cutde 18.5.29

来自Nikkhoo和Walters 2015的Python+Cuda TDES

你好！用法非常简单：

import cutde.fullspace

disp = cutde.fullspace.clu_disp(pts, tris, slips, 0.25)
strain = cutde.fullspace.clu_strain(pts, tris, slips, nu)

• pts是形状为(N, 3)
的np.array。
• tris是一个np.array形状的(N, 3, 3)，
• 卡瓦是形状为(N, 3)
的np.array。
• 最后一个参数nu是泊松比。

重要提示：对于所有这些数组，n应该相同。确实有 每个观测点使用一个三角形和滑移值。

slip[:,0]是走滑分量，而分量1是下倾分量 卡瓦和组件2是拉伸/开口组件。

• 输出disp是具有位移的(N, 3)数组 X、Y、Z方向的组件。
• 输出strain是表示对称的(N, 6)数组 张量。strain[:,0]是应变的xx分量，1是yy，2是 3是xy，4是xz，5是yz。

我想要压力。

使用：

stress = cutde.fullspace.strain_to_stress(strain, sm, nu)

假设各向同性线弹性从应力转换为应变。 sm是剪切模量，nu是泊松比。

所有对

相反，如果您想要创建一个表示交互的矩阵 在每个观测点和每个源三角之间，有一个 不同的界面：

import cutde.fullspace

disp = cutde.fullspace.clu_disp_all_pairs(pts, tris, slips, 0.25)
strain = cutde.fullspace.clu_strain_all_pairs(pts, tris, slips, nu)

• pts是形状为(N_OBS_PTS, 3)
的np.array。
• tris是一个np.array形状的(N_SRC_TRIS, 3, 3)，
• 卡瓦是形状为(N_SRC_TRIS, 3)
的np.array。
• 最后一个参数nu是泊松比。
• 输出disp是一个(N_OBS_PTS, N_SRC_TRIS, 3)数组。
• 输出strain是一个(N_OBS_PTS, N_SRC_TRIS, 6)数组。

注意，要使用strain_to_stress函数，需要 将输出应变重塑为(N_OBS_PTS * N_SRC_TRIS, 6)。

安装

只需运行

pip install cutde

它还将安装`cluda 依赖关系https://github.com/tbenthompson/cluda>；`。你也可以 如果您还没有pycuda或pyopencl，则需要安装pycuda或pyopencl 其他已安装。如果你在一台支持GPU的机器上 库达，试试：

pip install pycuda

否则，您需要安装pyopencl。安装opencl有时 一阵风，有时是巨大的痛苦，但它应该可以安装在大多数 最新的硬件和典型的操作系统。These directions can be helpful.。