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

Fluent UDF利用的是C语言,本文简单介绍在UDF中经常会用到的C语言常识. 本文部分内容来自UDF手册. 1 C语言中的注释 C语言中的注释利用/*及*/来实现.例如: /*这是一个注释*/ 注释也可以跨行实现,如: /*这是一个 跨行注释*/ 注意:在编写UDF的过程中,不能把DEFINE宏(如DEFINE_PROFILE)放置在注释中,否则会引起编译错误 2 基本数据类型 Fluent UDF解释器支持的标准C数据类型包括: int.整形,存储形如1,2,3之类的整数. long.长

要怎样做才能做到无畏惧编写任何UDF程序?估计很多与UDF打交道的人都会问到这个问题. 面对UDF文档中那众多的宏描述,小伙伴们是不是感觉到茫然无措,不知从何入手.有时候读别人写好的程序感觉并不难,然而自己写的时候总是感觉不对劲. 我们今天就来聊聊UDF到底该怎么学. 关于C语言 Fluent UDF使用C语言,因此要想熟练使用UDF的话,掌握基本的C语言是很有必要的. 市面上C语言的书籍很多,其中有很多的经典教材.然而几乎每一本C语言的书籍都很厚,里面涉及的内容非常的多,如果不是专门搞程序设计

前面基本完成了动网格专题的发布,不过还是有一些内容并没有更新进去,比如说in-cylinder.接触检测.2.5D网格重构等.不过这些都是小技巧,写起来挺麻烦,以后有时间再通过案例视频的方式讲解好了.从今天开始最近一段时间准备发布Fluent UDF的一些内容. 关于UDF UDF并不是什么神秘的东西,然而在地球人的眼中,凡是与编程相关的工作,总是认为有点儿高大上罢了.其实UDF程序的编写绝对只是个体力活儿. Fluent是一个通用软件.所谓的通用软件,意思就是说啥事儿都能做.能做流动,能做传热

本文实例讲述了ASP.NET利用第三方类库Newtonsoft.Json提取多层嵌套json数据的方法,具体例子如下. 假设需要提取的json字符串如下: {"name":"lily","age":23,"addr":{"city":guangzhou,"province":guangdong}} 先引用命名空间: using Newtonsoft.Json; using Newtons

本篇文章主要介绍了ASP.NET提取多层嵌套json数据的方法,利用第三方类库Newtonsoft.Json提取多层嵌套json数据的方法,有兴趣的可以了解一下. 本文实例讲述了ASP.NET利用第三方类库Newtonsoft.Json提取多层嵌套json数据的方法,具体例子如下. 假设需要提取的json字符串如下: {"name":"lily","age":23,"addr":{"city":guangz

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

UDF宏有两种方式可以被Fluent所接受:编译和解释.其中有一些宏既可以被解释也可以被编译,而一些宏则只能被解释.有一些场合只接受编译后的UDF(如动网格中的一些宏),而有些场合既可以接受编译的UDF,还能接受解释后的UDF.那么解释型的UDF与编译型的UDF到底存在何种差异?本文主要描述解释型UDF,而编译型UDF涉及到的问题更多,我们留到下次再说. 解释型UDF 解释型UDF不需要额外的编译器,利用Fluent软件自身即可解释源代码.在解释过程中,UDF源代码被C预处理器解释成中间的,独立

今天要讲的内容是关于C语言的预处理.搞清楚了这个,就可以分析UDF中的各种头文件源代码,从此写UDF不求人. 1 关于预处理 在UDF的各种头文件中(文件路径D:\Program Files\ANSYS Inc\v180\fluent\fluent18.0.0\src),存在各种以#开头的语句,如下图中所示. 这些以#开头的语句就是C语言的预处理命令. C语言的预处理工作由一个预处理程序来完成,任何C系统都有一个预处理程序,其负责处理源程序中的所有预处理命令,从而生成不含预处理命令的源程序.C语

