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

粒子群算法的思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究,模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于Swarm Intelligence的优化方法.它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"变异"(Mutation) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优.粒子群算法与其他现代优化方法相比的一个明显特色就是所需要调整的参数很少.简单易行,收敛速度快,已成为现代优化方法领域研究的热点. 粒子群算法的基本思想 设想这样一个场景:

如果选中该选择框,表示粒子发射器将删除所有已存在的粒子当它们的可见状态被代码改变的时候. 如果该选择框没有选中,则发射器将保持产生粒子但不渲染它们(意思是有但你看不到)当它们的可视状态为NO的时候. 你可以创建一个粒子发射器,不选该选择框.然后保持粒子发射器运行几秒以产生一些初始粒子. 你可以然后使用fade动作或播放一个Timeline动画去改变发射器节点的透明度,从0变为1,将其淡入至视图中. 这是一个一般的做法当不应该看到粒子发射器建立粒子的过程,而一开始就显示"发展完全"的粒子

粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究. 实例分析1: 根据PSO算法思路求y最大值 ,其中x取值区间为[-5,5] matlab代码如下: %% I. 清空环境 clc clear all %% II. 绘制目标函数曲线图 x = -5:0.01:5; y = 2.1*(1-x+5*x.^3

算法学习自:MATLAB与机器学习教学视频 1.粒子群优化算法概述 粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究. • PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解,用位置.速度和适应度值三项指标表示该粒子特征. • 粒子在解空间中运动,通过跟踪个体极值Pb

目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1) 目标跟踪学习笔记_3(particle filter初探2) 前面2篇博客已经提到当粒子数增加时会内存报错,后面又仔细查了下程序,是代码方面的问题.所以本次的代码与前几次改变比较小.当然这些code基本也是参考网上的.代码写得很不规范,时间不够,等以后有机会将其优化并整理成类的形式.)              Opencv实现粒子滤波算法            摘要 本文通过opencv实现了一种目标跟踪算法——粒子滤波算法,算法的

抽空看了一段时间的粒子群算法,这里仅针对其应用于动态规划中的背包问题的情况做下总结归纳,其他应用可以之后想到了再添加. 一:分组背包问题简介 假设有3个组,每组有2个物品,每种物品有3种属性,价值.体积和重量.我们只有1个背包,从每组中选择1个物品(可以不选的情况第三章讨论)装入背包中,如何选择才能使背包中的物品总价值最大.总体积最小.且不超过规定重量呢? 物品/分组 第一组 第二组 第三组 物品1价值 1 2 3 物品2价值 3 2 1 物品/分组 第一组 第二组 第三组 物品1体积 1 2

除了使用Cocos2d-x的11种内置粒子系统外,我们还可以通过创建ParticleSystemQuad对象,并设置属性实现自定义粒子系统,通过这种方式完全可以实现我们说需要的各种效果的粒子系统.使用ParticleSystemQuad自定义粒子系统至少有两种方式可以实现:代码创建和plist文件创建. 代码创建 所谓代码创建就是完全通过代码方式实现,其中所有的属性全部是通过程序代码设置.这要求开发人员对于这些属性值非常熟悉,而且这种方式无法预览,只能通过程序运行看效果,调整,再运行看效果,再调

/*************几种常见的排序算法总结***************************/ package paixu; public class PaiXu { final int MAX=20; int num[]=new int[MAX]; { System.out.print("生成的随机数组是:"); for(int i=0;i<20;i++){ num[i]=(int)(Math.random()*100); System.out.print(num[

public class MySort { final int MAX=20; int num[]=new int[MAX]; { System.out.print("生成的随机数组是:"); for(int i=0;i<20;i++){ num[i]=(int)(Math.random()*100); System.out.print(num[i]+" "); } System.out.println(); } int num2[]=new int[MAX]

简介 本文来源于意大利国家核物理研究院INFN的08年的slides.原文名称simulation techniques using geant4,原文主要讲述的是开发geant4用户程序的方法.这里做个笔记包括个人感想 GEANT4介绍------工具包+用户程序 GEANT4提供的是用户程序和工具包,以及若干文档. GEANT4是一个工具包 这里强调他是一种工具包,英文是TOOLKIT,也就是说,提供的是一些库文件.计算核心以及数据库.而不是提供特定的程序.这样可以带来很强的灵活性, 还能保

