技术领域
[0001] 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于MySQL数据库的ANSYS资源数据库的建立方法。
相关背景技术
[0002] 随着有限元模型理论和计算机的发展，有限元分析在航空、机械、土木等诸多工程领域得到了广泛的应用。因为有限元技术成本低，准确度高，未来将有越来越多的相关人员进行大型有限元软件ANSYS的学习。在数据化时代，ANSYS的学习资料必然向着数字化、集中化的方向发展，从而推动ANSYS的快速发展与广泛应用。目前ANSYS学习资源分散，没有统一的学习型、资源型数据库，现亟需建立统一的数据资源体系，搭建一个集合ANSYS各模块学习资料的资源数据库。然而，传统的ANSYS的管理方法集中维护效果较差，从而无法进行后续学习数据共享服务的提供、大数据中心的建立、ANSYS的推广与应用等相关事件，并且没有采集用户需求反馈，使得ANSYS的管理方法较差。
具体实施方式
[0023] 下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0024] 此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
[0025] 应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
[0026] 为实现上述目的，请参阅图1至图4，本发明提供一种基于MySQL数据库的ANSYS资源数据库的建立方法，包括以下步骤：
[0027] 步骤S1：利用网络爬虫技术对互联网的ANSYS知识进行数据采集，生成ANSYS数据；对ANSYS数据进行发展历史数据采集，生成ANSYS发展历史数据；基于MySQL数据库以及ANSYS发展历史数据建立产品介绍数据库；
[0028] 步骤S2：对ANSYS数据进行ANSYS案例数据采集，生成ANSYS案例数据；根据预设的仿真应用领域对ANSYS案例数据进行例题分类处理，生成分类ANSYS案例数据；基于MySQL数据库以及分类ANSYS案例数据建立经典案例数据库；
[0029] 步骤S3：获取用户的历史ANSYS操作问题数据；根据历史ANSYS操作问题数据进行练习案例设计，生成练习案例数据；将练习案例数据以及历史ANSYS操作问题数据进行数据整合，生成操作问题‑案例数据；基于MySQL数据库以及操作问题‑案例数据建立问题汇总数据库；
[0030] 步骤S4：对ANSYS数据进行材料参数数据采集，生成材料参数数据；根据历史ANSYS操作问题数据进行个性化材料使用频率分析，生成个性化材料使用频率；根据个性化材料使用频率对材料参数数据进行个性化优先级排序，生成个性化优先级材料参数数据；基于MySQL数据库以及个性化优先级材料参数数据建立材料参数数据库；
[0031] 步骤S5：根据模块知识数据库、经典案例数据库、问题汇总数据库以及材料参数数据库建立数据通信接口；基于数据通信接口进行ANSYS资源数据库设计，生成ANSYS资源数据库；获取用户实时反馈问题数据；将用户实时反馈问题数据传输至ANSYS资源数据库的后端交互式功能进行解答问题案例输出，生成解答问题案例数据，将解答问题案例数据传输至终端进行用户在线答疑反馈处理。本发明通过网络爬虫技术采集ANSYS知识，可以获取大量的ANSYS相关数据，包括教材、文档、教程等，这些数据可以丰富ANSYS资源数据库，为用户提供更多的学习和参考材料。采集ANSYS数据的发展历史数据包括版本迭代、发布日期、主要功能改进等信息，这些信息的存储和管理有助于用户了解产品的发展趋势和历史性变化，建立模块知识数据库时，可以将不同模块的功能、用途、适用场景等信息整理得更加详细，使得用户能够根据具体需求更精确地选择和应用不同的模块，提高了仿真分析的准确性和效率，也可以促进用户更深入地了解ANSYS数据的各个方面，从而更好地发挥其潜力。案例数据采集和分类处理为学习者提供了丰富的ANSYS仿真案例，帮助他们更好地理解和应用不同领域的仿真分析，在案例数据采集中，可以包括不同领域的工程案例，涵盖不同的问题类型和难度级别，以满足各种用户需求，通过例题的分类处理，可以将这些案例根据问题类型、应用领域、难易程度等因素进行分类，使得用户能够更有针对性地选择适合自己学习需求的例题，建立经典案例数据库时，可以为每个例题提供详细的描述、解决方法、仿真过程等信息，使得学习者能够更深入地理解案例，从而更好地应用到实际工程中。这些例题还可以作为实际问题的参考，帮助用户解决复杂的工程挑战。在获取历史ANSYS操作问题数据时，可以收集用户的问题描述、解决过程、相关案例等信息，这些数据可以用于分析用户的常见问题模式和需求。基于这些数据，可以设计练习案例，针对性地提供与用户问题相关的案例，帮助用户更好地理解和应用ANSYS，整合练习案例数据和历史问题数据，生成操作问题‑案例数据，可以使用户更容易地将理论知识与实际问题相结合，提高学习效果。建立问题汇总数据库时，可以为每个问题提供详细的解答、步骤、相关参考文献等信息，以便用户能够迅速找到解决方案，问题汇总数据库还可以包括问题的分类、难度级别等标签，帮助用户更快地定位问题和解决方案，通过数据库的建立，用户可以在需要的时候方便地检索和解决问题，提高了ANSYS的使用效率和效果。在材料参数数据采集阶段，可以涵盖各种工程材料的性质、力学特性、热性能等信息，这些数据的全面性和准确性对于仿真分析的精度至关重要，根据历史ANSYS操作问题数据进行个性化材料使用频率分析时，可以分析用户常用的材料种类和属性，以便为用户提供个性化建议，通过个性化材料使用频率的优先级排序，可以确保用户在材料选择时更容易找到最相关的选项。建立材料参数数据库时，可以包括每种材料的详细信息、性质曲线、典型用途等内容，材料参数数据库还可以允许用户根据特定要求筛选和排序材料参数，以满足不同工程项目的需求，这种材料参数数据的整合和个性化优化提高了ANSYS用户的材料选择和应用效率，有助于准确建模和仿真。通过整合模块知识数据库、经典案例数据库、问题汇总数据库及材料参数数据库，创建了一个全面的ANSYS资源库，不仅提高了数据的可访问性和利用率，还确保了信息的一致性和完整性，基于云服务器上建立资源数据库的在线答疑模块，增强了系统的可扩展性和可访问性。使用后端编程语言结合ANSYS资源数据库的数据，为用户设计了在线答疑模块，提高了数据处理的效率，还确保了用户查询的准确性和响应速度。在线答疑模块的集成为用户提供了实时的问题解答服务，用户可以直接在数据库中提出问题，系统将根据现有资源提供相应的解答，这极大地提高了用户体验和满意度。
