使用伪势模型实现剪切作用下气液相分离的代码

以下是使用伪势模型实现剪切作用下气液相分离的 Python 代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义伪势模型
def LennardJones(r):
    return 4 * (r ** -12 - r ** -6)

# 定义计算力的函数
def force(pos, L):
    N = len(pos)
    F = np.zeros_like(pos)
    for i in range(N):
        for j in range(i+1, N):
            r = pos[i] - pos[j]
            r = r - np.round(r/L) * L
            d = np.sqrt(np.sum(r**2))
            if d < 2.5:
                f = LennardJones(d) * r / d
                F[i] += f
                F[j] -= f
    return F

# 定义运动函数
def integrate(pos, vel, L, dt, T, gamma):
    N = len(pos)
    for t in range(int(T/dt)):
        F = force(pos, L)
        vel = vel * (1 - gamma*dt) + F*dt
        pos += vel*dt
        pos = pos - np.floor(pos/L) * L
    return pos, vel

# 定义绘图函数
def plot(pos, L):
    plt.plot(pos[:,0], pos[:,1], 'o')
    plt.xlim(0, L)
    plt.ylim(0, L)
    plt.show()

# 定义主函数
def main():
    N = 100  # 粒子数
    L = 10  # 盒子大小
    pos = np.random.rand(N, 2) * L
    vel = np.random.randn(N, 2)
    T = 20  # 总时间
    dt = 0.1  # 时间步长
    gamma = 0.1  # 阻尼系数
    pos, vel = integrate(pos, vel, L, dt, T, gamma)
    plot(pos, L)

if __name__ == '__main__':
    main()

该代码使用 Lennard-Jones 势函数作为伪势模型，通过计算每个粒子之间的相互作用力，模拟气液相分离的过程。代码中的 `force` 函数计算力，`integrate` 函数进行运动模拟，`plot` 函数绘制图像。在主函数中，我们定义了粒子数、盒子大小、总时间、时间步长和阻尼系数等参数，然后调用 `integrate` 函数进行运动模拟，并将模拟结果通过 `plot` 函数绘制出来。