mindflow.geometry.Disk

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

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')

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 config 为 None。

• KeyError - 如果 geom_type 是 'domain'，但 config.domain 是 None。

• KeyError - 如果 geom_type 为 'BC'，但 config.bc 为 None。

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