[0032] 本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种基于MySQL数据库的ANSYS资源数据库的建立方法的步骤流程示意图，在本实施例中，所述基于MySQL数据库的ANSYS资源数据库的建立方法包括以下步骤：
[0033] 步骤S1：利用网络爬虫技术对互联网的ANSYS知识进行数据采集，生成ANSYS数据；对ANSYS数据进行发展历史数据采集，生成ANSYS发展历史数据；基于MySQL数据库以及ANSYS发展历史数据建立产品介绍数据库；
[0034] 本发明实施例中，使用合适的编程语言(如Python)编写网络爬虫程序，利用相关的库(如BeautifulSoup、Scrapy等)对ANSYS知识、ANSYS官方网站文档、新闻资讯等的相关网页进行网页数据的抓取和解析，通过网络爬虫程序发送HTTP请求，获取云服务器上网页的HTML源码，可以使用Python的requests库来发送GET请求，并获取网页的响应内容，利用网页解析库(如BeautifulSoup)对网页源码进行解析，提取出需要的数据，以生成ANSYS数据，包括ANSYS相关案例操作数据、ANSYS产品的相关材料数据、ANSYS产品的发展历史等。从可靠的来源如官方文档、论文、版本发布记录等采集了关于ANSYS数据的详尽发展历史数据，包括版本号、发布日期、主要功能更新等信息。基于MySQL数据库创建了一个名为"模块知识"的数据库，该表包含了包括“发展历史”、“作用领域”、“版本介绍”、“界面介绍”等字段。将采集到的ANSYS发展历史数据按照相应字段插入到模块知识数据库中，以确保数据的结构化、完整性和可查询性，为后续用户提供详细的ANSYS模块知识信息，支持他们更好地理解和应用ANSYS数据，构建一个有关ANSYS发展历史的数据库，为用户提供准确的版本信息和模块知识，以便他们更有效地使用ANSYS软件。
[0035] 步骤S2：对ANSYS数据进行ANSYS案例数据采集，生成ANSYS案例数据；根据预设的仿真应用领域对ANSYS案例数据进行例题分类处理，生成分类ANSYS案例数据；基于MySQL数据库以及分类ANSYS案例数据建立经典案例数据库；
[0036] 本发明实施例中，对ANSYS数据进行案例数据采集，收集了来自不同来源的ANSYS数据案例数据，这包括问题描述、输入参数、模拟结果等。对这些案例数据进行了详细的例题分类处理，通过自然语言处理或关键词提取算法，将例题按照问题类型、难度级别、应用领域等标准进行分类，例如根据问题类型分类为“ANSYS LS‑DYNA”、“ANSYS AutoDyn”、“ANSYS Mechanical”、“ANSYS CFX”、“ANSYS PloyFlow”、“ANSYS Fluent”、“ANSYS Electronics”等，并且还可以根据难度等级进行二次划分等，然后，我们基于MySQL数据库创建了一个名为"经典例题"的数据库，其中包含字段如问题类型、问题描述、输入参数、模拟结果等，以便将分类后的案例数据有序地插入到该数据库中。这一步骤的目标是建立一个包含多样化例题的数据库，用户可以根据问题类型和难度级别轻松访问和学习，从而提高他们的ANSYS仿真建模和问题解决能力。
[0037] 步骤S3：获取用户的历史ANSYS操作问题数据；根据历史ANSYS操作问题数据进行练习案例设计，生成练习案例数据；将练习案例数据以及历史ANSYS操作问题数据进行数据整合，生成操作问题‑案例数据；基于MySQL数据库以及操作问题‑案例数据建立问题汇总数据库；
[0038] 本发明实施例中，收集了历史过程中用户的ANSYS操作问题数据，这包括问题描述、操作步骤、出现的错误信息等。基于这些历史问题数据进行了练习案例的设计，针对不同问题类型和难度级别，生成了一系列练习案例数据，这些案例包括问题描述、正确的操作步骤和解决方案。将这些练习案例数据与历史问题数据进行整合，创建了一个名为"常见问题"的MySQL数据库，其中包括字段如问题描述、案例描述、解决方案、问题总结等，为ANSYS用户提供一个常见问题库，使他们能够更容易地理解和解决类似的问题，通过实际案例学习ANSYS的操作技巧和解决方法，提高其问题解决能力和仿真技能，有助于加速学习过程和提高工作效率。
[0039] 步骤S4：对ANSYS数据进行材料参数数据采集，生成材料参数数据；根据历史ANSYS操作问题数据进行个性化材料使用频率分析，生成个性化材料使用频率；根据个性化材料使用频率对材料参数数据进行个性化优先级排序，生成个性化优先级材料参数数据；基于MySQL数据库以及个性化优先级材料参数数据建立材料参数数据库；
[0040] 本发明实施例中，对ANSYS数据进行材料参数数据采集，从ANSYS官方材料数据库和其他可靠来源获取了各种材料的参数数据，包括材料类型、密度、弹性模量等。基于历史ANSYS操作问题数据，进行了每个用户不同的个性化材料使用频率分析，确定了哪些材料在用户的实际操作中更常用。根据这些个性化的使用频率数据对材料参数数据进行了个性化的优先级排序，以生成一个名为"材料参数"的MySQL数据库，其中包含字段如材料类型、参数名称、数值等，为用户提供一个高度个性化的材料参数库，根据其实际需求，优先展示最常用的材料参数，从而帮助他们更快速地进行仿真模型设定和分析，提高工作效率和准确性，也有助于降低使用ANSYS软件的学习和操作难度。
