摘自<ANSYS FLUENT技术基础与工程应用:流动传热与环境污染控制领域> 一.平均温度的计算: 双击导航栏中Result下方的Report进入Report任务页面,双击其中的Volume Intergrals.在该对话框中的Report Type下选中Volume-Average,在Field Variable下拉菜单选中Temperature,在Cell Zones中选中对应的流体域,单击Compute按钮.这时会在Volume-Weighted Average中显示计算结果:同时,在

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

LK光流算法:提高计算精度和增加搜索范围 关于LK算法的基本理论,见:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/4960630.html 这里主要阐述如何提高LK算法的计算精度和在高斯金字塔上应用LK算法. 1.提高LK算法的精度 其实这也并不是什么高大尚的东西.通俗地讲,就是反复调用LK算法来提高精度.这种反复调用算法本身来提高算法精度的方法,不仅对LK算法可以使用,对其它光流算法也可以使用.的确也有很多光流算法是这么做的.除了光流算法,其它领域的很算法也都可以这么做.其实

原文链接1 原文链接28 什么叫边界条件?有何物理意义?它与初始条件有什么关系? 边界条件与初始条件是控制方程有确定解的前提. 边界条件是在求解区域的边界上所求解的变量或其导数随时间和地点的变化规律.对于任何问题,都需要给定边界条件. 初始条件是所研究对象在过程开始时刻各个求解变量的空间分布情况,对于瞬态问题,必须给定初始条件,稳态问题,则不用给定.对于边界条件与初始条件的处理,直接影响计算结果的精度. 在瞬态问题中,给定初始条件时要注意的是:要针对所有计算变量,给定整个计算域内各单元的初始条件

问题原因: 最近由于工作实际需求,需要对某个计算单元的计算方法进行重构.原因是由于这个计算单元的计算耗时较长,单个计算耗时大约在1s-2s之间,而新的需求下,要求在20s内对大约1500个计算单元计算完毕.如果不对原有计算单元的计算方法进行优化及效率提升,那么以8核CPU(超线程16线程)来说,在单个计算1s的理想条件,服务器16线程完成任务的理论上限也需要90s+,何况多线程还并不是简单的效率叠加,实际测试情况下,耗时往往在150s以上.因此,对原有计算单元的计算优化是必须的. 问题分析: 通

更新:我的同事Terry告诉我有一种矩阵运算的方式计算斐波那契数列,更适于并行.他还提供了利用TBB的parallel_reduce模板计算斐波那契数列的代码(在TBB示例代码的基础上修改得来,比原始代码更加简洁易懂).实验结果表明,这种方法在计算的斐波那契数列足够长时,可以提高性能. 矩阵方式计算斐波那契数列的原理: 代码: #include <tbb/task_scheduler_init.h> #include <tbb/blocked_range.h> #include &

目前java遵照IEEE制定的浮点数表示法来进行float,double运算.这种结构是一种科学计数法,用符号.指数和尾数来表示,底数定为2——即把一个浮点数表示为尾数乘以2的指数次方再添上符号. 我们来看一段java代码: public class FloatToBinary { public static void main(String[] args) { float f1=8.5f; System.out.println("f1底层数据(十进制):"+Float.floatTo

计算列由可以使用同一表中的其他列的表达式计算得来.表达式可以是非计算列的列名.常量.函数,也可以是用一个或多个运算符连接的上述元素的任意组合.表达式不能为子查询. 例如,在 AdventureWorks 示例数据库中,Sales.SalesOrderHeader 表的 TotalDue 列具有以下定义:TotalDue AS Subtotal + TaxAmt + Freight. 除非另行指定,否则计算列是未实际存储在表中的虚拟列.每当在查询中引用计算列时,都将重新计算它们的值.数据库引擎在 

有时候我们在计算内流,比如管道内的流动时,只知道入口压力和流量,而我们想要计算得到出口的压力,这个应该怎么办呢?当然新版本的Fluent已经自带了流量出口边界,而这里我们采用Fluent的UDF来实现这个计算 Fluent版本:Fluent 19.2 Visual Studio版本:Visual Studio 2013 其他版本应该也是适用的 算例来源于:https://confluence.cornell.edu/display/SIMULATION/FLUENT+-+Laminar+Pipe

1 FLUENT变量梯度宏 C_R_G C_P_G C_U_G C_V_G C_W_G C_T_G C_H_G C_YI_G C_R_RG C_P_RG C_U_RG C_V_RG C_W_RG C_T_RG C_H_RG C_YI_RG FLUENT计算中单元变量有两种梯度:非限制梯度(后缀_G)和重建梯度(后缀_RG),帮助文档建议如果需要通过单元变量重建计算单元面上的变量则使用重建梯度计算更精确. 说明: 只有当求解器正在求解某一变量时才能读取该变量的梯度.例如,定义一个能量源项时,可以读

