不可压缩NavierStokes的ScipyFenics接口
dolfin-navier-scip的Python项目详细描述
多芬纳维耶
这个python模块dns提供了FEM工具箱^{FEniCS用于空间中不可压缩Navier-Stokes方程的离散化。然后dns使离散化的运算符在{
dns还包含稳态和时间相关问题的求解器。在
快速入门
首先，创建所需的子目录并运行tests/time_dep_nse_.py文件之一，例如
pip install sadptprj_riclyap_adi
cd tests
mkdir data
mkdir results
# export PYTHONPATH="$PYTHONPATH:path/to/repo/" # add the repo to the path
# pip install dolfin_navier_scipy # or install the module using pip
python3 time_dep_nse_expnonl.py
然后，为了检查结果，启动
^{pr2}$测试用例和示例
A选择：
tests/mini_setup.py：稳态模拟的最小设置tests/steadystate_schaefer-turek_2D-1.py:2D稳态圆柱尾流基准Schäfer/Turektests/steadystate_rotcyl.py：以Richter et al.tests/time_dep_nse_.py：用Picard和Newton线性化进行时间积分tests/time_dep_nse_expnonl.py：非线性显式处理的时间积分tests/time_dep_nse_bcrob.py：带边界控制的圆柱尾迹时间积分tests/time_dep_nse_krylov.py：通过^{} 迭代求解状态方程的时间积分tests/time_dep_nse_double_rotcyl_bcrob.py：通过旋转双圆柱 Robin边界条件
依赖关系
- dolfin接口到FEniCS——用
v2019.2.0，v2018.1.0，v2017.2测试 - sadptprj_riclyap_adi
后者是我的自酿模块，包括子模块lin_alg_utils，其中包含解决NSE的(v,p)公式中出现的鞍点问题的例程。在
Note：分支lau-included已经包含模块sadptprj_riclyap_adi
文件
代码的文档是here。在
作为模块安装
pip install dolfin_navier_scipy
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标签：
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