关于 foampilot

为什么创建 foampilot？

foampilot 的想法源于 OpenFOAM 的学习曲线陡峭。
它的文件结构和众多字典文件对于理解、验证和维护来说可能很复杂，尤其是在需要快速迭代的工程环境中。

我意识到一个 Python 面向对象的封装层 可以提供帮助：
- 将信息集中在易读的 Python 文件中，
- 清晰地反映 OpenFOAM 工程的结构，
- 减少手动编辑字典时容易出现的错误。

使用 Python 工具，可以 协调整个 CFD 工作流程。
foampilot 的目标是提供一个 开源 CFD 平台，覆盖完整的仿真周期： - 几何建模， - 网格生成， - 求解器配置与运行， - 后处理， - 报告生成。

我叫 Steven Daix，从事 CFD 工作已有 20 年以上。

我在多个行业积累了经验： - 核工业， - 汽车， - 石油与天然气， - 建筑与施工，

曾在各种规模的公司工作过，从初创企业到大型集团，包括工程咨询公司。

我主要使用 Fluent (ANSYS) 和 STAR-CCM+。
我的经验涵盖多种项目，包括： - 建筑物内的热气流研究， - 博物馆温度优化， - 搅拌玻璃罐的混合实验， - 拖拉机发动机罩下的空气热分析， - 工业工艺优化，例如卫生纸干燥（趣闻！）

在工程办公室中，使用 OpenFOAM 进行快速检查和紧急请求一直很困难，这阻碍了免费工具的实际应用。

这促使我在业余时间开发 foampilot，基于我在 CFD 的经验，以及我希望使用 OpenFOAM 的方式。

foampilot 的开发 得到了多种 AI 工具的协助，包括： - ChatGPT， - Gemini， - Mistral， - DeepSeek， - Manus。

这些 AI 工具用于辅助： - 代码结构优化， - 概念澄清， - 文档改进， - 表述和教学清晰化。

所有技术选择、架构、CFD 概念和项目愿景都由 我的专业 CFD 经验 驱动。
AI 仅作为 生产力加速器和顾问，而非替代工程知识。

foampilot 旨在提供 清晰、可复现且自动化的 Python 接口 来操作 OpenFOAM，使得： - CFD 研究更可靠， - 更容易审查和验证， - 提高 OpenFOAM 在工业环境中的可访问性， - 同时保持对核心 CFD 和 OpenFOAM 概念的忠实。

foampilot 首先是一个工程师项目，由用户为用户设计。