simulation_workflow

# 仿真工作流 ## 标准工作流 按照以下步骤运行 fluidsim 仿真： ### 1. 导入求解器 python from fluidsim.solvers.ns2d.solver import Simul # 或使用动态导入 import fluidsim Simul = fluidsim.import_simul_class_from_key("ns2d") ### 2. 创建默认参数 python params = Simul.create_default_params() 这将返回一个包含所有仿真设置的分层 `Parameters` 对象。 ### 3. 配置参数 根据需要修改参数。Parameters 对象通过对不存在的参数引发 `AttributeError` 来防止拼写错误： python # 域和分辨率 params.oper.nx = 256 # x 方向网格点 params.oper.ny = 256 # y 方向网格点 params.oper.Lx = 2 * pi # x 方向域大小 params.oper.Ly = 2 * pi # y 方向域大小 # 物理参数 params.nu_2 = 1e-3 # 粘度（负拉普拉斯） # 时间步长 params.time_stepping.t_end = 10.0 # 结束时间 params.time_stepping.deltat0 = 0.01 # 初始时间步长 params.time_stepping.USE_CFL = True # 自适应时间步长 # 初始条件 params.init_fields.type = "noise" # 或 "dipole", "vortex" 等 # 输出设置 params.output.periods_save.phys_fields = 1.0 # 每 1.0 时间单位保存一次 params.output.periods_save.spectra = 0.5 params.output.periods_save.spatial_means = 0.1 ### 4. 实例化仿真 python sim = Simul(params) 这将初始化： - 算子（FFT，微分算子） - 状态变量（速度、涡度等） - 输出处理器 - 时间步进方案 ### 5. 运行仿真 python sim.time_stepping.start() 仿真将运行至 `t_end` 或指定的迭代次数。 ### 6. 在仿真期间/之后分析结果 python # 绘制物理场 sim.output.phys_fields.plot() sim.output.phys_fields.plot("vorticity") sim.output.phys_fields.plot("div") # 绘制空间平均值 sim.output.spatial_means.plot() # 绘制谱 sim.output.spectra.plot1d() sim.output.spectra.plot2d() ## 加载之前的仿真 ### 快速加载（仅用于绘图） python from fluidsim import load_sim_for_plot sim = load_sim_for_plot("path/to/simulation") sim.output.phys_fields.plot() sim.output.spatial_means.plot() 无需完全状态初始化的快速加载。用于后处理。 ### 完整状态加载（用于重启） python from fluidsim import load_state_phys_file sim = load_state_phys_file("path/to/state_file.h5") sim.time_stepping.start() # 继续仿真 L