PySystemCouplingを触ってみました

By M.Yamamoto

July 26, 2023

はじめに

Ansys社はMITライセンスで、Pythonのパッケージを展開しています。

当ブログでも過去に、

で紹介しています。

最近、流体‐構造物相互作用（FSI）問題を紹介しましたが、これはWorkbenchのシステムカップリング機能を利用したものでした。

流体-構造物相互作用（FSI）問題

このシステムカップリング機能にPython的にアクセスするものとして、 PySystemCouplingが公開されています。

図１．PySystemCoupling

図１．はページの途中までですが、これ以降に説明部分が続いています。

２way-FSIの例題としてよく利用されているoscillating-plate問題の取り扱いプログラムが以下に与えられています。

pysystem-coupling/examples/00-systemcoupling/oscillating_plate.py

また、これに対応したJupyter Notebookファイルが以下に与えられています。

pysystem-coupling/doc/source/examples/00-systemcoupling/oscillating_plate.ipynb

これらのプログラムを見ますと、計算に必要と思われる入力データはプログラム上でダウンロードしているように見受けられます。

不慣れで必要なデータ形式が理解できていませんので、本来であれば、以前Workbenchを利用したもので紹介しました例を取り上げたいところですが、今回はこのサイトで挙げられているoscillating-plate問題をJupyter Notebookで練習してみたいと思います。

Python環境、Anaconda、Jupyter

PySystemCouplingを利用するにはPython環境が必要です。次々と色々なパッケージをインストールしていきますと結構混乱してしまいます。ここでは、容易に利用できるといわれているAnacondaを利用したいと思います。仮想環境を利用して、今回のPySystemCouplingを分離して利用したいと思います。これらをGUIを利用して行いたいのでAnaconda Navigatorを利用したいと思います。

筆者はIT技術に疎いので、利用しているPC(Windows10)はあちらこちらに不具合が潜んでいるようです。最新バージョンのAnacondaをインストールしますと、Anaconda Navigatorが起動しません。ネットの対応策をいくつか実施しても解決しません。過去には起動したように思いますので古いバージョンを試してみました。次のURLにアーカイブがあります(図２．)。

https://repo.anaconda.com/archive/

図２．Anacondaのアーカイブ

筆者の場合、Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64.exe　という結構古いバージョンでAnaconda Navigatorが起動しました。

Anacondaはデフォルトでインストールしますと、主にC:\Users<username>\anaconda3に配置されます。プロパティを見てみますと以下のようです(図３．)。約５GBほどあります。

図３．anaconda3のプロパティ

スタートメニューのAnaconda Navigatorをクリックしますと(図４．)、GUIであるAnaconda Navigatorが起動します(図５．)。

図４．スタートメニュー

図５．Anaconda Navigator

左ペインのEnvironmentsをクリックしますと、デフォルトのbaseの環境が現れます(図６．)。

図６．Environments

この環境が先ほど示したフォルダに対応しています。 Installedドロップダウンメニュー状態で下を見ますと、325パッケージがインストールされているようです。ドロップダウンメニューをNot installedにしますと底部には9362 packages availableと表示されます。

このbase環境はそのまま保持しておいて、今回の作業用に新たに仮想環境を作成したいと思います。 baseそのままをコピーする方法がある様ですが、小さく始めたいと思います。

Environmentsタブの底部のCreateボタンをクリックします。 ansysという名前で環境を作成します。 Nameにansysと入力し、Createをクリックします(図７．)。

図７．新たな環境の作成

しばらくすると、インストール作業が終わり、baseの下にansysが現れます。

これを選択しますと、10パーケージ、インストールされているのがわかります。 pythonの他に、pipがインストールされています(図８．)。

図８．新たな環境　ansys

この環境は、C:\Users<username>\anaconda3\envs\ansysに配置されています。

先のoscillating_plate.ipynbを見てみますと、matplotlibが利用されているようですので、これを追加します。サーチボックスにmatplotlibと入力し、Not installedの中から探します。見つかったので、matplotlibの左の四角ボックスをクリックして、右下のApplyをクリックします(図９．)。

図９．matplotlibの追加

依存関係の都合上、66パッケージのインストールの確認画面が現れます。 Applyします(図１０．)。

図１０．matplotlibの追加の適用

インストールが終わって、Intalledを確認しますと現段階で78 package availableとなっています。少々数が合わないように見えますがよく分かりません。 numpyもインストールされています。

次に、Jupyter notebookを追加したいと思います。

Searchボックスにnotebookと入力して、Not installedから探しますと、notebookが見つかりますので、その左の四角のボックスをクリックし、右下のApplyをクリックします(図１１．)。

