openfoam生成的非均匀固体Solid数据分析、VTK数据格式分析、以及paraview官方用户指导文档和使用方法

一、openfoam生成的非均匀固体Solid数据分析

对于Solid/dealii-output文件,固体的数据文件,

复制代码
# vtk DataFile Version 3.0
#This file was generated by the deal.II library on 2024/7/10 at 9:46:15
ASCII
DATASET UNSTRUCTURED_GRID

POINTS 108000 double
0 0 -1.524
0.009525 0 -1.524
0.01905 0 -1.524
5.71584e-08 0.013716 -1.524
0.00952503 0.013716 -1.524
0.01905 0.013716 -1.524
6.28932e-08 0.027432 -1.524
......
(共20多万行)

数据解析如下:

line 8:points 108000 # 代表108000个point

line 108008:CELLS 4000 112000 #应该是4000个cell

line 112012 POINT_DATA 108000 #代表108000个 VECTORS displacement数据

line 112013:VECTORS displacement double #矢量数据位置,108000行,每行是三元组

line 220014: SCALARS strain_xx double 1 #占1行,后面跟了一大行数据,但是一行里预计有108000个strain_xx数据,SCALARS代表标量

line 220017:SCALARS strain_xy double 1

line 220018: SCALARS strain_xy double 1

后面跟的都是这几个数据(strai_xx,xy,xz,......)

共220040行

然后看paraview中展示的

Solid/linear_elasticity.prm文件里

set Mesh n_x = 8

set Mesh n_y = 25

set Mesh n_z = 20 # 100

这个8x25x20 = 4000个cell,定义cell数目

故在paraview的information中能看到

cells:4000

points:108000

>>>>>>>>>>cells中一个单元格由27个point组成,27:表示这个单元由27个顶点组成。所以4000个cellx27(每个cell由27个point表示) = 108000个point

根据上面分析,也就是说固体方面:108000个points的坐标在变化,4000个cell是不变的(因为对points序号),还有cell的位移值(等属性值)4000个矢量是变化的,其他不变。

二、VTK数据格式分析

这个部分可以参照官网的解析:

3. Understanding Data --- ParaView Documentation 5.11.0 documentation

三、paraview官方用户指导文档和使用方法

官网文档链接:在paraview软件中,点击工具栏中的help->paraview guide 即可直接跳转到浏览器打开官网指导页面。

官网链接如下:Welcome to ParaView Documentation ! --- ParaView Documentation 5.11.0 documentation

指导手册如下:(属于上面链接里的)

ParaView Reference Manual --- ParaView Documentation 5.11.0 documentation

用户指导如下:(属于上面链接里的)

ParaView User's Guide --- ParaView Documentation 5.11.0 documentation

相关推荐
RE-19016 小时前
电商互联网指标 - 归纳笔记
数据分析·电商指标·互联网指标·业务指标·指标解释
柳絮飞祭奠8 小时前
Dify Windows Docker Desktop 部署文档
人工智能·深度学习·语言模型·数据分析·transformer·边缘计算·集成学习
数据狐(Datafox)8 小时前
京东商品列表API技术解析与落地应用(含标准 JSON 示例)
java·大数据·前端·人工智能·python·数据分析·json
十三画者11 小时前
【文献分享】abCRISPR:基于深度学习的脱碱基gRNA理性设计框架
人工智能·深度学习·数据挖掘·数据分析·数据可视化
SelectDB14 小时前
2026 年 Apache Doris 和 StarRocks 怎么选?一篇更接近真实选型的对比
大数据·数据库·数据分析
小小测试开发15 小时前
RAG评测:把忠实度、检索命中率、噪声敏感度做成可回归的流水线
人工智能·数据挖掘·回归·kotlin
AI棒棒牛15 小时前
YOLO26最新创新改进系列:Dirichlet 分类证据 + DER 连续框不确定性,独家超强创新!
人工智能·分类·数据挖掘
数据狐(Datafox)16 小时前
1688.item_search工程实战:1688商品列表API分页采集与B2B货源数据分析落地
java·前端·数据分析
Mr数据杨16 小时前
服饰图像分割与属性识别驱动电商搜索优化
人工智能·数据分析·kaggle竞赛
桃西西呀17 小时前
国内金价破 1000,「涨了多少」和「该买多少」是数学问题
人工智能·python·数据分析