Workbench网格划分（1）

最新推荐文章于 2025-10-14 09:25:40 发布
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本文详细介绍了Workbench中的网格划分平台，包括有限元分析网格(FEM)和计算流体力学网格(CFD)两大类，以及ICEMCFD、TGRID等主要网格划分工具。文章还深入探讨了自动、四面体、扫掠法等多种三维和二维网格划分方法。

workbench网格划分平台

在workbench中，网格划分是一个单独的工具平台，为不同的求解器提供相应的网格文件。

1网格文件

主要有两类：（1）有限元分析网格FEM;（2）计算流体力学网格CFD

2主要工具

ICEM CFD, TGRID(Fluent Meshing), CFX-Mesh,Gambit

3网格划分方法

3.1 三维网格

（1）自动（automatic）
（2）四面体
（3）扫掠法（swept）
（4）多域法（Multi Zone）
（5）Hex Dominant
（6）Cut cell
（7）多面体网格（polyhedral）

3.2二维网格

（1）自动
（2）三角形
（3）四边形/三角形
（4）四边形

黏菌优化算法SMA（Matlab完整代码实现）
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黏菌优化算法SMA在电力系统中虽然有所应用，但是发表的文章还是比较少的，所有这个算法的应用空间还很广，推荐推荐： 对于这两篇文献，我写过相关的文章，先回顾一下，然后再开始今天的话题：黏菌优化算法SMA 。求解热电联产经济调度问题的改进遗传与粒子群算法Simulink|电动汽车、永磁电动机建模与仿真多目标粘液霉菌算法（Matlab代码实现）目录1 黏菌模型——人类成功模拟整个宇宙网络！2 黏液霉菌优化算法数学模型2.1 接近食物2.2 包裹食物2.3 抢食物3 算法流程4 Matlab代码实现4.1 Matl
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测试函数为F15在MATLAB中执行程序结果如下：在Python中执行程序结果如下：众所周知，麻雀搜索算法SSA是2020年由东华大学沈波教授团队提出[1]的一种性能十分优异的优化算法，而最近作者发现，在2020年还提出了一个优化算法，目前在谷歌学术和wos上引用量都高于SSA——黏菌算法(slime mould algorithm, SMA)
【智能算法】黏菌算法（SMA)原理及实现
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03-10 3246
同时，算法通过权重来模拟粘菌在觅食过程中产生的正反馈，从而形成三种不同的形态类型。当各种食物源的质量不同时，粘菌可以选择浓度最高的食物源。当食物源的质量很高时，粘菌将采用局部搜索方法，从而将搜索集中在已发现的食物源上。当食物浓度较低时，该区域的权重将减少，从而转而探索其他区域。2020年，Li等人受到自然界黏菌觅食行为启发，提出了黏菌算法(Slime Mould Algorithm，SMA)。这里，规定了局部搜索方向，并且随着迭代次数增强，逐渐减小（以达到收敛）。适应度值和当前最优个体适应度。
2025年10月最新优化算法——混沌增强领导者黏菌算法
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10-14 423
这些策略被系统整合，使得CELSMA在应对高维、多约束的工程优化问题时，兼具卓越的全局探索能力与精进的局部开采性能。（3）位置更新决策。所实现的混沌映射包括 Logistic、Tent、Chebyshev、Singer、Sine、Piecewise、Sinusoidal、Circle、Iterative 与 Gauss 映射，每种映射均具备独特的动态特性。下图展示了混沌映射与算法框架的完整集成方案，其中清晰呈现了 CELSMA 的整体流程，包括混沌映射选择、领导者引导更新、自适应收缩及适应度评估等环节。
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0、简介 黏菌优化算法(Smile Mould Algorithm, SMA)和算术优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm,AOA)是最近提出的新型元启发式优化算法。SMA 算法具有较强的全局探索能力，但迭代后期振荡作用较弱，易陷入局部最优，且收缩机制不强，导致收敛速度慢。AOA 算法利用乘除算子进行位置更新，随机性强，具有较好的避免早熟收敛能力。针对上述问题，文章《融合随机反向学习策略的黏菌与算术混合优化算法》将两种算法结合并利用随机反向学习策略提高收敛速度..
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SMA模式匹配算法 ,是一个不错的算法
元启发式算法：黏菌算法（SMA）简介及简单应用
m0_37623374的博客
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😊😊😊欢迎来到本博客😊😊😊本次博客内容将聚焦于元启发式算法的相关知识与实践🎉作者简介：⭐️⭐️⭐️主要研究方向涵盖深度学习、计算机视觉等方向。📝目前更新：🌟🌟🌟利用元启发式算法、深度学习相关知识执行时序预测任务。💛💛💛本文摘要💛💛💛本文创新点在于使用黏菌算法优化Transformer+KAN网络并应用于时序预测任务当中。但重点我们聊一下黏菌算法。
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[1] Li S , Chen H , Wang M , et al. Slime mould algorithm: A new method for stochastic optimization[J]. Future Generation Computer Systems, 2020, 111 aliasgharheidari.com:300-323. 文章直译
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一种新的群智能算法—黏菌算法 介绍一种新的群智能算法—黏菌算法 近些年群智能算法由于其效率较高，使用方便的优点引起了广大科研者的关注与兴趣。最近看文献，温州大学的李世民（现在去复旦读研究生了）提出了一种新的群智能优化算法----黏菌算法（Slime mould algorithm）[1]。在此，我在这介绍下主要的内容并附上代码 Approach food To model the approaching behavior of slime mould as a mathematical equation
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