最近总有小伙伴向我询问Fluent中的动网格问题,因此决定做一期关于Fluent动网格技术的内容. 动网格技术在流体仿真中很特殊,应用也很广.生活中能够碰到形形色色的包含有部件运动的问题,比如说我现在想要出门,那么开门的一瞬间,门的运动会影响到房间内部的空气流动,这就是一个典型的动网格问题.在工程中,动网格应用也非常的广泛,如依靠转子运动而工作的泵和压缩机.依靠旋翼旋转而飞行的直升机.随海浪起伏的船只.内燃机缸内活塞运动等等. CFD中才有动网格 为什么只有搞CFD的人才会提动网格这个事儿? 固

前面基本完成了动网格专题的发布,不过还是有一些内容并没有更新进去,比如说in-cylinder.接触检测.2.5D网格重构等.不过这些都是小技巧,写起来挺麻烦,以后有时间再通过案例视频的方式讲解好了.从今天开始最近一段时间准备发布Fluent UDF的一些内容. 关于UDF UDF并不是什么神秘的东西,然而在地球人的眼中,凡是与编程相关的工作,总是认为有点儿高大上罢了.其实UDF程序的编写绝对只是个体力活儿. Fluent是一个通用软件.所谓的通用软件,意思就是说啥事儿都能做.能做流动,能做传热

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. 在Unity里面,游戏物体的碰撞我们可以通过刚体组件(Rigidbody)和碰撞器组件(Collider)来进行检测.首先在场景里面添加一个Plane面板作为地面,然后在Plane面板的上方一定高度处放一个Cube立方体. 然后给Cube立方体添加一个刚体组件(Rigidbody).运行游戏,这时候我们可以看到立方体掉在了面板上面. 立方体和面板产生了碰撞,并且静止在面板上,这时候我们可以可以通过脚本来进行检测,比如立方体掉在面板上的时候我们可以将

ANSYS 18.0在2017年1月底发布,来看看Fluent18.0更新了哪些内容. 1 用户界面 关于用户界面方面的更新包括: (1)可以在树形菜单中同时选择多个子节点,如同时选择多个边界,点击右键对选择的节点进行操作.(此功能对于需要同样设置的相同类型边界条件比较好用) (2)鼠标单击节点进行选择,双击节点打开相应的对话框或任务页面.(此功能貌似以前版本就有) (3)对话框中的列表项默认为展开的.(此功能不错,以前默认为折叠的) (4)可以在surface列表中使用文本进行筛选.(挺好用的

官方文档:http://bulletphysics.org 开源代码:https://github.com/bulletphysics/bullet3/releases API文档:http://bulletphysics.org/Bullet/BulletFull/annotated.html bullet3的三种碰撞检测 以下三种方式都是可以达到碰撞检测的效果: btCollisionWorld::contactTest 检测指定对象是否与场景发生碰撞: btCollisionWorld::

在开发涉及到数据库的程序时,常会遇到一开始设计的结构不能满足需求需要再添加新字段或新表的情况,这时就需要进行数据库迁移. 实现数据库迁移有很多种办法,从手动管理各个版本的ddl脚本,到实现自己的migrator,或是使用Entity Framework提供的Code First迁移功能. Entity Framework提供的迁移功能可以满足大部分人的需求,但仍会存在难以分项目管理迁移代码和容易出现"context has changed"错误的问题. 这里我将介绍ZKWeb网页框架在

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

最近又遇到了一个崩溃,栈回溯非常怪异. /lib/i386-linux-gnu/libc.so.(gsignal+0x4f) [0xb2b751df] /lib/i386-linux-gnu/libc.so.(abort+0x175) [0xb2b78825] /lib/i386-linux-gnu/libc.so.(+0x6b39a) [0xb2bb239a] /lib/i386-linux-gnu/libc.so.(__fortify_fail+0x45) [0xb2c4b0e5] /lib

最近在读网络协议方面的论文,接触到DPI技术.博主是个小白,这里写些查到的笔记. 原文出处因为比较多,杂乱.百度文库和许多地方都有,就不贴链接了. 1. DPI 全称为"Deep Packet Inspection",称为"深度包检测".所谓"深度"是和普通的报文分析层次相比较而言的,"普通报文检测"仅分析IP包的层4 以 下的内容,包括源地址.目的地址.源端口.目的端口以及协议类型,而DPI 除了对前面的层次分析外,还增加了

目录 写在前面 Fluent Nhibernate简介 基本配置 总结 写在前面 在耗时两月,NHibernate系列出炉这篇文章中,很多园友说了Fluent Nhibernate的东东,也激起我的兴趣,想对它一探究竟,这里也将Fluent Nhibernate写成一个系列,记录自己的学习过程,关于这东东,也是第一次接触,也只能边摸索,边记录了.如果有描述错误的地方,还望多多包涵. 通过Nhibernate的学习,都觉得Nhibernate的使用映射文件的编写很麻烦,这里通过Fluent Nhi

目录 1.前言 2.约定 2.1 主键约定 2.2 关系约定 2.3 复杂类型约定 3.数据注释 3.1 主键 3.2 必需 3.3 MaxLength和MinLength 3.4 NotMapped 3.5 复杂属性 3.6 ConcurrencyCheck 4.Fluent API 5.总结 前言 在之前的Code First示例中,我们编写好代码直接运行,就自动会自定创建数据库,并且根据定义好的类创建了对应的表,更加神奇的时候竟然还能自动创建主键.外键等等.这是如何实现的呢?如果我们想指定

