神工坊仿真知识问答之一月力学专场获奖名单（1.15-1.21）

最新推荐文章于 2025-11-25 13:01:43 发布
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#学习

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欢迎参与，赢惊喜好礼!

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20210806-东北证券-神工股份-688233-硅材料界厚积薄发之士，刻蚀硅部件与硅片展宏图.rar
09-29
标题中的“20210806-东北证券-神工股份-688233-硅材料界厚积薄发之士，刻蚀硅部件与硅片展宏图”表明这是一个关于神工股份在2021年8月6日由东北证券发布的研究报告。神工股份是一家专注于硅材料领域的企业，其业务...
20210806-东北证券-神工股份-688233-硅材料界厚积薄发之士，刻蚀硅部件与硅片展宏图.pdf
08-07
根据给定文件的信息，我们可以从中提取以下IT行业相关知识点： 1. 半导体硅材料业务：神工股份是一家专注于大尺寸高品质单晶硅材料制备的公司，其产品在全球市场中占据了约15%的份额。单晶硅是半导体产业的基础材料...
神工坊仿真知识问答之一月力学专场获奖名单（1.8-1.14）
SIMFORGE的博客
01-16 509
活动持续进行中······欢迎参与，赢惊喜好礼!
活动进行中｜开奖啦！神工坊知识问答第一期中奖名单公布
SIMFORGE的博客
06-17 374
即日起，我们将每周发布一个与 “热力学第二定律” 相关的知识问答，共计四期。，在小程序内发送正确答案，即可参与有奖问答。六月作为伟大的物理学家—麦克斯韦的诞辰月。“ 辨 ‘麦克斯韦妖’，赢百元好礼”听说还有同学没有参与？2024年6月3日——6月28日。就受到了大家的踊跃参与。快来看幸运儿是不是你～夏日知识问答主题活动。活动仍在火热进行中🔥。超高中奖率 惊喜福利。
有人@你！神工坊知识问答第二期中奖名单新鲜出炉
SIMFORGE的博客
06-21 374
即日起，我们将每周发布一个与 “热力学第二定律” 相关的知识问答，共计四期。，在小程序内发送正确答案，即可参与有奖问答。六月作为伟大的物理学家—麦克斯韦的诞辰月。“ 辨 ‘麦克斯韦妖’，赢百元好礼”2024年6月3日——6月28日。超高中奖率 惊喜福利等你来领！活动一经推出 反响热烈。中奖的伙伴们速来兑奖！听说还有同学没有参与？夏日知识问答主题活动。
喜报｜再创佳绩！一文概览「神工坊」航空发动机行业应用
SIMFORGE的博客
11-18 894
工程仿真作为航空发动机设计和优化的强有力工具，是航空航天工业创新研发的重要支撑。未来，
仿真干货｜云端CAE实战——LS-DYNA 物品撞击模拟分析
SIMFORGE的博客
08-28 278
SimForge™高性能仿真云平台，邀您开展LS-DYNA结构仿真计算！
“神工坊”高性能仿真平台重磅来袭！
SIMFORGE的博客
11-09 629
工业仿真（CAE）技术，既是工业数字化研发设计的核心工具，也是工业互联网时代，乃至工业4.0时代的核心支撑。“神工坊”作为国家超级计算无锡中心正在全力打造的工业数字化CAE云应用平台和“神威·太湖之光”国产超级计算机工业应用的唯一云平台入口，也同时肩负着国产超级计算机工业仿真生态建设者的历史使命。
精彩回顾｜「神工坊」携高性能工业仿真亮相第六届中国仿真技术应用大会
SIMFORGE的博客
11-11 505
本次大会由中国工业合作协会主办，以“数智仿真，创领未来”为主题，构建了仿真技术创新成果展示、解决方案交流、行业应用分享、企业数字化转型合作的“四大平台”，吸引了百余位行业领域专家学者和企业代表参与。该软件为用户提供了完整的几何清理功能，通过自研的网格模块，根据无人机真实工况生成自适应网格，进而利用LBM求解器进行计算，实现了对旋翼机体的数值仿真。展位吸引了大量参会者驻足交流，「神工坊」创始人、CEO、项目总工程师任虎博士携公司代表，与来自各行各业的技术专家和企业代表深入探讨了高性能仿真技术的应用前景。
仿真干货｜云端CAE实战——Abaqus 物品接触穿透模拟分析
SIMFORGE的博客
06-17 474
前处理→求解→后处理，1个视频，用“物品接触穿透模拟分析”案例， 带您从0开启全流程高性能仿真云端实战！
