Fluids —— Minimal fluid setups

最新推荐文章于 2024-03-20 11:46:50 发布
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#Houdini

本文介绍了Three.js中用于流体模拟的三种关键技术：Waterline，利用FLIPContainerSOP和FLIPSolverSOP进行无外部源设置；FLIPBoundary，通过封闭几何体生成粒子，支持动画或变形；以及Boundaryflow，无需外部FLIPSource，驱动节点传递压力或速度信息。

目录

Waterline

FLIP Boundary

Boundary flow

创建流体设置的三个基本方法；

Waterline

        由FLIP Container SOP与FLIP Solver SOP组成的基本network，可不需要任何外部源；

  • FLIP Container SOP，能使用不同的容器形状；
  • FLIP Solver SOP，解算器，开启Waterline参数；

  • FLIP Collide SOP，获得碰撞交互，碰撞体可以是动画或变形；不能太小，以免丢失细节；
    • 为实体碰撞，应开启Volume Collision（会删除碰撞体内部粒子）；

FLIP Boundary

        可使用任何封闭的几何体，以生成粒子（基于pressure或velocity），发射源也支持动画或变形；如FLIP Configue Flipl，FLIP Configue Lava；

  • FLIP Boundary：instant SOP
  • FLIP Boundary：Pressure SOP
  • FLIP Boundary：Velocity SOP

Boundary flow

        此方法可传递velocity或pressure信息，以驱动节点，不需要外部FLIP Source或Waterline；如FLIP Configue Beach Tank、FLIP Configue Wave Tank、FLIP Configue Ocean Layer；

Fluids —— Fluid sourcing
NapoleonCoder的博客
01-11 684
Fluid sourcing；
Fluids —— Fluids SOP
NapoleonCoder的博客
01-15 1253
Fluids SOP 节点；
Fluids —— FLIP DOP
NapoleonCoder的博客
01-08 1819
FLIP DOP；
Fluids —— 案例
NapoleonCoder的博客
03-20 1204
案例及技巧；
Fluids —— Fluid-object collisions
NapoleonCoder的博客
01-11 569
流体碰撞；
Fluids —— Boundary conditions
NapoleonCoder的博客
12-28 689
流体边界条件；
Fluids —— FLIP SOP
NapoleonCoder的博客
01-10 1581
FLIP SOP 节点；
Fluids —— MicroSolvers DOP
NapoleonCoder的博客
01-08 1749
Micro Solvers；
Fluids —— Guided ocean waves
NapoleonCoder的博客
01-11 468
引导海浪；
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
11-26
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
完整版-PID 恒流源控制
最新发布
11-26
提供了一份利用STM32单片机和PID算法实现恒流源控制的详细资源文件。该资源文件旨在帮助开发者更好地理解和应用PID控制算法，以实现高精度电流控制。 主要内容： STM32单片机程序代码 PID算法实现与应用 恒流源控制原理与实现 硬件电路设计与调试 使用说明 下载资源文件至本地电脑。 根据提供的代码和文档，理解并学习PID算法在恒流源控制中的应用。 根据个人需求，对代码进行适当修改和优化。 按照硬件电路设计，搭建实验平台，进行调试。 注意事项 请确保具备STM32单片机开发基础和PID控制算法相关知识。 调试过程中，务必遵循安全操作规范，确保实验安全。 如有任何问题，请查阅相关资料或向专业人士咨询。
毕业设计芳芯科技F. 基于单片机的智能车载系统
11-26
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【MATLAB例程】3D雷达-IMU融合定位系统（基于扩展卡尔曼滤波）-雷达观测距离、俯仰角、方向角，IMU包括6维（加速度与角速度）
11-26
【MATLAB例程】3D雷达-IMU融合定位系统（基于扩展卡尔曼滤波）-雷达观测距离、俯仰角、方向角，IMU包括6维（加速度与角速度）
googlenet网络模型预训练模型
11-26
googlenet网络模型预训练模型，一些matlab中没有安装深度学习工具箱，那么运行时会报错，需要下载预训练模型。
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）
11-26
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为“混沌增强领导者黏菌算法”的新型优化算法，并提供了基于Matlab的代码实现。该算法结合混沌理论与黏菌优化机制，旨在提升搜索效率与全局寻优能力，适用于复杂工程优化问题。文档列举了该算法在电力系统、路径规划、信号处理、图像处理、微电网调度等多个领域的应用实例，展示了其广泛适用性和科研价值。此外，文中还提及相关智能优化算法、机器学习模型及仿真工具的应用支持，强调借助先进算法与仿真手段推动科研创新。; 适合人群：具备一定编程基础和优化算法背景，从事科研或工程应用的研究人员，尤其是工作1-3年的研究生、工程师或高校教师；熟悉Matlab编程并关注智能优化算法发展的用户更为适合。; 使用场景及目标：①用于解决电力系统优化、微电网调度、路径规划等复杂非线性优化问题；②作为新型智能算法的学习与复现实例，支持学术论文复现、竞赛
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