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Développement d'outils python sur le logiciel Abaqus

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activité:
maritime
expertise:
computer science
Vue rapprochée d'une personne regardant un écran affichant du code informatique coloré.
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L’automatisation de processus complexes ouvre la voie à des analyses plus rapides, plus fiables et entièrement reproductibles. Avec Abaqus, utilisé par GTT pour ses simulations par éléments finis, l’enjeu est de transformer un workflow manuel en une chaîne de calcul optimisée.

contexte
Le pôle « calcul de structure » de notre client rencontre un grand nombre d’études avec des post-traitements particulièrement lourds et complexes, notamment afin de valider certaines normes, parfois sévères, sur divers critères. Ces post-traitements, réalisés jusqu’alors manuellement, sont principalement chronophages.

C’est dans ce contexte que l’équipe OSE a développé 3 outils en python pour post-traiter les calculs automatiquement :
01

Un outil dédié à l’export automatique d’images

02

Un outil de moyennage des contraintes pour vérifier les critères de la structure

03

Un outil de détection automatique des soudures à partir d’un maillage de structure.

solution

UN OUTIL ERGONOMIQUE POUR POST-TRAITER LES RÉSULTATS

Développement d’algorithmes Python optimisés et d’une interface intuitive pour accélérer et fiabiliser le post-traitement des simulations. Notre solution vous intéresse ?

outils
Abaqus Viewer
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Notre outil Abaqus Viewer permet de générer un grand nombre d’images pour réaliser automatiquement les rapports de notre client. Cette tâche fastidieuse et récurrente était jusqu’alors réalisée manuellement.

Nous avons proposé une interface graphique en python Qt qui permet de préconfigurer l’ensemble des post-traitements à effectuer afin de générer automatiquement les images demandées.

Notre solution prend en compte des configurations préétablies pour certains types de post-traitements qui sont régulièrement effectués. Grâce à ces configurations, l’outil permet de générer une centaine d’images dans un temps très restreint, de l’ordre de la minute.
Mean Stress
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Notre outil Mean Stress a pour but d’automatiser une tâche particulièrement laborieuse à effectuer manuellement : la vérification de l’ensemble des critères définis par les sociétés de classification (LR, ABS, DNV, BV, etc.).

Le calcul de ces critères repose sur le moyennage local des contraintes exercées sur la structure. L’outil effectue automatiquement ces calculs, vérifie si les critères sont validés ou non et génère un rapport de résultats à l’utilisateur.

Différents critères et différentes méthodes peuvent être employés lors de ce post-traitement permettant un balayage bien plus complet de l’étude que ce qui peut être fait manuellement.
weld detection
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À partir d’un maillage d’une structure, notre outil Weld Detection permet d’extraire automatiquement l’ensemble des arêtes qui représentent les soudures dans la structure et de les classifier dans différents groupes dans le but de préparer les études en fatigue. Nous avons proposé une méthode algorithmique innovante basée sur la construction d’un graphe pour extraire ces soudures.

Pour effectuer cette extraction, notre méthode passe par plusieurs étapes :

Étape 1 – On détermine les mailles adjacentes, i.e, les mailles partageant une arête commune.

Étape 2 – On calcule l’angle entre chaque paire de mailles adjacentes.

Étape 3 – On construit un graphe : chaque maille représente un nœud du graphe, et deux nœuds du graphe sont liés si la paire de mailles possède une arête commune.

Étape 4 – On établit une forme de connexité en fonction de l’angle nous permettant ainsi d’extraire l’ensemble des sous-structures qui compose le maillage.

Étape 5 – Enfin on détecte les soudures qui sont à l’intersection de ces sous-structures, et classifiées selon leurs spécificités géométriques.
bénéfice
Les outils développés ont permis de faciliter et d’automatiser le travail de notre client.
01

Gain de temps significatif

02

Fiabilité des résultats

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