🧪 PMT-Traversal-in-Abaqus

基于 Abaqus UMAT 子程序的旁压试验参数遍历计算框架

English | 中文

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自动化遍历本构参数 · GPU 加速有限元计算 · 误差评价与可视化

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📋 目录

• 项目简介
• 程序流程
• 环境配置
• 项目结构
• 快速开始
• GPU vs CPU
• 参考资料

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🔍 项目简介

利用 Python 在 Abaqus 中基于 UMAT 子程序进行 旁压试验（PMT，轴对称模型）的遍历计算，自动完成从参数覆写到结果可视化的完整流程。

核心功能

步骤	功能	说明
①	参数覆写	自动修改 .inp 文件中的本构参数 (m, a)
②	自动提交	通过 .bat 批处理提交 Abaqus 运算，支持 GPU 加速
③	结果提取	从 .odb 文件中自动提取节点位移数据
④	后处理	误差评价（R², Pearson, 偏差率）+ P-V 曲线可视化

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🔄 程序流程

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⚙️ 环境配置

1. Python 环境

# 创建 Python 3.7 虚拟环境
conda create -n pyabaqus37 python=3.7

# 激活环境
conda activate pyabaqus37

# 安装依赖包
pip install -r requirements.txt

📺 点击查看安装演示 GIF

2. Abaqus 及关联软件

软件	推荐版本	用途
Abaqus	2021	有限元分析主程序
Visual Studio	2019	C/C++ 编译环境
Intel Parallel Studio XE	2020	Fortran 编译器
NVIDIA CUDA + cuDNN	与显卡匹配	GPU 加速计算

⚠️ 必须正确关联 Fortran 编译器才能使用 UMAT 子程序。关于安装与关联，请参见 参考资料。

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📁 项目结构

PMT-Traversal-in-Abaqus/
├── 📄 main.py                  主程序入口
├── 📄 requirements.txt         Python 依赖清单
├── 📄 README.md                中文文档（本文件）
├── 📄 README_EN.md             English Documentation
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├── 📂 abaqus/
│   ├── basic model.inp         Abaqus 基础模型（参数覆写的模板）
│   ├── inputs.bat              批处理提交脚本
│   ├── extract.py              ODB 结果提取（Abaqus Python 脚本）
│   ├── run_extract.py          extract.py 调用器
│   └── 📂 models/
│       └── CYCLIC.for          UMAT 子程序（上海模型，Fortran）
│
├── 📂 test data/
│   └── insitu_data.xlsx        现场实测旁压数据
│
├── 📂 outputs/                 各组参数的计算结果与拟合曲线
└── 📂 results/                 汇总统计表 + 误差曲面图

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🚀 快速开始

⚠️ 路径要求：Abaqus 不支持中文路径，请确保项目位于全英文路径下。

1. 将实测旁压数据放入 test data/insitu_data.xlsx

2. 在 main.py 中配置试验参数：

Height = 15     # 试验深度 (m)
r0 = 4.5        # 压力腔半径 (cm)
h0 = 21         # 压力腔长度 (cm)
V0 = 85         # P0 对应初始体积
Pv = 209        # 施加压力 (kPa)

# 参数遍历范围
m_pred, a_pred = 7.5, 0.45    # 基准值
error_rate = 0.2               # 容许偏差率 ±20%

3. 运行：

conda activate pyabaqus37
python main.py

4. 查看结果：

输出目录	内容
outputs/Job-{i}_output/	每组参数的拟合数据 (.xlsx) 和 P-V 曲线图 (.png)
results/Output_Statistical.xlsx	所有参数组合的 R², Pearson, 偏差率汇总
results/error_surface.png	m-a 参数空间的三维误差曲面

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🎮 GPU vs CPU

默认使用 GPU 加速，在 main.py 中可切换：

# ✅ GPU 加速（默认）
input_file.write(f'call abaqus job=Job-{i} int user=CYCLIC.for gpus=1 ask=off')

# 📌 CPU 多核并行（备选）
input_file.write(f'call abaqus job=Job-{i} int user=CYCLIC.for cpus=6 ask=off')

💡 性能参考（笔记本实测）

硬件	配置
CPU	i7-12700H (14核 20线程)
GPU	RTX 3060 Laptop (6GB)

GPU 运算相较 CPU 多核并行可节省约 40% 计算时间。

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📚 参考资料

主题	链接
Abaqus + VS + Fortran 安装关联	Bilibili 视频教程
安装关联问题解决	Bilibili 问题记录
CUDA / cuDNN 环境配置	Bilibili CUDA 教程
Abaqus GPU 加速设置	Bilibili GPU 教程

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