ADAMS批量化仿真实战：从零搭建高效自动化测试流水线

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传统 ADAMS 仿真流程通常需要工程师手动操作：

每次仿真都要重复加载模型文件，耗时约 1 - 3 分钟 / 次
参数调整需在图形界面逐项修改，容易遗漏或出错
结果数据需手动导出整理，占用 30% 以上工作时间
无法充分利用多核 CPU 资源，串行执行效率低下

以一个包含 20 组参数的 DOE 分析为例，手动操作可能需要整天时间，而自动化方案可将耗时压缩到 1 小时内。

控制层：Python 脚本通过 COM 接口驱动 ADAMS
执行层：参数化模型 + 批量任务队列
调度层：消息队列（RabbitMQ）分配任务
资源层：本地多核或 HPC 集群

（注：实际使用时需替换真实流程图）

import win32com.client  # 需安装 pywin32

class AdamsController:
    def __init__(self):
        self.adams = win32com.client.Dispatch('Adams.View')

    def load_model(self, cmd_file_path):
        """加载 ADAMS 命令文件"""
        self.adams.ExecuteCommand(f'file command read file="{cmd_file_path}"')

    def set_parameter(self, param_name, value):
        """修改模型参数"""
        self.adams.ExecuteCommand(f'variable set variable={param_name} value={value}')

import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 读取参数矩阵
params_df = pd.read_csv('doe_parameters.csv') 

# 任务执行函数
def run_simulation(row):
    adams = AdamsController()
    adams.load_model('base_model.cmd')

    # 动态替换参数
    for param in params_df.columns:
        adams.set_parameter(param, row[param])

    # 启动仿真
    adams.adams.ExecuteCommand('simulation single_run')

    # 导出结果
    adams.adams.ExecuteCommand('file results export file="output.csv"')

    return parse_results('output.csv')

# 并行执行（建议 CPU 核心数 -1）with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = list(executor.map(run_simulation, params_df.itertuples()))

资源预留：始终保持 1 个 CPU 核心空闲
内存隔离：每个实例分配独立工作目录
超时熔断：单任务最长执行时间限制（示例）：

from func_timeout import func_timeout

try:
    result = func_timeout(300, run_simulation, args=(row,))
except:
    logger.error(f'Task timeout: {row}')

使用 adams_lic -release 强制释放令牌
设置任务重试机制（3 次尝试）
避免连续快速申请（添加 0.5s 延迟）

import shutil
import tempfile

# 每个任务使用独立临时目录
temp_dir = tempfile.mkdtemp()
try:
    os.chdir(temp_dir)
    # 执行仿真...
finally:
    shutil.rmtree(temp_dir)  # 确保清理