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

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

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

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

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

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

原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179 一.概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”,就算不懂得其中各算法理论,叫你喊上一两个著名算法的名字,你也能昂首挺胸脱口而出.当然了,算法之林虽大,但能者还是有限,能适应某些环境并取得较好效果的算法会脱颖而出,而表现平平者则被历史所淡忘.随着机器学习社区的发展和实践验证,这群脱颖而出者也逐渐被人所认可和青睐,同时获得了更多社区力量的支持.改进和推广. 以

引言 作为iOS开发人员,在开发App的过程中怎么会不使用第三方库呢?相信没有App是不使用第三方库的! 网络库 网络库,这是开发必备,除非你的App玩单机.现在特别火也特别好用的网络库就数AFNetworking了.也有部分人喜欢自己用原生的NSURLConnection来做,当然是可以的,只是要写起来也困难,维护起来更困难. 猛点阅读:基于AFNetworking封装 数据库 不是每个App都使用到数据库的,但是如果需要使用到数据库,我们还是需要使用第三方的.因为原来的CoreData真不好

今天需要筛选出来库中行数不为零的表,于是动手写下了如下存储过程. CREATE PROCEDURE TableCount AS BEGIN SET NOCOUNT ON ),RowsCount INT) DECLARE @indexid AS INT DECLARE @maxid AS INT DECLARE @count AS INT ) ) FROM dbo.sysobjects WHERE type='U' FROM @t1 WHILE(@maxid>=@indexid) BEGIN SE

在网上找了一下,有说几乎没有限制的,也有说表多了肯定会影响性能的,综合起来应该讲: 1)一个库中表数是有限制的, 按照 UNSIGNED 类型,最多42亿多一点,正常应用根本达不到.   2)文件系统对同时打开文件数有限制,一般 2048.虽可修改,但是设计表结构时,对于那些有可能需要同时打开的数据表还是不要拆分过细,否则影响性能那是肯定滴.   3)拆分过多最大的坏处,体现在:数据库的维护上面.因此要慎重分析自己的业务模型,数据增长趋势,技术实力等综合因素.

摘要:DevUI 是一款面向企业中后台产品的开源前端解决方案,它倡导沉浸.灵活.至简的设计价值观,提倡设计者为真实的需求服务,为多数人的设计,拒绝哗众取宠.取悦眼球的设计.如果你正在开发 ToB 的工具类产品,DevUI 将是一个很不错的选择! DevUI是一支兼具设计视角和工程视角的团队,服务于华为云DevCloud平台和华为内部数个中后台系统,服务于设计师和前端工程师. 官方网站:devui.design Ng组件库:ng-devui(欢迎Star) 官方交流:添加DevUI小助手(devu

1.如何认识可视化? 图形总是比数据更加醒目.直观.解决统计回归问题,无论在分析问题的过程中,还是在结果的呈现和发表时,都需要可视化工具的帮助和支持. 需要指出的是,虽然不同绘图工具包的功能.效果会有差异,但在常用功能上相差并不是很大.与选择哪种绘图工具包相比,更重要的是针对不同的问题,需要思考选择什么方式.何种图形去展示分析过程和结果.换句话说,可视化只是手段和形式,手段要为目的服务,形式要为内容服务,这个关系一定不能颠倒了. 因此,可视化是伴随着分析问题.解决问题的过程而进行思考.设计和实现

1.关于 StatsModels statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化. 2.文档 最新版本的文档位于: https://www.statsmodels.org/stable/ 欢迎关注 Youcans 原创系列,每周更新数模笔记 Python数模笔记-PuLP库 Python数模笔记-StatsModels统计回归 Python数模笔记-Sklearn Python数模笔记-N

Python小白的数学建模课 A1-2021年数维杯C题(运动会优化比赛模式探索)探讨. 运动会优化比赛模式问题,是公平分配问题 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 2021第六届数维杯大学生数学建模 赛题已于5月27日公布,C题是"运动会优化比赛模式探索".本文对赛题进行一些分析讨论.由于竞赛时间为 2021年5月27-30日20:00,目前尚处于竞赛中,本文仅做初步分析. 1. 赛题内容(运动会优化比赛模式探索) 在大学的运动会中,由于

新冠疫情深刻和全面地影响着社会和生活,已经成为数学建模竞赛的背景帝. 本文收集了与新冠疫情相关的的数学建模竞赛赛题,供大家参考,欢迎收藏关注. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 0. 前言:新冠疫情成了数模竞赛的背景帝 新冠疫情爆发以来,不仅严重影响到全球的政治和经济,也深刻和全面地影响着社会和生活的方方面面,甚至已经成为数学建模竞赛的背景帝. 传染病模型本来就是数学建模课程中的常见问题和模型.随着疫情的影响越来越严重.广泛和持久,不仅疫情传播.疫

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

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