Fuente: https://splinecloud.com/blog/python-for-mechanical-engineers/
Traducción: Google
Python para ingenieros mecánicos
¿Por qué Python en ingeniería mecánica?
El surgimiento de Python en aplicaciones de ingeniería mecánica no es accidente. Su combinación de simplicidad, flexibilidad y una rica variedad de bibliotecas especializadas lo hace ideal para resolver desafíos de ingeniería. A diferencia de los idiomas específicos del dominio (Lisp, Fortran, C ++ y otros) que a menudo vienen con curvas de aprendizaje empinadas, estructuras de alto costo y rígidas, Python ofrece un enfoque más abierto y personalizable, lo que permite a los ingenieros desarrollar soluciones más avanzadas, reutilizar las mejores prácticas y aplicar sus talentos para ir más allá de los patrones de ingeniería redefinidos.
Algunas razones detrás de la popularidad de Python para ingenieros mecánicos:
- Facilidad de aprendizaje y uso: la sintaxis legible de Python lo convierte en la mejor opción para los ingenieros sin profundos fondos de programación, lo que les permite centrarse en el problema, pero no en las peculiaridades del lenguaje y su interacción con el hardware.
- Bibliotecas extensas: bibliotecas como SciPy, Numpy y Matplotlib proporcionan capacidades potentes para la visualización numérica de cálculo y datos, y herramientas como Jupyter Notebook convierten su configuración de Python en un reemplazo perfecto para un software propietario como Maple, Mathematica y Matlab.
- Capacidades de integración: la popularidad de Python se refleja en las numerosas API que lo respaldan en diversas aplicaciones, incluidas las soluciones CAD/CAE (Pynastran, Pycatia, Pyautocad, Onpy, etc.)
Aplicaciones de Python para ingeniería mecánica
Las aplicaciones de ingeniería mecánica de Python incluyen, entre otros, modelado matemático, automatización del diseño, simulaciones múltiples de física, análisis numérico, resultados experimentales posteriores al procesamiento. Echemos un vistazo más de cerca a los proyectos de Python para ingenieros mecánicos por el tipo de aplicación.
Modelado matemático
Python En comparación con el software patentado para matemáticas informáticas como Matlab, Maple o Mathematica, ofrece capacidades similares de forma gratuita.
- Con bibliotecas como Numpy o Scipy , Python maneja eficientemente la computación numérica y las operaciones matemáticas complejas.
- pandas y polars simplifican el flujo de trabajo con datos tabulares hasta un punto más allá de lo que otros sistemas pueden proporcionar.
- Bibliotecas como Matplotlib, Seborn, Bokeh y Altair proporcionan una interfaz poderosa para la visualización de datos, lo que facilita la creación de gráficos y gráficos.
- Sympy es una alternativa a las cajas de herramientas simbólicas y permite a los ingenieros realizar manipulaciones algebraicas y resolver ecuaciones simbólicamente.
- Jupyter Notebook (Jupyter Lab) proporciona una GUI interactiva, perfecta para combinar código, visualizaciones y documentación dentro de un solo documento que se puede compartir.
CAD programable
Freecad es un software CAD de código abierto que también proporciona API de Python. Esta API permite la automatización de tareas de diseño, la manipulación de la geometría y la creación de ensamblajes complejos programáticamente.
Cadquery es una biblioteca basada en Python que construye modelos paramétricos 3D CAD utilizando scripts simples y legibles. A diferencia del software CAD tradicional, CadQuery permite a los ingenieros escribir lógica de diseño reutilizable y generar variaciones de modelo programáticamente.
Al combinar Numpy y SciPy para el cálculo numérico con cadquería para el modelado 3D paramétrico, los ingenieros pueden crear geometrías programáticamente basadas en lógica compleja, inalcanzable para el enfoque de modelado paramétrico tradicional. El uso de Cadquery del núcleo OpenCascade proporciona acceso directo a las propiedades de masa, volumen e inercia de los modelos generados, lo que permite bucles de optimización precisos. Estos son los principales beneficios de este enfoque:
- Automatización: reduce el esfuerzo manual actualizando dinámicamente modelos basados en nuevas entradas.
- Reutilización: permite que los scripts de automatización de diseño se reutilicen o se adapten para diferentes escenarios.
- Eficiencia: proporciona la capacidad de crear un diseño iterativo integrando la creación geométrica, el análisis y la optimización en un solo flujo de trabajo.
- Precisión: utiliza el núcleo CAD para evaluar los cálculos de masa e inercia directamente de los modelos 3D.
Optimización de diseño multidisciplinario
OpenMDAO es un marco poderoso desarrollado por la NASA que admite la optimización multidisciplinaria del diseño, lo que permite a los ingenieros integrar diversas herramientas de análisis y realizar la optimización en diferentes parámetros de diseño.
OpenAerostruct es una biblioteca de Python de código abierto diseñada para la optimización aeroestructural. Proporciona un poderoso conjunto de herramientas para resolver problemas relacionados con la aerodinámica y el análisis estructural, por lo que es muy valioso para los ingenieros que trabajan en el diseño de aeronaves u otras aplicaciones aeroespaciales.
Análisis numérico y simulación
- FEniCS y Pynastran proporcionan herramientas para crear y analizar modelos de análisis de elementos finitos (FEA) y pueden ayudar con las tareas de solución relacionadas con el análisis de estrés y deformación.
- OpenFOAM se integra con Python a través de enlaces de terceros como Pyfoam o scripts personalizados para controlar simulaciones y resultados posteriores al procesamiento de la dinámica de fluidos computacional (CFD).
