Fortran语言编写的SPH立管程序介绍

版权申诉
5星 · 超过95%的资源 1 下载量 68 浏览量 更新于2024-10-12 收藏 411KB ZIP 举报
资源摘要信息:"本资源是一个名为'SPH_sewer-master'的压缩包文件,其中包含了用Fortran语言编写的程序代码,该程序专门用于处理与立管相关的计算问题,属于流体动力学模拟领域中的一个分支。'SPH'指的是光滑粒子流体动力学(Smoothed Particle Hydrodynamics),这是一种用于解决复杂流体和固体动力学问题的数值模拟方法。'pipeline'一词在此处可理解为流程、程序或者是系统架构中的一系列处理步骤。 光滑粒子流体动力学(SPH)是一种基于拉格朗日的粒子方法,特别适合于模拟涉及自由表面和大变形的流体问题。它通过离散介质为一系列的粒子,每个粒子带有流体的所有物理属性如密度、速度、压力等,且这些粒子可以随流体流动而自由移动。SPH方法的特点包括其无网格特性,这允许它有效地模拟复杂的流动现象而无需复杂的网格生成过程。 SPH方法能够提供连续的压力场和密度场,这在传统网格方法中很难实现。它在处理流体动力学问题时,特别是那些涉及到破碎、碰撞、自由表面以及大变形的场景时,展现了极高的灵活性和准确性。由于其适用性广泛,SPH被应用到包括天文物理、海洋工程、流体结构相互作用(FSI)以及计算生物力学等多个研究领域。 在本资源的上下文中,'SPH_sewer-master'可能指代了一个专门用于模拟和分析立管中流体流动行为的SPH程序。立管通常指的是垂直或者几乎垂直的管道,广泛用于输送液体或气体。在工程应用中,立管可能用于市政排水系统、工业液体输送,甚至在石油和天然气开采中的立管输送系统。因此,能够准确模拟立管中的流体动力学行为对于设计和维护这些系统至关重要。 具体到'用Fortran语言编写'这一点,Fortran是一种高级编程语言,自20世纪50年代以来就被广泛用于科学计算和工程领域。它的名字来源于“Formula Translation”的缩写,表明其设计初衷是为了简化数学公式的表达。Fortran语言的特点是运算速度快、执行效率高,非常适合于数值计算,因此在物理建模、工程模拟以及气候和天气预测等领域中被长期使用。 由于Fortran语言的这些特性,它成为开发SPH模拟软件的理想选择。在处理大型数值模拟任务时,Fortran能够提供出色的性能,这对于SPH这类计算密集型的应用程序来说尤为关键。在实际应用中,SPH程序可能需要解决包含成千上万个粒子的系统的动力学问题,这在计算上是非常耗费资源的。 总之,'SPH_sewer-master'资源为研究者和工程师提供了一个专业工具,用于立管流体动力学的模拟分析。其背后的知识点涉及SPH方法的基本原理、Fortran编程语言的特点以及立管在工程应用中的重要性。这一工具可能包含了粒子初始化、边界条件设置、时间积分、压力求解器以及后处理可视化等多个模块,允许用户从基本的物理模型到复杂的工程问题进行模拟。在进行立管设计、评估或故障分析时,这一程序能够提供重要的理论支持和工程参考。"

将以下代码改为C++代码: import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

2023-06-09 上传