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 脚本功能超越了标准的基于 GUI 的数据管理，能够通过编程方式直接与测量数据进行交互。通过集成 GInsData API 和直观的 GInsAPy Python 封装库，工程师可以在 GI.bench 内直接访问、分析数据并实现数据处理自动化，从而无需依赖外部软件。

用户可以执行自定义逻辑、自动化重复性任务，并将专有算法直接集成到数据采集工作流中。实时数据流和历史数据均可通过自定义 Python 脚本进行处理，从而在测试操作过程中立即获得可付诸行动的洞察。

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通过GI.pythonModules — 个包含预构建的高性能函数的库——超越了自定义脚本的局限。这些模块简化了后端连接、数据导入/导出、分析，甚至高级机器学习等常见工程任务。 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 平台通过内置的 Python 解释器、集成文档以及用户友好的代码编辑器，简化了脚本配置流程，这些功能可在Q.core和GI.cloud 上使用。工程师可以直接在 GI.bench 中快速进行脚本原型设计、执行和迭代，从而省去了复杂的配置步骤，并加快了部署速度。

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利用了久经考验的 GInsData API，确保高效、高速的数据访问。Python 脚本可直接与 GI.bench 的内部数据缓冲区和 Controller 进行通信，从而最大限度地降低延迟并提高可靠性。

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 中集成的 Python 功能带来了前所未有的灵活性和效率。工程师现在能够自动化处理任务、集成专有分析工具，并从容自如地应对复杂的测试场景。

在以下环境中体验 Python 脚本GI.bench

准备好简化您的测试工作流程了吗？申请演示，体验GI.bench 中 Python 脚本的变革能力。