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案例分析的电子书《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)目录前言..2目录FLUENT经典算例翻译之一算例1介绍如何使用 Fluent算例4非定常可压缩流动模型.52算例5辐射与自然对流模拟·:······99FLUENT经典算例翻译之二算例13使用非预混燃烧模型151算例15蒸发性液体喷雾建模.∴214算例18使用混合物多相模型和欧拉多相模型..∴252算例21使用欧拉多相粒子传热模型垂··D垂垂垂。看垂垂垂看D看垂·D4。垂278ww.myCFDcn《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)算例1介绍如何使用 Fluent引言此向导通过图例说明了一个发生在混合弯管处的两维湍流流动和传热问题的求解方法和过程。这种混合弯管的结构常见于发电厂和化工厂的管道系统中。正确计算出弯管内流体交汇处附近的流场和温度场分布,对于设计合适的入口管道位置具有重要意义通过此向导,用户可学会以下内容●在 Fluent中输入网格文件使用混合单位制去定义儿何体和流体的属性设置强制对流的湍流流动的流体物性和边界条件迭代计算并使用残差监视器监测计算过程及其收敛性●使用隔离求解器进行求解使用等势图检察流场和温度场●运用二阶离散化方法重新计算以获得更佳的温度分布对网格进行温度梯度自适应,进一步求解更佳的温度场分布前提条件在学习此向导之前,假设用户还没有使用 Fluent的给验,不过,已经学习过用户指南第一章中的简单算例,并且熟悉 Fluent的界面及其指南中的规约可题描述问题如图1-1所小。一股温度为26℃的冷流体流入大管道,在弯管处与另股温度为40℃热流体混合。管道的长度单位为英寸,而流体的属性和边界条件则使用国际单位。入口管道的雷诺数为2.03×105,因此,选择湍流流动模型。4ww.myCFDcn《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)P =100 kg/viscosity8x14FConductivity: k=0.537 Y4 miK2SpC Ic Heat 9=4216 Jkg-k6酽.2mT1121m图图1-1问题说明准备工作1.从 Fluent的文件光盘中拷贝文件 elbow/ elbow, msh到电脑的 Fluent作日录中对于Unⅸx系统,当把文件光盘放入电脑光驱后,可以在以下目录找到这个文件:/ edrom/uent61/help/ tuttles述 cdrom为电脑的光驱目录对于 windows系统,当把文件光盘放入电脑光驱后,可以在以下冂录找到个文件cdrom: fluent 6.1 help tutfiles上述 cdrom为电脑的光驱目录2.启动 Fluent,选择2D求解器。ww.myCFDcn《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)第1步:与网格相关的操作读取网格文件 elbow, mshFilc→Read+}CascSelect fileFiterh,于d,SH,GRdirectoriesFileshome user tutorial/elbow. msh/home userautorialaCase Filehome /user/tutorialoKFiterCancela)在 Files项中点击选中 elbow. msh,然后点击OK完成操作。注意当 Fluent读取网格文件的同时,信息会不断显示在反馈窗口内,报告网格转化的过程。当读取网格文件完毕, Fluent的反馈窗凵会显示共读取了918个三角形的流体单元,以及许多带着不同分区标识符的边界面。2.网格检查。Grid→} Check6ww.myCFDcn《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)F1uent的信息反馈窗口会显示如下信息:Grid checkDomain extentscoordinate:min(m)=0.0000009+00,max(m)=6.400001e+01y- coordinate:min(m)=-4.538534e+00,max(m)=6.400000e+01Volume slatisticsminimum volume (m3): 2.782193c-01maximum volume (m3):3.926232e+00total volume (m3):1.682930e+03Face area statisticsminimum face area (m2):8.015718e-01maximum face area(m2):4. 118252e+00Checking number of nodes per cellChecking number of faces per cellChecking thread pointers.Checking number of cells per faceChecking face cellsChecking bridge facesChecking right-handed cellsChecking face handednessChecking element type consistencyChecking boundary typesChecking face pairs.Checking periodic boundaries.Checking node countChecking nosolve cell countChecking nosolve face countChecking face childrenChecking cell childrenChecking storageww.myCFDcn《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)Done注意网格检查结東后,信息反馈窗∏会以默认的SI单位制给出网格在ⅹ轴和Y轴上的最大和最小值,并将报告出网格的賦它特性。