设计仿真 | Python解析Adams res结果文件

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背景简介

对Adams软件进行二次开发，简化建模流程、仿真流程等进而减少工作量。一般的分析流程，可分为前处理、求解和后处理三个方面，均可开展二次开发工作。

对后处理的二次开发，第一步便是提取原始的仿真数据。Adams的仿真结果文件存放在后缀为.res的文件中。本文对res文件进行介绍，并利用Python实现原始的数据提取，更多的数据对比、分析及展示工作还需用户进一步实现。

不少用户选择用Matlab或者其他语言实现后处理，道理相通，此文选用Python是因为其跨平台且开源。

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res文件数据结构

res文件可以用Notepad等编辑软件打开，用户可以查看其组成。基本的数据结构如下图所示。

图1 res数据结构

从上图可以看出Results包含两大类：Bibiliography及Analysis，前者包含MSC公司信息、用户名等无用信息，后者包含模型、单位、数据等有用信息。其中stepmap中包含结果名称、Data中包含结果数据。

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Python实现数据提取

res实质是xml格式，问题转换为用Python解析xml文件。

xml（extensible markup language）可扩展标记语言。基本语法：1、xml后缀名为.xml；2、第一行必须定义为文档声明；3、xml文档中有且仅有一个根标签；4、属性值必须使用双引号或单引号；5、标签必须是开始和结束；6、xml区分大小写。

Python有三种方法解析xml文档：

1）DOM：DOM译为文档对象模型，是W3C组织推荐的标准编程接口，它将xml数据在内存中解析成一个树，通过操作树解析xml。

2）SAX：SAX是一个用于处理xml事件驱动的模型，它逐行扫描文档，一边扫描一边解析，对于大型文档的解析有巨大优势，尽管不是W3C标准，却得到了广泛的认可。

3）ElementTree：相对于DOM有更好的性能，与SAX性能差不多，API使用也很方便。综上考虑采用ElementTree方式。

根据数据结构，设计流程如下：

图2 提取数据流程

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附件说明

用户需要在pre_defined_name.xlsx表格中定义结果名称，运行python文件后，会生成data_output.xlsx数据文件。