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RSS订阅原创 对称边界的设置与作用
对称边界在scdm命名边界的时候就命名为symmetry，ansys meshing里面会被自动定义为对称边界。对称边界的好处就是减少网格数量，提升计算效率。打开的地方在view的视图里面。下图为没有打开镜像平面。
2025-04-02 18:37:44
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原创 时间步长的概念与选择-瞬态
这里举个例子：比如时间步长为2s，总时间为20s，相当于把时间分为了十步，这里就可以显示2、4、6、8、、、、20s的情况，那么7s的情况是什么样的呢？？瞬态计算中只要过了6s之后其他的都是8s的结果。
2025-04-01 18:27:25
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转载 fluent的shadow究竟是什么？
shadow 顾名思义就是影子,影子其实不存在的实体,只是另一个实体的影子,这正好就是事情的本质。比如图下图,两个正方形连起来的两个容器,中间只隔着一扇墙,如果该墙厚度为0,那么就会出现一个问题,这个墙究竟属于右边的zone呢还是左边?其实两边都属于,这种情况又要对应,fluent就建立了所谓的影子边界的概念。即强制制造一个影子出来,使他们能与zone配对。体现在边界条件上,你会看到多出来一个-shadow的wall。那这个有什么用呢?首先解决了两个不同zone的相互区分问题,比如左边是水右边是空气这种问题
2025-04-01 16:51:51
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原创 区域信息、边界条件的复制读取与导入导出
在下一次读入这个信息的话就是在File——Interpolate——Read and Interpolate。就不需要反复的来设置区域参数了。当我们在计算初始化之后，在File——Interpolate——Write Data，就可以保存设置的区域信息的这些参数了，这个功能最开始学习的时候没太注意，后面在做实验的时候发现挺有作用的。他主要的作用是网格数量在变，区域信息条件不变的情况使用。
2025-04-01 16:34:14
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原创 下游气流角分布采集数据步骤：下游50%轴向弦长处周向平均气流角（[特殊字符]2α 2 ）沿叶高分布。
下游气流角分布采集数据步骤：下游50%轴向弦长处周向平均气流角（𝛼2α 2 ）沿叶高分布。
2025-03-08 16:47:18
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原创 Fluent数据处理操作
Fluent 的后处理工具需根据需求选择，报告文件侧重数据存储与计算，XY 图侧重可视化验证，结合云图与迹线可全面分析模拟结果。
2025-03-08 16:36:05
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原创 绝热壁面的设置
在模拟的定义中选择“Boundary Conditions”选项卡。在“Thermal”选项下，选择Heat Flux把他设置为零。在“Wall”选项下，选择“Thermal”。点击“Apply”应用更改，然后继续进行模拟。选择要设置为绝热壁面的边界，例如墙面。
2025-02-28 19:56:49
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原创 ANSYS学习笔记（十）网格质量的诊断和提高
网格质量的好坏不能单纯只看meshing给出的网格质量结果，要根据实际的计算物理场景来判断，需要求解的地方物理量大梯度的位置网格越密越好。网格质量：在有限网格数量限制下，离散误差小的网格是好网格，是高质量网格。网格引起的离散误差越小，网格质量越大。使用summary观看面网格划分的结果：正常的话自由面的数量和多面的数量应该为零。检查体网格质量的地方在report的cell limits。
2025-01-27 11:07:26
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转载 网格无关性的验证
初步的网格数量也很重要，如果太少的话，可能会出现前几次数值解的误差也不大，但并不能验证网格无关性。再截取要比较的参数随着不同网格数量的变化曲线，可以看出，随着网格数量的增加，比较参数一开始会产生振荡变化，但当网格逐步增大之后，参数的值越来越趋向于定值。如图所示为某模型从五万到一百六十万网格的数值解的变化曲线，可以看出，随着网格数量的增加，曲线基本保持一致，对网格的敏感性不是特别强。观察数值解的变化趋势，如果相邻两次的解的误差在5%-10%之间，一般认为网格对结果的影响在可接受的范围内，验证完成。
2025-01-21 10:14:19
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原创 ANSYS FLUENT学习笔记（八）-实战案例-网格划分
首先导入我们在spaceclaim建模的几何模型。File-Import-CAD-选择需要的文件，导入后如图（我这里已经展示剖面）
