作者 | Ma Bin

如果對于一個CST仿真模型，我們需要不斷的嘗試各種參數(shù)組合，以比較不同參數(shù)組合下的計算結(jié)果，那么我們應(yīng)該怎么做呢？

方法一：一次一次的打開模型，修改參數(shù)并且啟動仿真，然后保存每一次的結(jié)果？

方法二：進行一些參數(shù)掃描，甚至是迭代的進行多個參數(shù)的掃描？

顯然，方法二適用于每次只變1-3個參數(shù)，如果每次需要改變的參數(shù)很多，并且參數(shù)的變化沒有規(guī)律，那么這種嵌套的掃參方式會計算一些無用的參數(shù)組合結(jié)果，不僅浪費時間還多占用內(nèi)存。

如果只需進行3次或者5次的參數(shù)組合，那其實直接用方法一，就是最高效最簡單的辦法。但是如果參數(shù)的組合數(shù)上升到50次甚至500次，那我們就需要尋求另一種方法了，這也是這篇文章中我想跟大家介紹的利用Python進行批處理的方法。

方法三：利用Python進行批處理

我們以一個CST自帶的喇叭天線為例，這里的監(jiān)視器做了刪減，只保留了三個頻點的遠場監(jiān)視器，我們關(guān)心的是天線的遠場性能和S參數(shù)。

在這個喇叭天線模型中，有很多參數(shù)。我們創(chuàng)建一個Excel，命名為Parameter List，然后輸入三組天線的參數(shù)，這里我們只改變其中三個參數(shù)。需要注意的是，參數(shù)的修改必須是合理的，否則會造成3D建模報錯，進而會導(dǎo)致Python代碼運行不成功，無法達到批處理的效果。

在CST中，我們還需要設(shè)置兩個后處理模板，一個是導(dǎo)出遠場方向圖，另一個是導(dǎo)出S參數(shù)。這里的結(jié)果導(dǎo)出，可以根據(jù)需要隨意調(diào)整。

在Python腳本中，有以下幾個重要的組成部分。

· 導(dǎo)入必要的庫，包括CST的庫：這里主要是導(dǎo)入DesignEnviroment，它可以控制CST的打開和關(guān)閉；其他的庫比如xlrd、numpy、matplotlib等等視需要而定；

· 讀取參數(shù)列表：從Excel中讀取我們需要的參數(shù)組合；

· For循環(huán)：遍歷Excel中所有的行，每個循環(huán)中嵌套CST的打開、修改模型、仿真、導(dǎo)出數(shù)據(jù)最后關(guān)閉CST等一系列操作。

· CST控制：完成指定CST仿真工程的打開和關(guān)閉，按照Excel中的參數(shù)修改模型的parameter list，選擇求解器并啟動仿真。其中，將Excel中的參數(shù)傳遞給CST，并控制CST的parameter list進行參數(shù)修改，主要參照下面的代碼；

· 數(shù)據(jù)導(dǎo)出：CST中設(shè)置的后處理模板，會將需要的結(jié)果保存到所在工程文件夾下的Export文件夾中，需要通過Python將每次循環(huán)計算的結(jié)果抓取并存放到指定output文件夾中。

· 數(shù)據(jù)繪圖：利用Python可以對每次計算的結(jié)果進行繪圖，在批處理完成之后，可以對每種參數(shù)組合的主要結(jié)果進行預(yù)覽。這一步可有可無，按需取舍。

運行Python代碼，如下圖，可以顯示Number of Antenna和 Parameter name等等信息，還可以顯示目前的進度。當(dāng)然這里也可以顯示CST模型的網(wǎng)格數(shù)量，端口數(shù)量等等用戶關(guān)心的信息，只需要加代碼即可。

隨后，在指定的output文件夾內(nèi)，可以看到導(dǎo)出的數(shù)據(jù)，這里的數(shù)據(jù)都自動加了前綴以便區(qū)分。值得說明的是，在本例中我們關(guān)心的是每個喇叭天線的S參數(shù)和遠場性能，所以這里就只抓取了這些結(jié)果。如果需要場源文件、電場數(shù)據(jù)等等，都可以通過后處理+Python的方式抓取并保存。

最后，將每個天線的主要性能都用Python繪制出來，方便查看。

也可以將同類的數(shù)據(jù)都繪制在一起，更方便對比。當(dāng)然，這個比較靈活，根據(jù)需要修改代碼即可。

最后做個總結(jié)，以前CST軟件的二次開發(fā)多以VBA語言為主，近年來，細心的讀者已經(jīng)發(fā)現(xiàn)我們開放了很多Python的接口，因為Python的開源性、可擴展性以及可讀性使得它更容易被電磁工程師接受和上手。

在本例中，我們展示了利用Python批處理CST的仿真工程，并抓取我們所關(guān)心的結(jié)果。當(dāng)我們需要進行大量的重復(fù)性仿真時，我們可以嘗試編寫一段python腳本幫助我們，正所謂磨刀不誤砍柴工嘛。

（內(nèi)容、圖片來源：CST仿真專家之路公眾號，侵刪）

版權(quán)與免責(zé)聲明：

凡未注明作者、來源的內(nèi)容均為轉(zhuǎn)載稿，如出現(xiàn)版權(quán)問題，請及時聯(lián)系我們處理。我們對頁面中展示內(nèi)容的真實性、準確性和合法性均不承擔(dān)任何法律責(zé)任。如內(nèi)容信息對您產(chǎn)生影響，請及時聯(lián)系我們修改或刪除。