नए सीएफडी चिकित्सकों के लिए प्रैक्टिकल कोडिंग संसाधन

ऐसी कई किताबें और कागजात लगते हैं जो विभिन्न सीएफडी विधियों को बहुत विस्तार से समझाते हैं, लेकिन दुर्भाग्यवश मैं MATLAB या पायथन जैसे कोडों में लागू विधियों के कई अच्छे संसाधन नहीं ढूंढ पा रहा हूं (इसके अलावा सबसे बुनियादी समस्याओं के अलावा रैखिक अनुकूलन समीकरण)। इस प्रकार, मैं सोच रहा था कि क्या वहां कोई किताबें हैं जो मैं खरीद सकता हूं जो कई कोड किए गए उदाहरणों के साथ आती है, या यदि कोई मुफ्त ऑनलाइन संसाधन है जो विभिन्न सीएफडी समस्याओं को हल करने का तरीका दिखाता है। मुझे एहसास है कि सीएफडी एक जटिल क्षेत्र हो सकता है, खासकर जब जटिल ज्यामिति से निपटना। हालांकि, अगर मुझे कोई संसाधन मिल सकता है, उदाहरण के लिए, 2 डी यूलर समीकरणों (बहुत सरल ज्यामिति के साथ) को हल करने के तरीके पर चरण-दर-चरण निर्देश देता है, जो स्केलर से वेक्टर समीकरणों में जाने पर तार्किक कदम उठता है , यह अधिक उन्नत विषयों को सीखने के तरीके पर एक महान प्रारंभिक बिंदु होगा। दुर्भाग्य से, मैं उदाहरण के द्वारा सीखता हूं, और बहुत अधिक सिद्धांत से नीचे गिर सकता है। इस प्रकार, सिद्धांत के साथ काम करने और समझने के लिए कोड उदाहरण होने में एक बड़ी मदद होगी। आपका बहुत बहुत धन्यवाद।

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क्या आपने Lorena Barba द्वारा Navier Stokes के 12 चरण का अध्ययन किया है?
जोड़ा लेखक nicoguaro, स्रोत
मेरा सुझाव है कि आप पहले "व्याख्यान" का पालन करें, और यदि उसके बाद आपको लगता है कि दृष्टिकोण पर्याप्त नहीं है तो आपकी राय रखें। अभी, आप दबाव डाल रहे हैं कि यह मामला होगा।
जोड़ा लेखक nicoguaro, स्रोत
मैंने इसे पोस्ट करने से पहले थोड़ी देर बाद इसे देखा और यह एक बहुत अच्छा संसाधन की तरह लगता है। मैंने नोटिस किया कि यद्यपि यह अपेक्षाकृत सरल पीडीई से नौसेर-स्टोक्स समीकरणों तक कूदने लगता है, यूलर समीकरणों के साथ कोई इलाज किए बिना, जो थोड़ा दुर्भाग्यपूर्ण है (हालांकि मैं इसके बारे में गलत हो सकता हूं)।
जोड़ा लेखक plaidshirt, स्रोत
ऐसा लगता है कि वे इस पृष्ठ पर यूलर समीकरणों को शामिल नहीं करते हैं: lorenabarba.com/blog/cfd-python-12-steps-to-navier-stokes । अधिक सीएफडी अनुभव नहीं होने के कारण, मुझे लगता है कि जटिल नेवियर-स्टोक्स समीकरणों में कूदने से पहले यूलर समीकरणों को आजमाएं, लेकिन आप सही हैं, मैं इस कोर्स में गहराई से डूब जाऊंगा और इसे समझना चाहिए।
जोड़ा लेखक plaidshirt, स्रोत

4 उत्तर

सीएफडी द्वारा आपका क्या मतलब है इस पर निर्भर करता है। मैं अकादमिक और लागू दृष्टिकोण के बीच अंतर होगा।

