虽然做着实习,但是科研任务也不能落下,因为即将开题内容为数值模拟,所以先将openfoam环境安装好并进行调试,openfoam都是c++语言编写,而且是在linux环境下运行,所以设计到许多编译器的问题,可以先学相关知识再看本篇博客。 首先,跟着官网教程先下好openFoam:https://www.openfoam.com/download/openfoam-installation-on-windows-10 在这里首先你要下载好linux子系统,在微软的商店里下载,我这里下载的是ubuntu18.04版本。
我们概述了 OpenFOAM 中数据科学模块的开发,该模块允许在场内部署经过培训的深度学习体系结构,以执行通用预测任务。此模块由 TensorFlow C API 构建,并集成为 OpenFOAM,作为可能在运行时链接的应用程序。值得注意的是,我们的公式排除了与神经网络架构类型(即卷积、完全连接等)相关的任何限制。这允许对复杂的神经结构进行潜在的研究,解决实际的CFD问题。此外,拟议的模块概述了建立计算流体动力学和机器学习的开源、统一和透明的框架的道路。
LIGGGHTS是一款开源的DEM软件,来自于著名的分子动力学软件LAMMPS,目前借助于CFDEM Coupling可与openfoam实现流体-颗粒耦合计算(类似于EDEM+Fluent)。
高性能计算(HPC)是企业获得创新能力、洞察力、商业竞争力的动力,是这个数字时代不可或缺的资源。例如,采用高性能计算(HPC)运行的复杂计算机模型来测量和分析近几十年天气变化,帮助改善预测并模拟气候变化和其他破坏性事件(如飓风)的影响。
在传统的蒸汽动力装置中,剩余的水必须与发电蒸汽分开。这一过程限制了效率,而在早期的发电厂,可能会发生剧烈的变化,导致爆炸。在20世纪20年代,Mark Benson意识到如果水和蒸汽可以共存,风险可以降低,发电厂可以更有效率。这种同居可以通过将水引入超临界状态,或者当液体同时作为液体和气体存在时实现。
计算流体力学(CFD=Computational Fluid Dynamics)可以实现对流体的数值模拟,是一门跨越多个领域的学科,在国计民生和国防领域有着不可替代的作用,根据“巴*统#委员会”,一些商业软件在过去被限制在国内销售。
计算流体动力学(CFD)是一种广泛应用于流体动力学、热传导、燃烧和空气动力学等领域的分析工具。随着高性能计算技术和CFD软件的发展,CFD已成为现代工业制造和设计领域不可或缺的技术之一。
Searchformer是一个基于Transformer架构的人工智能模型,经过训练可以模拟A星寻路算法,在复杂的规划任务中实现更高的效率。它在Sokoban谜题中的表现优于A星,解决问题的准确率为93.7%,所需步骤减少26.8%。
AMD一直在努力弥合由Nvidia的CUDA主导地位所造成的差距,特别是在针对PyTorch等AI项目方面。同时,众多工具也纷纷加入这一行列,共同挑战Nvidia的权威地位。
openFoam源码中涉及到的c++思想有很多,因为在计算流体力学中,域的创建尤为重要,我们可以在域中存储我们想要的物理变量如速度、压力等等。 首先:有一个宏观上的思维,我们用的大多数域对应的C++类是GeometricField,这个类里面包含了很多信息,但他的Base类其实是Field这个类,可以用下图来表示这个关系:
在安装CUDA 11.6及更高版本时,最终用户许可协议(EULA)中明确表示:禁止在其他硬件平台上通过翻译层运行基于CUDA的软件!
【1】 Group-aware Contrastive Regression for Action Quality Assessment 标题:群体意识对比回归在行动质量评估中的应用 链接:https://arxiv.org/abs/2108.07797
作者:王越 来源:《程序员》 作者王越,美国宾夕法尼亚大学计算机系研究生,中国著名 TeX 开发者,非著名 OpenFOAM 开发者。 Mac OS X 背后的故事(一)力挽狂澜的Ellen Hancock Mac OS X 背后的故事(二)Linus Torvalds的短视 Mac OS X 背后的故事(三)Mach之父Avie Tevanian Mac OS X 背后的故事(四)政客的跨界 Mac OS X 背后的故事(五)Jean-Marie Hullot的Interface Builder神话 Ma
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