
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
foamlib是一个现代化的Python包,提供与OpenFOAM交互的优雅、简化界面。它旨在使基于OpenFOAM的工作流对研究人员和工程师更加易用、可重现和精确。
!https://github.com/gerlero/foamlib/raw/main/benchmark/benchmark.png
加载包含一百万个单元格的volVectorField
asyncio支持并行运行多个案例FoamFile - 读写OpenFOAM配置文件,就像它们是Python字典一样FoamFieldFile - 处理场文件,支持ASCII和二进制格式(带或不带压缩)FoamCase - 配置、运行和访问OpenFOAM案例结果AsyncFoamCase - 异步版本,用于并发运行多个案例AsyncSlurmFoamCase - 专为基于Slurm的HPC集群设计通过Docker拉取镜像:
bashdocker pull microfluidica/foamlib
bash# 运行foamlib容器 docker run -it --rm microfluidica/foamlib python # 在Python交互式环境中使用foamlib >>> from foamlib import FoamCase >>> case = FoamCase("path/to/case") >>> case.run() >>> latest_time = case[-1] >>> pressure = latest_time["p"].internal_field >>> print(f"Max pressure: {max(pressure)}")
yamlversion: '3' services: foamlib: image: microfluidica/foamlib volumes: - ./openfoam-cases:/cases working_dir: /cases command: python run_simulation.py
克隆并运行案例
pythonimport os from pathlib import Path from foamlib import FoamCase # 克隆教程案例 pitz_tutorial = FoamCase(Path(os.environ["FOAM_TUTORIALS"]) / "incompressible/simpleFoam/pitzDaily") my_pitz = pitz_tutorial.clone("myPitz") # 运行模拟 my_pitz.run() # 访问最新时间步的结果 latest_time = my_pitz[-1] p = latest_time["p"] U = latest_time["U"] print(f"Pressure field: {p.internal_field}") print(f"Velocity field: {U.internal_field}")
异步运行多个案例
pythonimport asyncio from foamlib import AsyncFoamCase async def run_multiple_cases(): """并发运行多个案例""" base_case = AsyncFoamCase("base_case") # 创建并运行多个具有不同参数的案例 tasks = [] for i, velocity in enumerate([1, 2, 3]): case = base_case.clone(f"case_{i}") case[0]["U"].boundary_field["inlet"].value = [velocity, 0, 0] tasks.append(case.run()) # 等待所有案例完成 await asyncio.gather(*tasks) # 运行异步函数 asyncio.run(run_multiple_cases())
直接访问场文件
pythonfrom foamlib import FoamFieldFile # 直接读取场数据 U = FoamFieldFile("0/U") print(f"速度场形状: {U.internal_field.shape}") print(f"边界: {list(U.boundary_field)}")
如果在研究中使用foamlib,请引用以下文献:
Gerlero, G. S., & Kler, P. A. (2025). foamlib: A modern Python package for working with OpenFOAM. Journal of Open Source Software, 10(109), 7633. [***]
BibTeX格式:
bibtex@article{foamlib, author = {Gerlero, Gabriel S. and Kler, Pablo A.}, doi = {10.21105/joss.07633}, journal = {Journal of Open Source Software}, month = may, number = {109}, pages = {7633}, title = {{foamlib: A modern Python package for working with OpenFOAM}}, url = {[***]}, volume = {10}, year = {2025} }
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
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