Corso di Python e PyAnsys per Ingegneri
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Modulo 1.1: Introduzione a Python
- Manuale dello Studente Attivo
- Modulo 1.1: Appunti di classe
- 1.1 Introduzione a Python
- 1.2 Ambiente di sviluppo
- 1.3 "Hello World!"
- Come fare un upload di file nel Colaboratory
- Archivio - Workshop modulo 1.1 e modulo 1.2
- 1.4 Workshop 1: "Hello World!"
- 1.5 Workshop 2: "Hello World!"
- Valutazione: Modulo 1.1
-
Modulo 1.2: Struttura di programmazione e dati
-
Modulo 1.3: Dataframe e analisi esplorativa
-
Modulo 1.4: Manipolazione e visualizzazione dei dati
-
Modulo 1.5: Analisi bi-variata e metriche di analisi
- Modello - Valutazione Modulo 1.4
- Modulo 1.5: Appunti di classe
- Archivio - Workshop: Analisi bi-variata
- 5.1 Lezione + Workshop 1: Analisi bi-variata - Parte 1
- 5.2 Workshop 1: Analisi bi-variata - Parte 2
- 5.3 Workshop 1: Analisi bi-variata - Parte 3
- Archivio - Workshop 2: Metriche di analisi
- 5.4 Lezione + Workshop 2: Metriche di analisi
- 5.5 Workshop 2: Metriche di analisi
- Archivio - Workshop: Visualizzazione dei dati - Parte 3 (Bonus)
- 5.6 Lezione + Workshop 3: Visualizzazione dei dati - Parte 3 (Bonus)
- Valutazione: Modulo 1.5
-
Modulo 1.6: Sfida di scienza dei dati con Python
-
Modulo 2.1: Introduzione alla simulazione al computer
-
Modulo 2.2: Introduzione a Python per Ansys Discovery
- Modello - Valutazione Modulo 2.1
- Modulo 2.2: Appunti di classe
- Archivio - Workshop: Introduzione agli script Python a Discovery
- 2.1 Introduzione agli script Python in Discovery
- 2.2 Workshop 1: Introduzione a Discovery
- 2.3 Workshop 2: Strumenti di selezione del corpo
- 2.4 Workshop 3: Selezione inversa e selezione dei bordi
- 2.5 Workshop 4: Selezione di potenza
- 2.6 Workshop 5: Selezione multicorpo e selezione mista
- 2.7 Workshop 6: Selezioni denominate
- 2.8 Workshop 7: Strumenti per la creazione di geometrie
- 2.9 Workshop 8: Modelli lineari e circolari
- 2.10 Workshop 9: Strumenti di semplificazione della geometria
- 2.11 Workshop 10: Parametri
- Valutazione: Modulo 2.2
-
Modulo 2.3: Introduzione a PyMAPDL
- Modello - Valutazione Modulo 2.2
- Modulo 2.3: Appunti di classe
- 3.1 Introduzione a PyMAPDL
- 3.2 Linguaggio e uso di PyMAPDL
- 3.3 Installazione di Jupyter
- 3.4 Installazione di Anaconda
- Archivio - Workshop 1: Parametrizzazione della piastra del foro
- 3.5 Workshop 1: Parametrizzazione della piastra con foro
- Archivio - Workshop 2: Piastra con stato di deformazione piana
- 3.6 Workshop 2: Piastra con stato di deformazione piana
- Archivio - Workshop 3: Analisi di uno strumento di lavoro
- 3.7 Workshop 3: Analisi di uno strumento di lavoro
- Valutazione: Modulo 2.3
-
Modulo 2.4: Introduzione a PyFluent
- Modello - Valutazione Modulo 2.3
- Modulo 2.4: Appunti di classe
- 4.1 Introduzione a PyFluent
- Archivio - Workshop 1: Generazione di maglie
- 4.2 Workshop 1: Generazione della mesh
- Archivio - Workshop 2: Elaborazione e post-elaborazione
- 4.3 Workshop 2: Analisi e Post-processing con PyFluent
- Valutazione: Modulo 2.4
-
Modulo 2.5: Introduzione a PyAEDT
- Modello - Valutazione Modulo 2.4
- Modulo 2.5: Appunti di classe
- 5.1 Introduzione a PyAEDT
- Archivio - Workshop 1: Analisi elettrostatica in Maxwell 2D
- 5.2 Workshop 1: Analisi elettrostatica in Maxwell 2D
- Archivio - Workshop 2: Analisi modale in HFSS
- 5.3 Workshop 2: Analisi modale in HFSS
- Valutazione: Modulo 2.5
-
Considerazioni Finali
Corso di Python per Ingegneri
Description
Il corso Python per ingegneri è ideale per chi desidera migliorare le proprie capacità di programmazione e utilizzare potenti strumenti di simulazione. In questo corso vengono trasferite sia le basi della programmazione in Python che le competenze avanzate nella gestione dei dati, nella visualizzazione dei risultati e nell'automazione dei processi di simulazione. Con la crescente domanda di soluzioni sempre più efficienti e precise nel campo dell'ingegneria, l'uso di Python in combinazione con la piattaforma Ansys rappresenta uno strumento potente per ottimizzare i processi di simulazione.
Con questo corso lo studente imparerà come utilizzare il linguaggio Python e come applicarlo alle tecniche di simulazione in progetti di ingegneria.
