1 引言2 问题描述3 准备4 FLUENT前处理 1 引言 DEM碰撞模型扩展了DPM模型的功能,能够用于稠密颗粒流动的模拟.该模型可以与DDPM(Dense DPM)模型何用以模拟颗粒对主相的阻碍作用,因此可以用于鼓泡流化床.提升管.气力输送系统以及泥浆流动.特别对于以下情况,DEM模型特别有用: 当颗粒粒径分布很广时 当计算网格相对粗糙时 本案例演示DDPM模型的使用,其中颗粒碰撞通过DEM模型来考虑. 2 问题描述 本例中,我们将会模拟模拟一个鼓泡流化床,并且决定其在给定表观速度情况下的

此文来自我在CFD中国论坛中的一篇回复:http://www.cfd-china.com/topic/58/dem%E5%92%8Cdpm/21 正好这几天在研究fluent里的DEM,DPM和DDPM具体是啥关系,碰到李博开的这一贴.写一下我的理解. 先说说标准的DEM吧,它代表的是真实的跟踪每一个颗粒的运动,通过硬球模型或软球模型(通常用软球模型)来计算颗粒间的碰撞过程,而且颗粒旋转也能捕捉到.简单理解就是,颗粒该受到的力都考虑到了. 而DPM和DDMP都是fluent里的概念,应该不属于通

本例利用FLUENT的DDPM模型对提升管进行模拟. 1 介绍 本案例演示在FLUENT中利用稠密离散相模型(Dense discrete phase model,DDPM)模拟2D提升管.DDPM模型用于第二相,考虑颗粒的粒径分布. 本案例演示的内容包括: 使用Eulerian多相流模型 设置DDPM模型 使用合适的求解器求解案例 后处理 2 问题描述 如下图所示,一个竖直的提升管,底部有空气入口,颗粒从接近空气入口的底部进入. 3 FLUENT前处理 3.1 Preparation 准备网格

1 引子1.1 案例描述1.2 学习目标1.3 模拟内容2 启动FLUENT并导入网格3 材料设置4 Cell Zones Conditions5 Calculate6 定义Injecions7 定义DPM材料8 颗粒追踪9 设置粒子分布直径10 粒子追踪11 统计出口面上粒径分布12 修改壁面边界以捕捉颗粒13 颗粒追踪14 考虑湍流效应15 考虑冲蚀16 后处理查看壁面冲蚀云图17 导出数据到CFD-POST18 CFD-POST操作 本案例延续案例1的模型及计算结果. 1 引子 1.1 案

vtkDEMReader reads digital elevation files and creates image data. Digital elevation files are produced by the US Geological Survey. A complete description of the DEM file is located at the USGS site. The reader reads the entire dem file and create a

眼看就要端午节了,屌丝还在写代码,话说过节也不给轻松,折腾了一天终于解决了一个BUG,并完成了老板安排的求DEM坡度的任务,那么就分两段来表. 一.BUG调试 首先记录一天的BUG调试,简单copy了之前写好的代码(在前面几篇博客中已有介绍),然后添加了求坡度的代码,坡度代码暂且不表,然后满怀欣喜的上线,打开浏览器访问,以为节前的工作就可以告一段落了,谁知一天的辛苦就此拉开序幕——竟然空白一片,什么都没有,怎么会没有瓦片,难道数据没有导入,对spark集群各种检查,accumulo数据库检查,都

下载:http://files.cnblogs.com/files/gisoracle/%E5%88%A9%E7%94%A8DEM%E7%A1%AE%E5%AE%9A%E8%80%95%E5%9C%B0%E5%9D%A1%E5%BA%A6%E5%88%86%E7%BA%A7.rar 关于印发利用DEM确定耕地坡度分级技术规定(试行)的通知 国土资源部 关于印发利用DEM确定耕地坡度分级技术规定(试行)的通知 国土地调查办发[2008]50号 各省.自治区.直辖市第二次土地调查领导小组办公室,国土

最近的<视频处理与分析>课程中有一个大作业,是有关DPM物体检测算法的.网上有DPM的源代码,但是原版只能在Linux或Mac上运行,而我的电脑是Windows系统,于是在网上搜了一下在怎样Windows在运行,最后通过一些代码的修改,可以在Windows上正常运行,下面记录我的修改过程. DPM源程序下载:Discriminatively Trained Deformable Part Models (Release 5) 我下载的是voc-release5版本. voc-release5原

DEM描述的是地面高程信息,它在测绘.水文.气象.地貌.地质.土壤.工程建设.通讯.军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用.如在工程建设上,可用于如土方量计算.通视分析等:在防洪减灾方面,DEM是进行水文分析如汇水区分析.水系网络分析.降雨分析.蓄洪计算.淹没分析等的基础;在无线通讯上,可用于蜂窝电话的基站分析等等. 建立DEM的方法有很多,本文所介绍的方法是通过高程点.等高线和边界数据来制作DEM数据. 本实验不直接提供实验数据,而将如何得到实验数据的帖子方法分享给大家,

