我们通过对导热微分方程式的求解,并与Fluent自己的求解结果进行对比,介绍一下Fluent当中UDS(自定义标量)的具体使用方法. 首先Fluent当中的UDS主要针对下面这样形式的方程: 其中: φ——表示自定义求解的变量 t——表示时间 Γ——表示扩散系数 Ψ——表示对流系数 Sφ——表示源项 完整的导热微分方程式对应上面的标准形式为(未考虑对流项): 其中: T——表示温度 t——表示时间 ρ——表示密度 c——表示比热容 qV——表示内热源 这里我们的自定义标量就是对应这里的温度T,我

1 FLUENT变量梯度宏 C_R_G C_P_G C_U_G C_V_G C_W_G C_T_G C_H_G C_YI_G C_R_RG C_P_RG C_U_RG C_V_RG C_W_RG C_T_RG C_H_RG C_YI_RG FLUENT计算中单元变量有两种梯度:非限制梯度(后缀_G)和重建梯度(后缀_RG),帮助文档建议如果需要通过单元变量重建计算单元面上的变量则使用重建梯度计算更精确. 说明: 只有当求解器正在求解某一变量时才能读取该变量的梯度.例如,定义一个能量源项时,可以读

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

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

最近接到一个任务,就是解决FVCOM中对流扩散计算不守衡问题.导师认为是其求解时候水平和垂向计算分开求解所导致的,目前我也没搞清到底有什么问题,反正就是让把SUNTANS的对流扩散计算挪到FVCOM中,下面就把 SUNTANS 和 FVCOM 数值求解的过程贴出来,备忘 SUNTANS模型求解过程 SUNTANS模型手册:http://web.stanford.edu/group/suntans/cgi-bin/documentation/user_guide/user_guide.html 介

47 求解器为flunet5/6在设置边界条件时,specify boundary types下的types中有三项关于interior,interface,internal设置,在什么情况下设置相应的条件?它们之间的区别是什么?interior好像是把边界设置为内容默认的一部分:interface是两个不同区域的边界区,比如说离心泵的叶轮旋转区和叶轮出口的交界面:internal:请问以上三种每个的功能?最好能举一两个例子说明一下,因为这三个都是内部条件吧,好像用的很多.interface,i

链接:http://xiaopingqiu.github.io/2016/04/02/Boundary-conditions-in-OpenFOAM1/ 本系列解读 OpenFOAM 中边界条件的实现.主要关心一些几个问题: OpenFOAM 中边界条件是怎样与有限体积离散部分交互的? 怎么从代码看懂一个边界条件具体是怎么计算边界上的值的? 怎么定制一个边界条件? 本篇先阐述第一个问题. 从有限体积离散的角度来看,离散过程中,可能要用到的边界信息包括两类:一是某个场在边界上的值,另一是某个场在边

本章利用二维浅水模型研究表面重力波的不同物理过程,如湖水中风驱动流体,正压不稳定机制(?the barotropic instability mechanism).本章将为读者介绍使用不同的对流格式模拟物体运动轨迹和动量方程中非线性项. 5.1 浅水中长波 5.1.1 二维浅水波动方程 做以下假设: 水体中密度为常数 忽略底部摩擦 忽略科氏力(周期与惯性周期相比非常小) 忽略非线性项(波速远大于流体微团速度) 控制方程简化为 \[\begin{eqnarray} \begin{aligned}

1. 方程  考虑 $\bbR^3$ 中有界区域 $\Omega$ 上如下的稳态流动: $$\bee\label{eq} \left\{\ba{ll} \Div(\varrho\bbu)=0,\\ \Div(\varrho\bbu\otimes \bbu) -\mu\lap \bbu -(\lambda+\mu)\n\Div\bbu +\n \varrho^\gamma =\varrho\bbf+\bbg. \ea\right. \eee$$ 2. 假设  先作一些初步的假设: 2.1. $\d

人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型.神经网络由大量的人工神经元联结进行计算.大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统.现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模,或用来探索数据的模式. 人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构:人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟:人脑的神经元有局部计算和存储的功能,通过连接构成一个系统.人工神经网络中也有大量

目录 炙手可热的LSTM 引言 RNN的问题 恐怖的指数函数 梯度消失* 解决方案 LSTM 设计初衷 LSTM原理 门限控制* LSTM 的 BPTT 参考文献: 炙手可热的LSTM 引言 上一讲说到RNN. RNN可说是目前处理时间序列的大杀器,相比于传统的时间序列算法,使用起来更方便,不需要太多的前提假设,也不需太多的参数调节,更重要的是有学习能力,因此是一种'智能'算法.前面也说到, 不只时间序列,在很多领域,特别是涉及序列数据的,RNN的表现总是那么的'抢眼'.不过,在这抢眼的过程中,

