diffusivity
關注創建者：悟空_7905 創建時間：2021-02-27
diffusivity的實例教程
以Disco Diffusion為例，基于CLIP-Guided Diffusion網絡，這是輸入以下文字輸出一張的圖片，其實還可以選不同的畫家風格。這個可以自己探索~
artstation,GregRutkowski,sea,dikel,ship,industrialization,cloud,time,future,afternoon
接下來就一起看看怎么在北鯤云超算平臺上實現AI繪畫。
北鯤云超算平臺可以提供高性價比的一站式AI計算服務，根據平時的操作習慣，可以直接通過命令行提交作業。平臺同時還有大量可供調用的GPU資源，
例如32G顯存的V100、40G和80G顯存的A100。
啟動一個T4的Jupyter Notebook Desktop，連接后Notebook會自動打開。
連接后先打開終端，將Notebook（Disco_Diffusion.ipynb）復制到本地
git clone https://github.com/alembics/disco-diffusion.git
由于項目要用pytorch，涉及到很多庫的安裝，最好使用Anaconda。Anaconda已經在平臺上預裝好了，可以通過以下命令進行加載
module add Anaconda3
source activate
我們可以創建一個獨立的環境用來diffusion，python版本選3.9即可，并將該環境加到ipykernel中。
展開 </strong></p><p><br></p><p><br></p><p><span style="background-color: rgb(0, 255, 255); color: rgb(0, 0, 0);">Diffusion Parameter：</span></p><p><span style="color: rgb(0, 0, 0);">用于指定擴散參數，所指定的參數就是上述兩個公式中的α，通過改變α的值可改變擴散系數γ，從而影響擴散。</span></p><p><span style="color: rgb(0, 0, 0);"> </span></p><p><strong style="color: rgb(0, 0, 0);">當α取為0時，γ=1，表示均勻擴散。邊界的運動能夠均勻擴散到其他網格上。當α增大時，γ增大，使得擴散更遠。一般α取值在0-3之間。</strong></p><p><strong style="color: rgb(0, 0, 0);"> </strong></p><p><strong style="color: rgb(0, 0, 0);">一般只需設置Diffusion Function和Diffusion Parameter，其他設置保持默認。
展開 Input File Usage: *SOILS
Abaqus/CAE Usage: Step module: Create Step: General: Soils: Basic: Pore fluid response: Steady state
Incrementation
You can specify a fixed time increment size in a coupled pore fluid diffusion/stress analysis, or Abaqus/Standard can select the time increment size automatically. Automatic incrementation is recommended because the time increments in a typical diffusion analysis can increase by several orders of magnitude during the simulation. If you do not activate automatic incrementation, fixed time increments will be used.
展開 6.方案的修改-CAESES-Diffuser 參數化模型
選取以下設計控制變量：
Diffuser 的葉數
Diffuser的hub直徑
Diffuser葉片角度
7.方案的修改-CAESES-DOE結果
設置自動連接后，使用Sobol方式進行DOE計算，計算結果如下：
8.結果分析
分析各個參數對PH值的敏感度
結論：增加diffuser后，出口對應位置PH值明顯提高，滿足了法規的要求。
同時葉片數量與軸轂直徑較葉片角度，對PH值的影響更明顯！
9.延伸思考
增加擴散器會導致壓力損失，壓降也需要單獨考慮
設計時，綜合考慮PH的計算結果和壓降數據。
四、總結
CAESES作為通用的設計仿真優化平臺，可在各個領域進行應用，并獲得很好的效果。本次案例是其在船舶EGC系統排放優化的方面的一部分應用，還可以應用到例如洗氣塔布置等方面，這方面在發電廢氣清洗領域已經得到了廣泛的應用。
展開 2.模擬任務
衍射擴散器反射鏡
相位級次：2
直徑：5.75×5mm
照明光束參數
波長：532nm
激光光束直徑（1/e2）：1.1mm
期望輸出場參數
位圖文件：Sc573_Diffuser_Mirror_Pattern_Generation_01.jpg
圖案直徑：400×187mm
光軸偏移：0×100mm
效率：>25%
分辨率約： 700×700um
3.設計步驟1-設計透過率函數
?優化投射擴散器的透過率函數。
?假設擴散器和目標屏之間是遠場系統。
開始擴散器設計
選擇Diffractive optics-Pattern Generating Diffuser
進入擴散器設計會話編輯界面
指定高斯光束束腰以及發散角的定義類型
確定高斯光束的波長及束腰直徑
指定近軸遠場作為光學系統
確定近軸遠場距離
通過Import導入準備好的.jpg圖片，并指定圖案尺寸400mmx187mm
?使用IFTA優化二元擴散器透過率函數。
?IFTA優化文檔可以通過圖樣生成擴散器會話編輯器生成。
?期望光圖樣可以由jpg文件導入。
?由于一個二元透過率函數總是會生成一個孿生像，因此必須對二元透過率進行優化，即在y方向上進行離軸，以使孿生像分開。
?請參考Sc573_Diffuser_Mirror_Pattern_Generation_02.seditor。
展開 
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16.
測試DBEF
為了分析DBEF的表現，我們建立了一個簡化的模型包括了光源、散射表面（diffusive surface）、偏振片（polarizer）、一個防止漏光的反射罩（reflective enclosure）以及偵測器（detector），并量測這個模型的輸出光功率。
本案例是通過COMSOL對論文An innovative method for mesoscale modelling of moisture diffusion in concrete（https://doi.org/10.1016/j.cemconcomp.2024.105836）中Voronoi毛細管、多邊形骨料、ITZ、水泥漿體多相材料的幾何模型復現。
RPC Photonics擴散片BSDF10個月前
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步驟
1、在http://www.rpcphotonics.com/bsdf-data-optical-diffusers/下載并解壓BSDF數據到某一文件夾下，選擇“Raw data”文件。
圖2.
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當Stable Diffusion的GPU集群在深夜進入休眠狀態，而某AI創業公司的推理算力需求卻暴漲300%時，CIO張總盯著監控屏上的算力曲線，終于意識到：傳統許可證管理模式在AI大模型時代已瀕臨崩潰。這種矛盾背后，折射出整個軟件行業正在經歷的深層變革——在算力需求呈現脈沖式增長的今天，靜態的許可證分配方式正遭遇前所未有的挑戰。
Rotational Velocity(Inertial)
Rotational Acceleration (Inertial)
Mass Source(Acoustic Excitations)
Surface Velocity(Acoustic Excitations)
Diffuse
wx_fmt=jpeg&from=appmsg"></p><p><br></p><p><strong>擴壓器(Diffuser)的建模</strong></p><p><br></p><p>Diffuser元件模擬靜壓恢復和總壓損失。壓氣機的排氣速度一般要在100m/s以上，在這么高的速度下是很難組織高效燃燒的，因此需要對氣流進行擴壓降速，這主要通過改變流道面積來實現。
7 正向處理 （Diffusion）
轉發過程涉及逐漸損壞數據x0?在一系列時間步長上具有高斯噪聲。讓xt?表示時間步 t 處的噪聲數據。該過程定義為：
?
βt?是 noise schedule，這是一個小的正數，用于控制在每個步驟中添加的噪聲量。
ε 是高斯噪聲。
隨著 t 的增加，xtxt?變得更加嘈雜，直到它接近高斯分布。
2.設計參數設置
點擊Start→Diffractive Optics→Regular Shape Diffuser，進入規則整形器設計界面。
1)輸入光束參數設置
點擊Next，以進入具體參數選擇和設置界面。
