设计仿真 | Python解析Adams res结果文件

基于Adams的仿真数据结构解析与二次开发：一种Python视角及其应用


引言

Adams作为一款功能强大的多体动力学仿真软件，广泛应用于机械、航空航天、汽车等领域，其模型结果通常以`.res`文件形式存储，方便用户进行前处理、求解与后处理。本文旨在深度探讨Adams仿真数据结构、提供使用Python解析方案以及指导二次开发实践，以期简化工作流程，提高效率。

Adams仿真数据结构解析

`.res` 文件本质上是 XML（可扩展标记语言）格式，用于存储仿真数据和结果。解析此类文件通常涉及理解数据组织结构和应用适当的编程技术。XML 文件遵循严格的结构规则，包括但不限于：

每个元素（标签）都必须包含起始和结束标签。


所有文本内容必须位于相应的标签内。


元素与属性使用正确的大小写。




图1 所示为主题结构示意图，它区分了Bibiliography（包含公司信息、用户信息等无关紧要的内容）和Analysis（包含模型、单位、数据等核心信息）。其中，`stepmap` 包含了结果名称定义，`Data` 包含了具体的数值数据。

Python解析XML方案


解析工具概述

DOM（Document Object Model）：DOM 是 W3C 推荐的标准，将 XML 数据解析为树结构，便于用户遍历和操作数据。DOM 提供了详细的文档，但占用内存资源较多。

SAX（Small Amounts of XML）：SAX 是事件驱动的 XML 解析器，通过回调函数处理数据，适合处理大型文件。由于其在读取过程中解析数据，不再需要整个文件驻内存，非常适合资源有限的环境。

ElementTree：ElementTree 是 Python 内置的一个简化版本元素树 API，基于 SAX 实现，优化了内存使用，并提供了一系列用于遍历和操作树的便利方法。其 API 使用简洁明了，系性能与易用性的结合。

Python 解析步骤设计

为了实现对 `.res` 文件的高效解析，我们采用 ElementTree，并遵循以下流程：

1. 解析 XML 文件：读取 `.res` 文件，将其转化为 ElementTree 对象。

2. 数据结构定义：识别和定义 XML 数据中的关键元素结构和属性。

3. 提取数据：利用 ElementTree API 定位关键信息，如 `stepmap` 和 `Data` 部分。

4. 数据处理：将提取的数据转换为用户需求的结构，例如存储在 Pandas DataFrame 中。

5. 输出结果：生成包含关键参数的输出文件（如 `data_output.xlsx`），以供后处理分析。

`pre_defined_name.xlsx` 附件说明

为了让整个过程更为灵活，用户需要基于特定仿真任务定义结果名称。通过 `pre_defined_name.xlsx` 文件，每个用户可以通过填写所需结果的名称和属性，定义解析流程中的关键输入。这样，Python 脚本可以自动获取这些定义后的结果名称，并在解析完成后，生成与定义相匹配的输出文件。

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