3D gpr仿真

我总是认为学生给我说的3D 仿真有问题,多次确认后,确实可以。

通过AI生成结果。

1. 模拟空间的定义

在输入文件中,以下代码定义了三维模拟空间:

复制代码
#domain: 0.5 0.5 0.5
#dx_dy_dz: 0.002 0.002 0.002
  • domain: 0.5 0.5 0.5 表示模拟空间的范围是 0.5 m×0.5 m×0.5 m0.5m×0.5m×0.5m,这是一个三维空间。

  • dx_dy_dz: 0.002 0.002 0.002 表示在 𝑥x、𝑦y、𝑧z 三个方向上的网格分辨率均为 0.002 米,这是三维网格划分。


2. 几何结构的定义

在输入文件中,以下代码定义了三维几何结构:

复制代码
#box: 0 0 0 0.5 0.5 0.01 soil
#box: 0.1 0.1 0.01 0.15 0.15 0.05 metal
  • box 命令用于定义长方体,其参数为 (𝑥1,𝑦1,𝑧1,𝑥2,𝑦2,𝑧2)(x1​,y1​,z1​,x2​,y2​,z2​),分别表示长方体的两个对角顶点的坐标。

  • 例如,box: 0 0 0 0.5 0.5 0.01 soil 定义了一个从 (0,0,0)(0,0,0) 到 (0.5,0.5,0.01)(0.5,0.5,0.01) 的长方体,表示土壤层。

  • 这种三维几何结构的定义是 3D 仿真的核心。


3. 天线的定义

在输入文件中,以下代码定义了三维空间中的天线位置:

复制代码
#hertzian_dipole: z 0.05 0.05 0.02 0
#rx: 0.05 0.05 0.02
#rx: 0.1 0.1 0.02
#rx: 0.15 0.15 0.02
  • hertzian_dipole 定义了发射天线的位置和极化方向。例如,z 0.05 0.05 0.02 0 表示天线位于 (0.05,0.05,0.02)(0.05,0.05,0.02),沿 𝑧z 方向极化。

  • rx 定义了接收天线的位置。例如,rx: 0.05 0.05 0.02 表示接收天线位于 (0.05,0.05,0.02)(0.05,0.05,0.02)。

  • 天线的三维位置分布是 3D 仿真的重要特征。


4. 输出文件的维度

在输入文件中,以下代码定义了三维输出:

#geometry_view: 0 0 0 0.5 0.5 0.5 0.002 0.002 0.002 array_simulation n

  • geometry_view 用于输出整个模拟空间的几何信息。

  • 参数 (0,0,0,0.5,0.5,0.5)(0,0,0,0.5,0.5,0.5) 表示输出整个三维空间的数据。

  • 输出的文件(如 .h5 文件)将包含三维空间的电磁场分布。


5. 结果的可视化

在分析结果时,以下代码读取三维数据:

with h5py.File(filename, 'r') as f: data = f['rxs']['rx1']['Ez'][()]

  • 虽然这里只绘制了一个接收天线的信号,但实际输出文件(如 .h5 文件)中可能包含多个接收天线的数据,这些数据分布在三维空间中。

  • 如果需要完全的三维可视化,可以使用工具(如 Paraview)加载 .h5 文件,查看整个三维空间的电磁场分布。


总结

上述代码通过以下方面体现了 3D GPR 仿真:

  1. 三维模拟空间 的定义(domaindx_dy_dz)。

  2. 三维几何结构 的定义(box 命令)。

  3. 三维天线分布 的定义(hertzian_dipolerx)。

  4. 三维输出数据 的生成(geometry_view.h5 文件)。

    3D_array_simulation.in

    定义模拟空间

    #domain: 0.5 0.5 0.5
    #dx_dy_dz: 0.002 0.002 0.002
    #time_window: 5e-9

    定义材料

    #material: 6 0 1 0 free_space
    #material: 3 0 1 0 soil_er=4 sigma=0.01

    定义几何结构

    #box: 0 0 0 0.5 0.5 0.01 soil
    #box: 0.1 0.1 0.01 0.15 0.15 0.05 metal

    定义发射和接收天线

    #hertzian_dipole: z 0.05 0.05 0.02 0
    #rx: 0.05 0.05 0.02
    #rx: 0.1 0.1 0.02
    #rx: 0.15 0.15 0.02

    定义输出

    #geometry_view: 0 0 0 0.5 0.5 0.5 0.002 0.002 0.002 array_simulation n

    python -m gprMax 3D_array_simulation.in

    import h5py
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    读取输出文件

    filename = 'array_simulation.h5'
    with h5py.File(filename, 'r') as f:
    data = f['rxs']['rx1']['Ez'][()]

    绘制波形

    plt.plot(data)
    plt.xlabel('Time steps')
    plt.ylabel('Amplitude')
    plt.title('Received Signal')
    plt.show()

相关推荐
晚霞的不甘1 小时前
揭秘 CANN 内存管理:如何让大模型在小设备上“轻装上阵”?
前端·数据库·经验分享·flutter·3d
哈__6 小时前
CANN加速3D目标检测推理:点云处理与特征金字塔优化
目标检测·3d·目标跟踪
心疼你的一切12 小时前
三维创世:CANN加速的实时3D内容生成
数据仓库·深度学习·3d·aigc·cann
3DVisionary21 小时前
掌控发动机“心脏”精度:蓝光3D扫描在凸轮轴全尺寸检测中的应用
3d·图形渲染·汽车发动机·精密测量·蓝光3d扫描·凸轮轴检测·形位公差
coder攻城狮1 天前
VTK系列1:在屏幕绘制多边形
c++·3d
PHOSKEY1 天前
3D工业相机如何“读透”每一个字符?快速识别、高精度3D测量
数码相机·3d
XX風1 天前
7.2 harris 3d
3d
多恩Stone1 天前
【3D-AICG 系列-3】Trellis 2 的O-voxel (下) Material: Volumetric Surface Attributes
人工智能·3d·aigc
多恩Stone1 天前
【3D-AICG 系列-1】Trellis v1 和 Trellis v2 的区别和改进
人工智能·pytorch·python·算法·3d·aigc
三年模拟五年烧烤1 天前
easy-threesdk快速一键搭建threejs3d可视化场景
3d·threejs