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:…

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本算例使用的软件:fluent.icem 通过学习本算例您将获得? 1.学会周期区域创建 2.学会瞬态求解器及滑移网格边界条件设置 3.学会周期面.滑移面设置 4.学会如何监测压力脉动(声学仿真) 5.学会瞬态结果快速傅里叶变换 思考问题: 计算声学第一步一般是采用SRS模型计算出高精度流场信息,对于流场监测点的压力脉动如果不是周期性变化,是否说明计算有误? 如何获取本算例全部原始文档(mesh.cas.dat)? 请搜索微信公众号:cfd入门到精通,或者扫描下面二维码,联系小编免费获取啦,仅供…

系列文章列表: scrapy爬虫学习系列一:scrapy爬虫环境的准备:      http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_python_007_scrapy01.html scrapy爬虫学习系列二:scrapy简单爬虫样例学习: http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_python_007_scrapy02.html scrapy爬虫学习系列三:scrapy部署到scrapyh…

以BZOJ 2002 弹飞绵羊为例学习有根树LCT(Link-Cut Tree) 注:本文非常简单,只涉及有根树LCT,对于无根树,LCT还有几个本文没有提到的操作,以后慢慢更新 =v= 知识储备 [x] splay [x] 树链剖分 题意 有一棵\(n\)个节点的有根树,动态修改父子关系(保证仍是一棵有根树),并询问某节点深度. 题解 这是一道LCT(Link-Cut Tree)的模板题. Link-Cut Tree (又)是Tarjan发明的一种算法,可以解决一类动态树问题."动态树问题&q…

通过学习本算例您将获得? 1.学会基本的VOF模型设置流程 2.学会利用蒸发-冷凝模型来模拟传热沸腾 目录 1摘要4 2传热沸腾模型介绍4 3前处理4 4求解设置5 4.1启动Fluent5 4.2网格缩放6 4.3求解器设置7 4.4多相流模型设置8 4.5能量方程求解设置9 4.6紊流模型设置10 4.7添加材料11 4.8多相流中相设置12 4.9操作条件设置14 4.10边界条件设置15 4.10.1heatsource边界条件设置15 4.10.2wall_surface边界条件设置1…

CSharpGL(34)以从零编写一个KleinBottle渲染器为例学习如何使用CSharpGL +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 开始 本文用step by step的方式,讲述如何使用CSharpGL渲染一个Klein Bottle,从而得到下图所示的图形.你会看到这并不困难. +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 用Modern OpenGL渲染 在Modern OpenGL中,shader是在GPU上执行的程序,用于计算图形最终的样子:模型则提供顶点数据给shade…

Struts2入门3 深入学习 处理结果和异常 前言: Struts学习的差不多了,还有最后的一点就收官了就是结果处理和异常处理.前面学习Struts主要围绕就是Action以及struts.xml配置方法,通过简单的编程实现了struts的基本功能.其实这样的入门效果就达到了,因为任何一个框架技术,如果想速成,就拿出一天的时间来学习:但是想要掌握到炉火纯青的地步,那就是在平时的项目中利用它去解决实际的问题,同时不断的深入框架,直到源代码级别.单独学习完这几个框架,后面还有很多的事情,就是讲它们…

这篇文章与大家分享一批很有用的 Node.js 入门教程和学习资源.Node 是一个服务器端的 JavaScript 解释器,它将改变服务器应该如何工作的概念.它的目标是帮助程序员构建高度可伸缩的应用程序,编写能够处理数万条同时连接到一个(只有一个)物理机的连接代码. 您可能感兴趣的相关文章 精选12款优秀 jQuery Ajax 分页插件和教程 10大流行的 Metro UI 风格 Bootstrap 主题 推荐35款精致的 CSS3 和 HTML5 网页模板 赞!10套精美的免费网站后台管理…

处理多演示样例学习(MIL)特征(matlab) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/27206325 多演示样例学习(MIL)的特征(features)包括, "演示样例编号+视频编号+标签+特征"的形式; 须要组成多演示样例学习特定包的形式, 每个元胞是一个多演示样例包, 后面一位是标签, 即"特征包+标签"的形式; 代码: %author @ C.L.Wang %time @ 20…