python船间效应数值仿真

### 使用Python进行船舶间效应数值仿真的方法 #### 1. 预处理阶段 在预处理阶段，可以通过Python脚本准备仿真所需的输入文件和初始条件。利用Python的强大数据处理能力，能够高效地完成复杂的几何建模、网格划分等工作。 ```python import numpy as np from pyvista import UnstructuredGrid, save_meshio def create_ship_geometry(length=100, width=20, depth=8): """ 创建船体基本几何形状 """ points = [] cells = [] # 定义船体轮廓点坐标 (简化表示) for i in range(0, length + 1): z = -(depth / 2) * ((i / length) ** 2) # 船底曲线近似为抛物线 y = (-width / 2) + (width * i / length) front_point = [i, -y, z] back_point = [length - i, y, z] points.extend([front_point, back_point]) if i != 0 and i != length: cell_index = len(points) - 2 cells.append((cell_index - 2, cell_index)) grid = UnstructuredGrid(cells, points) return grid ship_model = create_ship_geometry() save_meshio('ship.vtk', ship_model) # 将模型保存为VTK格式供后续使用 ``` 此部分工作主要依赖于第三方库如`pyvista`来进行三维几何构建并导出至适合求解器读入的形式[^1]。 #### 2. 求解控制 针对具体问题设定边界条件与物理参数配置，并调用合适的求解器执行计算任务。这里假设采用开源CFD工具OpenFOAM作为底层引擎： ```bash #!/bin/bash # 设置环境变量指向OpenFOAM安装路径 source $HOME/OpenFOAM/etc/bashrc # 进入案例目录运行前置命令初始化域设置 cd path/to/case/folder && blockMesh decomposePar -force mpirun -np 4 simpleFoam -parallel | tee log.simplefoam & wait %1 reconstructPar postProcess -func "forces" ``` 上述Shell脚本展示了如何自动化部署并行作业流程，其中包含了启动MPI进程数指定(`-np`)、日志记录重定向等功能特性[^2]。 #### 3. 后处理分析 最后一步是对所得结果展开细致剖析，借助Python生态中的科学计算资源包（例如Matplotlib绘图展示流场分布），直观呈现两艘船只相互作用下的水流变化趋势。 ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection def plot_flow_field(data_file='flow_results.dat'): fig = plt.figure(figsize=(12, 9)) ax = fig.add_subplot(projection='3d') with open(data_file, 'r') as f: lines = f.readlines() vertices = [] faces = [] for line in lines: parts = list(map(float, line.strip().split())) if len(parts) == 6: # 解析顶点信息 vertex = tuple(parts[:3]) normal_vector = tuple(parts[3:]) vertices.append(vertex) elif len(parts) == 4: # 解析面片索引 face_indices = map(int, parts[:-1]) color_value = float(parts[-1]) # 可能代表速度大小或其他特征量级 faces.append((*face_indices, color_value)) poly_collection = Poly3DCollection( [[vertices[i] for i in indices[:-1]] for indices in faces], cmap=plt.cm.coolwarm, edgecolor="black", linewidths=.5 ) poly_collection.set_array(np.array([c[-1] for c in faces])) ax.add_collection3d(poly_collection) ax.auto_scale_xyz([-50, 150], [-25, 25], [-10, 10]) cb = fig.colorbar(poly_collection, shrink=0.7, aspect=10) cb.set_label("Velocity Magnitude") plt.show() if __name__ == '__main__': plot_flow_field() ``` 这段代码片段实现了从外部二进制文件加载结构化网格及其关联的速度矢量字段，并将其渲染成色彩渐变的立体视图以便观察者更好地理解流动模式特点。