Per svolgere gli esercizi proposti, si consiglia di utilizzare la licenza didattica gratuita del pacchetto Ansys (Ansys Student). Può essere scaricata e installata in qualsiasi momento direttamente dal sito web di Ansys.
Periodo di accesso: 180 giorni o 360 giorni per gli utenti pass gratuito FreePass. Al termine del periodo attivo del corso, i contenuti saranno bloccati sul portale. Non proroghiamo le scadenze.
Prerequisiti: Non sono richiesti prerequisiti per questa formazione.
Category: Multiphysics
General info
Content
- Introduzione a Python;
- Algoritmi;
- Ambienti di sviluppo;
- Compilazione del codice;
- Variabili;
- Operatori matematici;
- Comandi condizionali;
- Programmazione strutturata;
- Funzioni;
- Programmazione modulare e librerie
- Programmazione orientata agli oggetti;
- Scienza dei dati;
- Analisi dei dati;
- Analisi esplorativa;
- Data frame;
- Manipolazione dei dati;
- Visualizzazione dei dati;
- Analisi bivariata;
- Metriche di analisi;
- Introduzione alla simulazione al computer;
- Introduzione all'analisi fluidodinamica (CFD);
- Introduzione all'analisi strutturale (FEA);
- Introduzione all'analisi elettromagnetica (EMAG);
- Automazione dei processi di simulazione al computer con Python;
- Introduzione allo scripting Python per Ansys Discovery;
- Introduzione a PyMAPDL;
- Introduzione a PyFluent;
- Introduzione a PyAEDT;
Objective
Il corso ha come obiettivo quello di presentare come la programmazione in Pyhton possa ottimizzare i processi di ingegneria basati su strumenti di simulazione al computer, in particolare utilizzando le librerie PyAnsys.
Target audience
Professionisti del settore, studenti o docenti accademici interessati a iniziare o a migliorare la propria conoscenza delle tecniche di programmazione e/o simulazione, al fine di ottimizzare i progetti nei diversi ambiti dell’ingegneria.
Methodology
Lo studente ha la flessibilità di seguire la formazione nel momento più opportuno della sua giornata. I video, i testi e gli esercizi sono stati precedentemente preparati, rivisti e strutturati, e consentono un utilizzo asincrono ottimale. L'accesso alla piattaforma educativa è individuale e non trasferibile. È vietato condividere l'accesso e scaricare materiale video. Se lo studente viola le regole di proprietà del copyright di ESSS, può essere sanzionato in conformità con la legge.
Chiarimento dei dubbi: Tutte le domande relative alle lezioni devono essere inviate tramite il forum delle lezioni. In questo ambiente collaborativo, gli esperti ESSS risponderanno alle richieste nel più breve tempo possibile: I) al fine di garantire il miglior tempo di risposta possibile, le richieste inviate tramite altri canali di comunicazione non saranno prese in considerazione; II) questo ambiente non deve essere utilizzato per richieste di progetti personali. Si consiglia di utilizzare il canale di assistenza tecnica ESSS, esclusivamente per i clienti con licenze di assistenza e manutenzione attive.
Licenze didattiche del software: Per svolgere gli esercizi proposti, si consiglia di utilizzare la licenza didattica gratuita del pacchetto Ansys (Ansys Student). Può essere scaricata e installata in qualsiasi momento direttamente dal sito web di Ansys
Periodo di accesso: 180 giorni o 360 giorni per gli utenti pass gratuito FreePass. Al termine del periodo attivo del corso, i contenuti saranno bloccati sul portale. Non proroghiamo le scadenze.
Certificate
Dopo aver completato il corso nella sua interezza, gli studenti hanno accesso al loro certificato internazionale, in formato elettronico, che attesta il completamento del corso con il numero totale di ore svolte. Il certificato è rilasciato dall'Istituto ESSS, che è un punto di riferimento mondiale nel campo della simulazione al computer. ESSS garantisce la qualità del corso grazie alla sua esperienza e al suo riconoscimento come punto di riferimento nella simulazione al computer.
Feedback
Leonardo Provana
Introduzione completa a Python e PyAnsys: un corso chiaro e stimolante
Un corso eccellente per apprendere Python e PyAnsys. In poche ore di lezioni e workshop, i tutor offrono una panoramica chiara e ben strutturata sulle potenzialità e sull'utilizzo pratico di questi strumenti. Pur dovendo coprire una vasta gamma di argomenti, tra cui programmazione, data science e strumenti CAE, il corso riesce a fornire solide basi, da integrare ovviamente con approfondimenti personali. Ideale per chi cerca un'introduzione completa e ben organizzata, con spunti utili per proseguire in autonomia.
Gabriele Troviso
Good course
Is a good course to obtain a review about use of python with Ansys environment
Jessica Lobina
Corso Ben Strutturato
Il corso mi è piaciuto moltissimo! Partivo completamente da zero con Python e temevo che avrei avuto difficoltà a seguire, ma devo dire che è stato uno dei migliori tutorial che abbia mai seguito. La struttura è chiara, ben organizzata, e l’approccio pratico è davvero efficace. Ho apprezzato particolarmente la possibilità di sperimentare direttamente col codice in Google Colab, che ha reso l'apprendimento interattivo e divertente. Complimenti per l'eccellente lavoro, e grazie per aver reso il percorso così accessibile anche a chi è alle prime armi! 😊Subscribe now
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