编写湍流风场入口生成算法cdrfg的udf

CDRFG（Computational Dynamic Random Field Generation）是一种生成复杂动态随机风场的算法，通常用于模拟大气环境对工程系统的影响。在 Fluent 中，你可以编写一个用户定义函数 (UDF) 来实现 CDRFG 算法，以便生成随时间和空间变化的湍流风速场。

以下是一个基本的 UDF 结构示例，它描述了如何从算法中提取所需的风速数据并应用到输入表面上：

from scipy.stats import norm
import numpy as np

def generate_random_turbulence(node_positions, turbulence_params):
    """
    UDF 生成并返回每个节点位置的湍流风速值。

    参数:
    - node_positions: 节点的 XYZ 坐标列表
    - turbulence_params: 包含湍流统计参数的字典，比如湍流强度、谱指数等

    返回:
    - node_winds: 包含所有节点风速的列表，形状为 (len(node_positions), 3)

    示例：
    def cdrfg_udf(FluentCase, cycle):
        time = cycle.currentTimeValue()
        turbulence_params = get_turbulence_parameters_at_time(time)  # 获取时间对应的湍流参数
        node_winds = generate_random_turbulence(FluentCase.inputSurfaceNodes(), turbulence_params)
        apply_turbulent_winds(FluentCase, node_winds, cycle)
    
    函数实现：
    def apply_turbulent_winds(FluentCase, node_winds, cycle):
        # 遍历节点，更新输入表面的风速边界条件
        for node, wind in zip(FluentCase.inputSurfaceNodes(), node_winds):
            node.setWind(wind)
    
    在循环体中每经过一个时间步，根据 CDRFG 算法计算出新的风速分布，并应用到输入面上。
    """
    # 使用CDRFG算法的具体实现...
    ...

    return node_winds