【FLUENT案例】02:DPM模型】的更多相关文章

1 引子1.1 案例描述1.2 学习目标1.3 模拟内容2 启动FLUENT并导入网格3 材料设置4 Cell Zones Conditions5 Calculate6 定义Injecions7 定义DPM材料8 颗粒追踪9 设置粒子分布直径10 粒子追踪11 统计出口面上粒径分布12 修改壁面边界以捕捉颗粒13 颗粒追踪14 考虑湍流效应15 考虑冲蚀16 后处理查看壁面冲蚀云图17 导出数据到CFD-POST18 CFD-POST操作 本案例延续案例1的模型及计算结果. 1 引子 1.1 案…
1 引言2 问题描述3 准备4 FLUENT前处理 1 引言 DEM碰撞模型扩展了DPM模型的功能,能够用于稠密颗粒流动的模拟.该模型可以与DDPM(Dense DPM)模型何用以模拟颗粒对主相的阻碍作用,因此可以用于鼓泡流化床.提升管.气力输送系统以及泥浆流动.特别对于以下情况,DEM模型特别有用: 当颗粒粒径分布很广时 当计算网格相对粗糙时 本案例演示DDPM模型的使用,其中颗粒碰撞通过DEM模型来考虑. 2 问题描述 本例中,我们将会模拟模拟一个鼓泡流化床,并且决定其在给定表观速度情况下的…
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本例利用FLUENT的DDPM模型对提升管进行模拟. 1 介绍 本案例演示在FLUENT中利用稠密离散相模型(Dense discrete phase model,DDPM)模拟2D提升管.DDPM模型用于第二相,考虑颗粒的粒径分布. 本案例演示的内容包括: 使用Eulerian多相流模型 设置DDPM模型 使用合适的求解器求解案例 后处理 2 问题描述 如下图所示,一个竖直的提升管,底部有空气入口,颗粒从接近空气入口的底部进入. 3 FLUENT前处理 3.1 Preparation 准备网格…
1 引子2 问题描述3 模型准备4网格5模型设置6 材料设置7 设定注入器8 修改材料9 Cell zone Conditions设置10 边界条件设置10.1 inlet入口设置10.2 出口设置10.3 壁面边界设置11 初始化及计算12 查看粒子追踪13 查看壁面冲蚀 1 引子 本案例的目的在于演示如何使用FLUENT软件模拟计算3D弯头中的冲蚀现象.冲蚀现象在工程应用中是一种非常普遍的现象. 本案例主要展示以下内容: 使用冲蚀模型分析3D弯头中的冲蚀现象 使用离散相模型 使用合适的求解参…
折腾了很久才把耦合模块搞定,用的还是网上别人编译好的UDF,不完美.自己编译的时候,老是提示无法找到fluent中的一些头文件,个人怀疑是操作系统和visual studio的问题,有时间换个系统和VS再试试,其实也挺简单. 此测试案例是EDEM官方提供的. 软件设置分为两部分,其中包括在FLUENT设置和EDEM设置,计算模型可以采用同一模型,也可以采用不同的网格模型,这里采用同一套网格模型.(EDEM可以读入msh文件). 1 案例描述 案例模型很简单,如下图所示的交叉管,流经模型的介质包括…
案例目录 1 引子1.1 案例描述1.2 案例学习目标2 计算仿真目标3 启动FLUENT并读入网格4 FLUENT工作界面5 网格缩放及检查6 修改单位7 设置模型8 定义新材料9 计算域设置10 边界条件设置12 设置离散格式13 Monitors14 Initialization15 Run Calculation16 Results16.1 计算监测图形16.2 Graphics16.2.1 壁面温度分布16.2.2 创建截面16.2.3 显示截面物理量16.2.4 Pathline显示…
1. 注意力模型 1.2 注意力模型概述 注意力模型(attention model)是一种用于做图像描述的模型.在笔记6中讲过RNN去做图像描述,但是精准度可能差强人意.所以在工业界,人们更喜欢用attention model. 结合下图,先简单地讲一下,注意力模型的运作原理. 第一步:进来一张图片 第二步:图片进入卷积神经网络,进行前向运算,将某个卷积层的结果输出.注意,上一个笔记中讲的RNN做图像描述,用的是全链接层的输出.至于说哪个层的输出好,没法下结论,这个需要去不同的场景中做实验比较…
ORM 的作用 ORM 作用示意图 ORM 框架的功能 建立模型类和表之间的对应关系,允许通过面向对象的方式来操作数据库 根据设计的模型类生成数据库中的表格. 通过方便的配置就可以进行数据库的切换 数据库配置 配置使用 mysql 数据库 修改 settings.py 中的 DATABASES DATABASES = { 'default': { # 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'ENGINE': 'django.db.backends.mys…
这个模型思想很直观(有误),但是写的源码太难懂了(看的是release-3的版本,最接近Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models论文的实现)其实相似的论文还有一篇8页的A Discriminatively Trained, Multiscale, Deformable Part Model,建议先看8页的.参考博客1的格式,结合源码写写我对论文的理解(不一定对). Introduction 1.We desc…