Комментарии 15
Спасибо за пример, интересно. Видимо, у вас сложность с размером модели? Если задать размер типового здания один пиксел на несколько в горизонтальном сечении, результат хоть как-то приближен к реальности? Тут вариант с tensorflow для улучшения детальности выглядит как раз подходящим.
Посмотрите примеры MantaFlow, они по умолчанию на сетке 64х64х64, у вас можно попробовать по вертикали снизить разрешение и увеличить по горизонтали, к примеру, для задания сетки 128х128х16:
# solver params
dim = 3
res = 128
scale = 0.125
Будет считаться быстро и, думаю, хватит для проверки гипотезы.
Будет считаться быстро и, думаю, хватит для проверки гипотезы.
А что на счет проверки сеточной сходимости?
Да как всегда — считаете то же самое на двойном и половинном масштабе и оцениваете сходимость. То есть будет ли результат при увеличении детализации постепенно уточняться (сходиться) или получится нечто совсем другое. Это же не проверка корректности, тут чисто технически все просто оценить.
Так и возьмите потом сетку поболее, если сходимость есть и результат физически адекватный. Сетки 256х256х64 и 50-100 шагов по времени за несколько часов на ноутбуке 2014 года считаются, а если убедились, что параметры модели годные — на Amazon AWS EC2 или где вам удобно считаете уже на нужной сетке. Просто не стоит начинать сразу с долгих вычислений, пока вы не уверены в том, что у вас вообще получится.
Paraview я знаю, в связкe с OpenFoam =)
P.S: Спасибо за статью.
Гидродинамическое моделирование (CFD) на рельефе с помощью MantaFlow и визуализация результатов в ParaView