OpenMDAO 使用教程

OpenMDAO 使用教程

OpenMDAO OpenMDAO repository. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenMDAO

1. 项目介绍

OpenMDAO 是一个开源的高性能计算平台，用于系统分析和多学科优化，使用 Python 编写。它允许用户分解模型，使构建和维护变得更加简单，同时仍能以高效的并行数值方法紧密耦合地解决模型。OpenMDAO 主要支持基于梯度的优化，使用解析导数，允许用户探索拥有数百或数千个设计变量的广阔设计空间。此外，框架还具备与梯度无关优化、混合整数非线性编程和传统设计空间探索配合使用的并行计算功能。

2. 项目快速启动

安装 OpenMDAO

您可以通过以下两种方式安装 OpenMDAO：

• 从 Python 包索引（PyPI）安装：这是最简单的安装方式。要仅安装运行时依赖项，请运行以下命令：

  pip install openmdao
  

  要安装所有可选依赖项，请运行以下命令：

  pip install openmdao[all]
  

• 从克隆的仓库安装：这允许您从源代码的本地副本安装 OpenMDAO。首先，克隆仓库：

  git clone https://github.com/OpenMDAO/OpenMDAO.git
  cd OpenMDAO
  pip install .
  

  如果您想对 OpenMDAO 进行修改，建议以可编辑模式（即开发模式）安装，这样您对源代码的任何修改都会在导入 Python 中的 OpenMDAO 时包含进来。为此，请在调用 pip 时添加 -e 标志：

  pip install -e OpenMDAO[all]
  

运行单元测试

为了确保 OpenMDAO 正确执行，建议运行单元测试。要运行测试，您需要安装测试依赖项：

pip install openmdao[test]

或者，您可以克隆仓库，并按照上述步骤安装开发依赖项。然后运行以下命令来执行测试：

testflo openmdao -n 1

如果一切正常，您应该会看到零失败的消息。如果测试产生失败，建议您报告这些问题。

3. 应用案例和最佳实践

OpenMDAO 的应用案例包括但不限于航空航天器设计、汽车工程和建筑结构优化。以下是一些最佳实践：

• 模型分解：将复杂模型分解为更小的组件，以便更容易地构建和维护。
• 并行计算：利用 OpenMDAO 的并行计算特性来加速计算过程。
• 参数化设计空间探索：使用参数化设计来探索不同的设计选项。

4. 典型生态项目

OpenMDAO 的生态中，有一些典型的项目，如：

• OpenMDAO v0.x：早期的 OpenMDAO-Framework 版本，适用于特定的历史项目。
• OpenMDAO 2.10.x：最后一个支持 Python 2.x 的版本，适用于需要兼容旧代码的项目。

以上就是 OpenMDAO 的使用教程，希望对您有所帮助。

OpenMDAO OpenMDAO repository. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenMDAO