電子機器の冷却CFD

SimScale Project Library にあるSimScaleの公開サンプルでホストされているOpenFoamの電子機器冷却CFD例をプロットし， Thermal Management Tutorial: CHT Analysis of an Electronics Box から生成します．

このサンプルデータセットは pyvista.POpenFOAMReader を使って読み込まれ，この README.md に従ってポスト処理されました．

from __future__ import annotations

import numpy as np

import pyvista as pv
from pyvista import examples

データセットを読み込む

データセットをダウンロードし，ロードします．

structure データセットは，ファンによって冷却される複数の部品を持つ箱からなり， air データセットは，空気の速度と温度を含むいくつかのスカラー配列を含む空気です．

structure, air = examples.download_electronics_cooling()
structure, air

(PolyData (0x7ff15f57d8a0)
  N Cells:    344270
  N Points:   187992
  N Strips:   0
  X Bounds:   -3.000e-03, 1.530e-01
  Y Bounds:   -3.000e-03, 2.030e-01
  Z Bounds:   -9.000e-03, 4.200e-02
  N Arrays:   4, UnstructuredGrid (0x7ff15f57ea40)
  N Cells:    1749992
  N Points:   610176
  X Bounds:   -1.388e-18, 1.500e-01
  Y Bounds:   -3.000e-03, 2.030e-01
  Z Bounds:   -6.000e-03, 4.400e-02
  N Arrays:   10)

電子機器をプロットする

ここでは， "赤" のカラーマップを使って電子機器の温度をプロットし， enable_ssao() で表面空間の環境オクルージョンを使ってプロットの見た目を改善しました．

pl = pv.Plotter()
pl.enable_ssao(radius=0.01)
pl.add_mesh(
    structure,
    scalars='T',
    smooth_shading=True,
    split_sharp_edges=True,
    cmap='reds',
    ambient=0.2,
)
pl.enable_anti_aliasing('fxaa')  # also try 'ssaa'
pl.show()

スタティックシーン

インタラクティブなシーン

風速のプロット

空気の速度をプロットしてみましょう．

Start by clipping the air dataset with clip() and plotting it alongside the electronics.

ご覧のように，空気はケースの前面(左)から入り，ファンを介してケースの "背面" から押し出されているのです．

# Clip the air in the XY plane
z_slice = air.clip('z', value=-0.005)

# Plot it
pl = pv.Plotter()
pl.enable_ssao(radius=0.01)
pl.add_mesh(z_slice, scalars='U', lighting=False, scalar_bar_args={'title': 'Velocity'})
pl.add_mesh(structure, color='w', smooth_shading=True, split_sharp_edges=True)
pl.camera_position = 'xy'
pl.camera.roll = 90
pl.enable_anti_aliasing('fxaa')
pl.show()

スタティックシーン

インタラクティブなシーン

気温のプロット

空気の温度もプロットしてみましょう．今回は，部品の温度もプロットしてみましょう．

pl = pv.Plotter()
pl.enable_ssao(radius=0.01)
pl.add_mesh(
    z_slice,
    scalars='T',
    lighting=False,
    scalar_bar_args={'title': 'Temperature'},
    cmap='reds',
)
pl.add_mesh(
    structure,
    scalars='T',
    smooth_shading=True,
    split_sharp_edges=True,
    cmap='reds',
    show_scalar_bar=False,
)
pl.camera_position = 'xy'
pl.camera.roll = 90
pl.enable_anti_aliasing('fxaa')
pl.show()

スタティックシーン

インタラクティブなシーン

流線のプロット - 流体速度

では，このデータセットの流線をプロットして，空気がケース内をどのように流れているのかを見てみましょう．

streamlines_from_source() を使って流線を生成します．

# Have our streamlines start from the regular openings of the case.
points = []
for x in np.linspace(0.045, 0.105, 7, endpoint=True):
    points.extend([x, 0.2, z] for z in np.linspace(0, 0.03, 5))
points = pv.PointSet(points)
lines = air.streamlines_from_source(points, max_length=2.0)

# Plot
pl = pv.Plotter()
pl.enable_ssao(radius=0.01)
pl.add_mesh(lines, line_width=2, scalars='T', cmap='reds', scalar_bar_args={'title': 'Temperature'})
pl.add_mesh(
    structure,
    scalars='T',
    smooth_shading=True,
    split_sharp_edges=True,
    cmap='reds',
    show_scalar_bar=False,
)
pl.camera_position = 'xy'
pl.camera.roll = 90
pl.enable_anti_aliasing('fxaa')  # also try 'ssaa'
pl.show()

スタティックシーン

インタラクティブなシーン

ボリューメトリックプロット - 高温を可視化する

温度の面積の3Dプロットを表示します．

For this example, we will first sample the results from the pyvista.UnstructuredGrid onto a pyvista.ImageData using sample(). This is so we can visualize it using add_volume()

bounds = np.array(air.bounds) * 1.2
origin = (bounds[0], bounds[2], bounds[4])
spacing = (0.002, 0.002, 0.002)
dimensions = (
    int((bounds[1] - bounds[0]) // spacing[0] + 2),
    int((bounds[3] - bounds[2]) // spacing[1] + 2),
    int((bounds[5] - bounds[4]) // spacing[2] + 2),
)
grid = pv.ImageData(dimensions=dimensions, spacing=spacing, origin=origin)
grid = grid.sample(air)

opac = np.zeros(20)
opac[1:] = np.geomspace(1e-7, 0.1, 19)
opac[-5:] = [0.05, 0.1, 0.5, 0.5, 0.5]

pl = pv.Plotter()
pl.add_mesh(structure, color='w', smooth_shading=True, split_sharp_edges=True)
vol = pl.add_volume(
    grid,
    scalars='T',
    opacity=opac,
    cmap='autumn_r',
    show_scalar_bar=True,
    scalar_bar_args={'title': 'Temperature'},
)
vol.prop.interpolation_type = 'linear'
pl.camera.zoom(2)
pl.show()