अकादमिक उद्देश्यों के लिए - कहें, संख्यात्मक विश्लेषण और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग या अपने नव विकसित पूर्व शर्त के लिए एक खेल का मैदान में कौशल के अधिग्रहण के लिए - मैं ग्रिबेल, डोर्नसेफर और नूनहोफर द्वारा पुस्तक की सिफारिश कर सकता हूं द्रव गतिशीलता में संख्यात्मक सिमुलेशन । इसमें पूरी रेंज शामिल है:

  1. भौतिकी और पीडीई, सीमा की स्थिति, और अपेक्षित कठिनाइयों का विवरण
  2. विघटन तकनीक (यहां, सीमित अंतर )
  3. स्यूडोकोड
  4. सी-कोड का उपयोग करने के लिए तैयार

यदि आप किसी कंपनी के लिए सीएफडी-इंजीनियर बनना चाहते हैं, तो आपको मॉडलिंग और प्रवाह और अशांति के अनुमान के बारे में कुछ सैद्धांतिक पृष्ठभूमि मिलनी चाहिए। (हो सकता है कि अशांत प्रवाह </​​em> पर एक व्याख्यान नोट खोजें) और फिर बस जाएं और अपने पसंदीदा वाणिज्यिक CFD टूल के साथ ट्यूटोरियल करें। (Ansys, Fluent, स्टार ...)

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जोड़ा

यहां बहुत लंबा पोस्ट, मुझे लगता है कि मैं टीएल कर सकता हूं; डीआर आईटी, लेकिन यह बहुत ही उपयोगी होगा

मुझे लगता है कि आप इंजीनियरिंग में एक अंडरग्रेड हैं, क्योंकि यदि आप एक ग्रेड हैं, तो आपको पहले संबंधित विभाग में सीएफडी कोर्स लेना चाहिए था। यदि आप गणित में हैं, तो मुझे नहीं पता कि क्लासिकल तरल गतिशीलता में चीजों के बारे में आपके ज्ञान से कैसे संबंध है।

मेरे लिए पृष्ठभूमि

मैं उस स्थिति को समझता हूं जो आप अच्छी तरह से कर रहे हैं, मैं खुद को एक ही समय में एक ही बोग में फंस गया था और चीजें वास्तव में सैद्धांतिक रूप से मेरे पास कभी नहीं आईं, और जहां तक ​​मैंने अनुभव किया है, जेडी एंडरसन या वर्स्टीग जैसी पुस्तक पढ़ने से नहीं वास्तव में बहुत मदद करते हैं। और, मुझे लगता है कि किसी को जे.डी. एंडरसन कवर को कवर करने के लिए कहने के लिए असंवेदनशील है, यहां तक ​​कि पहले कुछ अध्याय भी, और उसके बाद ही उसे वास्तविक सीएफडी कोडिंग शुरू करने की अनुमति मिलती है। सीएफडी सीखने की कोशिश कर रहे एक उत्सुक अंडरग्रेड के रूप में मेरे समय के दौरान मैंने कई डॉर्म राइट्स सीएफडी पर सभ्य ट्यूटोरियल खोजने के लिए इंटरनेट स्कैनिंग की, सीएफडी ऑनलाइन और reddit scouring। कुछ लोग मुझे कोडिंग शुरू करने से पहले संपूर्ण जेडीए और Versteeg को पढ़ना चाहते थे (जो हास्यास्पद है), और मैं इसका जैक नहीं बना सका, और वास्तव में निराश हो गया। मैं अभी भी उन पुस्तकों में आधे चीजों का जैक नहीं बना सकता था, और मैं अपने दूसरे उन्नत सीएफडी पाठ्यक्रम में स्नातक विद्यालय में हूं। मुझे आशा है कि मेरा उत्तर यहां अगली पीढ़ी के लिए सीएफडी में कोडिंग शुरू करने का एक बेहतर तरीका बताएगा।

स्क्रू 2 डी !!!

