本算例翻译整理自:http://the-foam-house5.webnode.es/products/chapter-1-plane-parallel-plates-case/ 这个算例中两平板间没有相对运动,但是沿x方向存在压力梯度( ).针对这个计算,轴线位于两板中间. 连续性方程: 简化x方向的动量方程: 动量方程与艾库特流有些细微的不同,因为在这个算例中,压力梯度必须被考虑.此外,v=w=0并且根据y轴和z轴的动量方程: 可以用过对x方向的动量方程进行两次积分: 这是因为压力驱动的平板

本算例翻译整理自:http://the-foam-house5.webnode.es/products/chapter-1-plane-parallel-plates-case/ 这个算例研究了一个距离h的两平行板之间的流动.并且使得它们的长度和深度与其高度相比是大的.简单的解析解允许用户检验从OpenFOAM获得的结果.因此这将是一个熟悉这款CFD软件的有趣例子. 假设 l  不可压缩流动 l  粘性流动 l  牛顿流体 l  二维流动() l  流速与平板平行(如果无限假设成立,u≠0但是v

翻译自:CFD-online 帖子地址:http://www.cfd-online.com/Forums/openfoam-solving/68072-pimplefoam-vs-simplefoam-vs-pisofoam-vs-icofoam.html phisieh2005: 大家好, 谁能给我解释一下pimpleFoam,simpleFoam,pisoFoam和icoFoam求解器之间的区别吗? 以及在什么情况下选择对应的求解器? 感谢! ata: 你好 icoFoam是计算不可压缩牛顿

本算例翻译整理自:http://the-foam-house5.webnode.es/products/chapter-1-plane-parallel-plates-case/ 这个算例中两平板间具有相对运动,并且沿x方向存在压力梯度().针对这个计算,轴线位于两板中间. 连续性方程: 简化x方向的动量方程: 在这个算例中,压力梯度必须被考虑.此外,v=w=0并且根据y轴和z轴的动量方程: 这是具有压力梯度的库埃特流的通解:非对称抛物线的速度分布 对于OpenFOAM的求解,给定h的值为0.1

本算例来自<ANSYS Fluid Dynamics Verification Manual>中的VMFL001: Flow Between Rotating and Stationary Concentric Cylinders 内部圆柱以恒定的角速度1rad/s进行运动,而外圆柱保持静止. 连续性方程: 半径r方向的动量方程: 角度θ方向的动量方程: 每个圆柱的边界条件如下: 在r=r0处,uθ=r0ω0 在r=r1处,uθ=r1ω1 角度θ方向的动量方程的解具有如下形式: 通过边界条件可

1  明确目标——为啥费老大劲儿学习OpenFOAM 学习OpenFOAM主要出于课题需要,希望实现以下几个目标: l  [ ]学会用SnappyHexMesh生成高质量网格: l  [ ]学习使用OpenFOAM自带的 Immersed Boundary Method (IBM)处理复杂几何边界: l  [ ]实现LES算例: l  [ ]实现CFD的批处理以完成大量算例. 2 前期准备——在Win10上安装OpenFOAM 这部分主要参CFD大佬[流沙]提供的方法,详情见网页: https:

本算例来自<ANSYS Fluid Dynamics Verification Manual>中的VMFL045: Oblique Shock Over an Inclined Ramp 来流大概为2.5马赫数,转换为来流速度为852.68m/s 物性参数: 密度:理想气体 导热系数:0.0242W/(m·K) 动力黏度:1×10-8kg/(m·s) 比热容:1006.43J/(kg·K) 普朗特数:0.00041588 针对超音速流动,采用可压缩稳态求解器的收敛性很差,所以我们采用可压缩瞬态

流体的物性参数为: 密度:1kg/m3 粘度系数:0.01N·s/m2           首先进行建模操作,任何建模软件均可,本算例在ICEM建模和进行网格划分,生成的网格如下: 接下来转入OpenFOAM的操作: 首先新建一个文件夹,名字任取,本算例中我将该文件夹命名为:cylinder 然后进入OpenFOAM的安装目录,将安装目录下的wingMotion算例(我的目录为/opt/openfoam5/tutorials/ incompressible/pimpleDyMFoam/wingM

转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fdfa7e601010rkx.html 今天探讨引起CFD计算过程中发散的一些原因.cfd计算是将描述物理问题的偏微分方程转化为代数方程组求解,从而得到离散空间上指定点上的值,而其他位置的值通过插值来完成.这本质是将非线性方程线性化并求解的过程,我是这样理解的,对于物理问题真解随时间的变化是一条曲线,而求解过程中不断的求解曲线的斜率,并实现时间的上的步进(可以理解为1阶导数).如果在指定的时间步长内斜率变化很小,这种步进

