ParaView可视化
理论：ParaView处理的数据形式
概述
用ParaView能画出漂亮的图，但不确定能不能直接相信数值。
只要意识到数据“放在哪里”，大多数误解都能避免。ParaView的数据分为每个单元（cell）一个值的单元数据，和每个节点（point）有值的节点数据。有限体积法OpenFOAM的结果本质上是单元数据，有限元求解器则多把积分点的值外推到节点输出。为了使显示平滑，ParaView有时会把单元数据平均转换为节点数据（Cell Data to Point Data），此时局部峰值会被抹平。另外，剖面（Slice）和线上取值（Plot Over Line）是对原始数据插值得到的，网格粗的地方会与实际值有偏差。不仅要看图的外观，还要确认数字是由哪些数据经过怎样的处理得到的。
平均与检算公式
左式为共享节点的4个单元取平均时的节点值。右式为圆柱（直径10 mm、长100 mm）的侧面积，可用于检算Integrate Variables得到的面积。
ParaView与VTK
ParaView的基础VTK（Visualization Toolkit）诞生于1990年代，是三位研究者所写可视化教科书的配套软件，之后由Kitware公司持续开发。ParaView本身于2000年前后由美国洛斯阿拉莫斯国家实验室与Kitware合作启动，用于并行可视化超级计算机的海量计算结果，如今已成为查看科学计算结果的标准工具之一。
算例
19%是四个示例单元共享节点的值差，不表示所有模型的全局最大值都会下降19%。标量压力面积积分不等于力矢量，应积分压力乘面法向，必要时计入黏性力。应力平均和外推须符合所用评价方法。
例1：共享节点的4个单元的应力
| 显示方式 | 该节点附近显示值 | 与单元最大值之差 |
|---|---|---|
| 单元数据（逐单元） | 180 MPa | 0% |
| Cell Data to Point Data（平均） | 145 MPa | −19% |
4个单元的值为180、170、120、110 MPa。应力变化越急剧，平均损失越大。疲劳和强度评估中，应使用单元值或求解器外推的节点值，而不是平均后的节点值。
例2：用Integrate Variables检算
| 检算的量 | 期望值 | 不一致时的原因 |
|---|---|---|
| 圆柱侧面积（直径10 mm、长100 mm） | ≈ 3,142 mm² | 单位（m/mm）混淆 |
| 压力乘面法向的矢量积分 | 同面、同单位的求解器压力力 | 压力单位、法向、是否计黏性力 |
| 流入与流出流量 | 相等（稳态、不可压缩） | 收敛不足、边界选择 |
用Plot Over Line输出截面速度分布，壁面附近的值与求解器不一致。为什么？
应检查插值方式和壁面边界值的处理。Plot Over Line在线上放置指定数量（Resolution）的点，输出各点对原始数据插值的值。若是单元数据，会因点落在哪个单元而呈阶梯状；若已转为节点数据，则是由节点平均值插值得到的值。两者都可能与壁面边界面上的值（OpenFOAM中为边界patch的值）不一致。要正确查看壁面值，读入OpenFOAM数据时应包含边界patch，把线的端点放在壁面稍内侧，或用求解器的函数对象（如wallShearStress）直接输出壁面量。另外Resolution比网格粗时会漏掉急剧变化，应使点间距小于壁面附近的网格。
实务流程
- 读入结果，在Information选项卡中确认是单元数据还是节点数据，以及数据范围和单位。
- 用Integrate Variables检算面积、体积、流量等已知量。
- 用单元数据或外推节点值评估最大值，避免平均的影响。
- 用剖面、等值面、流线等过滤器理解现象，图中注明单位和色标范围。
- 需要重复同样处理时，用Python Trace记录操作，用pvpython或pvbatch自动化。
“小心彩虹色标”
长期以来常用的彩虹色标（Rainbow）亮度变化不均匀，会在黄色或青色带处看似出现实际并不存在的分界，色觉不同的人也可能难以判读。ParaView的默认配色已改为亮度均匀变化的色标。在需要正确传达数值大小的图中，应使用这类配色，并统一各图的色标范围，以免比较时产生误解。
常见错误
错误与对策
| 错误 | 后果 | 对策 |
|---|---|---|
| 用平均后的节点数据评估最大值 | 低估峰值 | 用单元数据或外推值 |
| 不确认单位 | 读数差几个数量级 | 用面积、体积检算 |
| Plot Over Line点太稀 | 漏掉急剧变化 | 比网格更细 |
| 各图色标范围不同 | 比较出错 | 统一范围 |
| 未合并就打开并行结果 | 只显示一部分 | 以Decomposed Case打开 |
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常见问题
ParaView是什么？
由美国国家实验室与Kitware公司开发的开源可视化软件，基于VTK库。可读入OpenFOAM、Code_Aster、Elmer、FEniCS等众多求解器的结果，组合剖面、等值面、流线、曲线图等过滤器进行显示。能并行处理大数据，并可用Python实现操作自动化。
显示的最大值为什么和求解器输出不同？
因为把单元数据转换为节点数据时做了平均。共享某节点的4个单元应力为180、170、120、110 MPa时，用Cell Data to Point Data后该节点值为平均值145 MPa，180 MPa的峰值看起来小了19%。评估最大值时，应直接查看单元数据，或使用求解器从积分点外推得到的节点值。
如何确认结果读取是否正确？
用形状和单位已知的量检算。用Integrate Variables求面积或体积与设计值比较，或把压力在面上积分得到的力与求解器的力输出比较。直径10 mm、长100 mm圆柱的侧面积约为3,142 mm²，对不上就要怀疑单位或比例的读取。
参考资料与检验范围
所列数值是基于文中假设的教学参考计算。资料用于理论和设置参考，不证明已在各软件中复现这些数值。工程决策须按实际条件验证。