सबसे पहले चीजें, यदि आप एक अंडरग्रेड छात्र हैं और प्रतिभा के कुछ नहीं हैं, तो सीएफडी और नियमित coursework के साथ लड़ाई करना बहुत कठिन होगा। मेरा सुझाव है कि आप 2 डी भूल जाएं और अभी के लिए 1 डी कोड तक चिपके रहें । सीएफडी बहुत कठिन है और आपको निश्चित रूप से 2 डी में परिमित वॉल्यूम विधि और परिमित तत्व विधि की बारीकियों को समझने के लिए एक ग्रेड-स्तरीय पाठ्यक्रम की आवश्यकता है। मैं दृढ़ता से दृढ़ता से सुझाव देता हूं कि दृढ़ता से 1 डी तक चिपके रहें, और लैट स्कीम (सामान्य, फ्रेडरिक, वेंड्रॉफ इत्यादि) जैसे केंद्रीय मतभेदों में अलग-अलग संख्यात्मक तरीकों को सीखना, केंद्रीय, ऊपर की ओर अलग-अलग योजनाएं और समय विघटनकारी योजनाएं। यदि आपको उदाहरणों की आवश्यकता है, तो बस "लक्स फ्रेडरिक 1 डी एडवेंशन सी ++ कोड सरल" जैसे कुछ Google को कोड करें और कोड के साथ उन पुस्तकों में सिद्धांत का मिलान करें, समझें कि वे कैसे काम करते हैं, और वे जिस तरह से काम करते हैं, वे क्यों काम करते हैं। त्रुटि विश्लेषण करें (वॉन न्यूमैन, और बहु-मोड भी)। 1 डी में सीखने वाली चीजों की एक दुनिया है, आप कभी भी चीजों से बाहर नहीं चलेगी। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि अवधारणाओं के निर्माण के दौरान, वे आसान, तार्किक और अनिवार्य हैं।

मैं सुझाव देता हूं कि आविष्कारक, असम्पीडित, रैखिक क्षणिक उत्परिवर्तन समीकरण, और फिर क्षणिक हीट समीकरण, विभिन्न सीमा स्थितियों (डाइरिचलेट, न्यूमैन, आवधिक, रॉबिन) और भूत कोशिकाओं के साथ खेल रहा है। यदि यह किया जाता है, तो आप संपीड़ित 1 डी यूलर पर जाने की कोशिश कर सकते हैं, लेकिन उपर्युक्त दो को सिद्धांत सहित पूरी तरह से और कठोर रूप से किया जाना चाहिए। यह आपको ग्रेड स्कूल पाठ्यक्रम के लिए पूरी तरह से आधार बनाने में मदद करेगा, जहां आप आराम कर सकते हैं और अपनी 2 डी अवधारणाओं को सही तरीके से प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

यदि आप कुछ भी के बारे में निश्चित नहीं हैं, तो बस Google।

मेरे लिए पृष्ठभूमि # 2

आपको एक विचार देने के लिए, मैंने दो 2 डी नेवियर-स्टोक्स परियोजनाएं कीं जो मूल रूप से अंतिम सेमेस्टर के 8 कोडों की तरह शामिल थीं। मैंने सोचा कि मुझे सीएफडी के लिए क्रमबद्ध किया गया था, और उसके बाद उन्नत सीएफडी पाठ्यक्रम में आधा रास्ता इस सेम में मैं अभी भी 1 डी कोड कर रहा हूं। 1 डी पर दृढ़ हाथ प्राप्त करना कितना महत्वपूर्ण और जोर दिया जाता है। सुंदर रंगों और आकारों की कमी से निराश न हों, वे आएंगे। : डी

SCREW 2D # 2 !!!!!!!

मान लीजिए कि आपने यह सब अपनी संतुष्टि के लिए किया है, आप 2 डी पोइसन सॉल्वर बनाने का प्रयास कर सकते हैं। आप आम तौर पर इंटरनेट पर नमूना कोड और एक सरल नमूना ग्रिड पा सकते हैं। यदि नहीं, तो आप हमेशा अपनी स्क्वायर ग्रिड वर्दी बना सकते हैं और उस पर हल कर सकते हैं। यह किसी भी एनएस समीकरण कोडिंग के लिए शुरुआती बिंदु है। आप आईएलयू, पॉइंट जैकोबी और सामान जैसी विभिन्न पुनरावृत्तियों वाली योजनाएं सीख सकते हैं। आप इंटरनेट पर सबकुछ के आसान नमूने पा सकते हैं।

