【OpenFOAM球体周りの抗力係数(5)】Pythonでパラメータスタディ

こんにちは（@t_kun_kamakiri）

本記事では、以下の内容のように球体周りの流れをOpenFOMAでシミュレーションするための解説をしていきます。
複数回に分けて記事を書いていくため流体解析に興味があり、自宅PCで解析してみたいという方は最後までお付き合いください_(._.)_

本記事は前回行った球体周りの流れの流入条件を変えて抗力係数とレイノルズ数の関係を実験データと比較します。
流入条件の変更はPythonを使って自動計算させます。

球体周りの流れ解説記事

モデルはこちら

ただ、OpenFOAMで球体周りの流れをシミュレーションするだけではなく、文献値がある抗力係数との比較もおこなうことで数値シミュレーションの妥当性検証も行います。

今のモデルだと高レイノルズ数領域で厳しくなりますね。 https://t.co/MrIWrC6FM2 pic.twitter.com/2nIrm4ZC8I

— カマキリ🐲Python頑張る昆虫 (@t_kun_kamakiri) February 10, 2022

以前Twitterで投稿したときからモデルを修正してここまで合わせることができました。

高レイノルズ数領域はノートPCでの計算負荷が大きいため再現することを断念しましたが、おおむね広い範囲でレイノルズ数と抗力係数の傾向をとらえています。

本記事のシリーズは流体解析のスペシャリストを対象にしておらず、むしろ初学者でOpenFOMAを触り始めた人が「まずは自身で触りながら解析をしたい」と思ったときに使う題材としたいと考えています。

こんな方を対象

こんな方はどうぞ

商用流体解析ソフトは触ったことがあり境界条件の意味などの説明は必要ない方
(CFD歴1か月以上)
Linuxでターミナルを立ち上げてCUI上でディレクトリ間を移動できる方
上記の経験はないが資料をもとに自分でコツコツやることが出来て分からないことがあっても心を折られない方

逆にこんな方は向いていないかもしれません

1～10までわかりやすく教えてもらいたい方
自分の質問には全部答えてほしい方
自分で資料などを見て勉強する気はない方
進行に間違いがあったときに気分が悪くなる方

過去にXsimというWeb上で解析設定が行えるサービスを使って球体周りの流れを解析するという記事をアップしました。
本記事よりももっと「ポチポチ」とボタンを押すだけでかいせきができるので不安な方はこちらの記事から始めてください。

抗力係数とレイノルズ数の関係

球体周りの流れに対して抗力係数とレイノルズ数の関係は以下のような実験データがあります。

レイノルズ数が小さい領域では層流であるため、流体解析として乱流モデルを用いるのは無駄に方程式を増やすことになりかねないので、レイノルズ数に応じて乱流モデルの使用有無を判定してPythonコードに追加しました。

\begin{align*}
\left\{\begin{matrix}
&乱流モデル使用なし：Re \leq 1000 \\
&乱流モデル（標準 k-\epsilon）Re > 1000
\end{matrix}\right.\tag{1}
\end{align*}

乱流エネルギーと乱流散逸については流入速度に応じて以下のように算出しています。
例えば流入速度が1m/sの場合は以下のような結果となります。

Pythonコード

Pythonコードはjupyter labを使ってOpenFOAMの自動計算と抗力係数の出力までを自動計算させています。

必要なライブラリと関数のコードを書きます。

from pathlib import Path
import shutil
import subprocess
import numpy as np
from PyFoam.RunDictionary.ParsedParameterFile import ParsedParameterFile
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import os


def clone_file(orgCase, resultDir):
    "orgCaseをresultDirに重複しないようにコピー"
    baseName = Path(orgCase).name

    addName = None
    if addName!=None:
        baseName += f'_{addName}'

    Path(resultDir).mkdir(exist_ok=True, parents=True)

    n=0
    newCase = Path(resultDir) / f'{baseName}_{n}'

    while newCase.is_dir():
        n += 1
        newCase = Path(resultDir) / f'{baseName}_{n}'

    shutil.copytree(orgCase, newCase)
    
    return newCase
    
def cd_result(resultDir, newCase):
    #抗力係数の出力
    keys = ['forceCoeffs']
    startTime = 0
    datfile = 'forceCoeffs.dat'
    
    key = keys[0]
    df = pd.DataFrame()

    case = str(newCase)
    name = os.path.basename(case)
    forceFile = f'{resultDir}/{case}/postProcessing/{key}/{startTime}/{datfile}'
    df_cd = pd.read_csv(forceFile, sep='\t', header=8,index_col=0)
    cd = np.array([ valStr for keys, valStr in df_cd[df_cd.columns[1]].items() ])
 
    return cd

def new_parameter(newU, newCase):
    # 流速の変更
    fileU = ParsedParameterFile(newCase / '0/U')
    fileU.content['boundaryField']['XMin']['value'] = 'uniform ({:.6f} 0 0)'.format(newU)
    fileU.content['internalField'] = 'uniform ({:.6f} 0 0)'.format(newU)
    fileU.writeFile()
    print(f'Inlet(Xmin) U is now {newU}')
    print(f'Inlet(initial) U is now {newU}')
    
