torchfea 1.0.1

A finite element analysis (FEA) library built on PyTorch for efficient simulations and automatic differentiation.

FEA —— 基于 PyTorch 的有限元分析框架

一个支持非线性材料、接触分析与动力学（隐式/显式）的研究型 FEA 框架。采用模块化设计，装配（Assembly）统一管理几何、材料、载荷与约束，求解器层提供静力隐式、动力隐式（Newmark-β）与动力显式（中心差分）。

特色

• 装配-求解器分层，接口清晰，易扩展
• 稀疏矩阵装配与 Pardiso/CG 线性求解
• 动力学两种积分：Newmark-β（隐式）与中心差分（显式，集总质量）
• 接触（自接触/体-体接触）、压力、体力等载荷组件
• 基于 PyTorch，可使用 GPU 与自动微分做灵敏度/优化

快速开始

1. 安装依赖（略）。推荐 Python 3.10+、PyTorch（float64）。
2. 运行最小示例脚本（静力 + 表面压力）：

在仓库根目录下执行（Windows PowerShell）：

python .\Docs\examples\run_static_pressure.py

脚本会读取 tests/pressure_test/C3D4Less.inp，在 final_model 上施加表面压力并固定底部节点，调用静力隐式求解，并将位移向量保存至 out/static_pressure_GC.npy。

3. 更多用法示例：

• 使用说明（从 INP 到求解、导出与可视化）见：Docs/usage.md
• 框架架构与数据流见：Docs/structure.md

目录导航

• FEA/：核心代码（装配、元素、载荷、约束、求解器等）
• tests/：各类算例与验证（元素、压力、接触、动力学、梯度/优化）
• Docs/：架构与使用文档，Docs/examples/ 提供可直接运行的示例脚本

许可

研究用途优先。若用于生产或商业，请先评估并完善必要的数值与工程健壮性保障。