使用内建编译器 在Ansys Fluent中编译UDF一般都需要额外安装相应版本的Visual Studio编译器,VS的缺点是体量大,占空间,安装后还需要额外进行相关设置才能正常使用.而新版本的Ansys Fluent编译UDF模块中提供了内建编译器(Build-In Compiler),使得脱离VS编译UDF称为可能. 使用内建编译器编译一个测试UDF来看看效果,所使用的测试udf源码如下: // message.c #include "udf.h" DEFINE_ON_DEMAN

Fluent UDF利用的是C语言,本文简单介绍在UDF中经常会用到的C语言常识. 本文部分内容来自UDF手册. 1 C语言中的注释 C语言中的注释利用/*及*/来实现.例如: /*这是一个注释*/ 注释也可以跨行实现,如: /*这是一个 跨行注释*/ 注意:在编写UDF的过程中,不能把DEFINE宏(如DEFINE_PROFILE)放置在注释中,否则会引起编译错误 2 基本数据类型 Fluent UDF解释器支持的标准C数据类型包括: int.整形,存储形如1,2,3之类的整数. long.长

要怎样做才能做到无畏惧编写任何UDF程序?估计很多与UDF打交道的人都会问到这个问题. 面对UDF文档中那众多的宏描述,小伙伴们是不是感觉到茫然无措,不知从何入手.有时候读别人写好的程序感觉并不难,然而自己写的时候总是感觉不对劲. 我们今天就来聊聊UDF到底该怎么学. 关于C语言 Fluent UDF使用C语言,因此要想熟练使用UDF的话,掌握基本的C语言是很有必要的. 市面上C语言的书籍很多,其中有很多的经典教材.然而几乎每一本C语言的书籍都很厚,里面涉及的内容非常的多,如果不是专门搞程序设计

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

UDF除了可以以解释的方式外,其还可以以编译的方式被Fluent加载.解释型UDF只能使用部分C语言功能,而编译型UDF则可以全面使用C语言的所有功能. 1 编译型UDF介绍 编译型UDF的构建方式与ANSYS Fluent可执行文件自身的构建方式相同.在代码构建过程中,其利用一个名为Makefile的脚本文件来调用C编译器构建一个目标代码库.该对象库与其编译过程中所使用的Fluent版本及计算机体系结构相关.因此,若改变了计算机操作系统或Fluent版本的话,UDF对象库必须重新构建.UDF的

UDF宏有两种方式可以被Fluent所接受:编译和解释.其中有一些宏既可以被解释也可以被编译,而一些宏则只能被解释.有一些场合只接受编译后的UDF(如动网格中的一些宏),而有些场合既可以接受编译的UDF,还能接受解释后的UDF.那么解释型的UDF与编译型的UDF到底存在何种差异?本文主要描述解释型UDF,而编译型UDF涉及到的问题更多,我们留到下次再说. 解释型UDF 解释型UDF不需要额外的编译器,利用Fluent软件自身即可解释源代码.在解释过程中,UDF源代码被C预处理器解释成中间的,独立

windows操作系统下UDF的编译需要借助Visual Studio中的C编译器.因此若要想编译UDF,则必须事先配置好编译环境. Visual Studio Visual Stuido(后面简称VS)是微软开发的一款程序设计IDE,可以用于windows环境下计算机软件的开发. 以下内容来自百度百科: Microsoft Visual Studio(简称VS)是美国微软公司的开发工具包系列产品.VS是一个基本完整的开发工具集,它包括了整个软件生命周期中所需要的大部分工具,如UML工具.代码管

今天要讲的内容是关于C语言的预处理.搞清楚了这个,就可以分析UDF中的各种头文件源代码,从此写UDF不求人. 1 关于预处理 在UDF的各种头文件中(文件路径D:\Program Files\ANSYS Inc\v180\fluent\fluent18.0.0\src),存在各种以#开头的语句,如下图中所示. 这些以#开头的语句就是C语言的预处理命令. C语言的预处理工作由一个预处理程序来完成,任何C系统都有一个预处理程序,其负责处理源程序中的所有预处理命令,从而生成不含预处理命令的源程序.C语

这里以一个简单的初始化案例来描述UDF的使用过程. 0 Fluent中的Patch Fluent中提供了全域初始化以及局部Patch功能.对于整体区域的全局初始化可以采用starndard及hybrid方法进行初始化,指定各种物理量的初始分布.而对于计算域中的局部区域初始化,则可以通过Patch功能来实现. 在使用Patch方法时,需要实现对要进行Patch的区域进行标记.选择Mark/Adapt Cells→Region...可弹出区域定义对话框. 可以在弹出的对话框中设置几何条件来Mark区

test test Table of Contents 1. Serial UDF on Windows OS 1 Serial UDF on Windows OS Note: Udf has to be compiled, can’t be interpolated Steps: launch Fluent from the Command Line For ansys 16.x, launch Fluent from the Command Line using the VS2015 x86

