PyFluent: Python 接口至 Ansys Fluent 指南

pyfluent 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pyf/pyfluent

PyFluent 是一个为 Ansys Fluent 设计的 Python 包，它使用户能够无缝地在 Python 生态系统中操作 Fluent，并广泛访问其原生功能。通过此接口，开发者可以自动化复杂的流体动力学（CFD）工作流程，定制化 Fluent 的操作，并充分利用 Python 强大的库和工具。

1. 项目介绍

PyFluent 为您提供了一种Python化的途径来与强大的CFD软件Ansys Fluent交互。该库支持通过本地Ansys安装启动Fluent，执行TUI命令进行网格划分和求解设置，以及利用Fluent的内置后处理功能。PyFluent兼容Fluent 2022 R2及以上版本，在Windows和Linux上支持Python 3.9到3.12。

2. 快速启动

要迅速开始使用PyFluent，您首先需要安装ansys-fluent-core包。对于开发环境，推荐直接从GitHub仓库克隆并本地安装：

git clone https://github.com/ansys/pyfluent.git
cd pyfluent
pip install pip -U
pip install -e .
python codegen/allapigen.py # 生成API文件

接着，您可以在Python环境中以以下方式启动Fluent：

import ansys.fluent.core as pyfluent
solver_session = pyfluent.launch_fluent(mode="solver")
solver_session.health_check.is_serving

这段代码将启动Fluent，并进行健康检查确认服务正在运行。

3. 应用案例和最佳实践

示例：简单流场初始化

下面的例子展示了如何通过PyFluent读取一个案例文件并初始化流动：

# 假设您有一个名为'example.cas.h5'的案例文件
solver_session.tui.file.read_case('example.cas.h5')
# 开始模拟，设置非稳态的二阶时间步
solver_session.tui.define.models.unsteady_2nd_order("yes")
# 初始化流动
solver_session.tui.solve.initialize.initialize_flow()
# 进行两次迭代
solver_session.tui.solve.dual_time_iterate(2, 3)

最佳实践中，应该利用Python的错误处理机制来确保Fluent的操作按预期执行，并且在需要时优雅地处理异常。

4. 典型生态项目

PyFluent不仅独立有用，还促进了与其它Python生态系统中的库集成，例如使用PyVista或Matplotlib进行更高级的可视化。PyFluent Parametric允许用户探索参数变化对仿真结果的影响，而PyFluent Visualization则简化了后处理步骤。

社区开发和特定应用的解决方案通常围绕这些辅助库展开，使得PyFluent成为构建复杂CFD分析工具链的关键组件。用户可以在各自的项目中结合使用这些工具，或者贡献自己的插件和脚本，进一步丰富PyFluent的生态系统。

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以上内容概述了PyFluent的基本使用方法，快速入门步骤，以及应用实例和生态系统的一瞥。掌握PyFluent可以帮助研究人员和工程师高效地管理和自定义他们的CFD仿真过程。

pyfluent 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pyf/pyfluent