网格疏密网格形状其他的一些问题小白的总结郑重申明 网格的作用如此重要,以至于小白纠结了很久.小白知道网格划分过程很大程度上受制于计算资源的限制,但小白还是不太明白,如果计算资源非常充足,不用顾忌资源限制的情况下,如何判断生成的网格好坏?如何确定自己生成的网格是否合乎要求?如何利用软件来判断网格是否满足要求? 在食堂的餐桌上,小白向小牛师兄询问这些问题. “在我的眼中,网格和美女一样,只有漂亮的和不漂亮的区别,没有好与坏.”小牛师兄看着不远处一群饭都堵不住嘴巴在那叽叽喳喳的女生,慢悠悠的说.小牛师

一.http的缺点 之前有介绍过http协议相关的一些知识,http是相当优秀和方便的,但它也有缺点,主要不足表现在如下几个方面: △ 通信使用明文(不加密),内容可能会被窃听 △ 不验证通信方的身份,因此可能遭遇伪装 △ 无法证明报文的完整性,所以有可能已被篡改 其他未加密的协议也存在这类问题 △ 某些特定web服务器和特定web浏览器存在安全漏洞 1.通信使用明文可能被窃听 http本身不具有加密功能,无法做到对通信整体(使用http协议通信的请求和响应内容)进行加密,即:http报文使用明

20155317 王新玮第二次写作感想   你有什么技能比大多数人(超过90%以上)更好? 刚刚看到这个题目,我的首先想到的是会一些中医,懂得中医的理论框架知识,懂得大部分的中医脉象,能够解决日常生活感冒和不适,懂得养生. 针对这个技能的获取你有什么成功的经验 这个技能首先让我觉得,拥有它必须有坚持不懈,遇到困难不退缩的精神品格.回想学习它的时候,好多抽象的.很有深度的哲学思想需要去接受,很多时候,想要明白那些理论思想,必须去时时刻刻都在思考.其次,我们必须掌握正确的方法,走正确的路,中医的学习

参考文献: [1]Viola P, Jones M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features[C]//Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. CVPR 2001. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2001, 1: I-511-I-518 vol. 1.

我们要探讨的Haar分类器实际上是Boosting算法(提升算法)的一个应用,Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法,只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联,并且在底层的特征提取中采用了高效率的矩形特征和积分图方法,这里涉及到的几个名词接下来会具体讨论. 在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的<Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features>和<R

这篇长文历时近两天终于完成了,前两天帮网站翻译一篇文章“为什么GNU grep如此之快?”,里面提及到grep速度快的一个重要原因是使用了Boyer-Moore算法作为字符串搜索算法,兴趣之下就想了解这个算法,发现这个算法一开始还挺难理解的,也许是我理解能力不是很好吧,花了小半天才看懂,看懂了过后就想分享下,因为觉得这个算法真的挺不错的,以前一直以为字符串搜索算法中KMP算很不错的了,没想到还有更好的,Boyer-Moore算法平均要比KMP快3-5倍. 下面是我对该算法的理解,参考了一些关于该

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4068864.html 随着业务快速发展,基于lucene的索引文件zip压缩后也接近了GB量级,而保持索引文件大小为一个可以接受的范围非常有必要,不仅可以提高索引传输.读取速度,还能提高索引cache效率(lucene打开索引文件的时候往往会进行缓存,比如MMapDirectory通过内存映射方式进行缓存). 如何降低我们的索引文件大小呢?本文进行了一些尝试,下文将一一介绍. 1 数值数据类型索引优化 1.1 数值类型索引问题 l

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

select 列a,聚合函数 from 表名 where 过滤条件 group by 列a having 过滤条件 group by 字句也和where条件语句结合在一起使用.当结合在一起时,where在前,group by 在后.即先对select xx from xx的记录集合用where进行筛选,然后再使用group by 对筛选后的结果进行分组 使用having字句对分组后的结果进行筛选 需要注意having和where的用法区别: 1.having只能用在group by之后,对分组后

程学旗先生是中科院计算所副总工.研究员.博士生导师.网络科学与技术重点实验室主任.本次程学旗带来了中国大数据生态系统的基础问题方面的内容分享.大数据的发展越来越快,但是对于大数据的认知大都还停留在最初的阶段——大数据是一类资源.一类工具,其实“大数据”更多的体现的是一个认知和思维,是一种战略.认知和文化. 以下为分享实录全文: 一年多来,通过组织中国大数据技术大会.CCF大数据学术会议以及各类大大小小的应用峰会与学术论坛,结合我们科学院网络数据科学与技术重点实验室所承担的与大数据相关的重大基础课

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在