Fluent版本:19.0 Fluent当中提供了监测某一点物理量随迭代次数或者随时间变化的功能,下面我们就介绍如何在UDF当中实现相同的功能,并且UDF更加灵活,通过UDF的方式我们在知道某点运动规律的情况下,可以监测该动点的物理量随迭代次数或者随时间变化 下面我们用一个简单的二维算例来说明(算例来源于:https://confluence.cornell.edu/display/SIMULATION/FLUENT+-+Laminar+Pipe+Flow) 入口速度为1m/s,出口为1个标准大

ISO和UDF光盘格式.扩展ISO9660----Joliet和Romeo文件系统 刻录DVD盘,当文件大于2G的时候,Nero会提示NERO选文件时提示无法刻录这么大的文件,请转换格式.这到底是怎么回事呢?怎么样才能解决这个问题呢?其实这是一个格式的问题. 先介绍两种常用的光盘格式,ISO和UDF: ISO-9660:又简称ISO,是由国际标准化组织在1985年制定的,当前唯一通用的光盘文件系统,任何类型的计算机都支持它,所有的烧录软件也都支持它.而且,若想让所有的CD-ROM都能读取烧录好的

Hive进行UDF开发十分简单,此处所说UDF为Temporary的function,所以需要hive版本在0.4.0以上才可以. 一.背景:Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库.Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括: a)文件格式:Text File,Sequence File b)内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text c)用户提供的 map/reduce 脚本:不

Hive进行UDF开发十分简单,此处所说UDF为Temporary的function,所以需要hive版本在0.4.0以上才可以. 一.背景:Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库.Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括: a)文件格式:Text File,Sequence File b)内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text c)用户提供的 map/reduce 脚本:不

Fluent API配置: 前面我们已经了解到使用DataAnotations特性来覆写Code-First默认约定,现在我们来学习Fluent API. Fluent API是另一种配置领域类的方法,它比DataAnnotations特性提供更多的配置方法,下表是Fluent API支持的类型映射. 映射种类 配置数据库 模型(Model-wide)映射 设置默认架构 设置自定义约定 实体(Entity)映射 设置单表或多表和设置架构 设置复杂类型 设置继承层次结构 属性(Property)映

原文:http://www.entityframeworktutorial.net/code-first/fluent-api-in-code-first.aspx 在前面的学习中.我们已经看到不同的DataAnnotations属性来覆盖默认的Code-First约定. 本节,我们将了解Fluent API. Fluent API是配置你的域类的另一种方式. Fluent API为DataAnnotations提供了更多的配置功能. Fluent API支持以下类型的映射: 让我们开始使用Fl

原博文出自于: http://blog.csdn.net/liuj2511981/article/details/8523084 感谢! Hive进行UDF开发十分简单,此处所说UDF为Temporary的function,所以需要hive版本在0.4.0以上才可以. 一.背景: Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库.Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括: a)文件格式:Text File,Sequence File b)内存中的数据格式

 UDF全称User Defined Function,即用户自己定义函数.ODPS提供了非常多内建函数来满足用户的计算需求,同一时候用户还能够通过创建自己定义函数来满足 不同的计算需求. UDF种类: UDF 分类 描写叙述 User Defined Scalar Function.通常也称之为UDF 用户自己定义标量值函数(User Defined Scalar Function)通常也称之为UDF.其输入与输出是一对一的关系,即读入一行数据,写出一条输出值. UDTF(User Def

这里我介绍一种比较简单的方法,首先我们从ANSYS Fluent UDF Manual上随便找一段正确的UDF,下面这段UDF取自ANSYS 18的ANSYS Fluent UDF Manual,位于2.3.23.3. Example 1 - Pressure Profile / *********************************************************************** UDF for specifying steady-state parab

Spark-Sql版本升级对应的新特性汇总 SparkSQL的前身是Shark.由于Shark自身的不完善,2014年6月1日Reynold Xin宣布:停止对Shark的开发.SparkSQL抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar Storage).Hive兼容性等,重新开发SparkSQL. Spark-1.1 :2014年9月11日,发布Spark1.1.0.Spark从1.0开始引入SparkSQL(Shark不再支持升级