关于PyFluent的一些常见问题。

1 PyAnsys是什么？

PyAnsys是一套开源技术集合，支持通过Python与Ansys Fluent、Mechanical APDL、AEDT及其他Ansys产品进行交互。用户可在任意Python环境中，结合外部Python库使用PyAnsys系列工具库。

2 PyFluent是什么？

PyFluent 为 Ansys Fluent 提供了 Python 访问接口，其特性实现了 Fluent 与 Python 生态系统的无缝衔接，并全面支持原生 Fluent 功能，例如：

• 通过本地 Ansys 安装启动 Fluent
• 连接远程计算机上运行的 Fluent 实例

PyFluent 随 Fluent 安装包捆绑发布，也可单独下载安装。PyFluent 不提供图形用户界面（GUI），需通过 Python 环境进行交互操作。

3 PyFluent与Fluent UDF有何区别？

PyFluent在概念上更贴近Fluent的文本用户界面（TUI）控制台命令与日志记录功能，而非用户自定义函数（UDF）。其主要用途在于实现流程自动化，而非改变求解器的行为。

UDF采用C语言编写，至今仍是Fluent仿真中的关键组成部分。尽管无法使用Python编写UDF，但可通过PyFluent命令对其进行编译与加载，操作方式与TUI命令相似。

4 PyFluent适用人群

PyFluent的户群体包括工程师、产品设计师、咨询顾问及科研人员。

• 通过定制脚本显著提升工作效率
• 实现多产品工作流的自动化运行
• 开发垂直领域应用，拓展CFD仿真技术的受众范围
• 基于Python在科学计算领域的丰富生态，构建完整的工作流体系：
• 计算机视觉
• 机器学习（ML）
• 人工智能（AI）
• 数据处理与可视化
• 优化分析
• 在Python环境中，利用通用库与标准语法高效处理多维数组

5 PyFluent功能应用

通过PyFluent可实现以下功能：

• 将Fluent作为求解器无缝集成至自研设计工具
• 定制后处理流程：借助Python丰富的外部库拓展后处理能力，或自动生成包含仿真结果的PowerPoint报告
• 通过Web应用访问集群任务，监控收敛状态并生成图表
• 结合Python的机器学习与人工智能模块，快速求解并持续优化模型
• 利用Python实现不同Ansys产品间的耦合分析

6 PyFluent安装

虽然[Installation]提供了ansys-fluent-core包的快速安装说明，以下步骤将详细说明如何在Python虚拟环境中安装完整的PyFluent套件：

1. 若尚未安装Python，需先完成安装

2. 安装Fluent 2022 R2或更高版本

3. 设置环境变量以指向Ansys的安装目录。例如，对于Ansys 2022 R2，需将AWP_ROOT222环境变量设置为C:Program FilesANSYS Incv222
   Linux系统需手动配置该变量，Windows系统通常会自动完成设置

4. 在命令行窗口中执行以下命令，创建并激活本地Python虚拟环境：

   # Set up a local virtual environment
   python -m venv venv
   
   # Activate the virtual environment on Windows
   venvScriptsactivate
   
   # Activate the virtual environment on Linux (csh)
   source venv/bin/activate.csh
   
   # Activate the virtual environment on Linux (bash)
   . venv/bin/activate
   

5. 命令窗口中，使用Python包安装工具pip安装PyFluent软件包：

   python -m pip install ansys-fluent-core   # Use Fluent’s core capabilities (mesh, solve, postprocess)
   python -m pip install ansys-fluent-parametric   # Use Fluent’s parametric capabilities (optional)
   python -m pip install ansys-fluent-visualization   # Use Fluent's postprocessing capabilities with pyvista and matplotlib (optional)
   

7 应选择哪个Python版本？

PyFluent 支持运行在 Windows 和 Linux 系统上运行 的Python 3.10 至 3.12 版本环境中。Ansys 2023 R2 及后续版本内置了 Python 3.10 环境。例如，在 2025 R2 的 Windows 版本中，Python 3.10 的可执行文件通常位于：C:Program FilesANSYS Incv252commonfilesCPython3_10winx64Releasepython.exe。若使用 Ansys 内置的 Python 环境，建议在 Python 虚拟环境中安装 PyFluent，以避免与 Ansys 自带的 Python 包发生冲突。

也可从 Python 官网直接下载任意兼容版本。无论选择何种安装方式，均建议以管理员身份运行 Python 安装程序，并在首个向导页面勾选Add Python 3.10 to PATH选项。安装完成时，若系统中存在长路径文件，应根据提示解除路径长度限制。

8 如何获取源代码与文档？

所有PyAnsys公共库均托管于GitHub（仓库地址：https://github.com/ansys/pyfluent）。Repositories页面展示了可搜索的代码库数量，例如输入pyfluent即可查找所有与PyFluent相关的库。

PyAnsys GitHub账户的README.md文件列出了全部公共库，其中包含指向各库文档的链接。这些文档除提供常规使用说明外，还涵盖大量实用案例。

9 如何使用PyFluent启动Fluent？

可以使用以下代码通过PyFluent命令启动Fluent：

import ansys.fluent.core as pyfluent
session=pyfluent.launch_fluent()

以下示例展示如何启动双精度Fluent会话（使用两个处理器）并启用用户界面：

session=pyfluent.launch_fluent(precision=pyfluent.Precision.DOUBLE, processor_count=2, ui_mode="gui")

10 PyFluent如何确定Fluent启动路径？

PyFluent 按以下优先级顺序推断 Fluent 的位置：

1. 传递给 launch_fluent() 函数的 product_version 参数值
2. Windows 系统中 Fluent 安装时配置的 AWP_ROOT 环境变量（其中  代表版本号，例如 2025 R1 版本对应 251）。PyFluent 自动利用该变量定位最新安装的版本。在 Linux 系统中，需将 AWP_ROOT 配置为 Ansys 的绝对路径（如 /apps/ansys_inc/v251）。

11 如何禁用控制台显示的PyFluent警告？

在程序中使用以下代码可以禁用控制台显示的警告信息。

import ansys.fluent.core as pyfluent
pyfluent.set_console_logging_level("ERROR") # Disable all warning logs
pyfluent.warning.disable() # Disable all warning messages

12 如何学习使用PyFluent？

根据个人学习偏好，可采用以下任意或全部方法掌握PyFluent的使用：

• 查阅文档中的示例，先研读Examples部分提供的案例，再学习Examples章节中PyFluent-Parametric与PyFluent-Visusalization指南中的案例。

• 录制Fluent操作日志并查看对应的Python脚本。

  注：在Fluent 2022 R2版本中，可通过录制Fluent网格划分操作生成Scheme脚本。该脚本内嵌了与每个网格工作流操作对应的Python语句，提取后可直接用于PyFluent环境。

  ”

  以下是Fluent录制的Python命令：

  (%py-exec "workflow.TaskObject['Describe Geometry and Flow'].Arguments.setState({r'AddEnclosure': r'No',r'CloseCaps': r'Yes',r'FlowType': r'Internal flow through the object',})")
  

  其对应的PyFluent语法手动转换命令为：

  session.meshing.workflow.TaskObject['Describe Geometry and Flow'].Arguments.setState(({r'AddEnclosure': r'No',r'CloseCaps': r'Yes',r'FlowType': r'Internal flow through the object’,})
  

• 利用以下功能编写脚本：

• 通过IntelliSense显示任意命令的可用选项，例如在JupyterLab中按Tab键即可查看。
• 使用标准Python或PyAnsys工具输出指定对象的关联选项，例如调用dir(