屬性關聯如下：sectionAssignment將section連接到set

set是{}的容器

section將sectionAssignment連接到material

instance連接到{}(可以來自另一個模型的部件)

part連接到model

model連接到section

如果可以，請使用.inp或.cae文件。下面的代碼從一個打開的cae文件中獲取它。為了從materials中徹底獲取elements，假設您在rootAssembly.instances開始搜索，您可以執行如下操作：找到創建instances的parts。在

找到包含這些parts的models。在

在這些parts中查找所有帶有material_name的{}，并存儲與此部分相關聯的所有{}

查找引用這些sectionAssignments的所有sectionNames

在每個sectionAssignments下，都有一個關聯的region對象，它的名稱是elementSet，名稱是part。從這個part中的elements獲取所有elements。在

清理：使用Pythonset對象刪除對同一元素的任何多個引用。在

將此集合中的元素數乘以rootAssembly中引用此材料的相同零件實例的數量。在

例如，對于一些名為cae的模型變量model：model_part_repeats = {}

model_part_elemLabels = {}

for instance in model.rootAssembly.instances.values():

p = instance.part.name

m = instance.part.modelName

try:

model_part_repeats[(m, p)] += 1

continue

except KeyError:

model_part_repeats[(m, p)] = 1

# Get all sections in model

sectionNames = []

for s in mdb.models[m].sections.values():

if s.material == material_name: # material_name is already known

# This is a valid section - search for section assignments

# in part for this section, and then the associated set

sectionNames.append(s.name)

if sectionNames:

labels = []

for sa in mdb.models[m].parts[p].sectionAssignments:

if sa.sectionName in sectionNames:

eset = sa.region[0]

labels = labels + [e.label for e in mdb.models[m].parts[p].sets[eset].elements]

labels = list(set(labels))

model_part_elemLabels[(m,p)] = labels

else:

model_part_elemLabels[(m,p)] = []

num_elements_with_material = sum([model_part_repeats[k]*len(model_part_elemLabels[k]) for k in model_part_repeats])

最后，獲取與material_name相關的材料密度，然后乘以num_elements_with_material。在

當然，對于更大的模型，這種方法會非常慢，為了獲得更快的性能，在.inp文件上使用字符串技術更為可取。在

總結

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