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【实例简介】SPH光滑粒子流体动力学中英文都有，中文版本以及英文版的都有，拿去参考吧。光滑粒子流体动力学-一种无网格粒子法 第1章 绪论 1.1 数值模拟 1.1.1 数值模拟的作用 1.1.2 一般数值模拟的求解过程 1.2 基于网格的方法 1.2.1 拉格朗日网格 1.2.2 欧拉网格 1.2.3 拉格朗日网格和欧拉网格的结合 1.2.4 基于网格的数值方法的局限性 1.3 无网格法 1.4 无网格粒子法(MPMS) 1.5 MPMs的求解策略 1.5.1 粒子描述法 1.5.2 粒子近似 1.5.3 MPMS的求解过程 1.6 光滑粒子流体动力学(SPH) 1.6.1 SPH方法 1.6.2 SPH方法简史 1.6.3 本书中的SPH方法 第2章 SPH的概念和基本方程 2.1 SPH的基本思想 2.2 SPH的基本方程 2.2.1 函数的积分表示法 2.2.2 函数的导数积分表示法 2.2.3 粒子近似法 2.2.4 推导SPH公式的一些技巧 2.3 其他基本概念 2.3.1 支持域和影响域 2.3.2 物理影响域 2.3.3 particle—in-cell(PIC)方法 2.4 结论 第3章 光滑函数的构造 3.1 引言 3.2 构造光滑函数的条件 3.2.1 场函数的近似 3.2.2 场函数导数的近似 3.2.3 核近似的连续性 3.2.4 粒子近似的连续性 3.3 构造光滑函数 3.3.1 构造多项式光滑函数 3.3.2 一些相关的问题 3.3.3 光滑函数构造举例 3.4 数值测试 3.5 结论 第4章 SPH方法在广义流体动力学问题中的应用 4.1 引言 4.2 拉格朗日型的Navier—Stokes方程 4.2.1 有限控制体与无穷小流体单元 4.2.2 连续性方程 4.2.3 动量方程 4.2.4 能量方程 4.2.5 Navier-Stokes方程 4.3 用SPH公式解Navier-Stokes方程组 4.3.1 密度的粒子近似法 4.3.2 动量方程的粒子近似法 4.3.3 能量方程的粒子近似法 4.4 流体动力学的SPH数值相关计算 4.4.1 人工粘度 4.4.2 人工热量 4.4.3 物理粘度 4.4.4 可变光滑长度 4.4.5 粒子间相互作用的对称化 4.4.6 零能模式 4.4.7 人工压缩率 4.4.8 边界处理 4.4.9 时间积分 4.5 粒子的相互作用 4.5.1 最近相邻粒子搜索法(NNPS) 4.5.2 粒子对的相互作用 4.6 数值算例 4.6.1 在不可压缩流的应用 4.6.2 在自由表面流的应用 4.6.3 SPH对可压缩流的应用 4.7结论 第5章 非连续的SPH(DSPH) 5.1 引言 5.2修正光滑粒子法 5.2.1一维情况 5.2.2 多维情况 5.3 模拟非连续现象的DSPH公式 5.3.1 DSPH公式 5.3.2 非连续的确定 5.4 数值性能研究 5.5 冲击波的模拟 5.6 结论 第6章 SPH在爆炸模拟中的应用 6.1 引言 6.2 HE爆炸和控制方程 6.2.1 爆炸过程 6.2.2 HE的稳态爆轰 6.2.3 控制方程 6.3 SPH公式 6.4 光滑长度 6.4.1 粒子的初始分布 6.4.2 光滑长度的更新 6.4.3 优化和松弛过程 6.5 数值算例 6.6 应用SPH方法模拟锥孔炸药 6.7 结论 第7章 SPH在水下爆炸冲击模拟中的应用 7.1 引言 7.2 水下爆炸和控制方程 7.2.1 水下爆炸冲击的物理特性 7.2.2 控制方程 7.3 SPH公式 7.4 交界面处理 7.5 数值算例 7.6 真实爆炸模型与人工爆炸模型的比较研究 7.7 水介质缓冲模拟 7.7.1 背景 7.7.2 模拟设置 7.7.3 模拟结果 7.7.4 小结 7.8 结论 第8章 SPH方法在具有材料强度的动力学中的应用 8.1 引言 8.2 具有材料强度的动力学 8.2.1 控制方程 8.2.2 本构模型 8.2.3 状态方程 8.2.4 温度 8.2.5 声速 8.3 具有材料强度的动力学SPH公式 8.4 张力不稳定问题 8.5 自适应光滑粒子流体动力学(ASPH) 8.5.1 为什么需要ASPH方法 8.5.2 ASPH的主要思想 8.6 对具有材料强度的动力学的应用 8.7 结论 第9章 与分子动力学耦合的多尺度模拟 9.1 引言 9.2 分子动力学 9.2.1 分子动力学的基本原理 9.2.2 经典分子动力学 9.2.3 经典MD模拟 9.2.4 Poiseuille流的MD模拟 9.3 MD与FEM和FDM的耦合 9.4 MD与SPH的耦合 9.4.1 模型I：双重功能(具有重叠区域的模型) 9.4.2 模型Ⅱ：力桥(没有重叠区域的模型) 9.4.3

车道线分割模型模型训练自己的数据该模型是属于二分类语义分割6.encoder decoder model该文件夹中存放的是用于编码和解码的模型这里使用的是 vgg cncodcr. py和 fcn decoder. py测试:更换编码和解码的模型7. lanenet model该文件夹下存放的是 lannet模型的重要操作train.py中主要用到的是 lanenet merge model8. tboard该文件夹用来存放模型训练时产生的 event记录9. tools该文件夹下仔放的是 train lanenet py和 test lanenet py两个文件分别用于训练模型和测试模型10.训练准备好训练数据以后,在 terminal(终端)中通过指令跳转到 lament目录下举例:cd/ XXX/lanenet然后输入一下命令开始训练python tools/train lanenet. py --net vgg--dataset dir data/training data example/-net指定模型的骨干网终dataset dir指定训练数据的目录(该目录为 train txt所在的目录)如果训练的过程中出现了中断,需要接着训练,可以输入python tools/train lancnct. py --nct vgg -datasct dir data/training data cxamplcweights path path/to/ your/last/ checkpointgths_ path指定之前训练中断时权重文件存放的日录训练结東后,训练得到的模型的权重和参数文件在 model目录下的tusimple lanenet文件夹中l1测试准备测试数据测试数据是原始图片,放在data目录下的 training目录下的 testimage中(可以自定义)准备权重文件:将训练好的权重文件,包括:checkpoint, lanenet model pb, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000. data-00000-of-00001, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000 index, tusimple lanenet vgg_2018-10-19-13-33-56.ckpt-200000meta放在 model文件夹中测试数据准各完成后,打开 terminal(终端)输入以下命令跳转到 lanenet目录下cd/XXX/ lanenet′然后输入如下命开始用单张图片测试模型python tools/test lanenet. py -is batch False -batch size 1 --weights pathpath/to/your/model weights file --image path data/tusimple test image/O. jpgis batch是否是批量处理(True表示是批量处理, False表示不是批量处理默认为True)batch size批量处理一次读取的图片数量weight path模型的权重文件所在的目录image path测试数据的原始图片输入如下命令开始用批量图片测试模型:python tools/test lanenet.py -is batch True -batch size 2 -save dirdata/tusimple test image/ret --weights path path/to/your model weights file-image path data/tusimple test imagesavc dir是存放测试结果的地方(测试结果为划分车道线后的图片)安芯/方禹20181228

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