原版视频下载地址:https://yunpan.cn/c64yrdt9J5LmQ  访问密码 0128 首先进行建模操作,任何建模软件均可,本教程采用ICEM直接建模,模型尺寸如下: 建成的模型如下: 对建好的模型进行网格划分,划分完成的网格如下: 对圆柱的近壁面进行了加密处理,将划分的网格导出为ASCII的.msh格式(注:二进制的.msh格式OpenFOAM是不支持网格转换的) 接下来转入OpenFOAM的操作: 首先新建一个文件夹,名字任取,本教程中我将该文件夹命名为:train 然后进入

问题: 圆柱绕流问题,模拟仿真有两个圆柱.一个源的流体变化情况. 解决步骤: 1.使用Gmsh画出网格,并保存cylindertwo.msh 2.以Cavity为基础创建新的Case:Cylindertwo,先将0,constant,system三个文件夹复制进Cylindertwo,将constant文件夹中的transportProperties文件复制出来,删除constant文件夹. 3.由于采用源码安装,使用以下代码启动OpenFoam. source ~/OpenFOAM/OpenF

中国MOOC<Pyhton计算计算三维可视化>总结 课程url:here ,教师:黄天宇,嵩天 下文的图片和问题,答案都是从eclipse和上完课后总结的,转载请声明. Python数据三维可视化 1.       Introduction 1.1.      可视化计算工具 · TVTK  科学计算三维可视化基础 Mayavi                三维网格面绘制,三维标量场和矢量场绘制 TraitsUI               交互式三维可视化 SciPy           

推文:科学计算三维可视化---TVTK库可视化实例 使用相关函数:科学计算三维可视化---Mlab基础(管线控制函数) 一:mlab.pipeline中标量数据可视化 通过持续实例,来感受mlab对数据可视化的方便性 (一)生成标量数据 等值面:(外层会覆盖内层) import numpy as np from mayavi import mlab x,y,z = np.ogrid[-::20j,-::20j,-::20j] s = np.sin(x*y*z)/(x*y*z) mlab.cont

科学计算三维可视化---TVTK管线与数据加载(可视化管线和图像管线了解) 科学计算三维可视化---Mayavi入门(Mayavi管线) Mlab管线控制函数的调用 Sources:数据源 Filters:用来数据变换 Modules:用来实现可视化 Mlab管线控制函数的调用形式:mlab.pipeline.function() 这里的function可以是:Sources, Filters,Modules类型函数 一:sources函数 二:filters函数(用来变换数据,但他不具有可视化

一:鼠标选取介绍 二:选取红色小球分析 相关方法:科学计算三维可视化---Mlab基础(基于Numpy数组的绘图函数) 1.小球场景初始化建立 import numpy as np from mayavi import mlab # 用mlab.points3d建立红色和白色小球的集合 x1, y1, z1 = np.random.random((,)) #3行10列分给三个元素,每个都是以为数组含10元素 red_glyphs = mlab.points3d(x1,y1,z1,color=(,

本算例来自<ANSYS FLUENT技术基础与工程应用:流动传热与环境污染控制领域> TOP和DOWN为对称边界(symmetry),入口速度为0.01m/s,入口温度为300K,圆柱温度为350K 流体的物性参数: 密度:1.225kg/m3 导热系数:0.0242W/(m·K) 动力黏度:1.7894×10-5kg/(m·s) 运动黏度:1.4607×10-5m2/s 比热:1006.43J/(kg·K) 普朗特数:0.74415 本算例为不可压缩层流对流换热,不考虑流体密度随温度变化 首

一:TVTK的管线 使用管线技术将TVTK中各个对象穿连起来,几乎所有渲染引擎都会提到管线技术 在TVTK中,每个对象只需要实现相对简单的任务,整个管线则能根据用户的需求,实现复杂的数据可视化处理. 在TVTK中,管线分为两部分:可视化管线,图像管线 通常:我们需要可视化的数据,本身并不是图形数据,如:零件内部各部分温度,流体在某处的速度等,所以在可视化之前,我们需要可视化管线将数据加工为图形数据 可视化管线输出的图形数据往往是三维空间数据,如何在二维屏幕上显示,这就是图形管线的功能了 (一)可

TraitsUI的介绍 Python中存在Tkinter,wxPython,pyQt4等GUI图像界面编写库,这三类库要求程序员掌握众多的GUI API函数 对于科学计算的应用来说,我们希望可以快速的开发界面,能够交互的处理程序,而不需要花很多精力在界面响应上,那么TraitsUI就是一个理想的选择 TraitsUI: 以traits为基础 以MVC为设计思想 (实现动态程序设计,简化了程序的扩展工作,使程序的各个部分都能够被充分利用) 安装测试 pip3 install traitsUI fr

Property属性 使用Property函数为类创建Property属性,Property属性用法和一般属性相同,但是他在获取值和赋值时会调用相应的方法 traits库也提供了Property属性 from traits.api import Property from traits.api import Property,HasTraits,Float,cached_property class rectangle(HasTraits): w = Float(1.0) h = Float(2

