开源网格划分软件-Gmsh二次开发教程 （7）API高级功能与扩展开发​

本章将深入Gmsh的高级API功能，涵盖参数化建模、自定义算法扩展、并行计算等高级技术，并提供完整代码示例与最佳实践。

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​​1.1 参数化建模​​

​​1.1.1 变量驱动几何​​

通过变量控制几何尺寸，实现动态调整：

import gmsh
import math

gmsh.initialize()
model = gmsh.model
model.add("parametric_gear")

# 定义齿轮参数
num_teeth = 20       # 齿数
module = 2.0         # 模数
pressure_angle = 20  # 压力角（度）

# 计算齿轮几何参数
pitch_radius = num_teeth * module / 2
base_radius = pitch_radius * math.cos(math.radians(pressure_angle))

# 创建齿轮基圆
base_circle = model.occ.addCircle(0, 0, 0, base_radius)
model.occ.synchronize()

# 生成齿廓（参数化样条曲线）
points = []
for i in range(num_teeth):
    angle = 2 * math.pi * i / num_teeth
    x = base_radius * math.cos(angle)
    y = base_radius * math.sin(angle)
    points.append(model.occ.addPoint(x, y, 0, 0.1))

# 连接点生成齿廓曲线
spline = model.occ.addSpline(points)
model.occ.synchronize()
gmsh.fltk.run()  # 可视化结果
gmsh.finalize()

​​1.1.2 交互式参数调整​​

结合GUI工具（如Sliders）实现实时参数更新：

# 使用gmsh.fltk.addSlider回调（需结合GUI事件循环）
def update_radius(slider_id, value):
    global pitch_radius
    pitch_radius = value
    rebuild_gear()  # 重新生成齿轮

gmsh.fltk.addSlider("Pitch Radius", 0, 10, 0.1, 5.0, update_radius)

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​​1.2 自定义网格生成算法​​

​​1.2.1 嵌入外部库（以Eigen为例）​​

将数值计算库与Gmsh结合，优化网格质量：

import gmsh
import numpy as np
from scipy.spatial import Delaunay  # 使用SciPy生成Delaunay三角剖分

gmsh.initialize()
model = gmsh.model
model.add("custom_meshing")

# 生成随机点集
points = np.random.rand(100, 2) * 10
gmsh_points = [model.occ.addPoint(p[0], p[1], 0, 0.1) for p in points]

# 使用SciPy生成Delaunay三角剖分
tri = Delaunay(points)
for simplex in tri.simplices:
    nodes = [gmsh_points[i] for i in simplex]
    model.occ.addCurveLoop(nodes)  # 创建曲面（需闭合曲线）

model.occ.synchronize()
model.mesh.generate(2)
gmsh.fltk.run()
gmsh.finalize()

​​1.2.2 自定义网格划分逻辑​​

通过API直接操作网格数据结构：

# 手动添加三角形单元
nodes = [model.mesh.addNode(x, y, z) for x, y, z in [[0,0,0], [1,0,0], [0,1,0]]]
element = model.mesh.addElement(2, 1, nodes)  # 类型2（三角形），标签1

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​​1.3 并行计算加速​​

​​1.3.1 多线程网格生成​​

利用Gmsh内置并行功能：

# 启用多线程（需Gmsh 4.9+）
gmsh.option.setNumber("Mesh.MaxNumThreads1D", 4)
gmsh.option.setNumber("Mesh.MaxNumThreads2D", 4)
gmsh.option.setNumber("Mesh.MaxNumThreads3D", 4)
model.mesh.generate(3)

​​1.3.2 分布式MPI并行​​

通过MPI划分任务（需Gmsh编译时启用MPI支持）：

# 命令行启动（假设脚本为mesh.py）
mpirun -n 4 gmsh mesh.py -nt 4

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​​1.4 与CAD库集成（OpenCASCADE）​​

​​1.4.1 导入STEP文件​​

model.occ.importShapes("mechanical_part.step")  # 导入CAD模型
model.occ.synchronize()

​​1.4.2 修复复杂几何​​

使用OpenCASCADE工具修复缝隙：

healed_shapes = model.occ.healShapes()  # 自动修复几何
model.occ.synchronize()

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​​1.5 错误处理与调试​​

​​1.5.1 捕获API异常​​

try:
    model.occ.addCircle(0, 0, 0, -1)  # 错误：半径为负数
except Exception as e:
    print("API错误:", str(e))

​​1.5.2 调试几何拓扑​​

输出几何实体关系图：

# 导出拓扑信息到文本
model.occ.exportTopology("topology.txt")

​​1.5.3 性能分析​​

记录网格生成时间：

import time
start = time.time()
model.mesh.generate(3)
print("网格生成耗时:", time.time() - start, "秒")

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​​1.6 完整案例：参数化涡轮叶片​​

import gmsh
import math

def create_turbine_blade(chord_length, twist_angle):
    gmsh.initialize()
    model = gmsh.model
    model.add("turbine_blade")
    
    # 参数化翼型控制点
    points = [
        (0, 0, 0),
        (0.3 * chord_length, 0.1 * chord_length, 0),
        (0.7 * chord_length, 0.15 * chord_length, 0),
        (chord_length, 0, 0)
    ]
    
    # 生成B样条曲线
    gmsh_points = [model.occ.addPoint(x, y, z) for x, y, z in points]
    spline = model.occ.addBSpline(gmsh_points)
    
    # 绕轴旋转生成曲面
    axis = (0, 0, 1)  # z轴
    surface = model.occ.revolve([(1, spline)], 0,0,0, *axis, angle=twist_angle)
    model.occ.synchronize()
    
    # 生成边界层网格
    model.mesh.setBoundaryLayer(1, [spline], layers=5, thickness=0.1)
    model.mesh.generate(2)
    gmsh.write("blade.msh")
    gmsh.fltk.run()
    gmsh.finalize()

# 调用函数生成不同参数的叶片
create_turbine_blade(chord_length=5.0, twist_angle=math.radians(30))

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​​1.7 常见问题​​

1. ​​并行计算未加速​​

   • ​​原因​​：任务规模过小或线程冲突。
   • ​​解决​​：增大网格规模，检查线程数设置。

2. ​​自定义算法导致崩溃​​

   • ​​原因​​：内存越界或非法几何操作。
   • ​​解决​​：使用try-except捕获异常，逐步调试。

3. ​​CAD导入后几何破损​​

   • ​​原因​​：STEP文件包含非流形结构。
   • ​​解决​​：使用model.occ.healShapes()修复。

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​​1.8 本章小结​​

本章深入探讨了Gmsh的高级API功能，包括参数化建模、自定义算法扩展、并行计算及CAD集成。通过“参数化涡轮叶片”案例，读者可以掌握复杂模型的自动化生成流程。