一种机器学习数据库的自动构建方法技术

本发明专利技术涉及计算机技术领域，特别涉及一种机器学习数据库自动构建方法，包括：建立模型和网格文件；制作Fluent脚本文件；制作CFD‑Post脚本文件；编写Python程序；启动批处理文件运行所述ANSYS脚本文件；所述Fluent脚本文件自动计算求解获得Fluent结果文件；所述CFD‑Post脚本文件自动后处理获得CFD‑Post结果文件。通过Python修改脚本和调用批处理文件，从而实现自动获取不同参数下的CFD仿真结果。弥补了数据库人工建模周期长、成本高、效率低的不足，节省了大量时间和人力，解决了CFD机器学习数据库的自动构建需求。

【技术实现步骤摘要】
一种机器学习数据库的自动构建方法
本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种机器学习数据库自动构建方法。
技术介绍
机器学习的实现必须建立在大量数据的基础上，因此获取大量数据是机器学习应用的基础。通常优质数据的获取会具有较大的难度，特别是在很多的专业领域，很少存在大量可直接运用的数据。因此，在多数情况下，科研人员需要自己创建大量用于机器学习的数据。在CFD研究领域中，进行机器学习研发工作时，同样难以找到直接有用的大量数据，因此需要自己创建。但由于CFD数据的复杂性，每个有效的模拟结果文件都需要进行大量的操作以及长时间的运算。当需要得到成千上万条在不同情形下的数据时，每次都通过人工操作和设置，将花费大量时间精力。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是现有用于机器学习的CFD数据库自动构建方法需要人工操作设置的问题。为解决上述技术问题，本申请实施例公开了一种机器学习数据库的自动构建方法，包括：建立模型和网格文件；制作Fluent脚本文件；制作CFD-Post脚本文件；编写Python程序，所述Python程序用于读取和修改ANSYS脚本文件；启动批处理文件运行所述ANSYS脚本文件；通过所述批处理文件调用并执行所述Fluent脚本文件，所述Fluent脚本文件自动计算求解获得Fluent结果文件；通过所述批处理文件调用并执行所述CFD-Post脚本文件，所述CFD-Post脚本文件自动后处理获得CFD-Post结果文件。进一步的，所述建立模型和网格文件，包括：通过ANSYS中的ICEM软件建立基础模型；在所述基础模型上进行的网格划分；将网格划分后的所述基础模型保存为.msh文件。进一步的，所述制作Fluent脚本文件，包括：启动Fluent脚本录制；将所述.msh文件导入；对所述.msh文件进行基础参数设置；将计算结果保存为.cas文件和.dat文件；结束所述Fluent脚本录制并生成.jou文件。进一步的，所述制作CFD-Post脚本文件，包括：启动CFD-Post脚本录制；将所述.cas文件导入；对所述.cas文件进行设置，定义后处理对象和变量；生成后处理文件，所述后处理文件为.png图片或.csv文件；导出所述后处理文件；结束所述CFD-Post脚本录制并生成.cse文件。进一步的，所述编写Python程序，包括：编写Python代码；建立所述Fluent脚本文件和所述CFD-Post脚本文件的连接接口；修改所述ANSYS脚本文件，使每次运行所述ANSYS脚本文件计算不同参数结果。进一步的，所述方通过所述批处理文件调用并执行所述CFD-Post脚本文件之后，还包括：建立循环，每次循环调用所述Fluent脚本文件、所述CFD-Post脚本文件和所述批处理文件，得到所述Fluent结果文件和所述CFD-Post结果文件；根据全部的所述Fluent结果文件和全部的所述CFD-Post结果文件生成数据库。进一步的，所述启动所述ANSYS脚本文件中的批处理文件之前，还包括：运用所述Python程序读取和修改所述ANSYS脚本文件；运用所述Python程序读取所述ANSYS脚本文件的命令为：f＝open('cylinder.jou',"r+",encoding＝'UTF-8')：其中，f＝open()：打开文件；'cylinder.jou'：Fluent脚本的文件名，名称为cylinder，后缀为.jou；"r+":以读写的方式打开文件；encoding＝'UTF-8'：编码格式。进一步的，所述Fluent脚本文件的语句为：(cx-gui-docx-set-real-entry-list"VelocityInlet*Frame3*Frame1(Momentum)*Table1*Table8*RealEntry2(VelocityMagnitude)"'(5))：Fluent脚本文件，定义进口边界速度为5；和/或，所述CFD-Post脚本文件的语句为：HardcopyFilename＝D:/rl/post/Data/cylinder5.png：CFD-Post脚本文件，保存云图语句；D:/rl/post/Data/cylinder5.png：路径为D:/rl/post/Data，文件名为cylinder5.png。进一步的，所述通过所述批处理文件调用并执行所述Fluent脚本文件，所述Fluent脚本文件自动计算求解获得Fluent结果文件，其中，运行Fluent批处理方法和Fluent批处理文件包括：启动Fluent命令为：proc＝subprocess.Popen('fluent.bat')：使用subprocess模块中的Popen类启动文件名为fluent.bat的批处理文件；并将程序的返回值赋给proc；Fluent批处理文件内容包括："C:\ProgramFiles\ANSYSInc\v180\fluent\ntbin\win64\fluent.exe"2d-t2-icylinder.jou；其中，"C:\ProgramFiles\ANSYSInc\v180\fluent\ntbin\win64\fluent.exe"：Fluent软件的应用程序路径；2d-t2-i：2d”表示2d求解器，"t2"表示用两个核心进行并行计算；cylinder.jou：Fluent脚本文件的名称。进一步的，所述通过所述批处理文件调用并执行所述CFD-Post脚本文件，所述CFD-Post脚本文件自动后处理获得CFD-Post结果文件，其中，运行CFD-Post批处理的方法和CFD-Post批处理文件包括：启动CFD-Post命令为：os.system(r'post.bat')其中，os.system：用os模块启动程序；r：启动类型为只读；post.bat：CFD-Post批处理文件的名称；CFD-Post批处理文件内容包括："C:\ProgramFiles\ANSYSInc\v180\CFD-Post\bin\cfdpost.exe"-sessioncylinder.cse其中，"C:\ProgramFiles\ANSYSInc\v180\CFD-Post\bin\cfdpost.exe"：CFD-Post的应用程序路径；cylinder.cse：CFD-Post脚本文件的名称。采用上述技术方案，具有如下有益效果：本实施例所述的机器学习数据库的自动构建方法，通过Python修改脚本和调用批处理文件，从而实现自动获取不同参数下的CFD仿真结果。弥补了数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器学习数据库的自动构建方法，其特征在于，包括：/n建立模型和网格文件；/n制作Fluent脚本文件；/n制作CFD-Post脚本文件；/n编写Python程序，所述Python程序用于读取和修改ANSYS脚本文件；/n启动批处理文件运行所述ANSYS脚本文件；/n通过所述批处理文件调用并执行所述Fluent脚本文件，所述Fluent脚本文件自动计算求解获得Fluent结果文件；/n通过所述批处理文件调用并执行所述CFD-Post脚本文件，所述CFD-Post脚本文件自动后处理获得CFD-Post结果文件。/n