简介 Traits是开源扩展库,Traits本身与科学计算可视化没有直接关联,但他其实TVTK,Mayavi,TraitsUI基础 安装: pip3 install traits--cp36-cp36m-win_amd64.whlpip3 install traits from traits.api import HasTraits 进行测试 使用: traits属性可以像类的属性来定义,但是要像实例的属性来使用 >>> from traits.api import HasTraits

一:Dragon绘制实例(三维扫描的绘制) 三维扫描主要用于对物体空间外形结构以及色彩进行扫描,用以获得物体表面的空间坐标, 他的主要意义在于能够将实物的立体信息转换为计算机能够直接处理的数据信号,为实物的数字化提供了相对方便快捷的手段, 因此,三维扫描为工业建模,文物保存,虚拟空间构建都起到了非常重要的作用. 下载地址:http://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/,页面搜索Dragon即可 提取文件 import tarfile,os #读取tar压

Mlab了解 Mlab是Mayavi提供的面向脚本的api,他可以实现快速的三维可视化,Mayavi可以通过Mlab的绘图函数对Numpy数组建立可视化. 过程为: .建立数据源 .使用Filter(可选)对数据进行加工 .添加可视化模块,我们可以通过修改可视化模块的属性,来修改可视化场景 mgrid和ogrid区别 一:基于Numpy数组的绘图函数 (一)3D绘图函数--Point3d(点图像0维) 这里我们可以看到Point3D参数的描述,是对vtk对象的整体描述,因为Mayavi是对VTK

一:Mayavi管线 mlab.show_pipeline() #显示管线层级,来打开管线对话框 (一)管线中的对象scene Mayavi Scene:处于树的最顶层的对象,他表示场景,配置界面中可以设置场景的背景,前景色,场景中的灯光,以及其他一些选项 >>> s = mlab.gcf() #获取当前场景 >>> print(s) #获取当前场景状态 <mayavi.core.scene.Scene object at 0x00000000014E66D0&g

一:Mayavi库的基本元素 .处理图形可视化和图形操作的mlab模块 .操作管线对象,窗口对象的api (一)mlab模块 (二)mayavi的api 二:快速绘图实例 (一)mlab.mesh的使用,快速创建绘图 >>> x = [[-,,,-,-],[-,,,-,-]] >>> y = [[-,-,-,-,-],[,,,,]] >>> z = [[,,-,-,],[,,-,-,]] >>> from mayavi import

一:TVTK库可视化实例 Plot3D文件知识:PLOT3D 数据格式 PLOT3D文件分为网格文件(XYZ 文件), 空气动力学结果文件 (Q 文件)和通用结果文件(函数文件 + 函数名称文件).网格文件中可加入所谓的IBlank参数. (一)标量数据可视化(等值面) generate_values()创建等值面 from tvtk.api import tvtk from Tvtkfunc import ivtk_scene,event_loop def read_data(): #导入数据

一:数据集 三维可视化的第一步是选用合适的数据结构来表示数据,TVTK提供了多种表示不同种类数据的数据集 (一)数据集--ImageData >>> from tvtk.api import tvtk >>> img = tvtk.ImageData(spacing=(,,),origin=(,,),dimensions=(,,)) >>> img.get_point() (1.0, 2.0, 3.0) >>> ): #只是输出了6个

一:创建一个基本的三维对象 (一)长方体操作 traits:就是TVTK对象的属性 (1)对象属性操作 >>> from tvtk.api import tvtk >>> s = tvtk.CubeSource(x_length=1.0,y_length=2.0,z_length=3.0) >>> print(s) >>> s = tvtk.CubeSource(x_length=1.0,y_length=2.0,z_length=3

推文:http://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html 推文:http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html 资源下载:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 获取内容 TVTK库如何创建一个三维数据源,加载数据源,并对其三维可视化的过程,以及TVTK库管线. 实现3个实例:矢量数据的三维可视化,标量数据的三维可视化,空间数据轮廓

转载自:http://blog.csdn.net/lgw19910426/article/details/26401517 首先画网格大体顺序为点-->线-->面-->单元体. 第一步打开ICEM,第二步选择画点工具,第三步选择输入点坐标画点方式,第四步输入所有点的坐标,第五步调整视角范围,第六步使用偏移点的方式,第七步输入所有的偏移距离,第八步选择画线工具,第九步选择画线工具中的选择两点画线方式,将所有相关点连接成线如第十步图所示. 第十一步选择指定圆心坐标和半径方式画出圆柱,第十二步

TraitsUI与Mayavi实例 一:创建一个简单的TraitsUI与Mayavi实例 from numpy import sqrt,sin,mgrid from traits.api import HasTraits,Instance from traitsui.api import View,Item from tvtk.pyface.scene_editor import SceneEditor from mayavi.tools.mlab_scene_model import Mlab