[0041] 步骤S5：根据模块知识数据库、经典案例数据库、问题汇总数据库以及材料参数数据库建立ANSYS资源数据库；基于云服务器中，并利用后端编成语言以及ANSYS资源数据库的数据信息设计在线答疑模块，并将在线答疑模块配置于ANSYS资源数据库中；将用户问题数据传输至ANSYS资源数据库的在线答疑模块，并通过在线答疑模块对用户问题数据进行在线答疑，以获得在线解答信息；将在线解答信息传输至终端进行在线解答信息反馈。
[0042] 本发明实施例中，利用已创建的模块知识数据库、经典案例数据库、问题汇总数据库以及材料参数数据库，设计了一个高效的数据通信接口。这个接口允许前端应用和后端数据库之间的数据交互，包括检索和传输信息。基于这个数据通信接口进行了ANSYS资源数据库的设计，通过HTTPS协议建立了一个安全的前端交互式界面，以供用户进行搜索、浏览和学习ANSYS相关资源，根据数据通信接口实现了后端在线答疑模块的功能，包括用户身份认证、资源检索、问题解答等，使得ANSYS资源数据库具备了完整的前后端交互性，用户可以方便地访问和利用各类资源，从模块知识到经典例题、常见问题和材料参数，为他们提供了全面支持，以更好地理解、学习和应用ANSYS软件，这个数据库的设计旨在提高用户的工作效率和问题解决能力，促进ANSYS软件的广泛应用。ANSYS资源数据库的设计的具体过程包括了：采用＂J2EE＂架构，MVVM模式，以“Vue+Axios+Servlet+Mybatis”为开发框架，综合利用异步交互技术和数据库检索技术，使用Mybatis定制化SQL、存储过程以及高级映射，使用axios实现异步调用，开发基于B/S(Browser/Server)模式的设计ANSYS资源数据库。ANSYS资源数据库的设计即表示层、业务逻辑层和数据库层，从开发的层次上可以分为更细的六个不同的处理层涉及包括了：视图层、数据控制层、业务处理层、数据访问层、数据库层以及数据显示层，其功能包括：视图层主要用于响应前端页面的用户操作，并从服务端调取数据，视图层采用MVVM设计模式，应用Vue将视图和数据、控制分离，并使用轻量级语言JSON进行数据交互；数据控制层主要控制页面显示流程，响应用户在页面的操作逻辑、采集用户输入信息、调用业务层逻辑的运行顺序，并把处理的结果相应给视图层进行显示；业务处理层主要负责用户业务的处理流程和逻辑，同时可以实现对事务的管理；数据访问层主要使用Servlet对业务处理层发来的操作逻辑进行相应，并将操作逻辑发送给Mybatis，通过Mybatis进行与数据库的交互；数据库层则存放整个系统的数据库，为整个系统提供数据支撑；数据显示层负责页面数据显示和页面显示逻辑交互，主要使用Vue进行页面异步同步操作，与用户进行交互和展示，在MySQL数据库中建立ANSYS资源数据库，实现对ANSYS数据信息、经典例题、材料参数、等相关信息的数据库存储，改变以往离散、低效的信息查询方式。使用Java编程语言以及ANSYS资源数据库的数据信息，并基于云服务器所搭建的一个可以在线回答数据库系统使用者问题的平台，并将该平台配置于ANSYS资源数据库作为ANSYS资源数据库的在线答疑模块，通过数据接口将用户传输的在线问题传输至ANSYS资源数据库的在线答疑模块，在线答疑模块通过在线问题信息与ANSYS资源数据库的数据信息进行字段匹配，选取与在线问题信息对应的最匹配的字段信息，并将最匹配的字段信息对应的回答信息作为在线解答信息作为用户的在线问题信息的答案进行反馈，用户通过终端设备，如手机、电脑等，进行接收，以完成在线答疑的相关信息。
[0043] 优选地，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
[0044] 步骤S11：利用网络爬虫技术对互联网的ANSYS知识进行数据采集，生成ANSYS数据；
[0045] 步骤S12：对ANSYS数据进行发展历史数据采集，生成ANSYS发展历史数据；
[0046] 步骤S13：根据ANSYS发展历史数据的时间序列对ANSYS发展历史数据进行结构化数据整合，生成结构化发展历史数据；
[0047] 步骤S14：基于MySQL数据库以及结构化发展历史数据建立模块知识数据库。
[0048] 本发明本发明通过网络爬虫技术采集ANSYS知识，可以获取大量的ANSYS相关数据，包括教材、文档、教程等，这些数据可以丰富ANSYS资源数据库，为用户提供更多的学习和参考材料。历史数据采集可以包括不同版本的发布日期、主要特性、问题修复等信息，有助于用户了解不同版本的演进趋势和改进方向，以便做出明智的升级和更新决策。时间序列结构化数据整合有助于用户跟踪ANSYS数据的发展历史，用户可以通过时间线快速了解产品演化，并在需要时深入研究特定版本的变化，以更好地了解ANSYS的发展脉络。模块知识数据库可以包括每个模块的详细描述、用途、适用场景、特点等信息，这种有组织的数据库能够帮助用户根据具体需求更精确地选择和应用不同模块，提高了ANSYS的使用效率和准确性，也可以促进用户更深入地了解ANSYS数据的各个方面，从而更好地发挥其潜力。
[0049] 本发明实施例中，使用合适的编程语言(如Python)编写网络爬虫程序，利用相关的库(如BeautifulSoup、Scrapy等)对ANSYS知识、ANSYS官方网站文档、新闻资讯等的相关网页进行网页数据的抓取和解析，通过网络爬虫程序发送HTTP请求，获取云服务器上网页的HTML源码，可以使用Python的requests库来发送GET请求，并获取网页的响应内容，利用网页解析库(如BeautifulSoup)对网页源码进行解析，提取出需要的数据，以生成ANSYS数据，包括ANSYS相关案例操作数据、ANSYS产品的相关材料数据、ANSYS产品的发展历史等。收集了ANSYS数据的发展历史数据，包括不同版本的发布日期、主要功能更新、BUG修复和重要里程碑，这些数据来自ANSYS官方文档、官方网站、版本控制系统以及相关学术文献，确保了数据的准确性和可靠性，以便为用户提供权威的历史信息。将采集到的ANSYS发展历史数据按照时间序列进行结构化整合，这意味着我们将不同版本的数据按照时间顺序进行排序和归档，以便更好地追踪产品的演化历程。这有助于用户了解ANSYS的发展历史趋势。基于MySQL数据库建立了一个模块知识数据库，该表包含了ANSYS不同版本的模块名称、发布日期、主要功能特点等字段。将整合后的结构化发展历史数据填充到这个数据库中，以建立一个有序、易于查询的模块知识数据库，这个数据库为用户提供了ANSYS数据发展历史的全面视图，使他们能够更好地了解和利用不同版本的ANSYS软件，有助于提供高质量的模块知识信息，支持用户更好地利用ANSYS进行工程仿真和分析。