Simforge动态｜关于神工坊平台停机维护通知
SIMFORGE的博客
01-24 264
Simforge高性能仿真云服务」平台将于 2025 年 2 月 2 日 9:00（大年初五）至 2025 年 2 月 3 日 17:00（大年初六）进行年度停机维护。特别提醒您，为确保您的作业数据安全，请【提前安排好作业规划，妥善处理相关作业】，避免因系统维护或其他不可预见的情况导致作业数据丢失，给您的工作造成不必要的损失。为了减少对您工作的影响，请您提前根据实际需求做好计算规划，并合理安排任务的提交时间。
华鑫证券-有色金属行业科创板新材料系列之九：神工股份-190515.pdf
04-08
神工股份是一家专注于刻蚀用单晶硅材料生产的公司，其产品主要应用于半导体行业。该公司作为国内领先的半导体级单晶硅材料供应商，拥有自主研发的核心技术，技术水平达到国际先进水平。神工股份通过突破和优化多项...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 272
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
【Betaflight源码学习】Betaflight 嵌入式操作系统架构解析：与 FreeRTOS 的深度对比
曾记否@
11-23 1124
Betaflight飞控系统采用轻量级自研调度机制，与FreeRTOS形成鲜明对比。该系统基于时间片的非抢占式调度，通过scheduler()函数顺序执行任务，确保飞控关键任务获得确定性执行时间。其核心taskDescriptor_t结构体包含任务函数指针、执行频率等参数，所有任务在枚举列表中明确定义。这种高度优化的调度方式为无人机控制提供了低延迟保障，但牺牲了部分系统灵活性。两种架构在任务调度策略、实时性保障等方面存在根本差异，直接影响飞控系统性能表现。
学习笔记——基础hash思想及其简单C++实现
2502_91790308的博客
11-23 938
哈希表是一种查找时间复杂度为O(1)的高效数据结构，通过哈希函数将数据映射到固定位置实现快速查询。本文介绍了哈希表的核心概念，包括哈希函数（重点讲解除留余数法）、负载因子和哈希冲突。针对冲突问题，详细阐述了开放定址法（含线性探测、二次探测）和链地址法两种解决方案。文章还通过计数排序示例说明哈希思想，并探讨了实现中的关键问题，如扩容策略、处理非整数类型键值的方法等。哈希表性能优异但需合理设计，否则可能退化为O(n)复杂度。
DeepSeek少样本学习
2509_93939072的博客
11-25 411
二是学会一个“距离度量”的尺度，知道在特征空间里，怎样算“像”，怎样算“不像”。除了常规的裁剪、翻转、变色，可以尝试Mixup、CutMix等混类增强，甚至用一些AutoAugment策略，凭空创造出海量的“新”样本，让模型见识更多的多样性，增强鲁棒性。它的核心在于，不再执着于记忆海量数据中那些细枝末节的特征，而是着力于学习一个“好的特征空间”，并掌握一种“比较和区分”的通用能力。它的目标就是上面说的，学习一个映射函数，把数据投影到一个新的特征空间，在这个空间里，相似样本靠得极近，不相似样本离得足够远。
谷歌新论文：为什么当前 AI 无法在训练后继续学习？
恋猫de小郭的博客
11-25 898
从这个角度看，能“吃一堑长一智”的 AI 也许离我们就不远了更多的性能开销，例如额外的 MLP 运算和实时梯度计算更多的内存占用，比如 HOPE 需要存储“优化器状态” 和管理状态大小HOPE 要求参数在Forward过程中动态变化 ，这种“自我修改”的代码实现难度大，且难以利用现有的底层 Kernel 优化多嵌套下的梯度流管理和独立问题·····最后，本文解读主要参考 Gemini 分析。
微服务框架选型学习笔记
最新发布
TracyCoder的博客
11-25 146
Java微服务框架的核心选择集中在Spring Cloud（含Alibaba）和Dubbo两大体系：前者胜在“全栈治理”，后者胜在“高性能RPC”；而Quarkus、Micronaut则是云原生场景下的新兴选择。实际选型时，优先考虑团队技术栈、业务对性能的要求、部署环境（传统服务器/云原生），避免盲目追求“新技术”。
基于学习的人工智能（6）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 180
