Python-PLAXIS自动化建模技术与典型岩土工程
有限单元法在岩土工程问题中应用非常广泛，很多软件都采用有限单元解法。在使用各大软件进行数值模拟建模的过程中，您是否发现GUI界面中重复性的点击输入工作太繁琐？从而拖慢了设计或方案必选进程？
搭建自己的Plaxis模型，包括Plaxis Python API的连接与配置、外部Python编译器的使用、Python命令流自动建模过程、Python远程脚本读取输出结果等，其中的Python建模模块尽可能做到让学员零基础开始，通过提供标准命令流库，使用搭积木、摆乐高的形式模块化进行，
熟悉Plaxis自动化建模流程，提高学员模型应用能力、数据分析和图表制作技能。
李博士、常博士：国内双一流高校，长期从事岩土工程问题的有限单元法编程与程序设计、模型二次开发及教学工作，熟悉Fortran/Matlab/Python等多种编程语言，发表了多篇SCI高水平论文，参与和承担自然科学基金等多项项目。
第一部分、Plaxis软件简介及 Plaxis Python API环境搭建
1、Plaxis2D\Plaxis3D软件简介
2、面向对象编程语言Python及其开发环境Spyder简介
3、Plaxis输入程序、输出程序界面、应用开发接口API简介
4、Plaxis模式介绍（地层模式、结构模式、网格模式、水位模式、分阶段计算模式等）
5、Plaxis内置材料本构模型及其属性参数
6、Plaxis主模块、渗流计算模块、动力计算模块、温度计算模块简介
7、18个案例（2D）, 9个案例（3D）的python命令流简介(覆盖Plaxis几乎所有功能)
8、Plaxis自带命令plaxis command简介及其命令运行器Commands Runner
9、Plaxis自动化方式：Macro的使用，及其自带命令的局限
10、Python脚本服务器介绍和测试，与前述自动化方式的主要区别及其优势
11、自己电脑上安装Spyder编辑器编写并运行代码，单独配置过程与验证（Plaxis默认的Python编辑器SciTE简介）
第二部分、Plaxis自动化建模-基础案例
1、建模流程、Plaxis内部操作命令流及Python语言下的常见命令流对照及学习。
2、简单案例A、B：砂土地基上圆形基础沉降分析，分别对刚性基础A和柔性基础B进行沉降计算分析。通过该简单案例熟悉：导入模块，新建输入服务器，土体区域，钻孔，土层，材料，属性设置，土体单元赋值，模式转换，线荷载的施加，网格划分，输出服务器，选监测点，阶段递进，线荷载激活，计算，输出服务器获取结点位移等数据，输出，保存。
3. 基坑开挖与支护：
（1）Bentley岩土解决方案，基本操作介绍
（2）钻孔的建立、土层的建立、土层属性、水力条件及初始条件、导入土层
（3）荷载及位移添加、结构建模、其他几何对象
（4）单元类型、网格划分的定义及其质量、分步施工计算
（5）重点关注软土模型、土体硬化模型
4. 大坝的渗流分析：
（1）Plaxis渗流模块相关操作Python全自动实现
（2）潜水面的位置随时间变化的水位如何定义
第三部分、进阶案例-Python全自动实现
1、锚杆+挡墙支护结构的基坑降水开挖
（1）Plaxis基坑开挖，混凝土地连墙支撑及预应力锚杆锚定墙壁的Python命令流
（2）基坑土体分阶段开挖及支护的自动化处理
（3）考虑地下水渗流对基坑开挖的影响
2、盾构隧道地表沉降及其对桩基的影响
（1）Plaxis隧道设计器的Python命令流（二维、三维）
（2）利用水力条件模拟注浆压力的自动化处理（python命令）
（3）重点关注小应变土体硬化模型（python命令）
（4）计算完成自动发邮件告知（python命令）
3、水位骤降情况下大坝的稳定性分析
（1）Plaxis中时间相关流函数在Python中的实现
（2）水位不同下降方式对土石坝稳定性的影响
（3）重点关注流固耦合分析在瞬态下水流动土石坝稳定性中的应用
4、建筑物自由振动及地震分析
（1）动力边界条件定义（重点关注自由场、合规基础和黏滞）、
（2）根据傅里叶频谱计算自然频率
（3）Plaxis地震荷载的输入在Python中的实现
第四部分
高级案例—Python全自动实现 1、公路边坡工程稳定性分析的Python全自动实现
（1）Python本构模型参数赋值与参数化研究（参数敏感性分析）自动化处理
（2）不同水位条件与锚支护条件下的路堑边坡稳定性分析
（3）公路边坡开挖与支护的Python全自动实现
2、沥青路面移动荷载分析
（1）Plaxis在路面移动荷载作用下的动力分析
（2）Plaxis中路面移动荷载的实现
3. 砂土地基上圆形基础的沉降（刚性基础与柔性基础）Python代码实现及地基土体随机场的实现（包括土体单元颜色的实现）
4、考虑水位波动情况下非均质边坡稳定性分析及Plaxis后处理/批量后处理（Python控制）
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