[0050] 优选地，步骤S14包括以下步骤：
[0051] 步骤S141：对结构化发展历史数据进行ANSYS版本数据提取，生成ANSYS版本数据；
[0052] 步骤S142：基于MySQL数据库建立初始模块知识数据库；
[0053] 步骤S143：将ANSYS版本数据作为初始模块知识数据库的数据库索引，并将结构化发展历史数据传输至初始模块知识数据库进行数据填充，生成模块知识数据库。
[0054] 本发明通过从结构化发展历史数据中提取ANSYS版本数据，用户可以获得关于不同ANSYS版本的详细信息，包括版本号、发布日期、主要特性等数据，有助于用户更好地了解各个版本的发展历史。建立初始模块知识数据库是为了为后续的模块知识数据提供一个稳定的基础，通过MySQL数据库的构建，可以实现数据的持久性存储，确保数据的安全性和可用性，以便后续的数据传输和填充操作。将ANSYS版本数据作为初始模块知识数据库的索引，然后将结构化发展历史数据传输至初始表中进行数据填充，有益于创建一个与ANSYS数据发展历史相关的模块知识数据库，用户可以根据不同版本的知识数据了解和比较ANSYS的演进，以更好地选择和使用特定版本的ANSYS。
[0055] 本发明实施例中，从结构化的发展数据中提取了ANSYS版本数据，这包括不同版本的名称、发布日期和主要功能特点，这个提取过程是为了获得与每个ANSYS版本相关的详细信息，以便用户能够了解各个版本的特性和更新。基于MySQL数据库创建了一个初始的模块知识数据库，该表包含了模块名称、版本号、发布日期等字段，为后续的数据填充做好了准备。利用ANSYS版本数据作为初始模块知识数据库的数据库索引，将结构化的发展数据传输至这个初始模块知识数据库中，进行数据填充，确保了模块知识数据库的完整性和准确性，为用户提供了详尽的ANSYS版本信息和模块知识，有助于用户更好地了解不同版本的ANSYS软件，选择适合其需求的版本，并查阅相关模块知识，从而更有效地使用ANSYS进行工程仿真和分析。
[0056] 优选地，步骤S2包括以下步骤：
[0057] 步骤S21：对ANSYS数据进行ANSYS案例数据采集，生成ANSYS案例数据；
[0058] 步骤S22：根据预设的案例数据格式对ANSYS案例数据进行数据标准化处理，生成标准ANSYS案例数据；
[0059] 步骤S23：根据预设的仿真应用领域对标准ANSYS案例数据进行例题分类处理，生成分类ANSYS案例数据；
[0060] 步骤S24：对分类ANSYS案例数据进行例题类别提取，生成ANSYS例题类别数据；
[0061] 步骤S25：基于MySQL数据库建立初始经典案例数据库；
[0062] 步骤S26：将ANSYS例题类别数据作为初始经典案例数据库的数据库索引，并将分类ANSYS案例数据传输至初始经典案例数据库进行数据填充，生成经典案例数据库。
[0063] 本发明案例数据采集通过记录和整理不同领域和难度级别的ANSYS例题，提供了学习者广泛的实际案例，以帮助他们更好地理解和应用ANSYS，有助于用户获得丰富的实际经验，提高他们的仿真建模技能。数据标准化处理确保了案例数据的一致性和规范性，通过统一格式和结构，用户可以更容易地比较和分析不同例题的细节，有助于更深入地理解仿真问题和解决方案。例题分类处理使用词嵌入算法将案例数据按照语义和内容进行分类，这使用户能够更迅速地找到特定类型的例题，有助于用户根据自己的学习需求选择适当的例题，提高了学习的个性化和效率。例题类别提取有助于构建一个有组织的例题分类体系，用户可以根据需要选择特定类别的例题进行学习和实践，从而更好地掌握ANSYS的不同应用领域，提高了用户的问题解决能力和仿真分析技能。建立初始经典案例数据库是为了提供一个稳定的数据库结构，以便存储和管理大量的经典案例数据，使用MySQL数据库提供了数据的可持久性和高度可靠性，确保了数据的安全性和可用性。根据ANSYS例题类别数据将分类ANSYS案例数据传输至初始经典案例数据库进行数据填充，使用户可以在一个有组织的平台上查找和访问各种类型的经典例题，每个例题与特定类别相关联，用户可以根据学习需求和兴趣轻松选择适合的例题，从而更好地掌握ANSYS的不同应用领域，提高仿真分析的技能水平。
[0064] 作为本发明的一个实例，参考图2所示，为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S2包括：
[0065] 步骤S21：对ANSYS数据进行ANSYS案例数据采集，生成ANSYS案例数据；
[0066] 本发明实施例中，进行了ANSYS数据的案例数据采集，包括各种不同类型和难度级别的例题，以涵盖ANSYS的广泛应用领域，这些案例数据来源于ANSYS官方教材、学术文献以及工程实际案例，确保了数据的多样性和实用性。
[0067] 步骤S22：根据预设的案例数据格式对ANSYS案例数据进行数据标准化处理，生成标准ANSYS案例数据；
[0068] 本发明实施例中，根据预设的案例数据格式对采集到的案例数据进行了数据标准化处理，过程包括统一的数据结构、字段命名规范等，以生成标准的ANSYS案例数据，使数据具有一致性和易于管理。
[0069] 步骤S23：根据预设的仿真应用领域对标准ANSYS案例数据进行例题分类处理，生成分类ANSYS案例数据；
