在OpenMDAO中重用具有不同参数名称的外部函数

我试图从外部规范生成一个MDAO问题。这需要自动创建组、规程和变量。我想重用一些分析函数，但参数不同。我必须假设这些参数的名称在重复使用的实例之间可能不同，因此我正在寻找一种方法来制定分析函数，而不必在函数的字典样式输入/输出参数中的键与规程输入和输出变量之间保持必要的一致性

在下面的示例中，是否可以（如果可以，如何）使用以下可重用函数之一

MyReusableFunction

/

myreusablefunctionlt

import openmdao.api as om

### External information

# I can choose the format of disciplinary functions. Some alternatives:
def MyNonReusableFunction1(inputs, outputs): # <- The way it works
    # I have to use keys 'A', 'B', 'C' here
    outputs['C'] = inputs['A']*inputs['B']

def MyNonReusableFunction2(inputs, outputs): # <- The way it works
    # I have to use keys 'D', 'E', 'F' here
    outputs['F'] = inputs['D']*inputs['E']

def MyReusableFunction(x, y): # <- The way I want it to work
    return x*y

def MyReusableFunctionAlt(inputs, outputs): # <- This would also be fine
    outputs['z'] = inputs['x']*inputs['y']

# Given structure of the problem
disciplines = {
    'D1': {
        'inputs': ['A', 'B'],
        'outputs': ['C'],
        'function': MyReusableFunction}, # <- instead of MyNonReusableFunction1
    'D2': {
        'inputs': ['D', 'E'],
        'outputs': ['F'],
        'function': MyReusableFunction}, # <- instead of MyNonReusableFunction2
}

connections = [('D2.F', 'D1.B')]

### My script starts here

problem = om.Problem()

for disc_name, disc_data in disciplines.items():
    discipine = om.ExplicitComponent()
    discipline.compute = disc_data['function']

    for param_in in disc_data['inputs']:
        discipline.add_input(param_in, 1)
        
    for param_out in disc_data['outputs']:
        discipline.add_output(param_out, 1)

    problem.add_subsystem(disc_name, discipline)

for connection in connections:
    problem.connect(connection[0], connection[1])

将openmdao.api作为om导入
###外部信息
#我可以选择纪律职能的形式。一些备选方案：
def MyNonReusableFunction1（输入、输出）：#这感觉像是ExecComps中用户定义函数注册的用例。这是一个全新的功能


其使用示例如下：


这将为您处理导数，使用复步长或有限差分，这取决于给定函数是否复安全

下面是一个代码示例。它并没有完全复制存储用户函数的字典，但是使用此路径可能比重新分配计算更容易获得它们的函数

将openmdao.api作为om导入
def MyReusableFunction（x，y）：#