我需要存储一个昂贵的有限元计算解决方案,以便在进一步分析中使用它。浏览我迄今为止发现的教程,我可以像这样存储我的结果:
from fenics import *
mesh = Mesh('mesh/UnitSquare8x8.xml')
V = FunctionSpace(mesh, 'P', 1)
u = TrialFunction(V)
v = TestFunction(V)
f = Constant(-6.0)
a = dot(grad(u), grad(v))*dx
L = f*v*dx
u_D = Expression('1 + x[0]*x[0] + 2*x[1]*x[1]', degree=2)
def boundary(x, on_boundary):
return on_boundary
bc = DirichletBC(V, u_D, boundary)
A = assemble(a)
b = assemble(L)
bc.apply(A, b)
u = Function(V)
solver = KrylovSolver("cg", "ilu")
solver.solve(A, u.vector(), b)
File('solution.xml') << u.vector()
然后像这样加载它们:
from fenics import *
mesh = Mesh('mesh/UnitSquare8x8.xml')
V = FunctionSpace(mesh, 'P', 1)
u = Function(V)
File('solution.xml') >> u.vector()
不幸的是,我几乎不知道我到底在做什么。这是存储和加载计算结果的正确方法吗?(对于同一个网格文件)中的元素顺序是否u.vector()
在不同 FEniCS 版本内/之间是固定的,或者它只是一个可能随时更改的实现细节?如果它不安全,那么这样做的正确方法是什么?
我找到了另一个(可能更危险)的解决方案。我可以使用VALUES = u.vector().get_local()
和u.vector().set_local(VALUES)
方法,就像VALUES
我可以轻松存储和加载的 numpy 数组一样。