100个实用小工具8-deepCFD二维流场神经网络 - 详解

DeepCFD GUI 技术文档

1. 项目概述

DeepCFD GUI 是一个基于 PySide6 和 DeepCFD 的图形用户界面应用程序，专门用于计算流体力学（CFD）的深度学习仿真。该工具支持数据加载、模型训练和结果可视化等核心功能。

1.1 主要特性

• STL几何模型导入与处理
• CFD数据集生成
• 深度学习模型训练（支持FNO2d、UNet、ResNet等架构）
• 仿真结果可视化（几何信息、速度场、压力场等）
• 直观的图形用户界面

1.2 技术栈

• GUI框架: PySide6 (Qt for Python)
• 科学计算: NumPy, SciPy
• 机器学习: PyTorch
• 数据可视化: Matplotlib
• 3D几何处理: numpy-stl
• 数据序列化: Pickle

2. STL处理模块

STL处理模块负责将三维STL几何模型转换为DeepCFD可用的输入数据格式。

2.1 核心功能

STL文件加载

• 支持标准STL文件格式（ASCII和二进制）
• 解析网格顶点和面片信息
• 提供模型基本信息统计（顶点数、面数等）

3D模型可视化

• 三维模型渲染显示
• 支持保存可视化图像

2D SDF转换

将3D STL模型转换为二维符号距离函数（SDF）：

1. 选取模型XY平面的中间截面
2. 计算截面轮廓的符号距离函数
3. 支持规则几何体的解析方法（立方体、球体等）
4. 提供通用方法处理任意几何形状

CFD数据集生成

基于几何信息生成完整的CFD训练数据集：

• 输入数据：几何信息（SDF格式）
• 输出数据：流场信息（速度场Ux、Uy和压力场）
• 支持生成多个样本以丰富训练数据

2.2 支持的几何体类型

• 立方体：使用解析方法生成精确的SDF
• 球体：通过投影生成圆形SDF
• 圆柱体：通过截面生成圆形SDF
• 翼型：简化模型的近似SDF
• 自定义几何体：通用处理方法

2.3 类接口说明

class STLProcessor:
def load_stl(self, stl_file_path):
"""加载STL文件"""
def visualize_stl(self, save_path=None):
"""可视化STL模型"""
def convert_to_2d_sdf(self, nx=128, ny=64, save_path=None):
"""将3D STL模型转换为2D符号距离函数"""
def generate_cfd_dataset(self, stl_file_path, output_dir="./cfd_data", num_samples=5):
"""生成完整的CFD数据集"""

3. 可视化模块

可视化模块提供对CFD仿真结果的图形化展示功能，包括几何信息、真实数据和预测数据的对比显示。

3.1 核心功能

数据可视化

• 几何信息显示（SDF格式）
• 流场数据可视化（速度场、压力场）
• 真实数据与预测数据对比显示
• 支持多种物理量切换显示

交互操作

• 样本切换（上一个/下一个样本）
• 物理量选择（水平速度、垂直速度、压力）
• 实时更新显示

多视图展示

• 三列布局同时显示几何信息、真实数据和预测数据
• 自动调整颜色映射以突出数据特征
• 添加颜色条便于数值解读

3.2 可视化组件

主要视图

1. 几何信息视图：显示障碍物的符号距离函数（SDF）
2. 真实数据视图：显示CFD求解器计算的真实流场数据
3. 预测数据视图：显示深度学习模型预测的流场数据

控制元素

• 样本导航按钮（上一个/下一个）
• 物理量选择下拉框
• 颜色条和坐标轴

3.3 可视化类接口

主窗口集成可视化

在主窗口中内嵌的可视化组件：

def create_visualization_tab(self):
"""创建可视化标签页"""