网格检查还会报告出有关网格的任何错误。需要特别注意的是,确保最小体积不能是负值,否则 Fluent无法进行计算。在SI单位制中,默认单位是m,若想改变单位制,使用 in ches:可以打开 Scale grid对话框。3.平滑(或者交换)网格Grid→} Smooth/swap…Smooth/Swap GridsmoothSwap InfoMethodNumber SwappedskewnessMinimum skewnesscumber visitedNumher of lerationsSmoothCloseFluent读取网格文件后,平滑三角形或四边形网格是一个良好的习惯,那样能确保使用质量铰好的网格进行计算。a)点击按钮 Smooth,再点击按钮Swap,重复上述操作,直到 Fluent报告没有需要交换的面为止。若 Fluent再无法通过交换改善网格质量,则没有平面可被交换了。b)点击 Close关闭对话框。ww.myCFDcn《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)4.更改网格的长度单位Grid→ scalea)在 Units conversion(单位转换)项的 Grid was created ln(网格长度单位)的右侧下拉列表中选择In(代表选择了英寸b)点击 Scale按钮,更改长度单位。在 Domain extents栏中采用了默认的SI单位制,长度单位为mc)点击按钮 Change length Units,设定 inches(英寸)为此次计算采用的长度单位确保Xmax(in)和Ymax(in)中数值为64英尺。(如图1.1)Scale gridScale factorsUnit a conversion00254rid Was Created In inY0+0254Change Length UnitsDomain extentsXmax [in]E4400001Ymin (in534Ymax(in) 64scaleUnscaleCloseHeld)计算采川的长度单位已被吏改为 inches(英寸),此时便能正确反映网格的几何尺寸注意此算例的求解过程中,除了长度外,其它单位均采用SI制。一般来说,没有必要对其它单位进行改动。按照上述的操作,长度单位已被确定为 inches若用户想采用别的单位制作为长度单位,如mm,可以在 Define的下拉菜单中打开 Set units对话框,进行更改。ww.myCFDcn《数值计算与工程仿真》专刊一 FLUENT HELP算例精选中文版(→)5.显示网格。(图1.2)Display→Grid,,Grid DisplOptionsEdge TypeSurfaces三彐p Mores今Atermal-3pressure-outlet-7H Edgesv feature velocity-inlet-5p facesy outlineuelocily-inlet-rall-4Partitionswall-iiShrink factor到终安Surface Types且彐Surface eame patternclip-surfHatchfanOutline InteriorDIsplayColorsCloseHelpa)确保在 surfaces项屮的所有表面都被选屮,然后点击 Display。ww.myCFDcn

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【实例简介】2019.03.14 MATLAB公开教程的PPT，课程内容： 1. 简介 深度学习：直接从数据中进行学习 卷积神经网络：用于图像识别、目标检测、语义分割等任务 2. MATLAB的优势 支持与Tensorflow/Pytorch等开源框架协作 简单易学，高质量的帮助文档和大量示例 高效的开发平台，完整的工具链 实用的数据标注和可视化工具 强大的代码生成功能 支持多平台部署 3. 仅用11行代码实现图像分类 1行代码直接导入经典的Alexnet网络模型 通过摄像头实时采集图像数据，可识别1000种常见物体 4. 迁移学习的力量 基于已有的卷积神经网络进行微调，实现专属图像识别 丰富的预训练模型，包括SqueezeNet, ResNet-18, DenseNet-201, Inception-ResNet-v2等 5. 设计复杂网络的利器：Deep Network Designer 图形交互界面，便于设计和修改复杂的网络 支持一键分析，自动修正网络结构中的错误 6. MATLAB与Tensorflow/Pytorch等开源框架的协作 通过ONNX (Open Neural Network Exchange)共享深度学习模型 支持直接导入Keras和Caffe的模型

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