折腾了很久才把耦合模块搞定,用的还是网上别人编译好的UDF,不完美.自己编译的时候,老是提示无法找到fluent中的一些头文件,个人怀疑是操作系统和visual studio的问题,有时间换个系统和VS再试试,其实也挺简单. 此测试案例是EDEM官方提供的. 软件设置分为两部分,其中包括在FLUENT设置和EDEM设置,计算模型可以采用同一模型,也可以采用不同的网格模型,这里采用同一套网格模型.(EDEM可以读入msh文件). 1 案例描述 案例模型很简单,如下图所示的交叉管,流经模型的介质包括

转载自:http://blog.163.com/wu_yangfeng/blog/static/16189737920104158950438/ 离散格式对求解器性能的影响 控制方程的扩散项一般采用中心差分格式离散,而对流项则可采用多种不同的格式进行离散.Fluent允许用户为对流项选择不同的离散格式(注意:粘性项总是自动地使用二阶精度的离散格式).默认情况下,当使用分离式求解器时,所有方程中的对流项均用一阶迎风格式离散:当使用耦合式求解器时,流动方程使用二阶精度格式,其他方程使用一阶精度格式进

原文:http://www.upwqy.com/details/3.html 总结 在控制器中  模型操作  get() 和 all()  只能单独使用来查询数据   想要链式操作查询数据 需要使用find() 和select()   这里返回的都是对象集  2017-12-04 另外补充一点,很多人都问 是使用db类还是model 类. 这个其实没有明确的限定.tp5官网推荐使用model. 我接触了tp5也将近一年了.大多时间使用的还是model类 ,tp5提供的很多方法都是需要model类

在硬件设计中有很多种电容,各种电容的功能.种类和电容容值各不相同.按照功能划分的话,最重要的几种电容分别称为:去耦电容(De-coupling Capacitor),旁路电容(Bypass Capacitor).Bulk电容以及耦合电容(Coupling Capacitor). 阅读了一些文献资料之后发现,这些电容的功能之间有差异,也有相似之处.下面的介绍主要是在查阅了大量文献的基础上,经过自己的理解和总结,对各种电容的功能进行整理.因为作者能力有限,如有不妥之处希望各位网友可以批评指正. 数字

4D产品(DLG.DEM.DOM.DRG)是什么? 4D产品是指DRG(数字栅格地图).DLG(数字线化图) .DEM(数字高程模型).DOM(数字正射影像图).4D 复合产品是将4D产品中的任意两种或几种产品模式,通过融合的方法生成的叠加产品. 1.DRG (数字栅格地图) 数字栅格地图是纸制地形图的栅格形式的数字化产品. 可作为背景与其他空间信息相关,用于数据采集.评价与更新,与DOM.DEM集成派生出新的可视信息. 2.DLG (数字线划地图) 现有地形图上基础地理要素分层存储的矢量数据集

多线程当中的阻塞队列 主要实现类有 ArrayBlockingQueue是一个基于数组结构的有界阻塞队列,此队列按FIFO原则对元素进行排序 LinkedBlockingQueue是一个基于链表结构的阻塞队列,此队列按FIFO排序元素,吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue SynchronousQueue是一个不存储元素的阻塞队列,单个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作,否则插 入操作一直处于阻塞状态 1. 阻塞队列概念 阻塞队列通俗来说,是一个队列,而一个阻塞队列再数据结构

https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/418341940

虽然说Fluent提供了很多方法用于处理颗粒在流体中的运动行为,然而这些方法都有其各自的适用性.DPM适用于稀薄颗粒的情况,欧拉模型.Mixture模型及DDPM模型虽然可以考虑稠密颗粒相,但并不能考虑颗粒之间的相互作用.DEM模型可以考虑颗粒之间的相互作用,但是FLUENT中的DEM模型仅能模拟最简单的颗粒之间相互作用(接触力模型很少),如果要考虑复杂的颗粒间相互作用,则需要考虑更专业的DEM软件. EDEM是一款专业的DEM软件,特别适用于解决颗粒流问题.(注:这不是广告,因为适合解决颗粒流