小白最近在练习案例的时候,对稳态和瞬态的问题,产生了一些疑问.譬如说,为什么有的案例用稳态,而有的案例用瞬态?有时候相同的案例既可以用稳态也可以用瞬态,而有的案例却只能用瞬态计算?小白决定找小牛师兄问一下.“师兄,稳态和瞬态到底有什么区别?在实际工程中应该怎么选择才好呢? 区别 “流动控制方程还记得不?”小牛师兄问. “嗯,我记得有四项内容.”小白在纸上写出流动控制方程的通用形式. “是的,控制方程有四项内容,其中第一项即瞬态项,稳态及瞬态的区別就在于控制方程中是否存在瞬态项.可以看出瞬态项是关

1.最优化问题建模 最优化问题的三要素是决策变量.目标函数和约束条件. (1)分析影响结果的因素是什么,确定决策变量 (2)决策变量与优化目标的关系是什么,确定目标函数 (3)决策变量所受的限制条件是什么,确定约束条件 最优化问题的建模,通常按照以下步骤进行: (1)问题定义,确定决策变量.目标函数和约束条件: (2)模型构建,由问题描述建立数学方程,并转化为标准形式的数学模型: (3)模型求解,用标准模型的优化算法对模型求解,得到优化结果: (4)模型检验,统计检验和灵敏度分析. 欢迎关注 Y

Net.Sz.CFramework  是我自己的底层库,是经过验证的底层库. 包含: socket tcp协议,socket http协议线程池,线程模型,任务模型,定时器模型,日志模块脚本模块一些辅助类 接下来一一介绍 这里是华丽丽的分割线 辅助类功能块 // 摘要: // 获取当前时间和 1970-01-01 00:00:00 的时间差 // 为了和java一致使用的是 UTC 时间 public static long CurrentTimeMillis(); // // 摘要: // 获

之前的文章讲述了socket通信的一些基本知识,已经本人自定义的C#版本的socket.和java netty 库的二次封装,但是没有真正的发表测试用例. 本文只是为了讲解利用protobuf 进行C# 和 java的通信.以及完整的实例代码 java 代码 svn 地址,本人开发工具是NetBeans 8.0.2 使用 maven 项目编译 http://code.taobao.org/svn/flynetwork_csharp/trunk/BlogTest c# 代码 svn 地址 使用的是

之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结.scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现,仅仅重写了算法了接口部分. 1. scikit-learn SVM算法库使用概述 scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类.另一类是回归算法库,包括SVR, NuSVR,和Linea

scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景. 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系,求出线性回归系数\(\mathbf\theta\),也就是 \(\mathbf{Y = X\theta}\).其中\(\mathbf{Y}\)的维度为mx1,\(\mathbf{X}\)的维度为mxn,而\(\m

在自动化过程中,我们经常需要连接不同的数据库,并且对数据库进行很多不同的操作,RobotFramework中,提供了DatabaseLibrary这个库来操作数据库,我们可以按照官网中的说明来安装DatabaseLibrary库,在浏览器中访问http://franz-see.github.io/Robotframework-Database-Library/ 页面,即可以看到该库的相关安装说明和API介绍. 在使用DatabaseLibrary库时,需要在测试套件中,预先导入该库,才可以在用例

Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分,训练是神经网络"学习"的过程,主要关注如何搜索和求解模型参数,发现训练数据中的规律,生成模型.有了训练好的模型,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出推理,这个过程在AI领域叫做推理部署.用户可以选择如下四种部署应用方式之一: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端请求发送需要推理的

Given an array of n integers nums and a target, find the number of index triplets i, j, k with 0 <= i < j < k < n that satisfy the condition nums[i] + nums[j] + nums[k] < target. For example, given nums = [-2, 0, 1, 3], and target = 2. Retu

Given an array S of n integers, are there elements a, b, c in S such that a + b + c = 0? Find all unique triplets in the array which gives the sum of zero. Note: Elements in a triplet (a,b,c) must be in non-descending order. (ie, a ≤ b ≤ c) The solut

方式一: 语句 SELECT * FROM 数据库A.dbo.表A a, 数据库B.dbo.表B b WHERE a.field=b.field "DBO"可以省略 如 SELECT * FROM 数据库A..表A a, 数据库B..表B b WHERE a.field=b.field 方式二(在一个数据库挂上另一个数据库的外链): SqlServer数据库: --这句是映射一个远程数据库 EXEC sp_addlinkedserver '远程数据库的IP或主机名',N'SQL Ser