OpenMDAO项目使用教程

OpenMDAO项目使用教程

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

1. 项目介绍

OpenMDAO（Open-source Multidisciplinary Design Analysis and Optimization）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语言编写。该平台能够帮助用户分解模型，使其更易于构建和维护，同时还能通过高效的并行数值方法以紧密耦合的方式解决模型。

OpenMDAO主要专注于支持基于梯度的优化，并使用解析导数，使用户能够探索具有数百或数千个设计变量的设计空间。该框架还具备多种并行计算功能，可以与无梯度优化、混合整数非线性编程和传统设计空间探索配合工作。

2. 项目快速启动

安装OpenMDAO

您可以从Python包索引（PyPI）或GitHub仓库安装OpenMDAO。

• 从PyPI安装：

  仅安装运行时依赖项：

  pip install openmdao
  

  安装所有可选依赖项：

  pip install openmdao[all]
  

• 从克隆的仓库安装：

  克隆仓库：

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

  安装：

  pip install .
  

  如果您希望对OpenMDAO进行修改，建议以可编辑模式（即开发模式）安装，通过在调用pip时添加-e标志。这样，您对源代码的任何更改在导入Python中的OpenMDAO时都会被包括进去。

运行测试

鼓励用户运行单元测试以确保OpenMDAO的正确运行。为了运行测试，您需要安装测试依赖项：

安装OpenMDAO和测试依赖项：

pip install openmdao[test]

运行测试：

testflo openmdao -n 1

如果一切正常，您将看到零失败的信息。如果测试出现失败，请报告为问题，并确保包括您的系统规格和错误消息。

3. 应用案例和最佳实践

在这一部分，您将找到使用OpenMDAO的案例和最佳实践。这些案例将帮助您理解如何在实际项目中应用OpenMDAO，包括但不限于：

• 多学科优化问题的设定与求解
• 模型的构建与分解
• 高效并行计算的使用

4. 典型生态项目

OpenMDAO的生态系统包含了一系列相关的项目，这些项目可以与OpenMDAO协同工作，提供扩展功能。以下是一些典型的生态项目：

• OpenMDAO Arm：针对特定硬件优化的OpenMDAO版本。
• 其他相关工具和库：用于增强OpenMDAO功能和性能的各种工具和库。

通过以上教程，您可以开始使用OpenMDAO，并探索其在系统分析和多学科优化中的应用。

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