人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型.神经网络由大量的人工神经元联结进行计算.大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统.现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模,或用来探索数据的模式. 人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构:人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟:人脑的神经元有局部计算和存储的功能,通过连接构成一个系统.人工神经网络中也有大量

无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了?现在救命稻草来了,<零基础入门深度学习>系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平.零基础意味着你不需要太多的数学知识,只要会写程序就行了,没错,这是专门为程序员写的文章.虽然文中会有很多公式你也许看不懂,但同时也会有更多的代码,程序员的你一定能看懂的(我周围是一群狂热的Clean

本篇笔记是听刘铁岩老师做Distributed Deep Learning:New Driving Force of Artificial Intelligence报告整理而成 深度学习梯度下降公式如下 常用的深度学习训练方法为: Full batch -> SGD -> min-batch SGD Stochastic Gradient Descent (SGD) 其中: full batch是将所有的样本过一遍再更新参数,更新的效率较低. SGD每一个样本更新一次参数,更新频率非常快.但是

转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fdfa7e601010rkx.html 今天探讨引起CFD计算过程中发散的一些原因.cfd计算是将描述物理问题的偏微分方程转化为代数方程组求解,从而得到离散空间上指定点上的值,而其他位置的值通过插值来完成.这本质是将非线性方程线性化并求解的过程,我是这样理解的,对于物理问题真解随时间的变化是一条曲线,而求解过程中不断的求解曲线的斜率,并实现时间的上的步进(可以理解为1阶导数).如果在指定的时间步长内斜率变化很小,这种步进

讲授卷积神经网络核心思想.卷积层.池化层.全连接层.网络的训练.反向传播算法.随机梯度下降法.AdaGrad算法.RMSProp算法.AdaDelta算法.Adam算法.迁移学习和fine tune等. 大纲: 卷积神经网络简介 视觉神经网络的核心思想 卷积神经网络的核心思想 卷积运算 卷积层的原理 多通道卷积 池化层的原理 全连接层 卷积网络结构 训练算法简介 卷积层的反向传播 池化层的反向传播 全连接层的反向传播 完整的反向传播算法 随机梯度下降法 参数值初始化 学习率的设定 梯度下降法的改

讲授神经网络的理论解释.实现细节包括输入与输出值的设定.网络规模.激活函数.损失函数.初始化.正则化.学习率的设定.实际应用等 大纲: 实验环节: 理论层面的解释:两个方面,1.数学角度,映射函数h(x)理论分析:2.和动物神经网络的区别. 实现细节问题:输入输出值该怎么设置,神经网络该建多少层,每层多少个神经元,选择什么样的激活函数和损失函数. 面临的挑战与改进措施:梯度消失,局部最小值,鞍点等. 实际应用情况: 实验环节:(通过代码实现) 设置网络的层数和各层神经元数量.设置激活函数和参数.

神经网络的表现 在Training Set上表现不好 ----> 可能陷入局部最优 在Testing Set上表现不好 -----> Overfitting 过拟合 虽然在机器学习中,很容易通过SVM等方法在Training Set上得出好的结果,但DL不是,所以得先看Training Set上的表现. 要注意方法适用的阶段: 比如:dropout方法只适合于:在Training Data上表现好,在Testing Data上表现不好的. 如果在Training Data上就表现不好了,那么这

本文是深度学习入门: 基于Python的实现.神经网络与深度学习(NNDL)以及花书的读书笔记.本文将以多分类任务为例,介绍多层的前馈神经网络(Feed Forward Networks,FFN)加上Softmax层和交叉熵CE(Cross Entropy)损失的前向传播和反向传播过程(重点).本文较长. 一.概述 1.1 多层前馈神经网络         多层的前馈神经网络又名多层感知机(Multi-Layer Perceptrons, MLP).MLP只是经验叫法,但实际上FFN不等价于ML

移动设备硬件的高速发展,让游戏行业发生翻天覆地的变化,许多酷炫的游戏效果不再局限于电脑端,玩家在移动端就能享受到场景更逼真.画质更清晰.体验更流畅的游戏服务.但由于移动设备算力不足,为了实现真实感的水体效果,很多游戏厂商采用预计算的方法减少实时仿真的计算开销,但水体场景在移动端的流体效果仍然不佳. 真实感水体的模拟一直是图形学和游戏开发领域的难点问题,对硬件算力要求也很高,因此大多数真实的水体模拟场景只出现在PC和主机游戏中.为了解决移动端水体流动真实感的问题,提升开发者应用开发的效率,HMS