1.简介粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源于对鸟群捕食的行为研究 .该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发,进而利用群体智能建立的一个简化模型.粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上,利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程,从而获得最优解. 2.基本思想粒子群算法是模拟群体智能所建立起来的一种优化算法,粒子群算法可以用

最近瞎逛的时候发现了一个超炫的粒子进度效果,有多炫呢?请擦亮眼镜!   // _this.ch){ _this.particles.splice(i, 1); } }; this.Particle.prototype.render = function(){ _this.ctx.fillStyle = 'hsla('+this.hue+', 100%, '+_this.rand(50,70)+'%, '+_this.rand(20,100)/100+')'; _this.ctx.fillRect

上一回说了基本粒子群算法的实现,并且给出了C语言代码.这一篇主要讲解影响粒子群算法的一个重要参数---w.我们已经说过粒子群算法的核心的两个公式为: Vid(k+1)=w*Vid(k)+c1*r1*(Pid(k)-Xid(k))+c2*r2*(Pgd(k)-Xid(k))Xid(k+1) = Xid(k) + Vid(k+1) 标红的w即是本次我们要讨论的参数.之前w是不变的(默认取1),而现在w是变化的,w称之为惯性权重,体现的是粒子继承先前速度的能力. 经验表明:一个较大的惯性权重有利于全局

一.引言 在讲算法之前,先看两个例子: 例子一:背包问题,一个书包,一堆物品,每个物品都有自己的价值和体积,装满书包,使得装的物品价值最大. 例子二:投资问题,n个项目,第i个项目投资为ci 收益为pi,总投资不得超过C,如何选择项目总收益最大. 如前所述,PSO模拟鸟群的捕食行为.设想这样一个场景:一群鸟在随机搜索食物.在这个区域里只有一块食物.所有的鸟都不知道食物在那里.但是他们知道当前的位置离食物还有多远.那么找到食物的最优策略是什么呢.最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域.

不知不觉就已经好久没写过博客了,自从七月正式毕业后,离开了实习了将近九个月的老东家,进了鼠厂后,做的事都是比较传统的前端活,之前在tpy的时候只管做移动h5的特效以及小游戏,再加上实习所以时间比较充裕,canvas玩的比较多,而现在因为工作都是些传统前端工作,而且也忙,就基本上没再写过canvas相关的效果了.这个博客自己只是想分享一些自己做过的一些好玩的demo,所以正经的那些项目心得.插件什么的就基本上都不会放上来了. 刚好昨天的时候闲了下来,就看了一下以前写的一些玩意,所以又想折腾下以前很

简介 粒子系统是指计算机图形学中模拟特定现象的技术,它在模仿自然现象.物理现象及空间扭曲上具备得天独厚的优势,为我们实现一些真实自然而又带有随机性的特效(如爆炸.烟花.水流)提供了方便. 粒子属性 一个强大的粒子系统它必然具备了多种多样的属性,这样才能配置出多样的粒子.下面就来看看粒子系统的主要属性吧. 主要属性: _duration 发射器生存时间,即它可以发射粒子的时间,注意这个时间和粒子生存时间不同.单位秒,-1表示永远:粒子发射结束后可点击工具栏的播放按钮再次发射 _emissionRa

用仿ActionScript的语法来编写html5系列开发到现在,应该可以做出一些东西了,下面先来研究下图片的各种效果预览各种效果看下图效果和代码看这里,看不到效果的请下载支持html5的浏览器 http://fsanguo.comoj.com/html5/jstoas07/index.html 2013年3月13日追加 该系列文章写的很早,目前该系列文章中所总结的方法等都已经封装进了lufylegend.js引擎里 lufylegend.js引擎的下载链接 http://lufylegend.

本文由糖炒小虾.Benna翻译 ,校对:sai.u0u0.iven.子龙山人 iOS 5中的UIKit粒子系统教程 Ray的话:这是第15篇.也是最后一篇<iOS 5 盛宴>中的iOS 5教程!这篇教程来自我们的新书<iOS 5 教程>中的一篇免费预览章节.这个礼拜三我们将迎来<iOS 5 盛宴>系列的最后一次发布——来自史诗般的<iOS 5 盛宴>奉送,最后一次#ios5feast的广播!:] 这是篇教程由iOS教程小组成员Marin Todorov所撰写

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题