python进行OpenFOAM流场后处理
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@chszkc 感谢分享,在尝试使用这个包的过程中遇到点小麻烦,向您请教。
首先,我的计算域是这样的:我尝试画出温度等值线图,代码如下
#%% from fluidfoam import readmesh sol = './T293/massFlowRate0.412' x, y, z = readmesh(sol) from fluidfoam import readscalar timename = 'latestTime' T = readscalar(sol, timename, 'T') # %% import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Define plot parameters fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 3), dpi=100) plt.rcParams.update({'font.size': 10}) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') # Plots the contour of sediment concentration levels = np.arange(30, 300, 10) plt.tricontourf(x, y, T, cmap=plt.cm.Reds, levels=levels)
结果却是
请问您有类似经历吗
先谢谢您 -
代码分两个文件,一个读数据,一个绘制。
readData.py
from paraview.simple import * from pathlib import Path import sys from paraview.vtk.numpy_interface import dataset_adapter as dsa # CaseType: 0 = decomposed case, 1 = reconstructed case. reader = OpenFOAMReader(FileName="PEE.foam", CaseType=0) if reader: print("Successful read.") else: print("Failed read.") time = reader.TimestepValues # print(time) argList = sys.argv # print(argList) try: timeIndex = argList.index('-time_') + 1 timeI = float(argList[timeIndex]) except ValueError: print('ValueError: undefined time parameter.') exit() UpdatePipeline(time=timeI) data = paraview.servermanager.Fetch(reader) data = dsa.WrapDataObject(data) slicer = Slice(Input=reader, SliceType="Plane", Triangulatetheslice=False) slicer.SliceType.Origin = [0, 5.5, 0] slicer.SliceType.Normal = [0, 1, 0] Path("slice").mkdir(parents=True, exist_ok=True) SaveData("/Volumes/RAM Disk/slicePlane_%.2f.e" % timeI, slicer) print('Successful write.')
plotData.py
import meshio import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.tri as tri import os #from matplotlib import ticker, cm plt.rcParams.update({ # "text.usetex": True, "font.family": "serif", "font.serif": ['SimSun'], # "axes.unicode_minus": False, "mathtext.fontset": "stix", "font.size": 16, "figure.figsize": (12, 5)}) ticklabel_style = {"fontname": "Times New Roman", "fontsize": 14} b = 10 os.system('pvpython readData.py -time_ 10') mesh = meshio.read('/Volumes/RAM Disk/slicePlane_%.2f.e' % b) os.system('rm -r "/Volumes/RAM Disk/slicePlane_%.2f.e"' % b) logData = np.where(mesh.point_data['driftDensity'] < 1e-12, -12., np.log10(mesh.point_data['driftDensity'])) fig, ax = plt.subplots() ax.set_aspect('equal') cell_0 = mesh.cells[0].data[:, :3] print(mesh.cells[0].data[:, 2:]) print(mesh.cells[0].data[:, 0]) cell_1 = np.concatenate( (mesh.cells[0].data[:, 2:], mesh.cells[0].data[:, [0]]), axis=1) cell = np.concatenate((cell_0, cell_1), axis=0) triang = tri.Triangulation(mesh.points[:, 0], mesh.points[:, 2], cell) #triang = tri.Triangulation(mesh.points[:,0], mesh.points[:,2]) tpc = ax.tricontourf(triang, logData, cmap='jet', levels=16) #ax.triplot(triang, 'k-', linewidth=0.5) for cellI in cell: ax.plot(mesh.points[:, 0][cellI], mesh.points[:, 2][cellI],'k-', linewidth=0.5) cbar = fig.colorbar(tpc, format='$10^{%.1f}$', fraction=0.0172, pad=0.06) cbar.ax.tick_params(labelsize=14) plt.savefig('test.jpg', dpi=400) plt.show() # print(mesh.cell_data)
注意我这里的存储路径
/Volumes/RAM Disk/
是macOS风格的,Linux下面可以把临时文件存在/dev/shm/
,这样可以回避外部存储,直接在内存中实现IO。 -
@田畔的风 膜大佬!研究了半晚上。几点小疑问,向您请教:
reader = OpenFOAMReader(FileName="PEE.foam", CaseType=0)
- caseType=0 是控制什么的?这句导致我的case读不到任何一个时间步。删除之后可以读到。
logData = np.where( mesh.point_data['driftDensity'] < 1e-12, -12.0, np.log10(mesh.point_data['driftDensity']), )
- 这句是控制什么的呢?我print(mesh.dict),发现没有‘driftdensity’
- 我用的是六面体网格,怎么划分成三角形,你的代码里有相关的吗?(我刚理解到第二个问题,后面还没看,肝不动了)
多谢分享,多谢多谢
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caseType
参数的作用在上一行的注释中已经给出。caseType=0
指读写decompose
算例,即包含processor*
文件夹的并行算例。caseType=1
指读写reconstruct
算例,即串行或使用reconstructPar
重建后的算例。 -
driftDensity
是我自己写的某个求解器里的标量场的名称。在标准求解器里,你想读压力就是p
,想读速度就是U
,想读温度就是T
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我的这个算例用的也是六面体网格,通过一次
slice
操作转换成了四边形切片,然后对每个四边形单元进行三角化。请注意理解我的这段代码:
cell_0 = mesh.cells[0].data[:, :3] cell_1 = np.concatenate( (mesh.cells[0].data[:, 2:], mesh.cells[0].data[:, [0]]), axis=1) cell = np.concatenate((cell_0, cell_1), axis=0) triang = tri.Triangulation(mesh.points[:, 0], mesh.points[:, 2], cell)
就是取每个四边形的
0 1 2
和0 2 3
两组顶点,组成两个互不重叠的三角形,然后生成matplotlib自己的三角网格。- 如果你不关心切片后的几何拓扑,可以在slice函数中设置
Triangulatetheslice=True
。这个功能和paraview图形操作里是一样的,这样出来的切片就直接是三角网格了。就不需要进行上述的额外的三角化操作了。
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