    # 抗力係数の代表速度の変更
    file_controlDict = ParsedParameterFile(newCase / 'system/controlDict')
    file_controlDict.content['functions']['forceCoeffs']['magUInf'] = newU
    file_controlDict.writeFile()

    U = newU
    L = 250E-3
    nu = 1.511e-05
    Re = U*L/nu
    if Re <= 1000:
        fileturb = ParsedParameterFile(newCase / 'constant/turbulenceProperties')
        fileturb.content['simulationType'] = 'laminar'
        fileturb.writeFile()
        print(f'乱流モデルなし:Re={Re}')
    else:
        # 乱流エネルギーの計算
        Intensity = 1/100 # 1%
        k_E = 3/2*(Intensity * newU)**2

        filek = ParsedParameterFile(newCase / '0/k')
        filek.content['internalField'] = 'uniform {:.10f}'.format(k_E)
        filek.writeFile()
        print(f'乱流強度{Intensity*100}%:',f'k = {k_E}')

        # 乱流エネルギーの計算
        L = 4 # boc幅一辺 4mm
        C_mu = 0.09
        ratio_l = 10/100 # 10%
        epsilon= (C_mu**(3/4) * k_E**(3/2))/ (ratio_l * L) 

        fileepsilon = ParsedParameterFile(newCase / '0/epsilon')
        fileepsilon.content['internalField'] = 'uniform {:.10f}'.format(epsilon)
        fileepsilon.writeFile()
        print(f'乱流散逸{epsilon}')

def cd_Re(newU, cd):
    U = newU
    L = 250E-3
    nu = 1.511e-05
    Re = U*L/nu
    # print(f"cd={cd[-1]}")
    # print(f"レイノルズ数={round(Re,1)}")
    
    return Re

def Allrun(newCase):
    "Allrunを実行"
    out_run = subprocess.check_output(['./Allrun'], cwd=newCase)
    return out_run.decode()

def Cd_Re():
    Re_ana = np.linspace(0.01, 10000000, 1000000)
    cd_ana = 24/Re_ana + ( 2.6*(Re_ana/5) )/(1+(Re_ana)**1.52) +  ( 0.411*(Re_ana/263000)**(-7.94) )/(1+(Re_ana/263000)**(-8.00)) +(Re_ana**0.80)/461000
        
    return Re_ana, cd_ana

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

from pathlib import Path

import shutil

import subprocess

import numpy as np

from PyFoam.RunDictionary.ParsedParameterFile import ParsedParameterFile

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

import os

def clone_file(orgCase, resultDir):

"orgCaseをresultDirに重複しないようにコピー"

baseName = Path(orgCase).name

addName = None

if addName!=None:

baseName += f'_{addName}'

Path(resultDir).mkdir(exist_ok=True, parents=True)

n=0

newCase = Path(resultDir) / f'{baseName}_{n}'

while newCase.is_dir():

n += 1

newCase = Path(resultDir) / f'{baseName}_{n}'

shutil.copytree(orgCase, newCase)

return newCase

def cd_result(resultDir, newCase):

#抗力係数の出力

keys = ['forceCoeffs']

startTime = 0

datfile = 'forceCoeffs.dat'

key = keys[0]

df = pd.DataFrame()

case = str(newCase)

name = os.path.basename(case)

forceFile = f'{resultDir}/{case}/postProcessing/{key}/{startTime}/{datfile}'

df_cd = pd.read_csv(forceFile, sep='\t', header=8,index_col=0)

cd = np.array([ valStr for keys, valStr in df_cd[df_cd.columns[1]].items() ])

return cd

def new_parameter(newU, newCase):

# 流速の変更

fileU = ParsedParameterFile(newCase / '0/U')

fileU.content['boundaryField']['XMin']['value'] = 'uniform ({:.6f} 0 0)'.format(newU)

fileU.content['internalField'] = 'uniform ({:.6f} 0 0)'.format(newU)

fileU.writeFile()

print(f'Inlet(Xmin) U is now {newU}')

print(f'Inlet(initial) U is now {newU}')

# 抗力係数の代表速度の変更

file_controlDict = ParsedParameterFile(newCase / 'system/controlDict')

file_controlDict.content['functions']['forceCoeffs']['magUInf'] = newU

file_controlDict.writeFile()

U = newU

L = 250E-3

nu = 1.511e-05

Re = U*L/nu

if Re <= 1000:

fileturb = ParsedParameterFile(newCase / 'constant/turbulenceProperties')

fileturb.content['simulationType'] = 'laminar'

fileturb.writeFile()

print(f'乱流モデルなし:Re={Re}')

else:

