Fluent版本:19.0 Fluent当中提供了监测某一点物理量随迭代次数或者随时间变化的功能,下面我们就介绍如何在UDF当中实现相同的功能,并且UDF更加灵活,通过UDF的方式我们在知道某点运动规律的情况下,可以监测该动点的物理量随迭代次数或者随时间变化 下面我们用一个简单的二维算例来说明(算例来源于:https://confluence.cornell.edu/display/SIMULATION/FLUENT+-+Laminar+Pipe+Flow) 入口速度为1m/s,出口为1个标准大

方法一: 这种方式最简便,首选这种,但是有时会因为不明原因而不好使,我自己电脑刚开始用这种方式是行得通的,但是后来中途装过很多乱七八糟的软件,估计环境变量改乱了,这时候只能用第二种或者第三种方法.先说第一种吧: 我安装的是VS 2013,内部版本为12.0,找到对应的那一行把路径填上去.如果没问题的话就可以直接编译UDF了. 注意如果用的是VS2017,看看用的是哪个版本,只留对应版本语句,其他两个注释掉. 方法二: 同样右键打开该文件,然后在最后一行添加: set INCLUDE >> pa

VS版本:Visual Studio 2013 Fluent版本:Fluent18.2 首先我们启动VS Studio中直接编译Fluent的UDF" title="在Visual Studio中直接编译Fluent的UDF"> Studio中直接编译Fluent的UDF" title="在Visual Studio中直接编译Fluent的UDF"> Studio中直接编译Fluent的UDF" title="在V

作者:王蒙 链接:https://www.zhihu.com/question/37432813 来源:知乎 很抱歉,我不知道 fluent 中是否有这一功能,我这个学期才开始学.但 CFD-Post 中似乎有这样的功能. CFD-Post 工具栏中有一个名为 Location 的按钮,可以进行设定. 点击之后可以选择线面体还有点,点云什么的,区域的话,就选 Volume 好了. 然后就可以设定了. 但可能让你失望了,构建的方法很少,只有很少几种,毕竟这只是个后处理软件,不太可能具有比较强的此类

使用内建编译器 在Ansys Fluent中编译UDF一般都需要额外安装相应版本的Visual Studio编译器,VS的缺点是体量大,占空间,安装后还需要额外进行相关设置才能正常使用.而新版本的Ansys Fluent编译UDF模块中提供了内建编译器(Build-In Compiler),使得脱离VS编译UDF称为可能. 使用内建编译器编译一个测试UDF来看看效果,所使用的测试udf源码如下: // message.c #include "udf.h" DEFINE_ON_DEMAN

摘自<ANSYS FLUENT技术基础与工程应用:流动传热与环境污染控制领域> 一.平均温度的计算: 双击导航栏中Result下方的Report进入Report任务页面,双击其中的Volume Intergrals.在该对话框中的Report Type下选中Volume-Average,在Field Variable下拉菜单选中Temperature,在Cell Zones中选中对应的流体域,单击Compute按钮.这时会在Volume-Weighted Average中显示计算结果:同时,在

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fd791530100d5ic.html fluent中设置了一些隐藏模型,普通的用户界面是没有相关选项的,必须用相关命令开启.以下为部分隐藏模型的开启方法: 1.并行模式(仅适用于单机多核情况) 在windows"开始/运行"中输入"fluent 2d -t2",其中"2d"表示2d求解器,"t2"表示用两个核心进行并行计算.需要注意的是,有的机器需要在

之前在学习@aganqin的Fluent Ribbon项目(http://www.cnblogs.com/aganqin/p/3269384.html).但是一直都有引用了Fluent.dll后仍旧出现“命名空间“clr-namespace:Fluent;assembly=Fluent”中不存在“RibbonWindow”名称”,同时设计视图也无法正常显示这个很令人头疼的问题,问aganqin本人包括在博问和StackOverflow上搜索均没有得到什么有实质性的解决方案. 结果当我在Fluen

<?php $month_temp = "78, 60, 62, 68, 71, 68, 73, 85, 66, 64, 76, 63, 81, 76, 73, 68, 72, 73, 75, 65, 74, 63, 67, 65, 64, 68, 73, 75, 79, 73"; $temp_array = explode(',', $month_temp); $tot_temp = 0; $temp_array_length = count($temp_array); for

