夜雨聆风要用OpenClaw调用Adams实现仿真项目自动化，核心思路与之前讨论的Fluent、LS-DYNA等软件一致：将Adams的命令行批处理能力和Python二次开发接口封装成OpenClaw可调用的Skill，让智能体理解你的需求后自动完成模型参数化、仿真提交、结果提取的全流程。
与大多数CAE软件不同，Adams提供了CMD命令语言、Python API、宏（Macro）三种自动化手段，这为与OpenClaw的深度集成提供了多种技术路径。
🔍 一、Adams的三种自动化接口
在开始集成之前，你需要了解Adams支持的自动化方式，以便选择最适合的集成路径：
方式 技术栈 核心能力 适用场景
命令行批处理（最稳定） 通过mdi.bat启动Adams，传入.cmd或.acf脚本文件 批量提交、无头模式运行、队列调度 大规模参数扫描、夜间批量作业
Python API（最灵活） Adams内置Python解释器，提供Adams模块操作模型和结果 参数化建模、几何导入、结果提取、与外部系统联动 复杂优化迭代、与CAD联动、定制化后处理
宏命令（CMD语言） Adams View的命令语言，可录制/编写.cmd文件 建模自动化、重复操作记录、快速原型验证 标准流程固化、界面定制
关键洞察：Adams的批处理模式与Fluent/Workbench的集成方式高度相似——通过mdi.bat加参数启动，配合外部脚本文件完成整个仿真流程。
🤖 二、OpenClaw + Adams 集成架构
结合Adams的命令行特性和Python API能力，我为你设计了一套完整的技术架构：
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OpenClaw 智能体层 │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 意图解析 │ │ 任务规划 │ │ Skill调度 │ │
│ │ (LLM) │──│ (多步分解) │──│ (工具调用) │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OpenClaw Skill 层（你需要封装） │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ adams_automation 技能包 │ │
│ │ • adams_batch_run() - 批量提交仿真 │ │
│ │ • adams_param_sweep() - 参数扫描 │ │
│ │ • adams_python_model() - Python参数化建模 │ │
│ │ • adams_extract_res() - 解析res结果文件 │ │
│ │ • adams_execute_macro() - 执行宏命令 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Adams 执行层 │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ mdi.bat 命令行 │ │ Adams Python │ │
│ │ aview ru-st b │ │ API 接口 │ │
│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ .cmd 宏文件 │ │ .res 结果文件 │ │
│ │ (建模/仿真) │ │ (XML格式) │ │
│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
🛠️ 三、核心技能封装详解
3.1 技能一：批量提交仿真（命令行批处理）
Adams最经典的自动化方式是通过mdi.bat配合.cmd脚本文件进行批处理运行：
```python
# adams_batch_skill.py
import subprocess
import os
def adams_batch_run(cmd_script_path, module="aview", output_dir="./results"):
"""
批量提交Adams仿真任务
参数:
cmd_script_path: .cmd脚本文件路径（包含建模和仿真命令）
module: Adams模块，aview(标准界面)/acar(车辆)/adriveline(动力传动)
output_dir: 结果输出目录
"""
# 查找Adams安装目录中的mdi.bat
# 典型路径: C:\MSC.Software\Adams_x64\2020\common\mdi.bat
adams_path = r"C:\MSC.Software\Adams_x64\2020\common\mdi.bat"
# 批处理模式运行（ru-st b表示Run Standard Batch）
# 格式: mdi.bat [模块] ru-st b [脚本文件]
cmd = f'"{adams_path}" {module} ru-st b "{cmd_script_path}"'
result = subprocess.run(cmd, shell=True, capture_output=True, text=True)
if result.returncode == 0:
return {
"status": "success",
"script": cmd_script_path,
"output": result.stdout
}
else:
return {
"status": "failed",
"error": result.stderr
}
```
命令行参数说明（参考官方文档）：
· ru-st b：Run Standard - Batch mode，以批处理模式运行，不显示GUI界面
· ru-st i：Run Standard - Interactive mode，以交互模式运行，显示GUI界面
· 脚本文件后缀可以是.cmd（Adams View命令）或.acf（Adams Solver命令）
3.2 技能二：参数化建模（Python API驱动）
Adams从较新版本开始支持Python API，可以完成参数化建模、几何导入等操作：
```python
def adams_python_modeling(part_list_file, geometry_folder):
"""
使用Python API在Adams中创建参数化模型
参考Adams Python Classes Reference:
- Parts.createRigidBody() 创建刚体部件
- Adams.read_parasolid_file() 读取几何文件
"""