这次给大家介绍一个arcgis里的实用功能:通过地形数据提取高程点. 首先做好准备工作: 1.地形数据下载获取 2.软件准备 locaspace viewer:http://rj.baidu.com/soft/detail/39338.html?ald ARCGIS10.1:链接:https://pan.baidu.com/s/1cManZC 密码:4ck8 3.辅助数据下载 县级行政边界:链接:http://pan.baidu.com/s/1c2uoAbQ 可以看一下我之前写的帖子,介绍了如何

地形图指比例尺大于1∶100万的着重表示地形的普通地图(根据经纬度进行分幅,常用有1:100万,1:50万,1比25万,1:15万,1:10万,1:5万等等).由于制图的区域范围比较小,因此能比较精确而详细地表示地面地貌水文.地形.土壤.植被等自然地理要素,以及居民点.交通线.境界线.工程建筑等社会经济要素.地形图是根据地形测量或航摄资料绘制的,误差和投影变形都极小.地形图是经济建设.国防建设和科学研究中不可缺少的工具:也是编制各种小比例尺普遍地图.专题地图和地图集的基础资料.不同比例尺的地形图

专题图是指突出而尽可能完善.详尽地表达制图区内的一种或几种自然或社会经济要素的地图.专题图的制图领域宽广,凡具有空间属性的信息数据都可以用其来表示.由于DEM描述的是地面高程信息,它在测绘.水文.气象.地貌.地质.土壤.工程建设. 通讯.军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用.本文介绍一下在arcgis中如何对DEM进行专题图配图.本文需要用的软件工具有两个:本文需要用的软件工具有2个,第一款要用的软件是locaspace viewer,该软件集成了Google Earth

1/数据下载(首先感谢earthexplorer提供了免费的全球DEM数据) 下载地址  https://lta.cr.usgs.gov/GTOPO30  ,首先要注册才可以下载,登陆网站后点击getData按钮, 再点击Data Set 这个tab,然后在Data Set Search:中输入GTOPO30进行搜索,在最下方点击result按钮.就会进入以下界面: 这里就可以下载全球范围的DEM数据. 2.geoserver发布前准备 因为从上面所指示的地址下载的数据类型是16 byte的ge

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import sys, gdal, os from gdalconst import GA_ReadOnly from os.path import realpath from shapely.geometry import LineString #根据坐标点计算该点所在栅格上的值 def get_elevation(x_coord, y_coord, raster, bands, geo_trans):

(转载请注明作者和出处 楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) 由于目前DPM模型训练的代码没有C++版本,至少我没看见opencv ccv conrib等一些库中都没有看到相关训练的部分倒都是有detector的部分),大部分人都是基于Matlab来做训练的,放到wnidows下用一些别的DPM的库或者自己C++实现,那么这些模型的文件类型大多都是XML的,网上现成的都比较混乱,看到o

(转载请注明作者和出处 楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) 本文主要是针对上一篇基于DPM的VOC-release5的版本,matlab的版本进行训练. 训练自己的数据集主要是修改pascal_data这个文件,这个是负责读取参与训练的正负样本,以下是我的的读取文件,其中我的正样本的数据格式为 1.jpg 2 x1 y1 x2 y2 x2_1 y2_1 x2_2 y2_2 图片路径之

(转载请注明作者和出处 楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) DPM目前使非神经网络方法里面较好的目标检测程序,作者呢也是Fast RCNN的作者 Ross Girshick,真的是牛人,这个模型是在2010年被提出的DPM的全称也就是Deformable Part Model,可变形部件模型.其主要思想是根据弹簧形变模型提出的,也就是一个目标物时分为主部分和子部件,分别叫做root和

opencv 3.0 DPM cascade contrib模块 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 在opencv3.0 中 加入DPM检测的C++代码,目前开源的DPMC++代码不多,在2.4的opencv 版本中,DPM模块中在检测时用的是latentSVM,这个是标准的DPM matlab源码中使用的分类器,不过在在voc_release 5.01版本中已经也加入了cascade.这一版本

之前写过一篇短文对比过几种数字高程数据的区别:5种全球高程数据对比,这篇文章简要介绍下如何下载这些数据.       1.DLR的数字高程数据.该数据也是SRTM(shuttle radar topography mission,航天飞机雷达地形测绘任务)数据,一般提到SRTM都是指NASA在2000年利用奋进号跑出来的数字高程数据,覆盖全面.公开数据早.精度在今天仍相当可观,所以更加有名.但SRTM并不只专指这一家,当年德国航天局DLR同在奋进号上用自己的雷达搞地形测绘,美国人用的C波段雷达,

DPM:Deformable Parts Model(来自http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/latent/index.html) 目标检测算法 先计算梯度方向直方图,在用SVM训练检测模型,然后是模型检测图像. 是在HOG模型的基础上修改得到的,HOG训练出来的是一个模型,模型内的子模型是没有偏移的,而DPM将模型的子模型是可移动的,并且移动的位移有限.比如使用对得到的人体的HOG,这个模型包含头部.四肢和身体等四个子模型,不同图片上人的姿势体现了子模型的可移动性.