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降阶模型 ROM 降阶模型ROM(Reduced Order Models)是一种对高保真度静态或动态模型的简化方法。模型降阶在保留了模型的基本特性与主导效应的同时,大大减少复杂模型的CPU计算时间及存储空间。 ROM的用途: 加速大规模系统的仿真速度 将ROM运行在硬件在环环境 数字孪生 Digital twins 降阶方法: 静态:曲线、曲面拟合,查表
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> Burgers方程形式 差分离散格式(forward difference for time, backward difference for space 2nd-order method for the second derivatives ) 这里设置了周期性初始条件 #!/usr/bin/python# -*-co
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【CFD小工坊】浅水方程的离散及求解方法 前言基于有限体积法的方程离散界面通量与源项计算干-湿网格的处理数值离散的稳定性条件参考文献 已更新(2023.10.4) 前言 我们模型的控制方程,即浅水方程组的表达式如下: ∂ U ∂ t + ∂ E ( U ) ∂ x + ∂ G ( U ) ∂ y = S ( U ) U = ( h h u h v ) , E ( U )