[0070] 本发明实施例中，根据预设的仿真应用领域对标准ANSYS案例数据进行了例题分类处理，确定ANSYS仿真的应用领域，如航空航天、汽车工程、建筑结构分析、电子工程等，对每个领域定义具体的主题和关键字，以便于后续的分类工作。收集现有的ANSYS案例数据，这些数据可能包括文本描述、仿真结果、模型文件等，对这些案例数据进行初步的整理，以确保数据的完整性和准确性。使用文本分析和数据挖掘技术开发一个分类算法，该算法可以基于关键字匹配、内容分析等方法来识别案例数据与预设仿真应用领域之间的关联。将收集到的标准ANSYS案例数据输入到开发的分类算法中，根据算法的分类结果，将案例数据归类到相应的仿真应用领域，生成分类ANSYS案例数据。以便用户能够根据自己的需求和兴趣查找和学习相关类型的例题。
[0071] 步骤S24：对分类ANSYS案例数据进行例题类别提取，生成ANSYS例题类别数据；
[0072] 本发明实施例中，对分类后的ANSYS案例数据进行了例题类别提取，创建了一个包含不同例题类别的列表，有助于用户更方便地浏览和选择特定类型的例题。
[0073] 步骤S25：基于MySQL数据库建立初始经典案例数据库；
[0074] 本发明实施例中，基于MySQL数据库建立了一个初始的经典案例数据库，该表包括了例题描述、类别标签、解决方案等字段，为后续数据填充做好了准备。
[0075] 步骤S26：将ANSYS例题类别数据作为初始经典案例数据库的数据库索引，并将分类ANSYS案例数据传输至初始经典案例数据库进行数据填充，生成经典案例数据库。
[0076] 本发明实施例中，利用ANSYS例题类别数据作为初始经典案例数据库的数据库索引，将分类后的ANSYS案例数据传输至这个初始经典案例数据库中进行数据填充，确保了经典案例数据库的完整性和可用性，为用户提供了广泛的ANSYS例题资源，以支持他们的学习和实践需求，这个数据库的建立有助于用户更好地理解和掌握ANSYS软件的应用，提高工程仿真和分析的技能水平。
[0077] 优选地，步骤S3包括以下步骤：
[0078] 步骤S31：获取用户的历史ANSYS操作问题数据；
[0079] 步骤S32：对历史ANSYS操作问题数据进行操作问题关联处理，生成操作问题关联数据；
[0080] 步骤S33：根据操作问题关联数据进行关联性操作问题的练习案例设计，生成练习案例数据；
[0081] 步骤S34：将练习案例数据以及历史ANSYS操作问题数据进行数据整合，生成操作问题‑案例数据；
[0082] 步骤S35：基于MySQL数据库建立初始问题汇总数据库；
[0083] 步骤S36：将操作问题‑案例数据传输至初始问题汇总数据库进行数据填充，生成问题汇总数据库。
[0084] 本发明获取用户的历史ANSYS操作问题数据有助于了解用户在学习和应用过程中所遇到的具体问题和困难，有助于改进教育和培训资源，使其更符合用户的需求。操作问题关联分类处理可以将历史问题数据按照问题类型、难度级别、应用领域等关键因素进行分类，这有助于更好地组织问题数据，提供更有针对性的解决方案和练习案例。通过根据操作问题关联数据设计练习案例，可以为用户提供与他们曾经遇到的问题相关的实际练习，有助于用户更深入地理解和解决操作问题，提高了学习的实用性和应用能力。整合操作问题和练习案例数据为用户提供了一个综合性的资源，他们可以在一个平台上查找和解决问题，并进行相关练习，有助于用户更高效地学习和提高问题解决能力。建立初始问题汇总数据库为常见问题数据提供了一个可管理的结构，以确保数据的一致性和可维护性，MySQL数据库的使用提供了数据的持久性存储，确保了数据的安全性和可用性。将操作问题‑案例数据传输至初始问题汇总数据库进行数据填充，使用户能够方便地查找和访问与他们历史操作问题相关的常见问题解答，有助于用户更快速地解决问题，提高了学习效率和实际应用能力。
[0085] 作为本发明的一个实例，参考图3所示，为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S3包括：
[0086] 步骤S31：获取用户的历史ANSYS操作问题数据；
[0087] 本发明实施例中，获取了用户的历史ANSYS操作问题数据，这些数据包括用户在使用ANSYS软件时遇到的各种问题、错误信息以及他们的解决尝试，有助于了解用户在ANSYS使用过程中所面临的挑战和需求。
[0088] 步骤S32：对历史ANSYS操作问题数据进行操作问题关联处理，生成操作问题关联数据；
[0089] 本发明实施例中，对历史ANSYS操作问题数据进行了操作问题关联分类处理，通过自然语言处理技术和文本挖掘方法，将操作问题归类到不同的问题类别中，以便更好地理解问题的性质和相关性，这一步骤生成了操作问题关联数据，其中包含了问题、关联的类别标签和其他相关信息。
[0090] 步骤S33：根据操作问题关联数据进行关联性操作问题的练习案例设计，生成练习案例数据；
[0091] 本发明实施例中，根据操作问题关联数据进行了关联性操作问题的练习案例设计，根据历史问题的关联类别，为每个类别设计了相关的练习案例，该练习案例可以通过采集ANSYS其他用户的方案得到，以帮助用户更好地理解和解决类似的问题，这些练习案例数据包括了问题描述、解决方法和相关的ANSYS操作步骤。
[0092] 步骤S34：将练习案例数据以及历史ANSYS操作问题数据进行数据整合，生成操作问题‑案例数据；
[0093] 本发明实施例中，将练习案例数据与历史ANSYS操作问题数据进行了操作问题和案例的数据整合。这个步骤将历史问题与相应的练习案例关联起来，形成了操作问题‑案例数据，以便用户能够在解决问题时参考相关的练习案例。
[0094] 步骤S35：基于MySQL数据库建立初始问题汇总数据库；
[0095] 本发明实施例中，基于MySQL数据库建立了一个初始的问题汇总数据库，该表包括问题描述、关联的类别标签和解决方法等字段，为后续数据填充做好了准备。
[0096] 步骤S36：将操作问题‑案例数据传输至初始问题汇总数据库进行数据填充，生成问题汇总数据库。
[0097] 本发明实施例中，将操作问题‑案例数据传输至初始的问题汇总数据库进行数据填充，确保了问题汇总数据库的完整性和可用性，为用户提供了广泛的ANSYS问题和解决方案资源，以支持他们在ANSYS中的学习和实践需求，这个数据库的建立有助于用户更好地理解和解决ANSYS中的常见问题，提高他们的工程仿真和分析技能水平。