# 乱流エネルギーの計算

Intensity = 1/100 # 1%

k_E = 3/2*(Intensity * newU)**2

filek = ParsedParameterFile(newCase / '0/k')

filek.content['internalField'] = 'uniform {:.10f}'.format(k_E)

filek.writeFile()

print(f'乱流強度{Intensity*100}%:',f'k = {k_E}')

# 乱流エネルギーの計算

L = 4 # boc幅一辺 4mm

C_mu = 0.09

ratio_l = 10/100 # 10%

epsilon= (C_mu**(3/4) * k_E**(3/2))/ (ratio_l * L)

fileepsilon = ParsedParameterFile(newCase / '0/epsilon')

fileepsilon.content['internalField'] = 'uniform {:.10f}'.format(epsilon)

fileepsilon.writeFile()

print(f'乱流散逸{epsilon}')

def cd_Re(newU, cd):

U = newU

L = 250E-3

nu = 1.511e-05

Re = U*L/nu

# print(f"cd={cd[-1]}")

# print(f"レイノルズ数={round(Re,1)}")

return Re

def Allrun(newCase):

"Allrunを実行"

out_run = subprocess.check_output(['./Allrun'], cwd=newCase)

return out_run.decode()

def Cd_Re():

Re_ana = np.linspace(0.01, 10000000, 1000000)

cd_ana = 24/Re_ana + ( 2.6*(Re_ana/5) )/(1+(Re_ana)**1.52) + ( 0.411*(Re_ana/263000)**(-7.94) )/(1+(Re_ana/263000)**(-8.00)) +(Re_ana**0.80)/461000

return Re_ana, cd_ana

orgCaseには「Allrun」スクリプトを用意しておきます。
↓こちらはPythonではなくシェルスクリプトです。

Allrun

#!/bin/sh
cd ${0%/*} || exit 1
. $WM_PROJECT_DIR/bin/tools/RunFunctions

decomposePar
mpirun -np 4 simpleFoam -parallel
reconstructPar

rm -rf ./processor*

#!/bin/sh

cd ${0%/*} || exit 1

. $WM_PROJECT_DIR/bin/tools/RunFunctions

decomposePar

mpirun -np 4 simpleFoam -parallel

reconstructPar

rm -rf ./processor*

流入速度を変えてパラスタするため、速度のリストデータを用意します。

orgCase = 'orgCase/base_k-epsilon'
resultDir = 'resultDir'

newU_list = [0.000001,0.00001,0.00002,0.00003, 0.00005, 0.00008, 0.001, 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 20.0, 30.0,40.0,100.0]

orgCase = 'orgCase/base_k-epsilon'

resultDir = 'resultDir'

newU_list = [0.000001,0.00001,0.00002,0.00003, 0.00005, 0.00008, 0.001, 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 20.0, 30.0,40.0,100.0]

そして、流入速度ごとに計算を実行させます。

# 計算実行

for newU in newU_list:
    newCase = clone_file(orgCase, resultDir)
    new_parameter(newU, newCase)
    Allrun(newCase)

    print('='*50)

# 計算実行

for newU in newU_list:

newCase = clone_file(orgCase, resultDir)

new_parameter(newU, newCase)

Allrun(newCase)

print('='*50)

計算が終わったらレイノルズ数と抗力係数のデータフレームを作成します。

from natsort import natsorted

newCase_list = natsorted (os.listdir(resultDir) ) 

cd_list = []
Re_list = []

for i, newCase in enumerate(newCase_list):
    cd = cd_result(resultDir, newCase)
    Re = cd_Re(newU_list[i], cd)
    
    
    cd_list.append(cd[-1])
    Re_list.append(Re)

Re_ana, cd_ana = Cd_Re()

df_cdRe = pd.DataFrame()
df_cdRe['Re'] = Re_list
df_cdRe['cd'] = cd_list

df_cdRe

from natsort import natsorted

newCase_list = natsorted (os.listdir(resultDir) )

cd_list = []

Re_list = []

for i, newCase in enumerate(newCase_list):

cd = cd_result(resultDir, newCase)

Re = cd_Re(newU_list[i], cd)

cd_list.append(cd[-1])

Re_list.append(Re)

Re_ana, cd_ana = Cd_Re()

df_cdRe = pd.DataFrame()

df_cdRe['Re'] = Re_list

df_cdRe['cd'] = cd_list

df_cdRe

実験データと今回の結果を比較します。

plt.scatter(np.log10(df_cdRe['Re']), np.log10(df_cdRe['cd']), color='blue', label = 'CAE')
plt.plot(np.log10(Re_ana), np.log10(cd_ana), color='black', label='Exp')
plt.grid()
plt.legend()
plt.xlabel('log10(Re)',fontsize=16)
plt.ylabel('log10(Cd)',fontsize=16)