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

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

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

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到.在李航的<统计学习方法>中,这个算法的讲解只考虑了单个观测

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 接下来重点讲一下RBM模型求解方法,其实用的依然是梯度优化方法,但是求解需要用到随机采样的方法,常见的有:Gibbs Sampling和对比散度(contrastive divergence, CD[8])算法. RBM目标函数 假设给定的训练集合是S={vi},总数是ns,其中每个样本表示为vi=(vi1,vi2,-,vinv

原文链接1 原文链接28 什么叫边界条件?有何物理意义?它与初始条件有什么关系? 边界条件与初始条件是控制方程有确定解的前提. 边界条件是在求解区域的边界上所求解的变量或其导数随时间和地点的变化规律.对于任何问题,都需要给定边界条件. 初始条件是所研究对象在过程开始时刻各个求解变量的空间分布情况,对于瞬态问题,必须给定初始条件,稳态问题,则不用给定.对于边界条件与初始条件的处理,直接影响计算结果的精度. 在瞬态问题中,给定初始条件时要注意的是:要针对所有计算变量,给定整个计算域内各单元的初始条件

前两天在论坛里碰到有朋友问关于使用fluent仿真流固耦合,使用hypermesh作为前处理时的耦合面的方法,刚好今天有点时间,借此机会总结一下GAMBIT.ICEM和HYPERMESH这三款软件作为fluent的前处理软件时,划分耦合面网格时的方法,由于前两者大家用的比较多,只做大概叙述,主要详述后者,大家谁有别的或者更好的办法解决这类问题的,可以拿出来分享一下. 模型:简单的一个圆柱发热体,四周充满水的流固模型,如图1所示,导入前处理软件时是两个体. 图1 GAMBIT:创建方法如图2所示.

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

目录 1.前言 2.约定 2.1 主键约定 2.2 关系约定 2.3 复杂类型约定 3.数据注释 3.1 主键 3.2 必需 3.3 MaxLength和MinLength 3.4 NotMapped 3.5 复杂属性 3.6 ConcurrencyCheck 4.Fluent API 5.总结 前言 在之前的Code First示例中,我们编写好代码直接运行,就自动会自定创建数据库,并且根据定义好的类创建了对应的表,更加神奇的时候竟然还能自动创建主键.外键等等.这是如何实现的呢?如果我们想指定

熵的概念在统计学习与机器学习中真是很重要,熵的介绍在这里:信息熵 Information Theory .今天的主题是最大熵模型(Maximum Entropy Model,以下简称MaxEnt),MaxEnt 是概率模型学习中一个准则,其思想为:在学习概率模型时,所有可能的模型中熵最大的模型是最好的模型:若概率模型需要满足一些约束,则最大熵原理就是在满足已知约束的条件集合中选择熵最大模型.最大熵原理指出,对一个随机事件的概率分布进行预测时,预测应当满足全部已知的约束,而对未知的情况不要做任何主

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中,我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题,本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法,即已知模型和观测序列,求观测序列出现的概率. 1. 回顾HMM问题一:求观测序列的概率 首先我们回顾下HMM模型的问题一.这个

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型 在上一篇中我们讲到了基于Hierarchical Softmax的word2vec模型,本文我们我们再来看看另一种求解word2vec模型的方法:Negative Sampling. 1. Hierarchical Softmax的缺点与改进 在讲基于Negative Sampl

我们知道,线性回归能够进行简单的分类,但是它有一个问题是分类的范围问题,只有加上一个逻辑函数,才能使得其概率值位于0到1之间,因此本次介绍逻辑回归问题.同时,最大熵模型也是对数线性模型,在介绍最大熵模型的同时需要了解拉格朗日对偶法对约束最优化问题的求解,在文章末有几个关于牛顿法的链接,可供拓展阅读.   内容: 1 logistic regression model1.1 logistic distribution1.2 binary logistic regression model1.3 模