UDF除了可以以解释的方式外,其还可以以编译的方式被Fluent加载.解释型UDF只能使用部分C语言功能,而编译型UDF则可以全面使用C语言的所有功能. 1 编译型UDF介绍 编译型UDF的构建方式与ANSYS Fluent可执行文件自身的构建方式相同.在代码构建过程中,其利用一个名为Makefile的脚本文件来调用C编译器构建一个目标代码库.该对象库与其编译过程中所使用的Fluent版本及计算机体系结构相关.因此,若改变了计算机操作系统或Fluent版本的话,UDF对象库必须重新构建.UDF的

这里以一个简单的初始化案例来描述UDF的使用过程. 0 Fluent中的Patch Fluent中提供了全域初始化以及局部Patch功能.对于整体区域的全局初始化可以采用starndard及hybrid方法进行初始化,指定各种物理量的初始分布.而对于计算域中的局部区域初始化,则可以通过Patch功能来实现. 在使用Patch方法时,需要实现对要进行Patch的区域进行标记.选择Mark/Adapt Cells→Region...可弹出区域定义对话框. 可以在弹出的对话框中设置几何条件来Mark区

windows操作系统下UDF的编译需要借助Visual Studio中的C编译器.因此若要想编译UDF,则必须事先配置好编译环境. Visual Studio Visual Stuido(后面简称VS)是微软开发的一款程序设计IDE,可以用于windows环境下计算机软件的开发. 以下内容来自百度百科: Microsoft Visual Studio(简称VS)是美国微软公司的开发工具包系列产品.VS是一个基本完整的开发工具集,它包括了整个软件生命周期中所需要的大部分工具,如UML工具.代码管

今天用 BW 标准数据源 0CO_PC_ACT_10 提取数据时,发现物料有一项数据[没有被分摊]无法取到. 根据SAP的解释,此项不在后台存数,通过前台动态生成. For the virtual cumulative inventory and for the Not Distributed line, there are no records in the database,which is why the extractor cannot extract them. In transact

#coding=utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') from pymongo import MongoClient #建立MongoDB数据库连接 client = MongoClient('IP', 27017) #用户验证 db = client.库名 db.authenticate("账号", "密码") #连接所用集合,也就是我们通常所说的表 collection=db.表

test test Table of Contents 1. Serial UDF on Windows OS 1 Serial UDF on Windows OS Note: Udf has to be compiled, can’t be interpolated Steps: launch Fluent from the Command Line For ansys 16.x, launch Fluent from the Command Line using the VS2015 x86

在.net 2.0中提取这样的json {"name":"lily","age":23,"addr":{"city":guangzhou,"province":guangdong}} 引用命名空间 using Newtonsoft.Json; using Newtonsoft.Json.Linq; 可以把上面的JSON看成一个对象.你只要写对应的类即可 public class User

提取样本见命令行: plink --bfile file --noweb --keep sampleID.txt --recode --make-bed --out sample 其中,sampleID.txt第一列为提取的样本Family ID,第二列为Within-family ID(IID) 同样的,如果是去除样本,则用参数“--remove”

采集小红书数据爬虫:1.本来是要通过app端的接口去直接采集数据,但是app接口手机端设置本地代理这边开启抓包后就不能正常访问数据.所以就采用了微信小程序里的小红书app接口去采集数据. 2.通过 fiddler去抓包,手机端进入小程序端口选择彩妆向下滑动请求数据,这边fiddler就会抓到请求数据和相应的response. 由上边的两图可以看到请求的一个过程,这里每次单击拖动只会更新10条数据(数据包含在data{}里),下面就要对请求的header参数进行分析. 3.经过分析 主要参数包含

注:原文中的代码是在spark-shell中编写运行的,本人的是在eclipse中编写运行,所以结果输出形式可能会与这本书中的不太一样. 首先将用户数据u.data读入SparkContext中.然后输出第一条数据看看效果.代码例如以下: val sc = new SparkContext("local", "ExtractFeatures") val rawData = sc.textFile("F:\\ScalaWorkSpace\\data\\ml-

某接口返回结果如上图,取id和groupNo 1.读取确定的某条json数据:如取第一条,一个JSON Extractor即可实现 2.随机读取某条json数据: 需要两个JSON Extractor才能实现