[0098] 优选地，步骤S32包括以下步骤：
[0099] 步骤S321：利用操作问题关联度算法对历史ANSYS操作问题数据进行操作问题关联度计算，生成操作问题关联度数据；
[0100] 步骤S322：根据操作问题关联度数据对历史ANSYS操作问题数据进行操作问题关联处理，生成操作问题关联数据。
[0101] 本发明操作问题关联度计算利用算法对历史ANSYS操作问题数据进行分析，评估问题之间的相似度和关联度，有助于确定哪些问题彼此之间有相似性，从而帮助用户找到相关的问题和解决方案，关联度数据可以以数值形式表示问题之间的关系，提供了一个客观的度量标准。根据操作问题关联度数据对历史ANSYS操作问题数据进行操作问题关联处理，将问题分组或标记为具有相似性质或特征的类别，使得用户可以更容易地定位和解决与他们当前问题相关的问题，并找到相关的学习资源，有助于提高学习的个性化和问题解决的效率。
[0102] 本发明实施例中，利用操作问题关联度算法对历史ANSYS操作问题数据进行操作问题关联度计算，该算法通过分析历史问题之间的相似性和关联性来计算操作问题之间的关联度，并且也可通过使用各种关联算法，如余弦相似度、Jaccard相似度或基于词向量的相似度等进行操作问题关联度计算，来量化问题之间的相似性，生成了操作问题关联度数据，其中包含了问题之间的关联分数。根据操作问题关联度数据对历史ANSYS操作问题数据进行了操作问题关联分类处理，将问题组织成不同的关联类别，其中类似的问题被分配到同一类别中，使用了阈值或其他分组标准来确定问题是否属于同一类别，以便更好地管理和检索问题资源，生成了操作问题关联数据，其中包含了问题、关联的类别标签和其他相关信息。
[0103] 优选地，步骤S321中的操作问题关联度算法如下所示：
[0104] 优选地，步骤S321中的操作问题关联度算法如下所示：
[0105]
[0106] 式中，R表示为ANSYS关联操作问题以及ANSYS被关联操作问题的操作问题关联度数据，n表示为ANSYS操作问题的特征数量，wi表示为第i个特征的权重，e表示为常数，ai表示为第i个特征的ANSYS关联操作问题以及ANSYS被关联操作问题的词频‑逆文件频率数据，σi表示为第i个特征的的标准差，bi表示为第i个特征的ANSYS关联操作问题的词频‑逆文件频率数据，ci表示为第i个特征的ANSYS被关联操作问题的词频‑逆文件频率数据，τ表示为操作问题关联度数据的异常调整值。
[0107] 本发明利用一种操作问题关联度算法，该算法综合考虑了ANSYS操作问题的特征数量n、第i个特征的权重wi、常数e、第i个特征的ANSYS关联操作问题以及ANSYS被关联操作问题的词频‑逆文件频率数据ai、第i个特征的的标准差σi、第i个特征的ANSYS关联操作问题的词频‑逆文件频率数据bi、第i个特征的ANSYS被关联操作问题的词频‑逆文件频率数据ci以及函数之间的相互作用关系，以形成函数关系式：
[0108] 通过该函数关系式可以判定操作问题之间的关联度，如果关联度较高的操作问题可以进行整合，在后续步骤中操作问题的练习案例设计便可将相似问题的练习案例一起推送，提高用户的ANSYS的学习能力。函数关系式中ANSYS操作问题的特征数量表示在操作问题关联度算法中使用的特征的数量，用于描述操作问题的属性或属性集合，这些特征可以包括问题的各种属性，例如问题文本的向量表示、问题的标签、问题的历史出现频率等等；第i个特征的权重用于衡量不同特征对关联度的贡献程度，这些权重可以根据特征的重要性进行手动调整，以更好地反映实际情况；第i个特征的ANSYS关联操作问题以及ANSYS被关联操作问题的词频‑逆文件频率数据，TF‑IDF用于评估一个特征在操作问题中的重要性，其中TF表示词频，IDF表示逆文件频率，参数的值越高，表示该特征在操作问题中越重要；第i个特征的的标准差用于衡量该特征的数据分布的离散程度。较大的标准差表示数据分散程度较大，较小的标准差表示数据分散程度较小；第i个特征的ANSYS关联操作问题的词频‑逆文件频率数据，反映了仅考虑与ANSYS关联操作问题有关的特征数值；第i个特征的ANSYS被关联操作问题的词频‑逆文件频率数据，反映了仅考虑与ANSYS被关联操作问题有关的特征数值。通过比对不同特征的词频‑逆文件频率数据判断ANSYS关联操作问题以及ANSYS被关联操作问题的关联程度。以多特征综合考虑、权重调整、TF‑IDF的应用、标准差的考虑以及异常调整值的引入等多个方面的深入考虑，可以更准确地衡量操作问题之间的关联度，有助于为ANSYS资源数据库提供更智能和个性化的搜索和推荐功能，使用户更轻松地找到相关信息和解决问题。利用操作问题关联度数据的异常调整值τ对函数关系式进行调整修正，减少异常数据或误差项带来的误差影响，从而更准确地生成ANSYS关联操作问题以及ANSYS被关联操作问题的操作问题关联度数据R，提高了对历史ANSYS操作问题数据进行操作问题关联度计算的准确性和可靠性。同时该公式中的权重信息以及调整值可以根据实际情况进行调整，应用于不同的历史ANSYS操作问题数据中，提高了算法的灵活性与适用性。
[0109] 优选地，步骤S4包括以下步骤：
[0110] 步骤S41：对ANSYS数据进行材料参数数据采集，生成材料参数数据；
[0111] 步骤S42：根据历史ANSYS操作问题数据进行用户的个性化问题类型分析，生成个性化问题类型数据；
[0112] 步骤S43：根据个性化问题类型数据进行个性化问题类型数据的材料使用数据提取，生成个性化材料使用数据；
[0113] 步骤S44：根据个性化材料使用数据进行材料使用频率分析，生成个性化材料使用频率；
[0114] 步骤S45：根据个性化材料使用频率对材料参数数据进行个性化优先级排序，生成个性化优先级材料参数数据；
[0115] 步骤S46：基于MySQL数据库建立初始材料参数数据库；
[0116] 步骤S47：将个性化优先级材料参数数据传输至初始材料参数数据库中进行数据填充，生成材料参数数据库。