- Pyaero ofrece funcionalidad especializada para el análisis y visualización aerodinámica, lo que lo hace particularmente útil para diseñar y optimizar formas de perfil aerodinámico.
- Meshio y Pygalmesh se utilizan para la generación de malla para simulaciones.
Datos experimentales posteriores al procesamiento
- de SplineCloud La herramienta de ajuste de curva en línea y su biblioteca de clientes para Python proporcionan capacidades avanzadas de ajuste de curva interactiva, lo que permite la reutilización de modelos construidos en código como funciones regulares. Mediante el uso del enfoque de SplineCloud, se vuelve significativamente más fácil y más rápido desarrollar algoritmos de optimización basados en datos personalizados, desarrollar modelos matemáticos para aplicaciones de ingeniería de sistemas y mantener los datos subyacentes comprensibles, accesibles y reutilizables, ya sea un datos de simulaciones, experimentos o datos sobre el rendimiento de los componentes extraídos de las hojas de datos.
- La digitalización de la trama es otro problema que se puede lograr con la herramienta Digitizer Plot , que permite convertir gráficos en tablas o funciones y reutilizar en el código de Python personalizado.
Visualización de diseño
Los modelos de cadquería se pueden obtener previamente a través de múltiples interfaces que mejoran la visualización e interactividad:
- Pyvista proporciona potentes capacidades de representación 3D, lo que lo hace ideal para la visualización de geometría de malla y BEP (representación de Spline) en tiempo real (representación de B-Spline).
- Streamlit ofrece un enfoque flexible para convertir los scripts de Python en aplicaciones web totalmente interactivas. Esto permite a los ingenieros construir sistemas expertos completamente en Python, proporciona control de parámetros de entrada fuera del cuadro y admite varias bibliotecas de visualización en una sola interfaz. Esta flexibilidad acelera la creación de prototipos y elimina la necesidad de marcos adicionales de frontend o backend y conocimiento de otros lenguajes de programación.
Automatización de diseño y visualización de datos en proyectos de Python del mundo real
Diseño de engranajes con cadquery y racionalización
La creación de modelos de engranajes personalizables se vuelve eficiente debido a las herramientas correctas utilizadas:
- Cadquery es una biblioteca basada en Python que construye modelos paramétricos 3D CAD utilizando scripts simples y legibles. A diferencia del software CAD tradicional, CadQuery permite a los ingenieros escribir lógica de diseño reutilizable y generar variaciones de modelo programáticamente. Mi artículo anterior se dedicó al uso de esta biblioteca para definir los parámetros del engranaje como el módulo, el número de dientes y el ángulo de presión en un código.
- Streamlit convierte el script de diseño en una aplicación web interactiva, donde los usuarios pueden ajustar los parámetros y visualizar los resultados en tiempo real. También permite al usuario descargar el modelo 3D final para su uso posterior (para el ensamblaje de software CAD, impresión 3D, etc.)
El enfoque de la integración de cadquería y optimista para construir sistemas expertos no solo acelera el proceso de diseño iterativo (mediante la reutilización de principios de diseño codificados en modelos generativos) sino que también mejora la colaboración, ya que los ingenieros pueden interactuar con el modelo directamente desde un navegador. Para obtener una mejor comprensión del modelado paramétrico con cadquery, consulte mi artículo anterior llamado: Creación de modelos de engranajes paramétricos con Strewlit y Cadquery , donde describo cómo crear perfiles/dimensiones de engranajes personalizables controlados por las entradas de los usuarios a través de una interfaz web
Análisis de transferencia de calor con SplineCloud y Aprisly
El modelado numérico para sistemas térmicos es otra aplicación práctica de Python:
- Usando la herramienta de ajuste de la curva de SplineCloud y su API para resolver ecuaciones de calor, puede simular la conducción de calor no estable a través de placas de múltiples capas. Las dimensiones de las placas, el esquema de aplicación de calor, la temperatura y el tiempo también están sujetos a la entrada del usuario a través de la interfaz web a simpatículo. Esta implementación se puede encontrar en mi artículo anterior: conductividad de calor no estable a través de placas de dos capas , que muestra cómo Python puede manejar problemas complejos y transitorios de transferencia de calor transitorio de manera bastante rápida y fácil.
Pensamientos finales sobre la ingeniería mecánica de Python
En la ingeniería mecánica, Python se ha convertido en un "cuchillo suizo", que ofrece una flexibilidad perfecta, una poderosa pila científica e integración con herramientas y servicios de software de terceros. Utilizando las herramientas de ingeniería mecánica de Python, los ingenieros pueden automatizar procesos de diseño, optimizar simulaciones y mejorar la productividad con soluciones de código abierto. Bibliotecas como CadQuery y Strewlit Unding la brecha entre la programación y la interacción del usuario, lo que hace que el modelado paramétrico complejo sea accesible y dinámico. SplineCloud proporciona interfaces interactivas a los procesos comunes en la preparación de datos, lo que permite lograr la separación de datos del código y mejorar la legibilidad y el rendimiento de cualquier modelo basado en datos. A medida que Python continúa evolucionando, sus aplicaciones en ingeniería mecánica solo crecerán, impulsando la innovación y transformando la forma en que los ingenieros diseñan, analizan y optimizarán las soluciones. Cuanto más pronto sea su maestro Python y su ecosistema de herramientas y servicios, más se moverá en la automatización de operaciones de rutina y encontrando soluciones avanzadas para problemas de diseño e ingeniería no triviales.
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