對於剛接觸模擬軟體的初學者來說，要完全掌握模擬軟體的各種設定確實是一項極具挑戰的工作，因為它涉及到多種技術細節，並且需要對於相關理論有深入的了解。另一方面，即便是自身有豐富經驗的工程師，也會發現為每個新的專案配置適當的模擬參數並不是一項簡單的任務，特別是當涉及到大規模或複雜的模擬問題時。

這種困難主要源於模擬設定所涉及的步驟繁瑣且各個環節相互依賴。這些步驟包括選擇適當的材料、設定初始和邊界條件、確定激勵方式、建立模型網格、選擇最適合的求解器和演算法、定義收斂條件，以及解讀和驗證模擬結果等等。每一步都需要對相應的物理原理和數學模型有深入的理解，而且需在有限的計算資源下，保證結果的準確性。

在這種情況下，找到一種既能有效利用計算資源，又能保證模擬準確性的平衡點，是一個需要專業知識和實踐經驗的挑戰。

物理模擬的複雜設定

工程物理模擬（包括力學、流體、光學、電磁學、熱力學等）軟體的設定，實際上是一項牽涉到多個工程學核心領域的任務。以下是一般性簡單說明物理模擬所常見的設定類別：

‧ 材料設定：這一部分涵蓋了模擬中所使用的物質材料選擇，以及相關屬性的定義，例如密度、硬度、彈性模數、塑性行為、熱傳導係數、抗拉強度等。

‧ 激勵：模擬過程中需要給定一種或多種外在激勵，這些激勵可能包括力、壓力、熱源、電源，或者其他可能影響系統行為的因素。

‧ 初始條件：這些是定義模擬開始時系統狀態的參數，例如物體的初始速度、溫度或壓力等。

‧ 邊界條件：這些條件描述了模擬系統邊界上的行為或狀態。例如在流體動力學的模擬中，邊界條件可能描述流體與邊界的交互作用，而在結構力學的模擬中，邊界條件可能描述邊界的位移或固定情況。

‧ 收斂條件：這些條件定義了模擬何時結束。通常收斂條件可能基於解的變化率（例如當變化小於某一給定閾值時），或者達到預定的模擬時間或迭代步數。

‧ 輸出資料：模擬完成後，需要收集和分析的數據。這些可能包括位移、速度、應力、應變、溫度、電流、電壓等。

‧ 演算法的選擇：根據模擬的特定類型和目標，可能需要選擇合適的數值方法或算法；例如有些問題可能適合使用有限元素法（FEM）或有限差分法（FDM）來求解。

以上只是列舉部分常見的模擬設定。這些設定項目往往分布在模擬軟體的各個視窗中，使用者必須依次開啟設定視窗並完成設定之後，方能執行模擬工作。

複雜模擬設定對使用者的挑戰

如上所述，各種設定分佈在多個不同的設定視窗或選單中。要對模擬參數進行配置，使用者必須打開這些視窗並逐一進行設定；這種方式雖然具有一定的靈活性，但也帶來了一些問題。

首先，正確的模擬設定是得到正確結果的基礎，然而由於人為操作的因素，可能會出現疏漏或者誤輸入的情況，這些錯誤可能導致模擬產生無效的或是錯誤的結果。最糟糕的情況是，這些問題可能在耗費了大量的計算時間和資源後才被發現，導致巨大的時間及運算資源浪費。

其次，由於模擬設定分散在各處視窗，使用者可能很難一眼看清所有的設定參數；這不僅增加了操作的複雜性，也使得檢查和修改設定變得困難。如果使用者遺忘了某個設定的位置或者含義，還可能需要花費時間查找相關資訊，同時這也使得要進行不同專案模擬設定參數比較工作變得複雜且困難。

圖一 : 模擬軟體當中的各種設定視窗

透過PyANSYS程式碼完成模擬設定

使用像 PyANSYS 這種 Python 函式庫可以在很大程度上解決模擬設定的困擾。PyANSYS 提供了一種程式化的方法來設定模擬。程式化的操作帶來以下好處：

‧ 提高準確性：使用程式碼來進行設定可以避免人為輸入錯誤。只要確保程式碼無誤，每次執行時都可以得到相同的設定，這避免了因忘記或誤輸入導致的問題。

‧ 提高效率：一旦程式碼完成，可以在多次模擬中重複使用，並進行小修改以適應不同的問題。不需要在每次模擬時手動設定所有參數，這節省了大量時間。

‧ 容易檢查和修改：所有的設定都在同一份程式碼中，使用者可以一眼看清所有的設定。此外，如果需要修改設定，只需要修改程式碼的相應部分即可。

‧ 方便分享和重現：模擬設定原因或理由可以註解方式備註在程式碼當中，方便以後參考使用。另外，程式碼也可以方便地分享給其他人，他們可以直接運行程式碼來重現模擬結果。這在進行團隊合作或者發表研究成果時非常有用。

‧ 自動化流程：透過 PyANSYS，可以將模型建立、分析和結果後處理整個流程完全自動化，這大大提高了模擬的效率。

‧ 結合Python科學模組：PyANSYS 和其他 Python 函式庫的另一大優勢，就是它們能夠與 Python 生態系中的其他科學計算和數據分析工具進行無縫整合。例如當進行設計實驗（DOE）或優化分析時，可能需要使用到如Scipy、Numpy、Pandas 或者 Scikit-learn 這樣的函式庫，這些函式庫提供了豐富的數學、統計和機器學習方法，因此可以使用這些工具來設計實驗、處理和分析數據、進行優化等。

圖二 : 透過程式碼完成所需模擬設定工作

透過gRPC進行遠端模擬

PyANSYS利用gRPC（Google Remote Procedure Call）機制在分散式環境中執行模擬工作的能力。gRPC 是一個開源的通信協議，允許從一台機器（客戶端）呼叫另一台機器（服務器）的遠端程式。在如此的情況下，這意味著可以將需要變異分析的模擬工作，從本地電腦發送到多台遠端電腦進行分析，這可以大大加速模擬工作。

此外，一旦模擬完成，gRPC 還允許我們從遠端電腦回收資料，並將其彙集到本地端進行整合分析。這種機制可以更有效地利用計算資源，並使得大型模擬和分析變得可能。而這些都是在模擬軟體內部由於資源限制或者設計限制難以處理的工作。

透過利用 PyANSYS 的 gRPC 機制，我們可以將複雜的模擬工作分解成小的、可管理的任務，並將它們分發到多台遠端電腦上。這不僅可以加速模擬工作，還可以將大型模擬問題變得可行，這在傳統的模擬環境中可能是難以達成的。這種方法提供一種強大的方式來應對大規模、複雜的工程模擬問題。

結語

在設定和運行模擬過程中，使用像 PyANSYS 這樣的工具可以帶來許多優勢。它不僅提供了一種程式化的方式來配置模擬參數，從而提高設定的準確性和效率，還能夠讓使用者在一個視窗中查看所有的設定，讓設定的檢查和修改變得更容易。此外，PyANSYS 的程式碼可以方便地分享和重複使用，大大提升了模擬工作的效率。

總而言之，將 PyANSYS 這種程式化工具與模擬軟體相結合，可以提高模擬工作的準確性、效率和彈性，並開啟了解決大規模和複雜問題的新途徑。無論你是一個模擬的新手，還是一個經驗豐富的工程師，PyANSYS都可能成為協助解決問題的有力工具。

（本文作者林鳴志任職於 Ansys 技術專家）