2025-01-19 21:41:50
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原创 ANSYS Fluent学习笔记（七）求解器四部分
Controls面板里面设置，它能够稳定计算的过程。如果采用常规的迭代算法可能结果就会发生振荡的情况。采用亚松驰因子可以有助于残差的稳定。他的取值范围是0-1，0代表没有亚松驰，1表示物理量变化很快，一般情况下取大，这样收敛会更快。但收敛越快，可能会引起计算不稳定，可能会导致计算崩溃。在调整亚松驰因子的过程中，如果残差的变化很平缓，我们就可以适当的增加亚松驰因子。那如果残差波动很大，可以适当减少亚松驰因子。
2025-01-13 16:14:27
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原创 ANSYS Fluent学习笔记（六）求解器三部分
默认的是液体空气和固体，如果需要新建材料的话就右键NewName里面可以自己命名名字，然后设置对应的密度和粘度。也可以从右边的FluentDatabase里面添加fluent库里面所有的材料。如果我们开启了化学反应，组分运输。这个时候我们可以看到材料里面多出了一种介质，双击mixture-template就可以设置发生化学反应的元素材料类型另外在前面模型打开了离散相模型，就需要设置颗粒物在材料里面就会出现颗粒物。这里面添加材料不同类型就会生成不同的材料类型。
2025-01-12 15:12:13
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原创 ANSYS Fluent学习笔记（五）求解器二部分
字面意思理解就是稳态是与时间无关的，瞬态是有关的。设置位置如下如果我们选择的是瞬态的话，在计算的时候就需要我们指定他的时间步数和步长。
2025-01-11 22:38:20
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原创 ANSYS Fluent学习笔记（四）求解器
windows窗口下打开fluent，meshing是用来网格划分的，solution是用来求解的。然后dimension里面的2D和3D表示你处理的网格几何模型是二维还是三维的，一般的话应该都是三维的，然后那个doubleprecison是双精度的意思，就是求解过程中小数点的保留位数，。workingdirectory就是工作目录，就是文件到时候保存的位置。这里FluentRootPath不要修改，这是启动fluent需要的东西。
2025-01-10 21:08:42
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原创 ANSYS Fluent学习笔记（三）SCDM基础建模
准备也经常用（CFD）--网格的准备工作（流体计算计算域的抽取、内流域外流域）一般只用体积抽取和外壳，其他的基本不用。编辑的核心就是拉伸，拉伸面或者线都可以，几乎所有的操作都可以通过拉伸旋转得到。显示部分可以修改他的颜色，或者改变他的显示形式（比如透明）、渲染（金属光泽等）测量的界面就是测量几何模型的一些几何数据，比如面积、长度、弧度、表面积等数据。基础学习完成，接下来几天开始任务逐步加深学习！修复是用来做几何修复的（几何体有缺失的边、面--常用）。剖面模式是选择一个剖面对剖面上的剖面线上的操作。
2025-01-09 16:30:05
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原创 ANSYS Fluent学习笔记（二）meshing生成网格整理总
这个主要是对网格加密或者加粗都需要用到，几乎所有几何模型都需要用到，所以十分重要，Size Control Type（尺寸控制类型）有六种，分别是：Face Size（面尺寸）、Body Size（体尺寸）Body of Influence（BOI区域影响）、Face of Influence、Curvature（曲率控制）、Proximity（间隙控制）。Cells Per Gap就是每个间隙的单元格，数量越大网格越密，我看一般设置的2-4，暂时还没搞明白是啥。需要捕捉不同的计算区域。
2025-01-08 12:52:21
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原创 ANSYS Fluent学习笔记（一）
这个主要是对网格加密或者加粗都需要用到，几乎所有几何模型都需要用到，所以十分重要，Size Control Type（尺寸控制类型）有六种，分别是：Face Size（面尺寸）、Body Size（体尺寸）Body of Influence（BOI区域影响）、Face of Influence、Curvature（曲率控制）、Proximity（间隙控制）。Cells Per Gap就是每个间隙的单元格，数量越大网格越密，我看一般设置的2-4，暂时还没搞明白是啥。主要是处理几何里有细小沟槽的。
2025-01-07 22:05:34
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原创 YoloV5训练自己的数据集(CPU与GPU)
