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使用Python进行格子玻尔兹曼模拟的初次运行指导

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简介:
本教程为初学者提供使用Python进行格子玻尔兹曼方法(LBM)模拟的基础指南,涵盖环境搭建、代码编写及简单案例分析。 本段落档旨在指导开发者完成基于Python的格子玻尔兹曼方法(LBM)模拟程序latticeboltzmann-python-main的首次安装与运行。主要内容涵盖了从源代码仓库获取程序到设置适当的工作环境的一系列步骤,包括创建Conda虚拟环境、配置PyCharm项目以及安装必要的第三方库(numpy和matplotlib),以确保用户能够成功运行LBM仿真。 本指南适合对流体力学建模感兴趣的科研人员或学生群体,要求读者具备一定的Python编程能力和基础的物理知识。使用场景及目标是帮助初次接触格子玻尔兹曼模型的新手在个人计算机上搭建并测试简单的二维流动仿真情境。主要目的是让使用者熟悉LBM的基础概念和技术栈,并为进一步的研究提供实践经验。 为了更好地理解和应用LBM理论,建议读者补充学习流体动力学和数值计算等相关课程资料。此外,在实践中尝试调整参数来观察不同的仿真效果也是一种加深对物理现象理解的有效方法。

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  • 使Python
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    本教程为初学者提供使用Python进行格子玻尔兹曼方法(LBM)模拟的基础指南,涵盖环境搭建、代码编写及简单案例分析。 本段落档旨在指导开发者完成基于Python的格子玻尔兹曼方法(LBM)模拟程序latticeboltzmann-python-main的首次安装与运行。主要内容涵盖了从源代码仓库获取程序到设置适当的工作环境的一系列步骤,包括创建Conda虚拟环境、配置PyCharm项目以及安装必要的第三方库(numpy和matplotlib),以确保用户能够成功运行LBM仿真。 本指南适合对流体力学建模感兴趣的科研人员或学生群体,要求读者具备一定的Python编程能力和基础的物理知识。使用场景及目标是帮助初次接触格子玻尔兹曼模型的新手在个人计算机上搭建并测试简单的二维流动仿真情境。主要目的是让使用者熟悉LBM的基础概念和技术栈,并为进一步的研究提供实践经验。 为了更好地理解和应用LBM理论,建议读者补充学习流体动力学和数值计算等相关课程资料。此外,在实践中尝试调整参数来观察不同的仿真效果也是一种加深对物理现象理解的有效方法。
  • shan-chen_shanchen.rar_多孔介质___matlab
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    本资源包含 Shan-Chen 模型在多孔介质中的应用代码及文档,采用格子玻尔兹曼方法进行模拟,并使用MATLAB编写。适用于研究流体动力学和传热问题。 多孔介质流动程序基于Shan-Chen模型,并采用格子玻尔兹曼理论进行开发。
  • 法自然对流程序
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    本程序基于格子玻尔兹曼方法开发,旨在高效准确地模拟自然对流现象。适用于研究与工程应用中复杂流体动力学问题。 格子玻尔兹曼方法用于计算自然对流的程序可以作为参考学习材料。该程序采用Fortran语言编写,适合初学者入门学习。
  • xuyousheng.rar_LBM__多孔介质_多孔介质
    优质
    本资源为xuyousheng.rar,包含了基于LBM(格子玻尔兹曼方法)用于多孔介质中流体动力学问题的模拟代码和数据。适合研究与教育用途。 这是我学生利用Lattice Boltzmann method 完成的三个工作, 可以用来模拟多孔介质渗流问题。
  • LBM方法方腔流自然对流及Matlab编程研究
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    本研究运用LBM(格子玻尔兹曼方法)对方形腔体内的自然对流现象进行了数值模拟,并通过MATLAB编程实现,探讨了流动与传热特性。 本段落研究了基于LBM(格子玻尔兹曼方法)对方腔流自然对流的模拟,并探讨了相应的Matlab程序编写技术。主要涉及的内容包括:LBM的基本原理及其在方腔流中的应用,特别是在自然对流条件下的数值仿真;以及如何利用Matlab这一编程工具高效地实现上述物理过程的计算机模拟。
  • LBM.zip_LBM 速度_型_流场_速度分布
    优质
    本研究探讨了基于格子玻尔兹曼方法的速度分布与流动特性,提出了一种改进算法(LBM),用于高效准确地进行复杂流场的数值模拟。 可以使用格子玻尔兹曼方法计算流场的速度和温度分布,这是学习格子玻尔兹曼的一个典型案例。
  • 方法在MATLAB中(LBGK_D2Q9_poiseuille_channel2D)
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    本研究探讨了二维Poiseuille流动中格子玻尔兹曼方法(LBGK-D2Q9)的应用,使用MATLAB进行模拟和分析。 格子玻尔兹曼方法在MATLAB中的应用(LBGK_D2Q9_poiseuille_channel2D)适用于二维情况,适合初学者使用。
  • 圆柱绕流研究_基于IBMMATLAB程序_方法_圆柱绕流分析
    优质
    本研究运用格子玻尔兹曼方法(LBM)并结合交错网格法(IBM),开发了用于圆柱绕流分析的MATLAB程序,深入探讨其流动特性。 利用MATLAB软件编写的格子玻尔兹曼方法模拟了圆柱绕流问题,并实现了可视化。
  • LBM-GPU-CPU: 在多节点CPU与GPU系统上方法实现
    优质
    LBM-GPU-CPU项目致力于开发一种在多节点CPU和GPU系统上高效执行的格子玻尔兹曼方法(LBM)实现,旨在提升大规模流体动力学模拟的速度与性能。 针对多节点CPU和GPU系统的LBM(离散玻尔兹曼方法)求解器有两个版本:D2Q9-BGK LBM求解器。一个版本优化了具有分布式内存模型的多核CPU系统,另一个则为配备GPU加速器的异构计算环境进行了调整,使用OpenCL内核实现。 这两个代码版本是作为布里斯托大学COMS30006高级高性能计算课程的一部分开发出来的,在存储库中可以找到对应的源文件:一个是用于CPU的`CPU-lbm.c`和相关内核文件kernels.cl,另一个则是专门针对GPU优化的`GPU-lbm.c`。 报告文件report.pdf详细记录了在设计过程中考虑的各种优化策略。具体来说,对于CPU版本而言,采用MPI进行节点间通信,并利用矢量化的碰撞循环来加速流体动力学计算效率;该程序特别适用于配备14个内核(最多可达112个)的系统环境,并且通过一系列串行性能改进措施实现了比原始提供的单线程代码快5.4倍的速度提升。至于GPU版本,它同样使用MPI在进程间通信,但每个处理单元都连接了具备加速能力的GPU设备。
  • 基于方法(LBMMRT)泊肃叶流动Matlab代码实现及研究,方法LBM泊肃叶流动MRT型Matlab代码...
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    本项目采用Matlab编程实现了基于格子玻尔兹曼方法(LBMMRT)的泊肃叶流动模拟。通过该代码可以深入探究不同条件下的流体动力学特性,为研究复杂流体行为提供有力工具。 本段落讨论了使用格子玻尔兹曼方法(LBM)中的多弛豫时间模型(MRT)在Matlab环境中模拟泊肃叶流动的代码实现。重点在于通过这种方法对流体动力学问题进行数值求解,特别关注于如何利用MATLAB编程语言来具体实施这一复杂的物理现象建模过程。