import Adams # Adams内置Python模块
# 获取当前模型
model = Adams.getCurrentModel()
# 读取部件配置列表
with open(part_list_file, 'r') as f:
lines = f.readlines()
part_names = [line.strip() for line in lines[::2]]
geom_files = [line.strip() for line in lines[1::2]]
results = []
for part_name, geom_file in zip(part_names, geom_files):
# 创建刚体部件
model.Parts.createRigidBody(name=part_name)
# 读取几何文件（支持.stp/.x_t格式）
full_path = os.path.join(geometry_folder, geom_file)
Adams.read_parasolid_file(file_name=full_path, part_name=part_name)
results.append({"part": part_name, "status": "created"})
return {"status": "success", "parts": results}
```
Python API的关键能力：
· 通过Adams.execute_cmd()执行任意Adams命令语言
· 使用Adams.read_geometry_file()读取多种几何格式（stp、x_t等）
· 支持创建部件、约束、载荷、驱动等模型元素
3.3 技能三：参数扫描（批量修改模型参数）
通过编写Python脚本循环修改设计变量，实现参数扫描优化：
```python
def adams_param_sweep(template_cmd, param_name, param_values, solver_settings):
"""
参数扫描：批量修改模型参数并运行仿真
实现思路：
1. 读取模板.cmd文件
2. 替换参数值
3. 为每个参数值生成独立的.cmd文件
4. 批量提交仿真
"""
import re
import subprocess
results = []
with open(template_cmd, 'r') as f:
template_content = f.read()
for value in param_values:
# 替换参数占位符（模板中使用 ${PARAM_NAME} 格式）
modified_content = re.sub(r'\$\{' + param_name + r'\}', str(value), template_content)
# 写入临时脚本
temp_cmd = f"temp_{param_name}_{value}.cmd"
with open(temp_cmd, 'w') as f:
f.write(modified_content)
# 提交仿真
run_result = adams_batch_run(temp_cmd)
results.append({
"param_value": value,
"status": run_result["status"]
})
return {"sweep_results": results}
```
3.4 技能四：结果提取（解析.res文件）
Adams的仿真结果存储在.res文件中，该文件实际是XML格式，可以用Python的ElementTree库解析：
```python
def adams_extract_results(res_file, result_names):
"""
从Adams的.res结果文件中提取数据
res文件是XML格式，数据结构:
<Results>
<Analysis>
<StepMap>...</StepMap>
<Data>...</Data>
</Analysis>
</Results>
"""
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse(res_file)
root = tree.getroot()
results = {}
# 根据结果名称查找数据
for name in result_names:
# XPath查找包含指定名称的StepMap元素
xpath = f".//StepMap[@name='{name}']"
step_map = root.find(xpath)
if step_map is not None:
# 在Data中查找对应的数值
data_id = step_map.get("id")
data_elem = root.find(f".//Data[@id='{data_id}']")
if data_elem is not None:
# 提取数据值（通常是空格分隔的数值序列）
values = data_elem.text.strip().split()
results[name] = [float(v) for v in values]
return results
```
3.5 技能五：执行宏命令（CMD语言）
Adams宏命令是另一种自动化方式，适合录制重复操作并参数化：
```python
def adams_execute_macro(macro_name, macro_params):
"""
执行Adams宏命令，支持参数传递
宏示例（宏名为icon_size，参数size）:
macro create macro_name=icon_size store
command="interface window set .main.window icon_size = $size"
"""
# 构造执行宏的Adams命令
param_str = " ".join([f"{k}={v}" for k, v in macro_params.items()])
cmd = f"macro execute macro_name={macro_name} {param_str}"
# 通过Python API执行命令
import Adams
Adams.execute_cmd(cmd)
return {"status": "executed", "macro": macro_name, "params": macro_params}
```
宏命令的优势在于：
· 可以录制操作过程自动生成宏
· 支持参数化（用$标识参数，如$size）
· 可创建自定义菜单和工具栏
🏗️ 四、OpenClaw Skill完整封装
将上述能力整合为OpenClaw可调用的技能包：