अब के लिए लगभग 2 डी यूलर भूल जाओ, क्योंकि जब आप संकुचित प्रवाह का प्रयास करते हैं तो इसका मुख्य स्वाद आता है, जिसमें उनमें कुछ मुश्किल भौतिकी होती है। संख्यात्मक योजनाओं को सीखना अब भविष्य में 2 डी यूलर को समझना आपके लिए बहुत आसान बना देगा। आप परिमित मतभेदों के साथ 2 डी कर सकते हैं, लेकिन यदि आप 1 डी पर मास्टर नहीं हैं तो यह अधिक सरल, बेकार और बोझिल होगा। अधिकांश आधुनिक 2 डी कोड आज सीमित वॉल्यूम या असंतुलित गैलेरिकिन विधियों का उपयोग करते हैं, जो फॉर्मूलेशन के मामले में बहुत उन्नत हैं।

सलाह देने के लिए अंक

मैं कुछ और पॉइंटर्स देकर निष्कर्ष निकालना चाहता हूं जो आपको वास्तविक रूप से सीएफडी शुरू करने में मदद कर सकता है

1.) पहले वाणिज्यिक कोड सीखने और उन स्थानों पर इंटर्नशिप करने का प्रयास करें जो उनका उपयोग करते हैं। वे आपको एक अनुमान देंगे कि क्या उम्मीद करनी है, और सीएफडी समस्या में जाने वाले तत्वों और वर्कफ़्लो को समझने के लिए एक उत्कृष्ट शैक्षणिक टूल तैयार करें।

2.) यदि आप 2 डी कोड के बारे में भी सपने देख रहे हैं तो सी ++ या फोरट्रान ASAP पर स्विच करें। मेरे प्रोफेसर ने आखिरी सेमेस्टर ने मुझे एक छात्र के बारे में कक्षा बताया जो पाइथन में अपना कोड लिखता था, और उसे अंतिम परियोजना को अभिसरण करने में एक सप्ताह लग गया, जिसमें सी ++ और फोरट्रान में हमारे लिए कुछ मिनट लग गए। वह अपनी पूरी परियोजना को चालू नहीं कर सका और खराब ग्रेड प्राप्त कर सका। Matlab scicomp पर भी उतना ही बुरा है। .Dat फ़ाइल में अपने डेटा को आउटपुट करना सीखें और ग्राफ़ और समोच्चों को साजिश करने के लिए Tecplot या Origin का उपयोग करें। सी ++ और फोरट्रान के बीच, वास्तव में आपके मंच पर ज्यादा मायने रखता नहीं है।

3.) फिर से, मैं इसे पर्याप्त तनाव नहीं दे सकता, 2 डी के लिए मत जाओ। इस चरण में सीएफडी में आपके विकास के लिए यह बोझिल और अप्रासंगिक है।

4.) यदि आप ग्रेड अध्ययन करने की योजना नहीं बनाते हैं, तो सीएफडी कोडिंग के बारे में भूल जाओ। सीएफडी उप-क्षेत्र में मास्टर होने में आपको सालों लगेगा, और इसे वाणिज्यिक कोड पर करने से आपको एक या दो दिन का समय लगेगा। कोड बेवकूफ साबित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, और परिणाम भी बहुत अच्छे हैं। यदि आप एफएम और एचटी की मूल बातें समझते हैं तो यह गैर-मौलिक-स्किकंप-शोध इंजीनियरिंग टीमों में अधिक उपयोगी होगा।

5.) सीएफडी आपके गधे को लात मारने जा रहा है, और आप इसे प्यार करेंगे। मैंने लगातार 3 दिनों में कुल 4 घंटे से अधिक सोया नहीं है, और यह मेरे वसंत ब्रेक के बीच में है (कोई छल नहीं)। इसके सीखने की वक्र के लिए तैयार रहें, लेकिन जब आप कचरे का अपना रंगीन ढेर उत्पन्न करते हैं तो इसकी कीमत होने की गारंटी दी जाती है।

