CFD模拟

当前话题为您枚举了最新的 CFD模拟。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

MATLAB喷嘴设计的特征方法与CFD模拟
MOC.m包含MATLAB中的特征方法代码,zzle.png是喷嘴设计的流程图,PARAMS.xlsx包含输入参数。仿真结果显示在mach.png和pressure.png中,利用ANSYS进行CFD模拟。玩得开心!更多信息见生成的喷嘴的ANSYS CFD模拟!了解火箭引擎的工作原理和MATLAB编程基础知识。
基于Go语言的开源CFD求解器gocfd
gocfd是一款使用Go语言编写的开源计算流体动力学(CFD)求解器,该项目受到Jan S. Hesthaven和Tim Warburton的著作“节点间断Galerkin方法”(2007) 以及J. Romero, K. Asthana和Antony Jameson的论文“使用Raviart-Thomas元素进行DFR方法的通量重构方法的简化公式”(2015) 的启发。 gocfd求解器已实现的功能包括: NACA 0012翼型模拟 (马赫数 = 0.3, 攻角 = 6度, AUSM+通量格式, 局部时间步长) 马赫数 = 0.5, 攻角 = 0度, Roe格式, 1482个二阶单元, 收敛密度 X动量密度 求解方程组的不连续Galerkin方法 - CFD,CEM 流体动力学融合(模拟太阳) 求解器还实现了时间精确的突然启动瞬态模拟,并提供一阶、四阶和五阶精度选项。 为了提高并行效率,时间步长和边沿通量计算在工作池中进行,从而最大限度地减少线程的启动/停止开销。
MATLAB CNN for CFD钝体流体力预测示例代码
MATLAB的CNNforCFD源代码包含一个示例代码,用于使用卷积神经网络预测钝体流的流体力。该代码在MATLAB 2017b版本上开发,并使用MATLAB-Neural Networks Toolbox。要使用此代码,用户需要确保他们具有MATLAB 2017b或更新版本,且带有Neural Networks Toolbox。 该存储库包含以下文件:- 'CNNforCD.m':用于基于CNN的阻力系数预测的示例MATLAB代码。- 'TrainingSetSmooth.mat':输入13种不同钝体的几何函数。- 'TestSet.mat':包含TrainingSetSmooth.mat中不包含的14种不同钝体的输入函数。- 'CDFOM.mat':对于雷诺数=100的流,TrainingSetSmooth.mat中的钝体的平均阻力系数,使用CFD模拟计算得出。 要运行该程序,请下载上述所有文件并将它们存储在一个目录中。文件SemiSubCNN.zip包含训练有素的CNN,用于预测不同半潜式模型的升力系数。 使用说明:1. 下载并解压文件。2. 确保已安装合适的MATLAB版本和工具箱。3. 运行CNNforCD.m进行钝体流的流体力预测。 该项目通过应用卷积神经网络,展示了如何在CFD仿真中利用深度学习技术提高预测精度。
使用MATLAB开发的半隐式CFD解决方案 SIMPLE方法简介
这项工作介绍了一种在MATLAB中使用压力关联方程的半隐式方法(SIMPLE)来求解计算流体动力学(CFD)基本控制方程的方法。流体力学的基本控制方程基于质量守恒定律、动量守恒定律和能量守恒定律。连续性方程代表质量守恒定律,纳维-斯托克斯方程代表动量守恒定律,能量方程代表能量守恒定律。在SIMPLE方法中,连续性和Navier-Stokes方程以半隐式方式进行离散化和求解。详细描述了该方法在二维方体流体动力学模拟中的应用,并展示了使用MATLAB编写的代码。结果显示了压力和速度场的收敛解。
PXRD模拟
该代码基于Matlab实现PXRD模拟,适用于毕业设计和课程设计作业。已严格测试,可直接使用。如遇问题,欢迎与博主联系。
球体碰撞模拟
这是一个使用 Matlab 开发的简易物理引擎,用于模拟球体之间的碰撞。
MATLAB计算机模拟实例课程-模拟概念解析
模拟的概念:模拟就是利用物理的、数学的模型来类比、模仿现实系统及其演变过程,以寻求过程规律的一种方法。模拟的基本思想是建立一个试验模型,这个模型包含所研究系统的主要特点。通过对这个实验模型的运行,获得所要研究系统的必要信息。
Python 模拟高考录取
利用 Python 语言编写代码,模拟高考录取流程,以帮助考生了解录取情况,为高考志愿填报提供参考。
模拟京东商城体验
模仿京东商城的网站体验
模拟数据生成工具
功能模块 该工具包含以下日志生成模块:* 用户行为模拟:涵盖用户后台活跃、前台活跃数据。* 互动记录生成:包括广告、评论、点赞和消息通知等数据。* 商品浏览轨迹:生成商品点击、列表浏览和详情查看等日志。* 其他辅助数据:涵盖收藏、错误和启动日志等信息。