```python
# adams_skill.py
"""
MSC Adams多体动力学仿真自动化技能包
让OpenClaw能够调用Adams完成机械系统动力学分析
"""
import subprocess
import os
import json
import tempfile
class AdamsSkill:
"""Adams仿真自动化技能"""
def __init__(self, config):
self.config = config
self.name = "adams_automation"
self.description = "调用MSC Adams完成多体动力学分析（运动学、动力学、参数扫描）"
# Adams安装路径配置（需用户根据实际安装位置设置）
self.adams_common = config.get("adams_common",
r"C:\MSC.Software\Adams_x64\2020\common\mdi.bat")
async def execute(self, context):
"""OpenClaw主入口"""
user_message = context.get("userMessage", "")
params = self._parse_intent(user_message)
action = params.get("action", "batch_run")
if action == "batch_run":
return await self._batch_run(params)
elif action == "param_sweep":
return await self._param_sweep(params)
elif action == "extract_results":
return await self._extract_results(params)
elif action == "create_model":
return await self._create_model(params)
else:
return await self._batch_run(params)
async def _batch_run(self, params):
"""批量提交Adams仿真"""
script_path = params.get("script_path")
module = params.get("module", "aview")
if not script_path or not os.path.exists(script_path):
return {"status": "error", "message": f"脚本文件不存在: {script_path}"}
# 批处理模式运行
cmd = f'"{self.adams_common}" {module} ru-st b "{script_path}"'
result = subprocess.run(cmd, shell=True, capture_output=True, text=True)
return {
"status": "success" if result.returncode == 0 else "failed",
"script": script_path,
"output": result.stdout[:1000] if result.stdout else result.stderr
}
async def _param_sweep(self, params):
"""参数扫描"""
template = params.get("template_cmd")
param_name = params.get("param_name")
values = params.get("values", [])
if not template or not os.path.exists(template):
return {"status": "error", "message": f"模板文件不存在: {template}"}
results = []
for val in values:
# 生成临时脚本
with open(template, 'r') as f:
content = f.read()
modified = content.replace(f"${{{param_name}}}", str(val))
temp_file = f"temp_{param_name}_{val}.cmd"
with open(temp_file, 'w') as f:
f.write(modified)
# 运行仿真
run_result = await self._batch_run({"script_path": temp_file, "module": "aview"})
results.append({"value": val, "result": run_result})
return {"status": "completed", "sweep_results": results}
async def _extract_results(self, params):
"""提取仿真结果"""
res_file = params.get("res_file")
result_names = params.get("result_names", [])
if not res_file or not os.path.exists(res_file):
return {"status": "error", "message": f"结果文件不存在: {res_file}"}
# 解析XML格式的res文件
try:
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse(res_file)
root = tree.getroot()
extracted = {}
for name in result_names:
step_map = root.find(f".//StepMap[@name='{name}']")
if step_map is not None:
data_id = step_map.get("id")
data_elem = root.find(f".//Data[@id='{data_id}']")
if data_elem is not None and data_elem.text:
values = [float(v) for v in data_elem.text.strip().split()]
extracted[name] = values[:10] # 返回前10个值作为示例
