利用python进行在Abaqus中基于Umat子程序进行旁压试验(轴对称模型)的遍历计算，主要流程包括 覆写本构参数、自动提交运算，结果导出和后处理等，在执行求解过程中调用了gpu加速有限元计算。程序流程如下：
环境配置分为两个部分，第一个是python环境配置，第二个是abaqus环境配置。
下载项目后，在项目当前文件夹目录(...\PMT-Traversal-in-Abauqs-main)下，进入cmd控制台，然后执行下面的命令：
conda crate -n pyabaqus37 python=3.7 #创建名为pyabaqus37的python环境
conda activate pyabaqus37 # 在当前目录下激活pyabaqus37环境
pip install -r requirements.txt # 安装依赖包
上述过程如下所示：
完成安装后，python环境配置完成。
在本项目中，使用了gpu加速有限元计算，因此需要安装支持gpu运算的abaqus版本。由于在执行有限元计算时需要调用Umat子程序，所以也需要安装fortran编译的关联软件，可以考虑安装如下版本：
Abaqus 2021
Visual Stuido 2019
Intel Parallel Studio XE 2020
关于abaqus软件安装和关联子程序方面的内容，可以参考以下资料
在完成abaqus及关联程序的安装后，需要配置gpu加速的相关设置，与深度学习配置gpu加速相同，需要安装nvidia的cuda和cudnn，关于nvidia cuda和cudnn的安装，可以参考以下资料：
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因为abaqus执行运算时不支持中文路径，需要在全英文路径下运行
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默认abaqus是使用gpu进行计算的，若尚未部署gpu运算环境，需要在
main.py中进行修改，下面分别给出gpu和cpu运算的代码，请您根据自己的实际需求进行修改input_file.write(f'call abaqus job=Job-{i} int user=CYCLIC.for gpus=1 ask=off') # 调用gpu执行计算 input_file.write(f'call abaqus job=Job-{i} int user=CYCLIC.for cpus=6 ask=off') # 调用cpu执行计算这里作者给出一点参考，以本人笔记本的基本配置，在执行gpu运算时，单个模型的运算时间相较于cpu多核并行计算可以节省约40%左右。
CPU型号：12th Gen Intel(R)Core(TM)i7-12700H 14核20线程 GPU型号：Nvidia GeForce RTX 3060 Laptop 6GB显存 -
文件夹
test data用于存放现场实测的数据，每次运行后依据insitu_data.xlsx中的数据进行误差计算，并将结果输出到outputs文件夹中 -
每组参数的运算结果在文件夹
outputs中；所有结果的统计数据在文件夹results中
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basic model.inp是一个abaqus基础模型，每次运算均是在基础模型上修改本构参数，进而利用bat批处理文件提交计算，然后执行run_extract.py进行后处理。 -
在子文件夹
models中，包含了一个fortran编写的Umat子程序（上海模型） -
abaqus文件夹中涉及到的文件解释如下：文件名称 文件类型 解释 basic model.inp基本模型 参数的改写均是基于该文件进行 models子文件夹 用于存放计算后的文件 input.bat批处理程序 用于提交inp文件执行计算 extract.py结果提取文件 用于从odb文件中提取结果 run_extract.py结果提取文件 用于执行 extract.py文件