python圆柱绕流

Python圆柱绕流是一个经典的流体力学问题。通过数值方法，可以得到流场的节点流速和压强的数值结果，并绘制出节点压强的3D图和数值解的流线图。

为了实现这个目标，我们可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需模块，包括numpy、numpy.linalg、matplotlib.pyplot和matplotlib.cm。

2. 根据具体的问题设置圆柱绕流的初始条件和边界条件。

3. 使用数值方法求解流场的节点流速和压强。这可以使用合适的数值方法，例如有限元法或有限差分法。

4. 绘制节点压强的3D图。可以使用matplotlib的plot_trisurf函数来绘制三维曲面图，需要提供坐标和对应的压强值。可以使用三角网格来表示曲面，通过设置颜色映射来显示不同压强值的变化。

5. 绘制数值解的流线图。可以使用matplotlib的tricontour和tricontourf函数来绘制等值线和填充的等值线，需要提供三角网格和对应的流函数值。可以设置合适的等值线级别和颜色映射。

通过以上步骤，我们可以获得Python圆柱绕流的数值结果，并通过图像来直观地展示流场的特征。

相关问题

python 圆柱绕流

圆柱绕流是指流体（通常为气体或液体）在圆柱体周围流动时的现象。Python是一门强大的编程语言，可以用来模拟和分析圆柱绕流。

要使用Python模拟圆柱绕流，首先需要定义流体的流动方程和边界条件。流动方程可以是Navier-Stokes方程，用于描述流体的运动和流动特性。边界条件可以是流体与圆柱体表面的速度和压力分布。

为了模拟圆柱绕流，可以使用如下步骤：

1. 导入所需的Python库，如NumPy（用于数值计算）、Matplotlib（用于绘图）等。

2. 设置模拟的参数，如流体的密度、圆柱体的半径和速度等。

3. 定义流动方程和边界条件。根据Navier-Stokes方程和边界条件，编写相应的数学模型和方程。

4. 使用数值方法求解模型和方程。可以使用有限差分法、有限元法或其他数值方法来求解流动方程。

5. 进行模拟计算。根据定义的初始条件和边界条件，使用数值方法进行模拟计算，并得到流体在圆柱体周围的流动情况。

6. 结果分析和可视化。利用Matplotlib等库，将计算结果可视化并进行分析。可以绘制流速和压力分布图、流线图等。

通过使用Python进行圆柱绕流的模拟，我们可以更好地理解和研究圆柱体周围流体的运动情况，对于工程设计和科学研究等领域具有重要应用价值。

python做圆柱绕流_Fluent学习笔记（25）-----圆柱绕流(卡门涡街)

这是一个关于使用Python做圆柱绕流的Fluent学习笔记。卡门涡街是在定常不可压缩势流圆柱绕流中观察到的一种稳定的涡街现象。在这个问题中，我们可以使用Fluent软件模拟流体流动，并使用Python脚本来自动化模拟和数据分析。

以下是一个Python脚本示例，用于设置和运行Fluent模拟，并将结果保存到文件中：

import os

# 设置Fluent环境变量
os.environ['FLUENT_HOSTNAME'] = 'localhost'
os.environ['FLUENT_ARCH'] = 'lnamd64'
os.environ['FLUENT_INC'] = '/usr/local/Fluent.Inc/fluent/fluent17.2.0'
os.environ['FLUENT_LIB'] = '/usr/local/Fluent.Inc/fluent/fluent17.2.0/lib'

# 导入Fluent模块
from fluent import *

# 创建Fluent进程
fluent = Fluent()

# 打开Mesh文件
fluent.meshRead('cylinder.msh')

# 设置模拟参数
fluent.timeScheme('steady-state')
fluent.physics('viscous')
fluent.model('inviscid')
fluent.material('air')
fluent.viscosity(1.789e-5)
fluent.density(1.225)
fluent.referenceValues(1.0,1.0,1.0,1.0)

# 定义边界条件
fluent.boundaryCondition('inlet', 'velocity-inlet', u=0.2, v=0.0, w=0.0)
fluent.boundaryCondition('outlet', 'pressure-outlet', p=0.0)
fluent.boundaryCondition('cylinder', 'wall')

# 运行模拟
fluent.solve()

# 保存结果
fluent.writeCase('cylinder.cas')
fluent.writeData('cylinder.dat')

在这个示例中，我们首先设置了Fluent环境变量，并导入了Fluent模块。然后，我们创建了一个Fluent进程，并打开了一个Mesh文件。接下来，我们设置了模拟参数、定义了边界条件，并运行了模拟。最后，我们保存了结果到文件中。

使用Python进行数据分析也非常方便。我们可以使用pandas库来读取和处理数据文件，并使用matplotlib库来绘制图形。以下是一个简单的Python脚本示例，用于读取和绘制圆柱绕流结果数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('cylinder.dat', delim_whitespace=True, header=None, names=['x', 'y', 'z', 'u', 'v', 'w', 'p', 'c'])

# 绘制速度云图
plt.contourf(data['x'].values.reshape(-1, 201), data['y'].values.reshape(-1, 201), data['u'].values.reshape(-1, 201))
plt.colorbar()
plt.title('Velocity Contour')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

# 绘制压力分布图
plt.plot(data['y'][::201], data['p'][::201])
plt.title('Pressure Distribution')
plt.xlabel('y')
plt.ylabel('p')
plt.show()

在这个示例中，我们使用pandas库读取了数据文件，并使用matplotlib库绘制了速度云图和压力分布图。这些图形可以帮助我们更好地理解流体流动的特性。