return {"status": "success", "results": extracted}
except Exception as e:
return {"status": "error", "message": str(e)}
async def _create_model(self, params):
"""创建参数化模型（通过Python API）"""
# 需要运行在Adams内置Python环境中
part_config = params.get("part_config")
# 生成Python脚本
py_script = f"""
import Adams
model = Adams.getCurrentModel()
# 根据配置文件创建部件
config = {part_config}
for part in config['parts']:
model.Parts.createRigidBody(name=part['name'])
Adams.read_parasolid_file(
file_name=r"{part['geom_file']}",
part_name=part['name']
)
print("模型创建完成")
"""
# 保存脚本并通过Adams执行
script_file = "temp_model_creation.py"
with open(script_file, 'w') as f:
f.write(py_script)
# 通过Adams Python环境执行
cmd = f'"{self.adams_common}" aview ru-st b -py "{script_file}"'
result = subprocess.run(cmd, shell=True, capture_output=True, text=True)
return {
"status": "success" if result.returncode == 0 else "failed",
"output": result.stdout
}
def _parse_intent(self, message):
"""解析用户自然语言意图"""
if "批量" in message or "多个模型" in message:
return {"action": "batch_run"}
elif "参数扫描" in message or "优化" in message:
return {"action": "param_sweep"}
elif "提取结果" in message or "后处理" in message:
return {"action": "extract_results"}
elif "建模" in message or "创建模型" in message:
return {"action": "create_model"}
else:
return {"action": "batch_run"}
```
技能注册配置
```yaml
# adams-skill/skill.yaml
name: adams-automation
version: 1.0.0
description: MSC Adams多体动力学仿真自动化技能
author:
name: Your Name
email: you@example.com
triggers:
- pattern: "Adams"
- pattern: "多体动力学"
- pattern: "机械系统"
- pattern: "运动仿真"
config:
adams_common:
type: string
required: true
description: "Adams mdi.bat路径（如 C:\\MSC.Software\\Adams_x64\\2020\\common\\mdi.bat）"
default_module:
type: string
required: false
default: "aview"
description: "默认Adams模块（aview/acar/adriveline）"
runtime: python3
entry: adams_skill.py
```
🚀 五、实战部署与使用
5.1 环境准备
```bash
# 1. 确认Adams命令行可用
"C:\MSC.Software\Adams_x64\2020\common\mdi.bat" aview ru-st i
# 应弹出Adams View界面
# 2. 安装OpenClaw技能包
openclaw skills install ./adams-skill/
# 3. 配置Adams路径
openclaw skills config adams-automation --set adams_common="C:\MSC.Software\Adams_x64\2020\common\mdi.bat"
```
5.2 使用示例
示例1：批量运行仿真脚本
"帮我用Adams批量运行三个仿真脚本：model1.cmd、model2.cmd、model3.cmd"
OpenClaw会自动调用_batch_run方法，依次提交三个任务。
示例2：参数扫描
"对曲柄滑块机构进行连杆长度参数扫描，长度从100mm到200mm，步长20mm"
假设你的模板.cmd文件中有${LENGTH}占位符，OpenClaw会自动生成5个临时脚本并运行。
示例3：结果提取
"提取仿真结果文件motion.res中的位移和速度数据"
OpenClaw会解析XML格式的.res文件，返回指定结果名称的数据。
⚠️ 六、注意事项与最佳实践
1. Python脚本编码问题：Adams内置Python对中文支持有限，脚本中不要包含中文注释或字符串
2. 路径格式：Windows路径建议使用双反斜杠\\或原始字符串r"..."避免转义问题
3. 批处理模式限制：部分Adams View命令（如涉及图形界面操作的）在批处理模式下无法执行，需要使用交互模式
4. 许可证管理：确保Adams许可证服务器可访问，批量任务注意检查并发限制
5. 结果文件格式：.res文件是XML格式，建议用xml.etree.ElementTree解析
6. 用户子程序编译：如需自定义力元或运动函数，可通过ADAMS20XX cr-u命令批量编译
📚 七、参考资源
· Adams官方文档：Linux运行模式 - 批处理模式说明
· Adams Python API官方参考 - Adams Python Classes Reference
· Adams与Python联合建模教程 - 参数化建模方法
· Python解析Adams res结果文件 - 后处理自动化
· Adams宏命令实现动态注释 - 宏命令开发