【技术特征摘要】
1.一种机器学习数据库的自动构建方法，其特征在于，包括：
建立模型和网格文件；
制作Fluent脚本文件；
制作CFD-Post脚本文件；
编写Python程序，所述Python程序用于读取和修改ANSYS脚本文件；
启动批处理文件运行所述ANSYS脚本文件；
通过所述批处理文件调用并执行所述Fluent脚本文件，所述Fluent脚本文件自动计算求解获得Fluent结果文件；
通过所述批处理文件调用并执行所述CFD-Post脚本文件，所述CFD-Post脚本文件自动后处理获得CFD-Post结果文件。


2.根据权利要求1所述的机器学习数据库的自动构建方法，其特征在于，所述建立模型和网格文件，包括：
通过ANSYS中的ICEM软件建立基础模型；
在所述基础模型上进行的网格划分；
将网格划分后的所述基础模型保存为.msh文件。


3.根据权利要求2所述的机器学习数据库的自动构建方法，其特征在于，所述制作Fluent脚本文件，包括：
启动Fluent脚本录制；
将所述.msh文件导入；
对所述.msh文件进行基础参数设置；
将计算结果保存为.cas文件和.dat文件；
结束所述Fluent脚本录制并生成.jou文件。


4.根据权利要求3所述的机器学习数据库的自动构建方法，其特征在于，所述制作CFD-Post脚本文件，包括：
启动CFD-Post脚本录制；
将所述.cas文件导入；
对所述.cas文件进行设置，定义后处理对象和变量；
生成后处理文件，所述后处理文件为.png图片或.csv文件；
导出所述后处理文件；
结束所述CFD-Post脚本录制并生成.cse文件。


5.根据权利要求1或4所述的机器学习数据库的自动构建方法，其特征在于，所述编写Python程序，包括：
编写Python代码；
建立所述Fluent脚本文件和所述CFD-Post脚本文件的连接接口；
修改所述ANSYS脚本文件，使每次运行所述ANSYS脚本文件计算不同参数结果。


6.根据权利要求5所述的机器学习数据库的自动构建方法，其特征在于，所述通过所述批处理文件调用并执行所述CFD-Post脚本文件之后，还包括：
建立循环，每次循环调用所述Fluent脚本文件、所述CFD-Post脚本文件和所述批处理文件，得到所述Fluent结果文件和所述CFD-Post结果文件；
根据全部的所述Fluent结果文件和全部的所述CFD-Post结果文件生成数据库。


7.根据权利要求1所述的机器学习数据库的自动构建方法，其特征在于，所述启动所述ANSYS脚本文件中的批处理文件之前，还包括：
运用所述Python程序读取和修改所述ANSYS脚本文件；
运用所述Python程序读取所述ANSYS脚本文件的命令为：
f＝open('cylinder.jou',"r+",encoding＝'UTF-8')：
其中，f＝open()：打开文件；'cylinder.jou'：Fluent脚本的文件名，名称为cylinder，后缀为.j...

【专利技术属性】
技术研发人员：王龙滟，谢军航，罗伟，罗朝晖，徐健，陈阳，周运凯，袁建平，
申请(专利权)人：江苏大学镇江流体工程装备技术研究院，江苏大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32