需要从无到有的制作报告。
试想一下，每次模拟完成后，只需执行一段 Python 程序代码。程序代码将自动读取模拟档案，撷取所有必要的数据，计算统计指针，并产出各种折线图、轮廓图、合格/不合格的表格。甚至还会自动在报告中插入相应的数值和文字说明，而完全无需人工操作。再者，这种数据处理及报表生成的自动化，将会大幅度提升工程师的工作效率。

机器学习
机器学习的模型训练需求大量的数据，这些数据若透过实物原型和实际测量来取得，往往成本高昂且耗时。然而，透过模拟技术可以有效地解决此问题，由于模拟能够在短时间内以相对低成本生成大量数据，这些数据可用来训练机器学习模型。在虚拟环境中，透过模拟能够模拟出现实世界中各种不同的情境，生成多变的数据。这些数据覆盖多元的场景和参数组合，使机器学习模型得以学习并理解更广泛和多元的特征，此方式大大节省了实体测试和量测所需的时间和成本。
Python提供多元的机器学习库和工具，使得模拟和机器学习的整合更为容易实现。例如，NumPy、Pandas等库可以用来处理和分析数据，Scikit-learn可以用于建立和训练机器学习模型，而TensorFlow、PyTorch等库则支持深度学习模型的构建和训练；这些工具的结合让Python成为一个非常适合进行模拟和机器学习的平台。
Ansys optiSLang是一款强大的工程设计优化和机器学习软件，它可以自动识别关键的输入参数并进行模型校准，然后利用机器学习算法进行优化，透过这个过程，工程师可以最小化设计变异性，同时确保设计效能。optiSLang的主要功能之一是设计探索（Design of Experiments；DoE），这个功能能够建立一个包含大量模拟案例的设计空间，并以高效的方式运行这些模拟，从而生成大量的数据来供后续分析和优化使用。

 
图二 : Optislang设计与优化平台

除了模型优化外，optiSLang 也提供了机器学习功能，这使得工程师能够利用生成的仿真数据来训练机器学习模型，以提高预测精度或做到事先无法预见的发现。在现实应用中，许多工程项目已经利用 optiSLang 进行仿真优化，并取得了卓越的成果。例如汽车工程、风力发电等领域，都曾经使用此软件进行设计优化。Ansys 亦提供了PyOptislang，这个工具让使用者可以透过程序代码连接 Ansys 的优化与机器学习软件 Optislang 来进行工程探索和优化。
透过结合机器学习和优化算法，可以利用仿真生成的数据来建立高效且精确的数学模型，进行优化设计。这种方式在传统的手动操作下往往难以达成，但借助 Python 等工具，能够更轻松地达到这个目标，并在产品设计和工程领域获得更佳的成果。

结语
在工程仿真领域，有效分析和呈现数据至关重要。传统上，这涉及到繁琐的手动步骤，从数据撷取到分析，再到可视化，过程耗时且繁复。然而，藉由 Python、Jupyter Notebook和PyAnsys 的整合能够突破这些挑战。Python提供强大的数据处理和分析能力，Jupyter Notebook则提供撰写程序代码和生成报告的便利接口，而PyAnsys 允许我们从Python环境中控制 Ansys 软件进行数据撷取。
未来，工程仿真与机器学习的融合，特别是利用ANSYS optiSLang的优化和机器学习能力，将推动产品设计和工程领域迈向新的里程碑。这些先进的工具和技术将使我们能够更快速且更精确地达成设计目标，以满足市场对高效能和高质量产品的不断增长的需求。
（本文作者林鸣志为 Ansys 技术专家 ）