[0117] 本发明材料参数数据采集是为了建立一个全面的材料库，其中包含不同类型、性质和特性的材料数据，有助于用户在ANSYS仿真过程中选择合适的材料，提高仿真的准确性和可靠性。个性化问题类型分析根据用户历史的ANSYS操作问题数据，分析用户常见的问题类型和需求，有助于为用户提供与其实际需求相关的材料数据和资源，提高了学习和应用的实用性。个性化问题类型数据的材料使用数据提取是根据用户的个性化问题类型需求，提取与这些需求相关的材料数据，使用户可以更快速地找到符合其特定问题类型的材料数据，提高了问题解决效率。材料使用频率分析根据用户的个性化使用情况，确定不同材料的使用频率，有助于用户了解哪些材料在其工作流程中更常用，从而更有针对性地选择材料，提高了工作效率。个性化优先级材料参数数据是根据材料使用频率对材料参数数据进行排序，使用户更容易找到和使用最常用的材料参数，提高了用户的工作效率和仿真模型的精确性。建立初始材料参数数据库提供了一个结构化的存储方式，确保了材料参数数据的一致性和可维护性，MySQL数据库的使用提供了数据的持久性和安全性。将个性化优先级材料参数数据传输至初始材料参数数据库，为用户提供了一个集中管理的材料数据库，用户可以轻松地访问和选择材料参数，提高了仿真建模的效率和准确性。
[0118] 作为本发明的一个实例，参考图4所示，为图1中步骤S4的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S4包括：
[0119] 步骤S41：对ANSYS数据进行材料参数数据采集，生成材料参数数据；
[0120] 本发明实施例中，对ANSYS数据进行了材料参数数据采集，收集了与ANSYS仿真和分析所需的各种材料参数相关的数据，包括材料的物理性质、力学性质、热性质等，这些数据是进行仿真分析的关键输入参数，因此其准确性和完整性至关重要，生成了材料参数数据，包括各种材料的属性和特性。
[0121] 步骤S42：根据历史ANSYS操作问题数据进行用户的个性化问题类型分析，生成个性化问题类型数据；
[0122] 本发明实施例中，根据历史ANSYS操作问题数据进行了用户的个性化问题类型分析，帮助我们了解用户在ANSYS使用过程中的问题类型和需求，可以根据不同用户的问题类型生成个性化问题类型数据，以便更好地满足他们的需求。
[0123] 步骤S43：根据个性化问题类型数据进行个性化问题类型数据的材料使用数据提取，生成个性化材料使用数据；
[0124] 本发明实施例中，基于个性化问题类型数据进行了个性化问题类型数据的材料使用数据提取，意味着我们识别了与每个用户问题类型相关的材料使用数据，例如哪些材料在特定问题类型的仿真中更常用，有助于个性化地为用户提供与其问题类型相关的材料建议。
[0125] 步骤S44：根据个性化材料使用数据进行材料使用频率分析，生成个性化材料使用频率；
[0126] 本发明实施例中，使用个性化材料使用数据进行了用户在ANSYS软件中材料使用频率分析，有助于确定用户的哪些材料在特定问题类型的仿真中更频繁地被使用，帮助用户更快地找到适合其问题的材料，提高工程仿真效率。
[0127] 步骤S45：根据个性化材料使用频率对材料参数数据进行个性化优先级排序，生成个性化优先级材料参数数据；
[0128] 本发明实施例中，根据个性化材料使用频率，对材料参数数据进行了个性化优先级排序，为不同材料的参数分配了优先级，例如用户常用的材料分配的优先级更高，以便在特定问题类型的仿真中更容易访问和使用高频率的材料参数。
[0129] 步骤S46：基于MySQL数据库建立初始材料参数数据库；
[0130] 本发明实施例中，基于MySQL数据库建立了初始材料参数数据库，用于存储所有材料参数和其优先级。
[0131] 步骤S47：将个性化优先级材料参数数据传输至初始材料参数数据库中进行数据填充，生成材料参数数据库。
[0132] 本发明实施例中，将个性化优先级材料参数数据传输至初始材料参数数据库中进行数据填充，生成了完整的材料参数数据库，材料参数数据库包含了个性化优先级的材料参数，当用户访问材料参数数据库的相关数据时，优先推荐用户常用的材料数据，以及所有其他与材料相关的数据，为用户提供了更便捷和个性化的材料选择和仿真分析工具。
[0133] 优选地，步骤S5包括以下步骤：
[0134] 根据模块知识数据库、经典案例数据库、问题汇总数据库以及材料参数数据库建立ANSYS资源数据库；
[0135] 基于云服务器中，并利用后端编成语言以及ANSYS资源数据库的数据信息设计在线答疑模块，并将在线答疑模块配置于ANSYS资源数据库中；
[0136] 获取用户问题数据；
[0137] 将用户问题数据传输至ANSYS资源数据库的在线答疑模块，并通过在线答疑模块将用户问题数据与ANSYS资源数据库的数据信息进行字段匹配，选取字段匹配程度最高的ANSYS资源数据库的数据信息标记为在线解答信息；将在线解答信息传输至终端进行在线解答信息反馈。
[0138] 本发明通过整合模块知识数据库、经典案例数据库、问题汇总数据库和材料参数数据库，ANSYS资源数据库成为一个全面的信息库。这种集成使得数据更加完整，为用户提供了一个一站式的知识和资源平台。通过在云服务器上设计ANSYS资源数据库的在线答疑模块，不仅提高了数据的可靠性和安全性，还增强了系统的可扩展性和访问速度。用户可以在任何地点、任何时间访问数据库，大大提高了便利性。利用后端编程语言为ANSYS资源数据库设计的在线答疑模块，提供了高效、稳定的数据处理和查询能力，支持确保了答疑系统的快速响应和高效运行。在线答疑模块通过自然语言技术的字段相似度算法对用户问题数据进行字段匹配，确保了问题的精确识别和高效解答，这种智能匹配机制使得用户能够获得更加准确和相关的信息。将用户问题与ANSYS资源数据库中的信息进行匹配，选取最相关的信息作为答案，这样不仅提高了解答的相关性，也缩短了用户等待时间。用户的问题和解答通过终端实时传输，提供了即时的交互体验。这种实时反馈机制提高了用户的满意度，并为用户提供了更加个性化的服务。通过分析用户的查询习惯和反馈，可以不断优化和更新ANSYS资源数据库和在线答疑模块，从而提高整个系统的效能和用户体验。