第一个是权重的文件，这个官网下载就行，然后的哥是咱们修改的第二个地方的路径，第三个是第一个修改的路径，这里都是使用的相对路径。第四个是训练的轮数，轮数越多训练的模型也越精确，第五个是batch-size，第六个是看你的设备用cpu跑还是GPU跑，我这里用的GPU就是0，默认应该是cpu。然后我们可以使用detect代码来试试模型的准确率，修改两个地方，第一个是你选择的权重文件地址，就是你训练的最好的模型就行，第二个是你预测图片的位置。我这里有很多，因为已经经过教程下载了yolov5所需的包了。
2024-10-27 15:55:12
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原创 Opencv入门学习.持续更新
（图片的读取、展示与保存）代码解释：i里面有两个参数，分别是文件名和标志位（指定了Opencv以什么样的色彩格式来读取原图像）这里是读取了文件里的图片，以黑白色彩格式来读取的。（.jpg很重要不能省去）这里读取的是一个矩阵格式。里面有两个参数，分别是展示的窗体名和图片矩阵。这里可以让图片一直展示在这里，直到输入一个字符。第一个参数是文件名，第二个参数是图像矩阵这里可以看到已经把读取的灰色图像保存进了文件中。
2024-09-08 18:26:37
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原创 脑机接口-BP神经网络预测工具包的使用
训练完成后可以导入预测集然后就可以进行预测了（如果认为预测结果不太理想可以不断地训练测试然后预测直到预测结果符合预期，因为训练的数据划分是随机的，所以每次训练出来的结果也不一样）----我这里的数据基本没有误差非常正确，这有一部分原因是因为训练-测试-到预测都是用的同一个人同一段时间采集的数据。理论来说，训练集的量越大，训练的效果也就越好，这里我分别把左手和右手的训练集分为180--30--47。里面的参数根据自身需求可以修改，这里就用的默认，训练算法改成了LM。分别将训练与测试的导入。
2024-07-18 12:55:29
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原创 脑机接口--BP神经网络预测
由导入数据可知，数据长度为257✖2=514，其中前257为左手想象运动处理后数据，后257为右手想象运动处理后数据，这里设置训练数据为前180个数据和257后180个数据，剩下的数据用来训练.2. 误差精度： 关于mu参数含义的一种理解是，mu是误差精度参数，用于给神经网络的权重再加一个调制，这样可以避免在BP网络训练的过程中陷入局部最小值，mu的范围为0到1。下图是训练神经网络时经常出现的一个界面，从这部分我们可以看到，这是一个2输入1输出，5个隐含层的BP网络，称为2-5-1网络结构。
2024-07-18 12:36:04
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原创 脑机接口--特征提取
功率谱估计是一种能够反映信号频率成分及相对强弱的频域分析方法，利用该方法对脑电信号各频段的功率和相干性进行分析，可得到信号的规律。参数模型法是现代谱估计使用最为广泛的一种方法，因其具有频率分辨率高、谱图平滑的特性，故能实现参数的自动提取和定量分析，特别适用于短数据处理，多应用于EEG的动态分析。传统的脑电信号分析方法是对信号进行多次检测并进行均值滤波，再用统计学的方法寻找EEG的变化规律。BCI系统中的信号处理包括信号采集、信号预处理、特征提取、识别分类、设备控制等过程。这里特征提取就做完了。
2024-07-11 17:19:10
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原创 脑机接口--matlab伪迹的简单判别
可以看到，在右上角的幅值-时间图像中，波峰波谷之间特别的拥挤，频率高。所以肌电信号的高频部分Power值比较高，如右下方所示。这个肌电伪迹还不是特别的典型，更加典型的右下角图像会像一个数学的根号。
2024-07-11 16:31:31
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原创 脑机接口学习（数据预处理）
红色的是我们去掉伪迹之后的，黑色的是之前的，可以看到眼电伪迹都被很好的去掉了。总而言之，去掉水平眼动、垂直眼动、肌电伪迹ICA成分的对比图，都会让我有一种极度舒适的感觉，就像成功的把信号中的灰尘擦掉一样。第八步：事件的设置（需要用到代码，这里的380ms是前面epoch end（sec）每个程序需要修改），event文件里需要如图输入latency type。这里你可以设置一个阈值，默认是90%以上概率的眼电和肌电伪迹会被标记为伪迹准备去除，你也可以设置80%，70%都可以。（我这里数据不明显就不展示了）
2024-07-10 22:26:51
1986
原创 Prescan学习笔记（二）
这里记录下我觉得可以加深新手对文件的理解，因为里面文件太多了，具体了解比较重要的这三个文件，pex就是使用Prescan GUI打开的一个文件，然后每次bulid完就会生成pb文件的模型，然后slx文件是进行算法集成调试仿真需要的，当我们在simulink里更新模型时（笔记一有讲到位置），会将pb文件更新到slx文件里。
2024-02-18 14:28:03
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空空如也
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