从 OpenMDAO 中的两个组链接 IndepVarComps 1.x

Question

不明白错误：

NameError: Source 'x' cannot be connected to target 'AB.x': Target must be a parameter but 'AB.x' is an unknown.

我已经通读了这个，但仍然缺少一些东西。

我写了一个简单的问题来更容易捕捉问题：

from openmdao.api import Group, Component, IndepVarComp, Problem

class A(Component):
    def __init__(self):
        super(A, self).__init__()
        self.add_param('x', val=0.0)
        self.add_param('y', val=0.0)
        self.add_output('z', val=0.0)
    def solve_nonlinear(self, params, unknowns, resids):
        unknowns['z'] = params['x'] + params['y']

class B(Component):
    def __init__(self):
        super(B, self).__init__()
        self.add_param('x', val=0.0)
        self.add_param('y', val=0.0)
        self.add_output('z', val=0.0)
    def solve_nonlinear(self, params, unknowns, resids):
        unknowns['z'] = 2*params['x'] - params['y']

class AB(Group):
    def __init__(self):
        super(AB, self).__init__()
        self.add('A', A())
        self.add('B', B())
        self.add('x', IndepVarComp('x', val=0.0), promotes=['*'])
        self.add('y', IndepVarComp('y', val=0.0), promotes=['*'])
        self.connect('x', ['A.x', 'B.x'])
        self.connect('y', ['A.y', 'B.y'])

class C(Component):
    def __init__(self):
        super(C, self).__init__()
        self.add_param('x', val=0.0)
        self.add_param('y', val=0.0)
        self.add_output('z', val=0.0)
    def solve_nonlinear(self, params, unknowns, resids):
        unknowns['z'] = 3*params['x'] - 2*params['y']

class ABC(Group):
    def __init__(self):
        super(ABC, self).__init__()
        self.add('AB', AB())
        self.add('C', C())
        self.add('x', IndepVarComp('x', val=0.0), promotes=['*'])
        self.add('y', IndepVarComp('y', val=0.0), promotes=['*'])
        self.connect('x', ['AB.x', 'C.x'])
        self.connect('y', ['AB.y', 'C.y'])

prob = Problem()
prob.root = ABC()
prob.setup()
prob.run()

与通过 promotes 使用隐式连接相比，我更喜欢使用 linking 组件变量的 IndepVarComp 方法和显式 connect 语句，因为我可以更多轻松查看大问题中的联系，并列出所有输入变量。当我构建越来越大的问题时，link 跨多个组将两个 IndepVarComp 变量放在一起会很有帮助。

非常感谢您的想法和时间。

Answer 1

在组 'AB' 中，提升的变量 'x' 已经连接到源：

    self.add('x', IndepVarComp('x', val=0.0), promotes=['*'])
    self.connect('x', ['A.x', 'B.x'])

在顶部组 'ABC' 中，同一个 'x' 变量是 'AB.x'，但您尝试将它再次连接到另一个独立变量组件：

    self.add('x', IndepVarComp('x', val=0.0), promotes=['*'])
    self.connect('x', ['AB.x', 'C.x'])

我建议删除 'AB' 内部的 IndepVarComp 和连接以解决此问题。

更清楚地说，您不能同时连接多达 2 个不同来源的分量输入。如果这两个来源有 2 个不同的值，那么哪个是正确的？有歧义，所以我们不允许。

从 OpenMDAO 中的两个组链接 IndepVarComps 1.x

Linking IndepVarComps from two Groups in OpenMDAO 1.x

python

openmdao