OpenMDAO是一个用于多学科设计优化(MDO)的开源框架,它允许用户构建复杂的计算模型,并通过自动微分和优化算法来求解这些模型。在OpenMDAO中,重用外部函数可以通过多种方式实现,特别是当这些函数具有不同的参数名称时。
在OpenMDAO中,可以通过以下几种方式重用外部函数:
在多学科设计优化过程中,经常需要调用外部函数来计算某些复杂的物理或数学模型。例如,在航空航天领域,可能需要调用外部的气动阻力计算函数;在结构工程中,可能需要调用有限元分析的结果。
外部函数的参数名称可能与OpenMDAO组件的输入输出名称不一致,导致无法直接连接。
可以通过创建一个中间组件(通常称为“Python组件”或“Script组件”)来桥接外部函数和OpenMDAO模型。这个中间组件可以接受OpenMDAO组件的输入,调用外部函数,并将结果传递给OpenMDAO模型的下一个组件。
以下是一个简单的示例代码,展示了如何在OpenMDAO中重用具有不同参数名称的外部函数:
import numpy as np
from openmdao.api import Problem, Group, IndepVarComp, ExecComp
# 假设这是一个外部函数,参数名称与OpenMDAO组件不一致
def external_function(x, y):
return x**2 + y**3
class IntermediateComponent(ExecComp):
def setup(self):
self.add_input('input_x', val=0.0)
self.add_input('input_y', val=0.0)
self.add_output('output_z', val=0.0)
def compute(self, inputs, outputs):
x = inputs['input_x']
y = inputs['input_y']
outputs['output_z'] = external_function(x, y)
prob = Problem()
model = Group()
model.add_subsystem('indeps', IndepVarComp(), promotes=['*'])
model.add_subsystem('intermediate', IntermediateComponent(), promotes=['*'])
prob.model = model
prob.setup()
prob.run_model()
print(prob['output_z'])
在这个示例中,IntermediateComponent
作为一个中间组件,接收OpenMDAO组件的输入(input_x
和input_y
),调用外部函数external_function
,并将结果输出为output_z
。
通过这种方式,可以灵活地重用具有不同参数名称的外部函数,并将其集成到OpenMDAO模型中。
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