[发明专利]一种机器学习数据库的自动构建方法

权利要求书

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.jou；r+:以读写的方式打开文件；encoding＝'UTF-8'：编码格式。