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關注創建者:匿名 創建時間:2026-01-04
混合計算的視頻教程
ACP復合材料和實體材料混合建模流程及案例文檔
workbench中使用ACP建立復合材料鋪層部分,使用結構模塊處理實體部分,再混合建模計算的過程。有詳細操作過程和兩個案例文檔,文檔一個板子的用于說明,一個飛機蒙皮和肋板的用于參考學習,兩個流程都一樣的。適合本科學生論文計算建模,碩士和單位人員學習流程。
¥158 25分鐘 53播放
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展開 引言
FLUENT提供流向周期流的計算。這種流動具有廣泛的應用,如熱交換管道以及通過水箱的管流。在這些流動模式中,幾何外形沿流動方向上具有重復性的特點,從而導致了周期性完全發展的流動。這些周期性條件在足夠的入口長度后就會形成,具體與雷諾數和幾何外形有關。
流向周期流會在足夠長度L之后形成,在流向的每一個重復流動模式之間會有一個一定的壓降。下圖就是一例。
步驟1:啟動gambit并選定求解器(fluent5/6)
步驟2:創建混合器主體大圓柱
步驟3:設置混合器的切向入流管
1. 創建小圓柱
2.將入流管移到混合器中部的邊緣
3.將小入流管以Z軸為軸旋轉180°復制
步驟4:去掉小圓柱與大圓柱相交的多余部分,并將三個圓柱聯接成一個整體
步驟5:創建混合器下部的圓錐臺
步驟6:創建出流小管
1.創建出流小圓管
2.將其移動并與錐臺相接
步驟7將混合器上部、漸縮部分和下部出流小管組合為一個整體
步驟8:混合內區域劃分網格
步驟9檢查網格劃分情況
步驟10設置邊界類型
步驟11msh文件的輸出
-END-
展開 使用描述符計算功能 ChemDC 計算每個化合物的描述符值和 AutoCorr2D。
3. 根據原始數據中對化合物的描述,將計算出的描述符值進行混合,以創建單一特征。
4. 使用的混合方案是定量地理學中使用的混合方案,因為描述符(AutoCorr2D)可視為空間自相關量。
5. 訓練以混合計算的特征為輸入值,以每對化合物的 χ 參數為目標值。
學習的設置如下:
l 在 MI-Suite 的學習功能所支持的學習方法中,我們使用了 XGBoost,這是一種基于提升的學習方法。XGBoost 的超參數設置基于 GP(高斯過程),以獲得最佳參數設置。
l 離群點的去除是在第 90 個百分點(兩側)進行的。
l 在訓練過程中,訓練集和測試集的數據比例為 8:2。
結果
以下是訓練結果。
對于通過訓練獲得的預測模型(即學得的模型),使用訓練集時的預測準確率為 R^2=0.937,而使用測試集時的預測準確率為 R^2=0.778。
(文章來源:轉載自J-Octa官網)
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展開 近日,深圳北鯤云計算有限公司與寶德網絡安全系統(深圳)有限公司(以下簡稱“寶德”)就聯合打造混合云高性能計算解決方案達成戰略合作,并正式舉行簽約儀式。此次合作將會徹底解決客戶日益增長的高性能計算需求,同時能夠滿足用戶對于數據安全管理越來越高的要求。
寶德深耕服務器市場長達23年,致力于成為中國領先的IT產品和解決方案提供商。二十余年來,寶德為國內的服務器的市場帶來了單路、雙路、四路、八路,以及AI服務器、高密度服務器、存儲型服務器等不同類型的產品。北鯤云自成立以來,專注于為生命科學、人工智能、芯片設計、高科技制造、CAE/CFD、大氣海洋環境、天文地球物理、影視與動漫制作、高性能計算超級計算機等行業提供一站式Cloud-HPC產品和服務,其自主研發的北鯤云超算平臺,在短短幾年時間里已成功服務中國數千家企業、研究所及高校。
雙方本著“整合資源、合作共贏”的原則展開此次合作,充分發揮北鯤云在Cloud-HPC領域資源整合和技術優勢,以及寶德在智能硬件設備生產、PC及服務器研發生產等方面的業務優勢。讓北鯤云一站式云超算平臺與寶德服務器進行更好的適配,打造全棧的混合云高性能計算解決方案,通過預安裝、預集成、支持深度調優和遠程運維,有效提升系統可用性和運維效率,讓用戶擁有更多選擇。
混合云高性能計算服務即將北鯤云超算平臺搭載于寶德服務器上,為企業用戶傳統穩態業務提供高穩定、高性能的云超算服務。同時,依托寶德服務器承載用戶的敏態業務。使用混合云高性能計算服務時,用戶優先使用線下計算資源,當本地算力不足時,可通過北鯤云超算平臺自動溢出到云上,與云上資源無縫對接,實現作業零排隊,從而提高研發效率。
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