図１１．Jupyter notebookの追加

依存関係の都合上、78パッケージのインストールの確認画面が現れます。Applyします(図１２．)。

図１２．　Jupyter notebookの追加の適用

インストールが終わって、Intalledを確認しますと現段階で165 package availableとなっています。

さて今回の主体のansys-systemcoupling-coreですが、Channelsを追加しても探し出せませんでした(図１３．)。

図１３．ansys-systemcoupling-coreの探索

結局、どう探せばよいのかよく分かりませんので、端末からpipでインストルールすることにします。

スタートメニューからAnaconda Promptを起動します。

base環境に居ますので、

conda activate ansys

でansys環境に移ります。そこで、

pip install ansys-systemcoupling-core

と入力します。

これでインストールが完了します(図１４．)。

図１４．ansys-systemcoupling-coreのインストール

Anaconda Navigatorでinstalledを確認しますと図１５．のようになります。

図１５．ansys-systemcoupling-coreの確認

下を見ると、172 package availableとなっています。現状のansysフォルダのプロパティは図１６．のとおりです。

図１６．ansysフォルダのプロパティ

これで、環境が準備できました。

Jupyter Notebookでの試行

githubからダウンロードしたoscillating_plate.ipynbを適当なフォルダに置きます(図１７．)。

図１７．練習フォルダ

図４．スタートメニューのAnaconda Promptを起動します。

起動時はbaseになっています。

conda activate ansys

で環境をansysに切り替えます。

先ほどの練習用フォルダに移ります。

jupyter notebookを起動します(図１８．)。

図１８．練習フォルダでのJupyter notebookの起動

ブラウザーが当該フォルダで起動します(図１９．)。

図１９．Jupyter notebookの起動

oscillating_plate.ipynbファイルをクリックしますとnotebookが開きます(図２０．)。

図２０．oscillating_plate.ipynbファイル

ファイルの記述を順に追っていくことにします。

コードが記述されているセルは、Ctrl+Enterで実行できます。

最初の%matplotlib inlineを実行してみます。カーソルをセルに置き、Ctrl+Enterしますと、セルの左側がIn [ ]からIn [*]に変わりコードが評価され、最終的にIn [1]となりました(図２１．)。

図２１．セルの実行

この例では、特に目に見えての環境等の変化はないようです。

引き続き上から順番にセルを実行して行きます。

次のセルを実行しますと、In [2]となりますが、筆者の環境では、以下のようなフォルダが作成されます。

C:\Users<username>\AppData\Local\ansys_systemcoupling_core\ansys_systemcoupling_core\examples

次のDownload input filesの下のセルを実行しますと、In [3]となり、図２２．のようにファイルがダウンロードされました。

図２２．入力データのダウンロード

これが探していた入力データと思われます。今回はデータの中身を詳しく検討する余力がありませんので、引き続き次のセルに移ります。

次のセルがIn [4]になった段階ではディレクトリ構造が変化しています(図２３．)。

図２３．ディレクトリ構造の準備

Fluentフォルダにplate.cas.gzが、MAPDLフォルダにmapdl.datが配置されています。

次のセルを実行し、In [5]となります。次がIn [6]です。そしてIn [7]。次の検証はIn [8]で、図２４．のようにOut [8]が帰ってきています。

図２４．オブジェクトの存在の確認

次いで In [9]を実行し、その次にIn [10]で検証です(図２５．)。

図２５．カップリング・インターフェースの存在の確認

次の In [11]で状態を確認しています(図２６．)。

図２６．状態の確認

次の In [12]でsetupのエラーの確認をしています(図２７．)。

図２７．setupエラーの表示

In [13]を実行しますと、end_timeとtime_step_sizeがになっています(図２８．)。

図２８．solution_controlの確認

続くIn [14]とIn [15]で未定義を定義します(図２９．)。

図２９．solution_controlの修正

次の In[17]でoutput_controlの状況を確認します(図３０．)。

図３０．output_controlの状況

optionに何があるか確認します(図３１．)。

図３１．optionの選択肢

optionを修正し、再度確認します(図３２．)。

図３２．option修正後

In [22]でsetupのエラーがないのを確認し、次のIn [23]でサマリーを見ています。少々長いですが、以下に貼り付けますと、以下のようになります(図３３．)。

図３３．setupのサマリー

さて、いよいよ求解です。In [24]は効果がよくわかりません。

次のセルを実行しますと、しばらく In [*]の状態が続き計算を実行しています。 In [25]になった段階で計算が終了しています。出力の最後の部分は以下のようになっています(図３４．)。

図３４．計算終了

データをダウンロードしたフォルダは以下のようになっています(図３５．)。

図３５．計算終了後のフォルダ構成

Fluentフォルダは以下のようです(図３６．)。

図３６．Fluentフォルダの内容

MAPDLフォルダの内容は以下のようです(図３７．)。

図３７．MAPDLフォルダの内容

SyCフォルダの内容は以下のようです.(図３８．)。

図３８．SyCフォルダの内容

この中のResultsフォルダの内容は以下のようです(図３９．)。ただし一部です。

図３９．Resultsフォルダの内容（一部）

SyCSnapshotsフォルダの内容は以下のようです(図４０．)。

図４０．SyCSnapshotsフォルダの内容

以上で、初期の計算は終了した模様です。

notebookには引き続き追加計算がある様です。次のセルを実行しますと In [26]となります(図４１．)。

図４１．

solution_controlを修正します(図４２．)。

図４２．solution_controlの修正

次のセルでForceデータ・トランスファーをチェックし変更します(図４３．)。

図４３．設定変更

次のセルでsetupのサマリーを確認しています(図は割愛)。

次のセル、追加計算を実行します。しばらくIn [*]の状態が続き、計算が終了しますとIn [31]となります。応答の最後の部分は以下のようになっています(図４４．)。

図４４．追加計算終了

それぞれのフォルダに追加の計算結果が収められています。

以上で計算は終了です。

終了手続きを実行します(図４５．)。

図４５．終了手続き

おわりに

PySystemCouplingのJupyter notebookを逐次的に実行してみました。計算は実行された模様ですが、可視化等の作業は未実施です。図３２．を見ますとEnsightGoldが選択されているようですので、別途Ensightで可視化できるものと思われます。また、ようやく入手した入力データの解釈も今後の課題として残りました。

本稿作成には、種々のネット情報や参考書を参照させていただきました。その一々を挙げることはできませんが非常に感謝しています。