[PYTHON] Essayez l'analyse de transfert de chaleur non stationnaire de 1,5 dimension avec Heatrapy
J'ai essayé une analyse de transfert de chaleur non stationnaire unidimensionnelle en utilisant le heatrapy de open source. Récemment, je fais une relation passionnée au travail.
Environnement
pip install heatrapy
Ce que tu peux faire
Vous pouvez faire ce qui suit: Vous pouvez faire beaucoup de choses!
- Non stationnaire
- Dépendance à la température du matériau
- Des matériaux peuvent être ajoutés à volonté --Contact entre les composants
- Les conditions aux limites sont la désignation de la température ou les conditions d'isolation thermique
- Transfert de chaleur vers l'extérieur du système à n'importe quelle position (entrée de chaleur, sortie de chaleur) ← Le taux de transfert de chaleur et l'entrée / sortie de chaleur par rayonnement peuvent être réglés
【modèle】
--Ta, isolations: conditions aux limites --Q: transfert de chaleur (possible à n'importe quelle position) --h: condition de contact (possible à n'importe quelle position) --Q0: transfert de chaleur en fonction de la température (possible à n'importe quelle position)
papier
Les théoriques sont résumés dans les articles suivants. Je vous remercie https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352711018301298#!
Analyse thermique non stationnaire unidimensionnelle d'un composant
Un exemple dans Documentation.
[Conditions d'analyse]
- Longueur du composant: 0,5 m --Matériaux: Gd (Gadrinium) --Condition initiale (température_ambiante): 293K
- Limites: condition de température (300 K) sur le côté gauche, isolation sur le côté droit (condition d'isolation à 0)
- Pas de temps (dt): 1 seconde (Notez que si vous faites une erreur dans ce réglage, ce sera étrange! ← Cela est lié à la vitesse de transfert de chaleur) --Borders: 10 divisions
- Pas spatial (dx): 0,05 m (longueur du composant / nombre de divisions = 0,5 / 10 = 0,05 m)
- Intervalle de temps: 30000 s
【Matériel】
Les données matérielles se trouvent dans le dossier d'installation / heatrapy / database. Si vous l'ajoutez ici, vous pouvez ajouter des matériaux. Chaque nom de fichier dans le dossier de matériaux signifie les valeurs de propriétés physiques suivantes, et les valeurs peuvent dépendre de la température.
--cp: Chaleur spécifique [J / kg ℃] --k: conductivité thermique [W / m K] --rho: densité [kg / m3]
[Exécution]
Même si j'essaie de le déplacer en tant que document, cela ne fonctionne pas. .. .. (Je ne pense pas que ce soit maintenu) J'ai donc regardé le code source et l'ai corrigé.
Lorsque vous exécutez le code ci-dessous, le résultat de l'analyse sera affiché dans example.txt. write_interval est une spécification du nombre de secondes de sortie du résultat. Il existe quatre solveurs disponibles et il semble que vous puissiez les sélectionner en conséquence.
run.py
import heatrapy as ht
example = ht.single_object(amb_temperature=293, materials=('Gd',), borders=(1,11),materials_order=(0,),
dx=0.05, dt=1., file_name='example.txt',boundaries=(300,0), Q=[], Q0=[],initial_state=False)
example.compute(timeInterval=30000, write_interval=300, solver='implicit_k(x)')
[Visualisation des résultats]
La documentation dit de voir les résultats dans physplotlib, mais nous utiliserons des pandas pour voir les résultats.
read_data.py
df = pd.read_csv("example.txt")
Lisez le fichier de sortie ci-dessus. Comme indiqué ci-dessous, la température à chaque nœud est sortie sous forme d'historique temporel.
Regardons le graphique
graph.py
df = pd.read_csv("example.txt")
df=df.drop("heat[1](W)",axis=1)
df=df.drop("heat[-2](J)",axis=1)
df = df.set_index("time(s)")
df.plot(figsize=(15,8))
Le graphe de l'analyse thermique non stationnaire unidimensionnelle!
Impressions
C'est une excellente bibliothèque. Comme vous pouvez le voir dans l'article, l'analyse thermique et les programmes orientés objet vont très bien ensemble! Si une telle bibliothèque s'agrandit, l'industrie manufacturière n'aura pas à «réinventer les roues», mais c'est encore une histoire.