12 चरणों के पाठ्यक्रम पर

आप एक शौक के रूप में 12 कदमों को करने की कोशिश कर सकते हैं, लेकिन पिछली सीएफडी में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की कोशिश करने के मामले में यह एक बेकार, आत्म-बधाई, अतिरंजित प्रयास था, क्योंकि इसमें से अधिकांश बहुत ही संरचित और सरल हैं। यह एक अच्छा कोर्स है, मैं मानता हूं, लेकिन आखिरकार बेकार होने के बिंदु पर यह लगभग बहुत अच्छा है, अगर आपको पता है कि मेरा क्या मतलब है। प्रोफेसर बहुत ही गहन और स्मार्ट है, लेकिन विषयों पर बहुत आसान हो जाता है। मुझे पता है कि यहां बहुत सारे लोग उसके पाठ्यक्रम से कसम खाता है और मेरे साथ बहुत नाराज हो सकता है, लेकिन मुझे लगता है कि सीएफडी में स्नातक पाठ्यक्रम लेने वाले बहुत से लोग मुझसे भी सहमत हो सकते हैं।

इसे दिल से सीखें!

सीएफडी के लिए एक ओडी

स्टीव बोवा और अल्फ्रेड लॉर्बर द्वारा टेक्सास विश्वविद्यालय सीएफडी प्रयोगशाला

पुराने कोड कभी मर नहीं जाते हैं

वे आपको और मैं को सौंप देते हैं

यदि आपके पास ज्यादा रोबोटिटी नहीं है

आपको केवल अधिक चिपचिपाहट जोड़ने की जरूरत है

कई घुटनों और कई स्विच

बिना किसी झुकाव के इसे चलाने की आवश्यकता है

यदि उच्च फ्लॉप दर आपको महसूस करनी चाहिए

बस एक बड़ा ग्रिड आकार उत्पन्न करें

यदि आपका प्रबंधक एक छोटा सा संशोधन चाहता है

मेरा अनुमान कम से कम दस सप्ताह है।

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यदि आप असम्पीडित प्रवाह में रुचि रखते हैं, तो बस कोई 1 डी अवधि नहीं है। आपको 2 डी या 3 डी करना है।
जोड़ा लेखक nsanders, स्रोत
मैं आपके बिंदु पर पहली बार 1 डी को पूरी तरह से समझने के लिए सहमत हूं, क्योंकि उच्च-आयामी मामलों में तकनीकीताओं वाले छात्रों को अभिभूत किया जाता है जो सीएफडी की मूलभूत बातें सीखने के लिए अप्रासंगिक हैं। लेकिन 2 डी/3 डी है जहां कोडिंग और एल्गोरिदम की सही पसंद दिलचस्प हो जाती है और जहां प्रासंगिक शारीरिक समस्याओं का सामना किया जा सकता है। हालांकि मैं अंतर्निहित भौतिकी और गणित के बारे में ठोस ज्ञान के बिना यहां शुरू नहीं करूंगा। कई चिकित्सक गाइड परिष्कृत तकनीकों को पढ़ाने के लिए प्रवृत्त होते हैं जो पहले कहीं से बाहर दिखाई नहीं देते हैं, लेकिन कई चालें गणितीय दृष्टिकोण से "स्पष्ट" हैं।
जोड़ा लेखक Christian Waluga, स्रोत
इस रान के लिए +1, कभी-कभी कुछ व्यक्तिगत राय एक नवागत को यह समझने में मदद करती हैं कि क्या हो रहा है। हालांकि, मैं आपके "स्क्रू 2 डी" तर्कों से पूरी तरह से असहमत हूं। 1 डी में कोई नेवियर-स्टोक्स या यूलर समीकरण नहीं है ...
जोड़ा लेखक Jan, स्रोत
@ जेन वेल, मेरा मतलब सीएफडी जैसा कुछ भी नहीं था, लेकिन मुझे पता है कि एनएस और यूलर के लिए 1 डी कोड मौजूद हैं उदाहरण के लिए। दहन मॉडलिंग और सदमे ट्यूबों में। आप एनएस को सरल बनाते हैं और उन्हें 1 डी में अधिक जटिल भौतिकी के साथ थ्रेड करते हैं। मैं बस उस 1 डी पर जोर देना चाहता था, जहां सीएफडी शुरू करने वाला कोई व्यक्ति अधिक गहराई और अंतर्दृष्टि प्राप्त करेगा। यदि वह अब 2 डी में जाता है, तो मुझे डर है कि गहरी अवधारणाओं को हटा दिया जाएगा। वैसे भी, अपवित्रता के लिए धन्यवाद! बस खोज और स्टैक्सएक्सचेंज पर शुरू करना (मुझे यह पसंद है!) और यह सोचना शुरू कर दिया था कि रान बहुत दूर हो गया था। : डी
जोड़ा लेखक sebastian, स्रोत
मैं पहले से ही 1 डी समीकरणों का उपयोग कर अपने पाठ्यक्रम में कुछ तकनीकों के माध्यम से रहा हूं, और यही कारण है कि मैं प्रयास करने के लिए और अधिक उन्नत 2 डी उदाहरण खोजना चाहता था।
जोड़ा लेखक plaidshirt, स्रोत

