本人使用k-epsilon模型配合标准壁面函数法对明渠紊流进行计算,根据以往的经验,流速分布算得准不准和边界层内网格的关系密切,通常认为首层网格处于边界层对数区,即首层网格y+在30~70(也有人)之间,由于摩阻流速需要计算后确定,先按照网上一些y+计算器给出首层网格尺度,如http://www.pointwise.com/yplus/,其理论...
可以发现在演示中左下方有两个参数分别是epsilon和minPoints,而下面的左右拖动条分别就代表着这两个参数,往左调整参数值变小,往右调整,参数变大。整个过程就像是领土扩张一样,一步一步的进行下去(也可以理解为传销,一个一个的发展,然后形成一个阵地,然后这个阵地开拓完了之后进入下一个地区进行活动,直至最后没有发...
我的意思是壁面函数法和k-epsilon混合使用,是不是它只计算壁面到第一个节点线之间的区域?如果是这样的话,划分网格是不是要计算这个距离呢?Y+这个值是我们控制,还是fluent在求解时自动计算呢?y+的临界值好像是11.63,不过这个值不是绝对的。 为什么要使用壁面函数呢?首先,在CFD中应用湍流模型并不一定需要使用壁...
k-omega 模型类似于 k-epsilon,不过它求解的是 omega — 比动能耗散率。它同样使用了壁函数,因此有类似的内存要求。它的收敛难度较高,并且对解的初始猜测值非常敏感。因此,k-epsilon 模型常用于先行找出求解 k-omega 模型的初始条件。k-omega 对于 k-epsilon 模型不够精确的情况会非常有帮助,比如内部流动、表现...
init = kEpsilonInit(nu=nu, rho=rho) #调用k-e初始化方程 eq = kEpsilon(nu=nu, rho=rho) #调用k-e方程 wf = kEpsilonLSWF(nu=nu, rho=rho) #调用壁面函数方程 #定义预测速度u,v的神经网络 flow_net = instantiate_arch( input_keys=[Key("x"), Key("y")], ...
具体来说，我们在区间 [-10,10]内随机生成一个点 x_0，然后将 x_0 作为初始点，按照二分法的思路，不断缩小区间，直到区间长度小于一个给定的阈值 epsilon，或者在一定的迭代次数内找到了一个交点。[心]通过这种方法，我们可以得到 y=x^2-\cos x 与 y=x\sin x+k 的交点个数为 3，当 k\...
具体而言将在代码体现。其次不同的是,结束条件,上述算法步骤的结束条件时判断各类别中的样本是否发生改变,而KMeans接口中的结束条件是类似于利用损失函数:$||Means{old}-Means{new}||$,该式子的意思是计算旧类中心点于新类中心点的距离,如果该距离小于给定的值$\epsilon$,则结束,输出类别。
——cv2.TERM_CRITERIA_EPS:精确度(误差)满足 epsilon停止 ——cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER:迭代次数超过 max_iter 停止 ——cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,两者合体,任意一个满足结束。 attempts表示重复试验kmeans算法的次数,算法返回产生最佳紧凑性的标签 ...
一旦每个聚类中心在某个迭代上移动的距离小于criteria.epsilon,该算法就会停止。 int attempts, //用于指定使用不同的初始标签执行算法的次数的标志。一般设定为2-3次, 该算法返回产生最佳紧凑性的标签(请参见最后一个功能参数)。 int flags, //可以采用以下值的标志 ...