一个有趣的，轻量级的工具，可视化的潜在流动迅速！
PotentialFlowVisualizer的Python项目详细描述
流量可视化仪
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一个有趣、轻量级的工具，可以快速可视化潜在的流！
PFV说明
PotentialFlowVisualizer是一个方便的Python库，可用于快速可视化各种潜在流场。如果您不熟悉潜在的流程，我在本文的底部写了一个简短的介绍。在
PFV语法被明确地设计为简洁易读。流场渲染通过Plot.ly公司的漂亮的可视化工具。这个库被设计成具有最小的依赖性-它只需要NumPy和ployly。在
示例
下面是几个示例，向您展示如何使用PFV查看基本流场：
自由流、源和汇（Rankine Oval）
frompotentialflowvisualizerimport*field=Flowfield([Freestream(1,0),Source(10,-3,0),Source(-10,3,0),])field.draw("streamfunction")
提升油缸流量
^{pr2}$非提升NACA020
这里，我们使用细长体理论的一些关键结果来（近似地）模拟一个细长的流线型体。在
frompotentialflowvisualizerimport*# Body Geometry definitionx=np.linspace(-5,5,21)c=np.max(x)-np.min(x)x0=np.min(x)y=0.2*c*10*(+0.2969*((x-x0)/c)**0.5-0.1260*((x-x0)/c)-0.3516*((x-x0)/c)**2+0.2843*((x-x0)/c)**3-0.1036*((x-x0)/c)**4)dy=np.diff(y)# Freestream propertiesV=1# Set up the flowfieldfield=Flowfield([Freestream(V,0)])field.objects.extend(# Add line sources to model the thickness[LineSource(V*dy[i],x[i],0,x[i+1],0)foriinrange(len(x)-1)])field.draw("streamfunction")# And visualize it
以一定角度不提升NACA0020
对于一阶，我们可以通过添加双峰来模拟NACA0202截面周围的流动。（注意，缺乏净涡度意味着这是一个非升力流。）正如我们所见，细长体理论在这种情况下开始有点崩溃。在
frompotentialflowvisualizerimport*# Body Geometry definitionx=np.linspace(-5,5,51)c=np.max(x)-np.min(x)x0=np.min(x)y=0.2*c*10*(+0.2969*((x-x0)/c)**0.5-0.1260*((x-x0)/c)-0.3516*((x-x0)/c)**2+0.2843*((x-x0)/c)**3-0.1036*((x-x0)/c)**4)dy=np.diff(y)# Freestream propertiesV=1alpha=10alpha_rad=np.radians(alpha)# Set up the flowfieldfield=Flowfield([Freestream(V*np.cos(alpha_rad),V*np.sin(alpha_rad))])field.objects.extend(# Add line sources to model the thickness[LineSource(V*dy[i],x[i],0,x[i+1],0)foriinrange(len(x)-1)])field.objects.extend(# Add doublets to model crossflow[Doublet(2*V*y[i]*alpha_rad,x[i],0,np.radians(90))foriinrange(len(x))])field.draw("streamfunction")# And visualize it
潜在流量：30秒速成课程
势流是在某些数学上方便的假设下流体行为的模型。势流可以用一个简短而优雅的方程式来描述：
这里，是一个标量，代表给定点的“速度势”，我们用“势”这个词，因为它有点类似于势能或电压势。为了求出流体在某一点上的速度，我们看一下该点的势导数：
这个控制方程有几个“基本解”——其中一些如下所示。控制方程是线性的，所以我们可以叠加各种基本解，直到我们得到一个描述一些物理相关情况的流场。在
正因为如此，势流适用于空气动力学和流体力学中的许多常见问题。此外，将复杂的流场分解为简单的“基本解”的能力使工程师能够直观地理解正在发挥作用的物理过程，而这对于其他更复杂的流动模型来说可能要困难得多。在
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麻省理工学院执照
版权所有2020彼得·夏普
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