Blazek द्वारा सीएफडी पुस्तक ने मुझे किसी अन्य से अधिक मदद की। वह परिमित मात्रा विधियों को बहुत अच्छी तरह से बताता है। इस पुस्तक का उपयोग करके, मैंने 2 डी यूलर सॉल्वर और एक 2 डी संपीड़ित नेवियर - स्टोक्स सॉल्वर लिखा था।

मैं यह भी सुझाव दूंगा कि आप क्यूकी वांग के व्याख्यान वीडियो देखेंगे। चिपचिपा तरल पदार्थ पाठ्यक्रम के वायुगतिकीय नहीं - आगे नीचे स्क्रॉल करें और आपको व्याख्यान 20 के साथ वीडियो देखना चाहिए ... व्याख्यान 1. ये वीडियो एमआईटी में एक संख्यात्मक तरीकों के पाठ्यक्रम से हैं। यह वह जगह है जहां मैंने वास्तव में सीमित मात्रा कोड लिखना सीखा। वह सिद्धांत बताता है कि तरीके कैसे काम करते हैं और फिर MATLAB में उदाहरण विकसित करते हैं ताकि आप साथ चल सकें। वह बहुत अच्छी तरह से सिखाता है और पालन करना आसान है।

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यह सवाल बेहद व्यापक है। जैसा कि ऊपर बताया गया है, सीएफडी उद्योग से संबंधित या शोध विषय पर आधारित हो सकता है। इसके अलावा संपीड़ित और असंपीड़ित प्रवाह समस्याओं के बीच बड़ा अंतर है। यदि आप संपीड़ित प्रवाह पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, तो हाइपरबॉलिक संरक्षण कानूनों के साथ स्वयं को परिचित करना एक अच्छी शुरुआत है। और जैसा कि उपरोक्त जेम्स ने कहा है, एक साधारण 2 डी कार्टेशियन ग्रिड में एक सीमित मात्रा सॉल्वर लागू करना एक और अच्छा कदम है।

मैं किताबों की सिफारिश करता हूं जैसे कि:

  • रैंडल जे लेवेक द्वारा हाइपरबॉलिक समस्याओं के लिए सीमित वॉल्यूम विधियां
  • जन एस हेस्टहेवन और टिम वारबर्टन द्वारा नोडल असंतुलित गैलेरकिन तरीके

हेस्टहेवन और वॉरबर्टन में 1 डी और 2 डी में यूलर समीकरणों के लिए डीजी योजनाओं को लागू करने के लिए मैटलैब और सी ++ कोड हैं। परिमित वॉल्यूम विधियों को टुकड़े की निरंतर अनुमानों के साथ डीजी हैं।

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