电子设备中使用着大量各种类型的电子元器件,设备发生故障大多是由于电子元器件失效或损坏引起的.因此怎么正确检测电子元器件就显得尤其重要,这也是电子维修人员必须掌握的技能.我在电器维修中积累了部分常见电子元器件检测经验和技巧,供大家参考. 1．测整流电桥各脚的极性 万用表置R×1k挡,黑表笔接桥堆的任意引脚,红表笔先后测其余三只脚,如果读数均为无穷大,则黑表笔所接为桥堆的输出正极,如果读数为4-10kΩ,则黑表笔所接引脚为桥堆的输出负极,其余的两引脚为桥堆的交流输入端. 使用数字万用表时只需将档位打

使用 Fluent API 配置/映射属性和类型 使用实体框架 Code First 时,默认行为是使用一组 EF 中内嵌的约定将 POCO 类映射到表.但是,有时您无法或不想遵守这些约定,需要将实体映射到约定指示外的其他对象. 您主要可使用两种方法来配置 EF 使之在映射数据时绕开约定,这两种方法就是 注释和 EF Fluent API.注释仅涵盖一部分 Fluent API 功能,因此有一些情况是无法使用注释实现的.本文旨在演示如何使用 Fluent API 来配置属性. 除了控制映射之外,

前言 尽管每辆汽车都有后视镜,但不可避免地都存在一个后视镜的盲区,倒车雷达则可一定程度帮助驾驶员扫除视野死角和视线模糊的缺陷,提高驾驶安全性.上一节已经分析清倒车雷达的语音模块(上一节),本节将深入分析测距模块的设计. 一.倒车雷达的发展 第0代倒车雷达:“倒车请注意”!只要司机挂上倒档,它就会响起.(然并卵) 第1代倒车雷达:在距车1.5~1.8m处有障碍物,蜂鸣器就会工作,距离越近蜂鸣器越急促.(没有显示,考验司机耳力) 第2代倒车雷达:数码管显示距离数字,3色波段绿.黄.红分别表示安全.警

Code First约定-Fluent API配置 使用Fluent API 配置/映射属性和类型 简介 通常通过重写派生DbContext 上的OnModelCreating 方法来访问Code First Fluent API.以下示例旨在显示如何使用 Fluent API 执行各种任务,您可以将代码复制出来并进行自定义,使之适用于您的模型. 属性映射 使用Fluent API 配置/映射属性和类型 简介 通常通过重写派生DbContext 上的OnModelCreating 方法来访问Co

在网上找到了一个博客,里面有大量内容适合初学者接触和了解人脸检测的博文,正好符合我目前的学习方面,故将链接放上来,后续将分类原博客的博文并加上学习笔记. 传送门: http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1602567857_3_1.html Adaboost算法原理 总的来说这是个算法,也可以说成是一个方法,有具体的流程而且分为多个版本,这个流程将会在完整学习后把最优的版本作为笔记放上来.引用来之其他博客的一句话:“Adaboost 算法是一种用来分类的方法

python脚本实现集群检测和管理 场景是这样的:一个生产机房,会有很多的测试机器和生产机器(也就是30台左右吧),由于管理较为混乱导致了哪台机器有人用.哪台机器没人用都不清楚,从而产生了一个想法--利用一台机器来管理所有的机器,记录设备责任人.设备使用状态等等信息....那么,为什么选择python,python足够简单并且拥有丰富的第三方库的支持. 最初的想法 由于刚参加工作不久,对这些东西也都没有接触过,轮岗到某个部门需要做出点东西来(项目是什么还没情况,就要做出东西来,没办法硬着头皮想点

接着上一篇文章说 因为代码简短且思路简单 所以我就把这几个功能汇总为一篇文章 因为我之前就是做游戏外挂的 经过验证核实,**飞车的复位点检测.圈数检测就是以下的方法实现的 至于反向检测和赛道长度计算,没去深入研究,不过应该也八九不离十 在告诉大家个小秘密: **飞车的复位点检测和圈数检测利用以下文章中的代码思路可以做出外挂 感兴趣的可以试试!我只是技术交流,不是传播外挂,别打我 复位点检测优化: 首先感谢 @太粗难进 他的原话: “不过 你知道 高架桥么?就是 如果大的轮船经过 会 把 桥 中间

转载自http://c.blog.sina.com.cn/profile.php?blogid=ab0aa22c890006v0 不少人认识我或者听说我的名字都是因为我过去做的关于人脸检测的工作,那么第一篇帖子就简单谈谈对我影响至深的这项工作的源起吧.2001年Paul Viola和Michael Jones在CVPR上发表了一篇震惊计算机视觉界的文章,Rapid object detection using a boosted cascade of simple features.相信几乎所有

最近接触到一款TI的电量检测芯片BQ27510,网上很少有人提及该芯片如何使用,大部分博文都是搬得BQ27510的datasheet,至于真正使用过的很少,该芯片我个人感觉还是非常强大的,能自动学习你所用电池的所有特性,该芯片用IIC,SMB,HDQ,三种通信方式,这里我们用的是IIC接口,看了该芯片的数据手册后,感觉控制起来非常方便,只用IIC去读它的寄存器即可,不过唯一麻烦的是,你必须先让该芯片学习你的电池充放电的曲线图,也就是给你电池充电,在放电,在这个过程中,芯片会自动把相应的数据记录在