Ansys Fluent ユーザー様向け自動化/カスタマイズ事例

PyFluent による Ansys Fluent の解析ワークフロー構築

Python環境への統合により拡張性の高いカスタマイズを実現！

こんな方におすすめ

Ansys Fluentの作業を自動化し、条件設定や結果処理にかかる工数を削減したい
初心者にも使いやすいユーザーインターフェースを用意してAnsys Fluentの利用率を上げたい
AI/MLと連携してより高度なシミュレーションや可視化処理を行いたい

PyFluent による Ansys Fluent のカスタマイズ概要

近年、Python環境からAnsys製品を制御できるAPIツール「 PyAnsys 」がリリースされています。
PyFluentはそのAnsys Fluent版であり、これにより従来の製品ごとのスクリプティングよりも高度で柔軟なカスタマイズが可能になります。

PyFluent を使用するメリット

Python環境の豊富なライブラリやソフトウェアと連携でき、Ansys製品同士の連携も容易
Ansys製品を組み込んだ特定用途向けの独自のWebアプリの作成が可能
オープンソース環境で開発されており、機能追加や改善が迅速に行われる

PyFluent による Ansys Fluent の動作イメージ

PyFluentによる作業のイメージを以下にご説明します。
ここでは、広く使われているブラウザベースのインタラクティブな開発環境である Jupyter Notebook を介してAnsys Fluentを動作させる例を示します。

実際の実行手順については下記の動画をご覧ください。

１． Pythonのコードを作成

Jupyter Notebookを起動し、下図のようなPythonのコードを作成します。
このコードでは、Fluent Meshingを用いてメッシュを作成しています。

２． Ansys Fluentでメッシュを自動作成

作成したコードを実行すると、自動で Ansys Fluent が起動し、入力した設定通りにメッシュが作成されます。

３．計算実行、ポスト処理

メッシュ作成後は通常通り、計算実行やポスト処理などを行います。もちろん、これらの作業をPyFluentで行うことも可能です。
たとえば、Jupyter Notebook上でコンター図を表示したり、グラフを作成することができます。

また、PythonにはDjangoやFlaskといったフレームワークが多数用意されており、比較的手軽にWebアプリを作成することができます。これらのフレームワークとPyFluentを組み合わせることで、Ansys Fluentを組み込んだ独自のアプリを開発し、初心者にもより利用しやすいユーザーインターフェースを作ることもできます。
こちらのイメージについては下記の動画をご覧ください。

このように、PyFluentを用いることでPython環境の豊富なライブラリと連携し、解析作業を行うためのワークフローを柔軟にカスタマイズすることができます。

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御社にて頻繁に生じる解析設定がございましたら本ツールにより自動化することで、大幅な工数削減が可能です。是非お気軽にお問い合わせください。

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PyFluent を使用するメリット