有时候，我们希望将有限元求解和其它程序相结合，以实现设计自动化或优化。本文以 Python 函数运行 一个 APDL 脚本，实现检查输出文件是否有错误为例，提供一个结合思路。

1. 什么是 APDL 脚本

APDL 的全称是 ANSYS Parametric Design Language，也叫做 ANSYS 参数化设计语言。APDL 不仅是优化设计和自适应网格划分等 ANSYS 经典特性的实现基础，也为日常分析提供了便利。

APDL 的运用主要体现在用户可以利用程序设计语言将 ANSYS 命令组织起来，编写出参数化的用户程序，从而实现有限元分析的全过程，即建立参数化的 CAD 模型，参数化的网格划分与控制，参数化的材料定义，参数化的载荷和边界条件定义，参数化的分析控制和求解以及参数化的后处理。

2. 什么是 Python 脚本

蟒蛇是一种计算机程序设计语言。是一种动态的，面向对象的脚本语言，被广泛的应用于科学计算和统计分析中，其余 MATLAB 的相比，除了一些专业性很强的工具箱还无法被替代之外，MATLAB 的大部分常用功能都可以在 Python 的世界中找到相应的扩展库和 MATLAB 相比，用 Python 的做科学计算有如下优点：

首先，MATLAB 是一款商用软件，并且价格不菲。而 Python 的完全免费，众多开源的科学计算库都提供了 Python 中的调用接口。用户可以在任何计算机上免费安装的 Python 及其绝大多数扩展库。

其次，与 MATLAB 相比，巨蟒是一门更易学，更严谨的程序设计语言。它能让用户编写出更易读，易维护的代码。

最后，MATLAB 主要专注于工程和科学计算。然而即使在计算领域，也经常会遇到文件管