2026/2/16 7:43:26
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最近在搞多编组列车仿真#xff0c;过程里涉及到利用Fluent导出的气动力在其他软件里进行进一步仿真#xff0c;这里就不…多编组列车仿真车体加载fluent里导出的气动力进行仿真。 利用脚本建立fluent里的导出的气动力数据和simpack力元的接口进行快速的数据更新最近在搞多编组列车仿真过程里涉及到利用Fluent导出的气动力在其他软件里进行进一步仿真这里就不得不提到Simpack这个软件啦它在多体动力学仿真方面可是一把好手。今天就和大家唠唠这其中的一些关键操作特别是怎么通过脚本建立Fluent导出的气动力数据与Simpack力元之间的接口实现快速的数据更新。Fluent气动力导出首先在Fluent里完成对列车周围流场的模拟当一切设置妥当计算收敛后就该导出气动力数据咯。一般我们会设置输出力的监测点然后通过Fluent的相关功能将气动力随时间变化的数据保存为文本文件格式可能是像CSV之类方便后续处理的格式。比如在Fluent的TUI文本用户界面里可能会用到类似这样的命令来设置力监测define/profile/forces/coeffs/body body_name这里就是列车车体对应的名称啦通过这个命令可以监测作用在该车体上的气动力系数。之后利用输出功能将这些系数随时间的数据记录下来。搭建与Simpack的接口接下来重头戏就是建立与Simpack的接口。Simpack里有力元Force Element的概念我们要做的就是把Fluent导出的数据实时更新到对应的力元上。这就需要写脚本啦以Python脚本为例当然Simpack也支持其他语言的接口开发。多编组列车仿真车体加载fluent里导出的气动力进行仿真。 利用脚本建立fluent里的导出的气动力数据和simpack力元的接口进行快速的数据更新先导入必要的库像numpy用来处理数据pandas读取和处理CSV格式的数据import numpy as np import pandas as pd假设Fluent导出的数据保存在aerodynamic_force.csv文件里数据格式是时间在第一列气动力的各个分量分别在后面的列。我们用pandas读取这个文件data pd.read_csv(aerodynamic_force.csv) time data.iloc[:, 0].values force_x data.iloc[:, 1].values force_y data.iloc[:, 2].values force_z data.iloc[:, 3].values这里time数组存储了时间序列forcex、forcey、force_z分别是气动力在三个方向上的分量。在Simpack里我们要定义一个函数来更新力元的数据。Simpack提供了API来操作模型中的各种元素下面是一个简单示意实际代码需要根据Simpack的具体API和模型结构调整def update_force_in_simpack(t, f_x, f_y, f_z): # 这里假设已经有获取到对应力元对象的方法get_force_element() force_element get_force_element() force_element.set_force(f_x, f_y, f_z) force_element.set_time(t)然后在仿真循环里根据当前的仿真时间从我们读取的数据里插值获取对应的气动力值并调用这个更新函数current_time 0.0 step_size 0.01 while current_time max_time: # 线性插值获取当前时间的气动力 interp_f_x np.interp(current_time, time, force_x) interp_f_y np.interp(current_time, time, force_y) interp_f_z np.interp(current_time, time, force_z) update_force_in_simpack(current_time, interp_f_x, interp_f_y, interp_f_z) # Simpack进行一步仿真 simpack.step(step_size) current_time step_size通过这样的方式就能实现Fluent导出的气动力数据和Simpack力元之间的快速更新让多编组列车的仿真更加贴合实际运行情况。希望这些分享对正在研究相关领域的小伙伴们有所帮助呀咱们一起在多编组列车仿真的坑里继续探索~