摘要：声音的物理特性包括波动性、可叠加性和频率感知。在机器学习中，每个任务都有其特殊性（如数据类型、数据量等），这些特殊性称为"先验知识"。设计者需充分利用先验知识构建高效系统。随着AI发展耗尽人类数据，先验知识愈发重要，它能约束学习过程，使数据信息更易被学习。（149字）
扭转仿真
03-21
### 扭转仿真技术概述 扭转仿真是一种用于模拟物体在受力条件下发生形变的技术，广泛应用于工程设计、材料科学以及机械制造等领域。其核心目标是预测结构在特定载荷下的行为特性，从而优化设计方案并减少物理实验的需求。 #### 虚拟仿真技术支持 虚拟仿真技术作为现代工程技术的重要组成部分，在扭转仿真的实现过程中扮演着关键角色。它不仅能够提供高精度的计算能力，还支持多维度的数据可视化[^1]。例如，“虚拟仿真实验教学解决方案(BJBR)”强调了虚拟现实(VR)作为一种表现形式的重要性，而实际的仿真过程则依赖于更广泛的虚拟仿真算法和技术框架。 #### 复杂仿真应用开发实例 以“UAVSim无人机仿真APP”的开发为例，可以进一步理解如何利用先进的工具链来构建具体的扭转仿真解决方案。“神工坊”团队基于「SimForge HSF」平台实现了高度可配置化的数值仿真环境，这表明即使对于复杂的力学问题（如扭转应力分布），也可以通过模块化的设计思路快速搭建原型系统[^2]。 以下是关于扭转仿真的一些关键技术要点： - **有限元方法(FEM)** 使用FEM可以将连续体离散成若干个小单元，并通过对这些单元施加边界条件和外加载荷来进行求解。这种方法特别适合处理具有复杂几何形状或者不均匀材质特性的对象。 - **网格划分策略** 高质量的网格生成直接影响到最终结果的准确性。因此，在建立模型之前需要仔细考虑节点密度、单元类型等因素的影响。 - **材料属性定义** 准确描述所研究材料的行为规律至关重要。通常情况下会采用线弹性理论近似表示简单情况；而对于非线性响应，则可能涉及到塑性流动法则或其他高级本构关系。 ```python import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix def create_fem_model(nodes, elements, material_properties): """ 构建基本的有限元模型 参数: nodes (list): 结点坐标列表 [(x1,y1,z1), ... ] elements (list): 单元连接表 [[n1,n2,...],...] material_properties (dict): 材料参数字典 {'E': Young's modulus, 'nu': Poisson ratio} 返回值: K_global (csr_matrix): 全局刚度矩阵 """ E = material_properties['E'] nu = material_properties['nu'] # 初始化全局刚度矩阵 num_dof_per_node = 3 # 假设三维空间中的自由度数为3 total_num_nodes = len(nodes) size_K = num_dof_per_node * total_num_nodes K_global = np.zeros((size_K,size_K)) for elem in elements: Ke_local = compute_element_stiffness(elem,material_properties) assemble_to_global(K_global,Ke_local) return csr_matrix(K_global) def apply_boundary_conditions(K_sparse,F_vector,bc_dict): pass if __name__ == "__main__": node_coords = [...] # 定义结点位置 element_conn = [...] # 定义单元拓扑结构 props = {"E":70e9,"nu":0.3} # 设置铝材性质 stiffness_mat = create_fem_model(node_coords,element_conn,props) ``` 上述代码片段展示了创建一个基础有限元模型的过程，其中包含了必要的输入数据准备阶段以及后续的操作接口预留部分。 ---
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