C语言开发SPH激波管仿真程序

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资源摘要信息:"该压缩文件名为SPH.rar,包含了与SPH方法相关的编程资源。SPH,全称Smoothed Particle Hydrodynamics,即平滑粒子流体动力学方法,是一种用于解决流体动力学问题的数值模拟技术。通过SPH方法,可以模拟包括激波在内的多种复杂流体流动现象。该方法广泛应用于天体物理、流体力学、材料科学、生物工程等领域。文件中包含的程序是以C语言开发的激波管模拟程序,激波管是一种用于研究激波传播和相互作用的实验装置,通常用于气体动力学的研究。在C语言编写的激波管程序中,SPH方法被用来计算流体粒子在受激波影响时的运动和状态变化。" 知识点详细说明: 1. SPH方法的概念与应用 - SPH方法是一种无网格拉格朗日粒子方法,主要用于模拟具有复杂边界的流体动力学问题。 - 它通过定义平滑核函数对流体粒子进行平滑处理,进而计算粒子间的相互作用力。 - SPH方法适合模拟涉及大变形、自由表面和冲击波等问题的场景,例如:天体物理中的恒星碰撞、超新星爆炸,以及工程领域中的流体动力学设计。 2. 激波与激波管 - 激波是指在流体(如气体或液体)中以超音速传播的压缩波,表现为压力、密度和温度的突变。 - 激波管是一种实验装置,利用激波来研究流体的性质和激波的传播特性。 - 激波管实验可以帮助理解气体动力学中的一系列问题,如激波的反射、折射、干涉等现象。 3. C语言在科学计算中的应用 - C语言因其高效率和灵活性,被广泛应用于科学计算和数值模拟领域。 - 在流体动力学模拟中,C语言能够提供对硬件的精细控制,以及快速的数值计算能力。 - C语言编写的程序通常需要良好的算法设计和对计算机内存管理有深入理解。 4. 编程语言与数值模拟 - 数值模拟是解决物理问题的一种重要方法,它通过构建数学模型并运用数值计算方法进行求解。 - 编程语言是实现数值模拟的工具,选择合适的编程语言可以提高模拟的效率和准确性。 - 除了C语言,常用的编程语言还有FORTRAN、Python、MATLAB等,它们各自有不同的优势和应用领域。 5. 文件压缩与解压缩 - 文件压缩是为了节省存储空间和传输时间,对文件进行编码的过程。 - 解压缩是文件压缩的逆过程,用于恢复压缩文件中的原始内容。 - 常见的文件压缩格式有RAR、ZIP、7z等,解压缩软件如WinRAR、WinZip和7-Zip等可以处理这些格式。 综上所述,该压缩包文件集成了流体动力学模拟的重要知识点,其中SPH方法在模拟激波管中的应用表明了该领域对精确计算的需求,而使用C语言进行编程则体现了该方法在实际计算中的实现方式。对于需要进行相关领域研究或开发的IT专业人士来说,理解这些知识点至关重要。

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