一.草图绘制 1.简单命令 先直线后圆弧,几何约束.尺寸标定 2.圆周阵列 3.几何关系——对称 添加几何约束:圆弧相等.关于竖直中心线的对称 4.捕捉圆心 5.尺寸锁定,有圆弧的,先直后圆 6. 7.草图缩放 8.钣金设计 (1)卷尺挂钩 创建成形工具 1)完整圆角 2)圆角 3)钣金——成型工具 4)调入设计库 5)创建主体零件模型 6)创建钣金——法兰基体——绘制的折弯 二.有限元结构分析及振动分析实例 1.零件结构分析 激活simulation插件.打开模型文件,新建分析算例 应用材料

参考 FileInputFormat类中split切分算法和host选择算法介绍  以及 Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析(即如何控制FileInputFormat的map任务数量)  以及 Hadoop中FileInputFormat计算InputSplit的getSplits方法的流程  以及 hadoop作业分片处理以及任务本地性分析(源码分析第一篇) 分析前先介绍一下: ( 这里要注意下, Block 的 hosts 和 Split 的 hosts

本算例使用的软件:fluent.icem 通过学习本算例您将获得? 1.学会周期区域创建 2.学会瞬态求解器及滑移网格边界条件设置 3.学会周期面.滑移面设置 4.学会如何监测压力脉动(声学仿真) 5.学会瞬态结果快速傅里叶变换 思考问题: 计算声学第一步一般是采用SRS模型计算出高精度流场信息,对于流场监测点的压力脉动如果不是周期性变化,是否说明计算有误? 如何获取本算例全部原始文档(mesh.cas.dat)? 请搜索微信公众号:cfd入门到精通,或者扫描下面二维码,联系小编免费获取啦,仅供

1  明确目标——为啥费老大劲儿学习OpenFOAM 学习OpenFOAM主要出于课题需要,希望实现以下几个目标: l  [ ]学会用SnappyHexMesh生成高质量网格: l  [ ]学习使用OpenFOAM自带的 Immersed Boundary Method (IBM)处理复杂几何边界: l  [ ]实现LES算例: l  [ ]实现CFD的批处理以完成大量算例. 2 前期准备——在Win10上安装OpenFOAM 这部分主要参CFD大佬[流沙]提供的方法,详情见网页: https:

感谢西安交通大学en_phert的问题和尝试 Fluent版本:Fluent 19.0 Visual Studio版本:Visual Studio 2013 在UDF的宏的调用中大家常看见下图: 这个图很容易给大家造成一个误解就是DEFINE_PROFILE是在初始化以后,在运算的过程当中更新物性参数的时候才会调用DEFINE_PROFILE宏 而帮助文档当中各个宏的调用顺序如下图: 从上面两幅图中我们可以看出其实在初始化以前,我们就会调用DEFINE_PROFILE宏,这也就能说明为什么我们在

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

本文将简单介绍如何使用PowerMock和Mockito来mock1. 构造函数2. 静态函数3. 枚举实现的单例4. 选择参数值做为函数的返回值5. 在调用mock出来的方法中,改变方法参数的值 一点简要说明:Mockito其实已经可以满足大部分的需求,但是它的实现机制是使用cglib来动态创建接口的类的实例.但是这种实现方式不能用于构造函数和静态函数,因为那需要使用类的字节码(比如使用javassist). 所以我们才需要结合使用PowerMock. 1. mock构造函数, 如果有代码没有

批量在一系列算例的同一位置截取面,并显示截面的速度分布云图 现在我们有一系列的算例 我们打开CFD-Post 我们编写如下的Python代码来实现在一系列算例的同一位置截面,并显示界面的速度分布云图 源代码如下: 处理结果:

前几天尝试用loadrunner初试了一下性能测试,对于如何选择数据.生成数据后如何分析很是迷惑,刚刚翻看一篇网友的博客,很有条理,特此记录一下,以供参考 转自: http://liriguang.iteye.com/blog/684641 http://www.tuicool.com/articles/EBFryq 一.对于并发用户的数据选择 1.2.5.10.20.30.50.100.150.200.500.1000 二.压力测试结果的指标选择: 吞吐量.请求等待时间.请求处理时间 Time

目录 00.前言: 01.分工: 02.PSP表格: 03.解题思路描述与设计实现说明: 解题思路简述: 关键代码 04.附加题设计与展示: 设计的创意独到之处 实现思路 实现成果展示 05.关键代码解释: 06.性能分析与改进: 改进思路 07.单元测试: 08.Github的代码签入记录: 9.遇到的代码模块异常或结对困难及解决方法: 10.评价你的队友: 11.学习进度条: 00.前言: 本次作业链接 队友博客链接 github仓库链接 结对成员:031602605 陈浩 and 0316

