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本算例来自<ANSYS Fluid Dynamics Verification Manual>中的VMFL016:Turbulent Flow in a Transition Duct 一个出口(INLET),入口速度为1 m/s,一个出口(OUTLET),其余为壁面. 流体的物性参数为: 密度:1 kg/m3 粘度系数:5.13×10-6kg/(m·s) 本算例采用LRR雷诺应力模型进行计算 首先进行建模操作,任何建模软件均可,本算例采用ICEM直接建模,生成网格,缩放网格,然后利用Open…

本算例来自<ANSYS Fluid Dynamics Verification Manual>中的VMFL008: Flow Inside a Rotating Cavity 腔体顶盖以1rad/s旋转,驱动腔内流体流动 这个算例我们采用全三维建模,我们采用Ansys Meshing对模型进行网格划分,然后再导入Fluent当中将四面体网格转换为多面体网格以后,最后利用OpenFOAM的命令将Fluent的.cas转换为OpenFOAM可以接受的多面体网格(注:OpenFOAM的转换命令只能转…

environment:win10 + eclipse + pydev + python2.7.11 + wxpython3.0.2 code sample: #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import wx import wx.lib.plot as plot class MyFrame(wx.Frame): def __init__(self): self.frame1 = wx.Frame(None, title="test&q…

本文主要介绍支持向量机理论推导及其工程应用. 1 基本介绍 支持向量机算法是一个有效的分类算法,可用于分类.回归等任务,在传统的机器学习任务中,通过人工构造.选择特征,然后使用支持向量机作为训练器,可以得到一个效果很好的base-line训练器. 支持向量机具有如下的优缺点, 优点: 高维空间有效: 维度大于样本数量的情况下,依然有效: 预测时使用训练样本的子集(也即支持向量),节省内存: 可以使用不同的核函数用于决策: 缺点: 如果特征的数目远远大于样本的数目,性能将会降低: 不能直接提供概率…

============================================matplotlib 绘图基础============================================绘图: matplotlib核心剖析http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2013/01/30/2879700.html Python图表绘制:matplotlib绘图库入门http://www.cnblogs.com/wei-li/archive/2012…

无论是c/c++还是java.c#均有对XML文件操作的技术,PHP对XML文件的操作的技术主要有三种: DOM.XPath.SimpleXml. 一.DOM DOM:Document Object Model ,中文名字为“文档对象模型” 核心思想:把一个xml文件看作是一个对象模型,然后通过对象的方式来操作xml文件 注意: 当将xml文件看成对象的时候,一般将标签称作节点解析xml文件的时候,相当于建立一棵树,树的节点可以表示标签.内容.属性等 DOM解析XML文件的流程: PHP dom…

ddply和aggregate是两个用来整合数据的功能强大的函数. aggregate(x, ...) 关于aggregate()函数的使用在<R语言实战>中P105有简单描述,这里重新说一下.此函数主要有一下几种用法: ## Default S3 method: aggregate(x, ...) ## S3 method for class 'data.frame' aggregate(x, by, FUN, ..., simplify = TRUE, drop = TRUE) ## S3…

第三章 灰度变换与空间滤波 3.1 背景知识 3.1.1 灰度变换和空间滤波基础 本章节所讨论的图像处理技术都是在空间域进行的.可以表示为下式: $$g(x, y) = T[f(x,y)]$$ 其中$f(x,y)$是输入的图像,$g(x,y)$是处理后的图像,$T$是在点$(x,y)$的邻域上定义的关于$f$的一种算子. 对于图像处理由以下几步组成:邻域原点从一个像素向另一个像素移动,对邻域中的像素应用算子T,并在该位置产生输出.对于边界情况,则根据算子的相关定义处理. 这样的过程称之为空间滤波…

matplotlib是基于Python语言的开源项目,旨在为Python提供一个数据绘图包.Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件.它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式. matplotlib使用numpy进行数组运算,并调用一系列其他的Python库来实现硬件交互.matplotlib的核心是一套由对象构成的绘图API. 你需要安装Python, numpy和matplotlib.(可以到python.org下载Python编译器.相关…