mindflow.geometry.Disk

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class mindflow.geometry.Disk(name, center, radius, dtype=np.float32, sampling_config=None)[源代码]

圆盘对象的定义。

参数:
  • name (str) - 圆盘的名称。

  • center (Union[tuple[int, int], tuple[float, float], list[int, int], list[float, float], numpy.ndarray]) - 圆盘的中心坐标。

  • radius (Union[int, float]) - 圆盘的半径。

  • dtype (numpy.dtype) - 采样点的数据类型。默认值: numpy.float32

  • sampling_config (SamplingConfig) - 采样配置。默认值: None

异常:
  • ValueError - 如果 center 既不是长度为2的list也不是长度为2的Tuple。

  • ValueError - 如果 radius 为负数。

支持平台:

Ascend GPU

样例:

>>> from mindflow.geometry import generate_sampling_config, Disk
>>> disk_mesh = dict({'domain': dict({'random_sampling': False, 'size' : [100, 180]}),
...                   'BC': dict({'random_sampling': False, 'size': 200, 'with_normal' : True,})})
>>> disk = Disk("disk", (-1.0, 0), 2.0, sampling_config=generate_sampling_config(disk_mesh))
>>> domain = disk.sampling(geom_type="domain")
>>> bc, bc_normal = disk.sampling(geom_type="BC")
>>> print(bc.shape)
(200, 2)
sampling(geom_type='domain')[源代码]

采样域和边界点。

参数:
  • geom_type (str) - 几何类型,可以是 "domain" 或者 "BC" 。默认值: "domain"

    • "domain": 问题的可行域。

    • "BC": 问题的边界条件。

返回:

Numpy.array,如果配置选择包括法向向量,返回带边界法向向量的二维numpy数组。否则返回不带边界法向向量的二维numpy数组。

异常:
  • ValueError - 如果 configNone

  • KeyError - 如果 geom_type'domain',但 config.domainNone

  • KeyError - 如果 geom_type'BC',但 config.bcNone

  • ValueError - 如果 geom_type 既不是 'BC' 也不是 'domain'