Python 集成 – 自动化和分析的新高度

开启高级自动化和分析

GI.bench的 Python 脚本超越了基于图形用户界面的标准数据管理，实现了与测量数据的直接编程交互。通过集成 GInsData API 和直观的 GInsAPy Python 封装程序，工程师可以在GI.bench 中直接访问、分析和自动处理数据，无需依赖外部软件。

用户可以执行自定义逻辑、自动执行重复性任务，并将专有算法直接集成到数据采集工作流程中。实时数据流和历史数据都可以使用定制的 Python 脚本进行处理，从而在测试操作过程中获得即时、可行的见解。

全面的实时数据处理

Python 脚本为工程师提供了一流的测量数据访问能力：

• 直接从控制器和GI.bench 缓冲区读取高速数据流。
• 使用熟悉的库，如 NumPy、pandas 和 SciPy，执行实时数据转换、过滤和分析。
• 直接在GI.bench 中实施自动数据驱动决策、安全联锁和基于条件的测试序列。

与 Python 生态系统无缝集成

集成的 Python 脚本环境包括预装和配置的基本科学软件包。工程师可以在GI.bench 中快速实施机器学习算法、统计计算和高级可视化，从而大大增强分析能力。

GI.pythonModules – 轻松扩展功能

GI.bench GI.pythonModules是一个预构建的高性能函数库，它超越了自定义脚本。这些模块简化了常见的工程任务，如后端连接、数据导入/导出、分析甚至高级机器学习。用户可以轻松地将 GI.pythonModules 集成到自己的代码中，或开发自定义模块以进一步扩展功能。

用户友好的 Python 脚本环境

GI.bench 平台通过内置 Python 解释器、集成文档和用户友好型代码编辑器（可在Q.core 和 GI.cloud 获取）简化了脚本设置。工程师可以直接在GI.bench 中快速原型化、执行和迭代脚本，省去了复杂的配置，加快了部署速度。

示例用例：自动疲劳寿命分析

假设一位工程师正在对一个结构部件进行疲劳测试。传统上，分析数据需要手动导出日志并运行外部脚本。有了GI.bench的 Python 集成，工作流程就可以完全自动化：

• 自动测试初始化：Python 脚本可确保控制器和传感器配置正确，并启动循环加载。
• 实时疲劳分析：持续应用雨流计数，直接从应变测量值计算损伤累积。
• 自适应决策：在预定义的损坏阈值时自动停止测试，防止灾难性故障。
• 即时报告：测试结束后立即生成疲劳寿命报告，嵌入测试结果、损伤摘要和可视化图表。

这种自动化不仅能节省大量人工，还能提供持续的实时监控，极大地提高了疲劳测试的安全性、准确性和速度。

引擎盖下的卓越技术

GI.bench 利用久经考验的 GInsData 应用程序接口，确保高效、高速的数据访问。Python 脚本直接与 的内部数据缓冲器和控制器通信，最大限度地减少了延迟，提高了可靠性。GI.bench

观看 Python 集成操作

亲身体验 Python 脚本如何改变测量能力，使复杂的分析和工作流程自动化变得简单而强大。

GI.bench 中的 Python 集成提供了前所未有的灵活性和效率。工程师现在有能力自动执行任务、集成专有分析功能，并自信而轻松地处理复杂的测试场景。

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