Pythonで霧・ミストをシミュレーションする方法

どうも、月見（@Suzuka14144156）です。

今回は、Pythonで霧をシミュレーションする方法を解説します。

この記事のゴール
環境の構築
Pythonで霧をシミュレーションする方法
Pythonで霧をシミュレーションした結果
Pythonで流体を勉強する方法
まとめ

この記事のゴール

以下のGIFを得られます。

以下を想定してシミュレーション

重力が-Y方向に9.8m/s2
風が、平均0、標準偏差が10ｍ/sでXY方向に吹く

風が吹くと、四隅に霧は集まりやすいことが、分かります。

どのくらいの風が吹くと霧が浮遊しやすいかなど、探索することができるようになります。

環境の構築

今回は、Anacondaを用います。

以下の記事を参考にしてください。

Python Anacondaとは？｜インストール〜Jupyter　Notebookの立ち上げ

Python Anacondaとは？｜インストール〜Jupyter　Notebookの立ち上げ

はじめにPython の環境構築を楽にしたくないですか？Python Anacondaをインストールすることで、Pythonの環境構築がとても楽になります。よって、今回はPython Anacondaにつ...

今回使うライブラリは、Anacondaをインストールすれば、自動でインストールされます。

Pythonで霧をシミュレーションする方法

Pythonで霧をシミュレーションするためのコード。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

# Simulation parameters
num_particles = 1000  # Number of fog particles
particle_size = 0.01  # Size of each particle
dt = 0.01             # Time step
g = np.array([0, -9.81])  # Acceleration due to gravity
v_mean = np.array([0.0, 0.0])  # Mean wind velocity
v_std = np.array([10.0, 10.0])   # Standard deviation of wind velocity

# Set up initial particle positions and velocities
x = np.random.uniform(low=-1.0, high=1.0, size=(num_particles, 2))
v = np.random.normal(loc=v_mean, scale=v_std, size=(num_particles, 2))

# Set up plot
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(-1.0, 1.0)
ax.set_ylim(-1.0, 1.0)

# Define animation function
def update(frame):
    # Update particle positions
    x_new = x + v*dt
    
    # Apply gravity
    v_new = v + g*dt
    
    # Apply random wind velocity
    v_new += np.random.normal(loc=0.0, scale=particle_size, size=(num_particles, 2))
    
    # Reflect off walls
    x_new[(x_new[:, 0] < -1.0) | (x_new[:, 0] > 1.0), 0] = x[(x_new[:, 0] < -1.0) | (x_new[:, 0] > 1.0), 0]
    v_new[(x_new[:, 0] < -1.0) | (x_new[:, 0] > 1.0), 0] = -v[(x_new[:, 0] < -1.0) | (x_new[:, 0] > 1.0), 0]
    x_new[(x_new[:, 1] < -1.0) | (x_new[:, 1] > 1.0), 1] = x[(x_new[:, 1] < -1.0) | (x_new[:, 1] > 1.0), 1]
    v_new[(x_new[:, 1] < -1.0) | (x_new[:, 1] > 1.0), 1] = -v[(x_new[:, 1] < -1.0) | (x_new[:, 1] > 1.0), 1]
    
    # Update positions and velocities
    x[:] = x_new[:]
    v[:] = v_new[:]
    
    # Update scatter plot
    ax.clear()
    ax.scatter(x[:, 0], x[:, 1], s=particle_size*1000)
    ax.set_xlim(-1.0, 1.0)
    ax.set_ylim(-1.0, 1.0)

# Create animation
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=50)

# Save animation to file
ani.save('fog_simulation.gif', writer='imagemagick')