 一  checkConfig  Before     1.1  private static final TestConfig testConfig = TestConfig.getConfig();          这里加载一个配置文件(test路径/src/test/java/org/hyperledger/fabric/sdk/testutils.properties,文件不存在就加载代码中写死的默认配置),     配置文件需要设置peer,orderer,ca,eventhub的地

流体体积法(Volume ofFluid)是一种典型的界面追踪方法,这种方法选取流体体积分数为界面函数S.它通过定义一个体积分数$ C $(指定的流体体积分数占网格体积的百分比)来描述界面.因此只有所在网格体积分数来描述 $ 0<C<1 $ ,而界面两侧的网格内体积分数分别满足 $ C=0 $ 和$ C=1 $.体积分数 $ C $的输运方程为: $$ {\partial C \over \partial t}+ \vec v \cdot \nabla C =0 $$ 由体积分数的物理意义可知

public class Singleton { /** * 单例对象实例 */ private volatile static Singleton instance = null; public static Singleton getInstance() { if (instance == null) { synchronized (Singleton.class) { if (instance == null) { instance = new Singleton(); } } } ret

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html 打开数据表,选中要统

文件切分算法 文件切分算法主要用于确定InputSplit的个数以及每个InputSplit对应的数据段. FileInputFormat以文件为单位切分成InputSplit.对于每个文件,由以下三个属性值确定其对应的InputSplit的个数. goalSize:根据用户期望的InputSplit数据计算,即totalSize/numSplit.totalSize为文件总大小:numSplit为用户设定的Map Task个数,默认情况下是1. minSize:InputSplit的最小值,由

米尔Z-Turn Board 7Z010(20)板卡体验有感:IF"> FPGA的电源需求通常很复杂,因为FPGA有多达至少三种供电要求,为了实现可靠的系统性能,必须对这些要求排序. FPGA制造商常常要指定内核和I/O的上电顺序或跟踪该顺序.不指定上电顺序或不跟踪上电顺序所面临的后果是常常会对系统中的器件造成不可挽回的破坏.FPGA.PLD.DSP和微处理器通常在内核与I/O电源之间放置二极管作为ESD保护元件.如果电源违反了跟踪要求并超过了保护二极管的正向偏置,那么该器件就可能被损坏.

MQTT协议 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输)最早是IBM开发的一个即时通讯协议,MQTT协议是为大量计算能力有限且工作在低带宽.不可靠网络的远程传感器和控制设备通讯而设计的一种协议. MQTT协议的优势是可以支持所有平台,它几乎可以把所有的联网物品和互联网连接起来. 它具有以下主要的几项特性: 1.使用发布/订阅消息模式,提供一对多的消息发布和应用程序之间的解耦: 2.消息传输不需要知道负载内容: 3.使用 TCP/IP 提供

1 分布式机器学习概述 大规模机器学习训练常面临计算量大.训练数据大(单机存不下).模型规模大的问题,对此分布式机器学习是一个很好的解决方案. 1)对于计算量大的问题,分布式多机并行运算可以基本解决.不过需要与传统HPC中的共享内存式的多线程并行运算(如OpenMP)以及CPU-GPU计算架构做区分,这两种单机的计算模式我们一般称为计算并行). 2)对于训练数据大的问题,需要将数据进行划分并分配到多个工作节点(Worker)上进行训练,这种技巧一般被称为数据并行.每个工作节点会根据局部数据训练出

CODE: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2014-7-9 @author: guaguastd @name: weiboFrequencyAnalysis.py ''' if __name__ == '__main__': # get weibo_api to access sina api from sinaWeiboLogin import sinaWeiboLogin sinaWeiboApi = sin

函数文件: function [x,n,flag]=sor(A,b,eps,M,max1) %sor函数为用松弛迭代法求解线性方程组 %A为线性方程组的系数矩阵 %b为线性方程组的常数向量 %eps为精度要求 %M为超弛因子 %max1为最大迭代次数 %u为线性方程组的解 %n为迭代次数 %flag为指标变量,flag='OK!'表示迭代收敛达到指标要求 %flag='fail!'表示迭代失败 if nargin<5 max1=10000; end if nargin<4 M=1; end i

CODE: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2014-7-2 @author: guaguastd @name: tweet_frequency_analysis.py ''' if __name__ == '__main__': # import frequency from frequency import frequency_analysis # import search from search impor