[0139] 本发明实施例中，利用已创建的模块知识数据库、经典案例数据库、问题汇总数据库以及材料参数数据库，设计了一个高效的数据通信接口。这个接口允许前端应用和后端数据库之间的数据交互，包括检索和传输信息。基于这个数据通信接口进行了ANSYS资源数据库的设计，通过HTTPS协议建立了一个安全的前端交互式界面，以供用户进行搜索、浏览和学习ANSYS相关资源，根据数据通信接口实现了后端在线答疑模块的功能，包括用户身份认证、资源检索、问题解答等，使得ANSYS资源数据库具备了完整的前后端交互性，用户可以方便地访问和利用各类资源，从模块知识到经典例题、常见问题和材料参数，为他们提供了全面支持，以更好地理解、学习和应用ANSYS软件，这个数据库的设计旨在提高用户的工作效率和问题解决能力，促进ANSYS软件的广泛应用。ANSYS资源数据库的设计的具体过程包括了：采用＂J2EE＂架构，MVVM模式，以“Vue+Axios+Servlet+Mybatis”为开发框架，综合利用异步交互技术和数据库检索技术，使用Mybatis定制化SQL、存储过程以及高级映射，使用axios实现异步调用，开发基于B/S(Browser/Server)模式的设计ANSYS资源数据库。ANSYS资源数据库的设计即表示层、业务逻辑层和数据库层，从开发的层次上可以分为更细的六个不同的处理层涉及包括了：视图层、数据控制层、业务处理层、数据访问层、数据库层以及数据显示层，其功能包括：视图层主要用于响应前端页面的用户操作，并从服务端调取数据，视图层采用MVVM设计模式，应用Vue将视图和数据、控制分离，并使用轻量级语言JSON进行数据交互；数据控制层主要控制页面显示流程，响应用户在页面的操作逻辑、采集用户输入信息、调用业务层逻辑的运行顺序，并把处理的结果相应给视图层进行显示；业务处理层主要负责用户业务的处理流程和逻辑，同时可以实现对事务的管理；数据访问层主要使用Servlet对业务处理层发来的操作逻辑进行相应，并将操作逻辑发送给Mybatis，通过Mybatis进行与数据库的交互；数据库层则存放整个系统的数据库，为整个系统提供数据支撑；数据显示层负责页面数据显示和页面显示逻辑交互，主要使用Vue进行页面异步同步操作，与用户进行交互和展示，在MySQL数据库中建立ANSYS资源数据库，实现对ANSYS数据信息、经典例题、材料参数、等相关信息的数据库存储，改变以往离散、低效的信息查询方式。使用Java编程语言以及ANSYS资源数据库的数据信息，并基于云服务器所搭建的一个可以在线回答数据库系统使用者问题的平台，并将该平台配置于ANSYS资源数据库作为ANSYS资源数据库的在线答疑模块，通过数据接口将用户传输的在线问题传输至ANSYS资源数据库的在线答疑模块，在线答疑模块通过用户在线问题信息与ANSYS资源数据库的数据信息进行字段匹配，在线答疑模块的功能包括将用户问题数据与ANSYS资源数据库中的数据进行字段匹配，可以基于关键词匹配、自然语言处理或其他适用技术。选取与在线问题信息对应的最匹配的字段信息，并将最匹配的字段信息对应的回答信息作为在线解答信息作为用户的在线问题信息的答案进行反馈，用户通过终端设备，如手机、电脑等，进行接收，以完成在线答疑的相关信息。
[0140] 本说明书中提供一种基于MySQL数据库的ANSYS资源数据库的建立系统，用于执行如上述所述的基于MySQL数据库的ANSYS资源数据库的建立方法，该基于MySQL数据库的ANSYS资源数据库的建立系统包括：
[0141] 产品介绍数据库建立模块，利用网络爬虫技术对互联网的ANSYS知识进行数据采集，生成ANSYS数据；对ANSYS数据进行发展历史数据采集，生成ANSYS发展历史数据；基于MySQL数据库以及ANSYS发展历史数据建立产品介绍数据库；
[0142] 经典案例数据库建立模块，用于对ANSYS数据进行ANSYS案例数据采集，生成ANSYS案例数据；根据预设的仿真应用领域对ANSYS案例数据进行例题分类处理，生成分类ANSYS案例数据；基于MySQL数据库以及分类ANSYS案例数据建立经典案例数据库；
[0143] 问题汇总数据库建立模块，用于获取用户的历史ANSYS操作问题数据；根据历史ANSYS操作问题数据进行练习案例设计，生成练习案例数据；将练习案例数据以及历史ANSYS操作问题数据进行数据整合，生成操作问题‑案例数据；基于MySQL数据库以及操作问题‑案例数据建立问题汇总数据库；
[0144] 材料参数数据库建立模块，用于对ANSYS数据进行材料参数数据采集，生成材料参数数据；根据历史ANSYS操作问题数据进行个性化材料使用频率分析，生成个性化材料使用频率；根据个性化材料使用频率对材料参数数据进行个性化优先级排序，生成个性化优先级材料参数数据；基于MySQL数据库以及个性化优先级材料参数数据建立材料参数数据库；
[0145] ANSYS资源数据库集成模块，用于根据模块知识数据库、经典案例数据库、问题汇总数据库以及材料参数数据库建立ANSYS资源数据库；基于云服务器中，并利用后端编成语言以及ANSYS资源数据库的数据信息设计在线答疑模块，并将在线答疑模块配置于ANSYS资源数据库中；将用户问题数据传输至ANSYS资源数据库的在线答疑模块，并通过在线答疑模块对用户问题数据进行在线答疑，以获得在线解答信息；将在线解答信息传输至终端进行在线解答信息反馈。
[0146] 本申请有益效果在于，本发明的基于MySQL数据库的ANSYS资源数据库的方法能够集中维护管理ANSYS相关数据，为后续学习数据共享服务的提供、大数据中心的建立、ANSYS的推广与应用等打下基础，通过ANSYS资源数据库种在线答疑模块的应用，采集用户需求再先问题信息并进行自动化答疑，使得用户对ANSYS资源的学习更佳了解及深刻。
[0147] 因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
[0148] 以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
