26、实时模拟:自适应网格细化与金属外壳变形方法

实时模拟:自适应网格细化与金属外壳变形方法

1. 自适应网格细化在烟雾模拟中的应用

1.1 图像分辨率与网格分辨率

图像分辨率指的是屏幕单位长度上的像素数量,它是一个需要考虑的因素。若降低图像分辨率而保持其他条件不变,网格可以更粗糙,因为低分辨率图像中细节可忽略。为解决这一问题,定义分辨率比率(φ)为网格分辨率与图像分辨率之比,即 φ = resgrid/resimage。例如,分辨率比率为 2 意味着网格分辨率是图像分辨率的两倍。由于网格分辨率无需大于图像分辨率,因此需要提高 T ∗以允许更粗糙的网格。

1.2 细化条件

构建了依赖视图的自适应网格细化的细化条件,定义如下:
- 细分条件:C(x, y, z) > T ∗s = Ts(τΨ + 1)φ
- 合并条件:C(x, y, z) < T ∗m = Tm(τΨ + 1)φ

其中,C(x, y, z) 是流体变化的度量,等式右侧是自适应阈值。细化条件将每个单元格分为细分、合并和空闲三个阶段:
- 若满足细分条件,则单元格进入细分阶段。
- 若满足合并条件,则单元格进入合并阶段。
- 若两个条件都不满足,则单元格处于空闲阶段,不进行细化。

1.3 视角对网格细化的影响

不同的视野(FOV)会影响网格细化结果:
- 宽 FOV:视角更宽时,视图依赖的细节级别更高,随着与相机距离增加,网格分辨率更快变粗糙。同时,T ∗s 和 T ∗m 上移以允许更粗糙的网格分辨率。
- 窄 FOV:与宽 FOV 结果相反。
- 极小 FOV(α ≈ 0)、相机置于无

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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