原文见:http://blog.sina.com.cn/s/blog_14d64daa10102xkg4.html 主要是修正几个问题: 首先是头文件填入的顺序需要严格按照我前文给出的顺序填写,否则可能会出现下面的错误: 第一次我们可以对自己的头文件进行重新编写修改如下: 如果UDF是较为通用的(后面会给出示例),那么我们一次编译以后就可以将编译后的UDF文件在二维单精度,二维双精度,三维单精度,三维双精度,并行,串行等各种情况下.而无需每次都去VS当中指定动态链接库导入库的位置了.下面截图这一

Fluent 操作流程 1, 读网格模型 2, Scale修改单位 3, Check检查网格是否符合要求,最小体积不能出现负数 4, Time 选择瞬态,重力设置 5, Models-Multiphase-VOF-implicit-body force选中 6, Viscous选择 k-epsilon   RNG 7, 添加液体材料 8, 设置phases,有两相 9, phase-Interaction-Surface Tension-wall Adhesion-constant-0.0725

Fluent版本:19.0 究其原因,一般是因为我们编写的UDF当中指针错误,导致未能正确获取Fluent一些变量的值,从而造成该错误. 下面我们通过调试手段来为了重现该错误,直观查看错误原因. 我们编写如下示例代码: 调试步骤和算例参考<GCC编译UDF和gdb调试UDF> 链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_14d64daa10102xxlf.html 我们直接运行算例和UDF 则会出现Received signal SIGSEGV 然后我们在gdbgui当

1.浏览器窗口可视区域大小 1.1 对于IE9+.Chrome.Firefox.Opera 以及 Safari:•  window.innerHeight - 浏览器窗口的内部高度•  window.innerWidth - 浏览器窗口的内部宽度对于 Internet Explorer 8.7.6.5:•  document.documentElement.clientHeight表示HTML文档所在窗口的当前高度.•  document.documentElement.clientWidth表

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相

前一段时间做提取坡度的问题,当时首先想到的是使用ArcEngine来做,因为记得有ITopoOperator接口可以构建缓冲带,用IExtractionRaster可以掩膜栅格数据,利用IPixelBlock3接口可以读取栅格信息,计算像元的平均值.当时花了一段时间实现了,有时间把AE的这段代码分享出来,但是效率不敢恭维.输入4个多边形数据,半个小时愣是只跑了3个结果出来,当时我果断放弃了这条路.此时wangye学长跟我说,python处理栅格数据效率很高,基于C为底层,别说长江中下游区域,就是

Hive进行UDF开发十分简单,此处所说UDF为Temporary的function,所以需要hive版本在0.4.0以上才可以. 一.背景:Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库.Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括: a)文件格式:Text File,Sequence File b)内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text c)用户提供的 map/reduce 脚本:不

Hive进行UDF开发十分简单,此处所说UDF为Temporary的function,所以需要hive版本在0.4.0以上才可以. 一.背景:Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库.Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括: a)文件格式:Text File,Sequence File b)内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text c)用户提供的 map/reduce 脚本:不

原博文出自于: http://blog.csdn.net/liuj2511981/article/details/8523084 感谢! Hive进行UDF开发十分简单,此处所说UDF为Temporary的function,所以需要hive版本在0.4.0以上才可以. 一.背景: Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库.Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括: a)文件格式:Text File,Sequence File b)内存中的数据格式

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相

1. 如上图,所示,此时当鼠标移入蓝色框内除文字部分,整个TabItem是没反应的 经过查看代码可以看到: 将图标中的VerticalAlignment="Center"和HorizontalAlignment="Center"删掉后,就能达到如下效果: TabItem的可选区域明显恢复到正常情况. 完整的代码如下: 1. MainWindow.xaml <Window x:Class="TabItemDemo20160329.MainWindow&

转载自:https://blog.csdn.net/u012297062/article/details/52227909 UDF: User Defined Function,用户自定义的函数,函数的输入是一条具体的数据记录,实现上讲就是普通的Scala函数:UDAF:User Defined Aggregation Function,用户自定义的聚合函数,函数本身作用于数据集合,能够在聚合操作的基础上进行自定义操作: 实质上讲,例如说UDF会被Spark SQL中的Catalyst封装成为E