关于基于vtk的paraview里transform的问题

2012-05-29 08:54:30 603 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

重叠网格技术：原理、实现与CFD复杂流动模拟实战计算流体力学（CFD）中的网格划分是数值模拟的基础环节，其核心原理是通过离散化将连续物理域转化为可计算的网格系统。重叠网格作为一种先进的网格技术，采用多区域独立划分策略，通过插值算法在重叠区域实现数据交换，有效解决了传统单一网格在处理复杂几何和运动边界时的局限性。该技术的工程价值在于显著提升了几何适应性和计算效率，特别适用于飞机翼型运动、船舶螺旋桨旋转等包含相对运动的工业场景。本文以NACA0012翼型绕流为典型案例，详细解析了重叠网格在CFD模拟中的具体实现方法，包括网格数据结构设计、重叠检测算法和插值权阅读详情

我想把一个向量a变到向量b的位置上，a和b共顶点，只需要做一个旋转，如何求欧拉角
我在网上查到先求旋转轴，加a和b之间的夹角为四元数，再从四元数用公式反求欧拉角
我想问在求四元数的时候旋转轴是否需要先归一化，然后想请人看看代码的问题，因为结果总是不对，自己又看不出问题T_T。

try: paraview.simple

except: from paraview.simple import *

paraview.simple._DisableFirstRenderCameraReset()

from math import *

from numpy import *

from numpy.linalg import *





f=open('D.txt')

for line in iter(f):

    # print line

    items=line.split()

    arrow=Arrow()

    arrow = GetActiveSource()

    arrow.TipRadius = 0.05

    arrow.TipResolution = 32

    arrow.ShaftRadius = 0.01

    arrow.TipLength = 0.2

    arrow.ShaftResolution = 32

    dr=GetDisplayProperties(arrow)

    dr.DiffuseColor = [1.0, 0.0, 0.0]

    dr.Origin = [0.0, 0.0, 0.0]

    dr.Position = [2.69616, 15.2011, -2.68065]

    dr.Scale = [0.02, 0.02, 0.02]

    e=array([1, 0, 0])    #这里是a

    print 'e:',e

    u=array([float(items[0]),float(items[1]),float(items[2])])   #这里是b

    print 'u:',u





    v=cross(u,e)   #旋转轴

    print 'v:',v

    print 'norm(v):',norm(v)

    v=v/norm(v)



 

    print 'u*e:',dot(u,e)

    a=acos(dot(u,e))

    q=array([cos(a/2),sin(a/2)*v[0],sin(a/2)*v[1],sin(a/2)*v[2]])   #四元数

    print 'q:',q

    q=q/norm(q)

    print 'normalized q:',q

    w=q[0]

    x=q[1]

    y=q[2]

    z=q[3]

    #用公式反求的欧拉角

    ax=atan2(2*(w*x+y*z),1-2*(x**2+y**2))

    ay=arcsin(2*(w*y-z*x))

    az=atan2(2*(w*z+x*y),1-2*(y**2+z**2))

    print 'ax:',ax,'ay:',ay,'az:',az



    dr.Orientation = [180*ax/pi,180*ay/pi,180*az/pi]

f.close()



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