开源有限元软件在科研和工程中应用广泛，以下是一些常见的选择及其特点：

1. CalculiX

特点: 基于GPL协议，支持线性和非线性分析，具备热传导、流体动力学等功能。优点: 功能全面，社区活跃，文档丰富。缺点: 前处理和后处理工具较弱，通常需要第三方软件辅助。适用场景: 机械工程、结构分析。

2. Code_Aster

特点: 法国电力公司开发，支持热力学、流体力学、电磁学等多物理场分析。优点: 功能强大，尤其适合核能领域，文档详尽。缺点: 学习曲线陡峭，界面不够友好。适用场景: 核能、土木工程、多物理场分析。

3. Elmer FEM

特点: 芬兰CSC开发，支持多物理场耦合，如流体、结构、电磁等。优点: 多物理场耦合能力强，界面友好，易于扩展。缺点: 某些模块功能不如商业软件完善。适用场景: 多物理场耦合分析、学术研究。

4. FEniCS

特点: 基于Python，自动化程度高，适合快速开发和原型设计。优点: 高度自动化，适合编程能力强的研究人员，社区活跃。缺点: 对编程要求高，前处理和后处理工具较弱。适用场景: 学术研究、快速原型开发。

5. FreeFEM

特点: 基于脚本语言，支持多种有限元类型，适合复杂几何和边界条件。优点: 灵活性强，适合复杂问题，社区支持良好。缺点: 学习曲线陡峭，需要较强的数学和编程基础。适用场景: 复杂几何和边界条件问题、学术研究。

6. GetFEM++

特点: C++库，支持多种有限元方法，适合自定义算法开发。优点: 灵活性强，适合高级用户，文档齐全。缺点: 学习曲线陡峭，需要较强的编程能力。适用场景: 自定义算法开发、高级研究。

7. MOOSE (Multiphysics Object-Oriented Simulation Environment)

特点: 基于C++，支持多物理场耦合，适合大规模并行计算。优点: 高度模块化，适合大规模并行计算，社区活跃。缺点: 学习曲线陡峭，需要较强的编程能力。适用场景: 大规模多物理场耦合分析、核能领域。

8. SfePy (Simple Finite Elements in Python)

特点: 基于Python，适合快速开发和原型设计。优点: 易于使用，适合编程能力强的研究人员，社区活跃。缺点: 功能相对有限，不适合复杂问题。适用场景: 快速原型开发、学术研究。

9. deal.II

特点: C++库，支持高维问题，适合大规模计算。优点: 功能强大，适合高维问题和大规模计算，文档齐全。缺点: 学习曲线陡峭，需要较强的编程能力。适用场景: 高维问题、大规模计算、学术研究。

10. libMesh

特点: C++库，支持自适应网格细化，适合复杂几何和边界条件。优点: 灵活性强，适合复杂问题，社区活跃。缺点: 学习曲线陡峭，需要较强的编程能力。适用场景: 复杂几何和边界条件问题、学术研究。

推荐

初学者: 推荐 Elmer FEM 或 CalculiX，界面友好，文档丰富。编程能力强: 推荐 FEniCS 或 SfePy，适合快速开发和原型设计。多物理场耦合: 推荐 Elmer FEM 或 MOOSE，功能强大，适合复杂问题。大规模计算: 推荐 deal.II 或 libMesh，适合高维问题和大规模计算。

选择时需根据具体需求和编程能力进行权衡。