湍流专题
【深度学习驱动流体力学】湍流仿真到深度学习湍流预测
目录 一、湍流项目结构二、三个OpenFOAM湍流算例1. motorBike背景和目的文件结构和关键文件使用和应用湍流仿真深度学习湍流预测深度学习湍流预测的挑战和应用结合湍流仿真与深度学习 2. pitzDaily背景和目的文件结构和关键文件使用和应用 3. pitzDailyMapped背景和目的文件结构和关键文件使用和应用 一、湍流项目结构 下面每个案例都包含了必要
「动态规划」如何求最长湍流子数组的长度？
78. 最长湍流子数组https://leetcode.cn/problems/longest-turbulent-subarray/description/ 给定一个整数数组arr，返回arr的最长湍流子数组的长度。如果比较符号在子数组中的每个相邻元素对之间翻转，则该子数组是湍流子数组。更正式地来说，当arr的子数组A[i], A[i+1], ..., A[j]满足下列条件时，我们称其为湍流子
ANSYS/Icepak中判断层流或湍流_51CAE_新浪博客
雷诺数 雷诺数（Reynolds number）一种可用来表征流体流动情况的无量纲数，以Re表示，Re=ρvr/η，其中v、ρ、η分别为流体的流速、密度与黏性系数，r为一特征线度。例如流体流过圆形管道，则r为管道半径。利用雷诺数可区分流体的流动是层流或湍流，也可用来确定物体在流体中流动所受到的阻力。例如，对于小球在流体中的流动，当Re比“1”小得多时，其阻力f=6πrηv（称为斯托克斯公式），当
【LeetCode】【滑动窗口长度不固定】978 最长湍流子数组
1794.【软件认证】最长的指定瑕疵度的元音子串 这个例题，是滑动窗口中长度不定求最大的题目，在看题之前可以先看一下【leetcode每日一题】【滑动窗口长度不固定】案例。 题目描述 定义：开头和结尾都是元音字母（aeiouAEIOU）的字符串为 元音字符串 ，其中混杂的非元音字母数量为其 瑕疵度 。比如: “a” 、 “aa”是元音字符串，其瑕疵度都为0“aiur”不是元音字符串（结尾不
每日OJ题_子数组子串dp⑥_力扣978. 最长湍流子数组
目录 力扣978. 最长湍流子数组 解析代码 力扣978. 最长湍流子数组 978. 最长湍流子数组 难度 中等 给定一个整数数组 arr ，返回 arr 的 最大湍流子数组的长度 。 如果比较符号在子数组中的每个相邻元素对之间翻转，则该子数组是 湍流子数组 。 更正式地来说，当 arr 的子数组 A[i], A[i+1], ..., A[j] 满足仅满足下列条件时，我们称
svg基础（八）滤镜-feTurbulence（湍流）
feTurbulence：湍流滤镜 湍流滤镜，不稳定气流，能够实现半透明的烟熏或波状图像。 通常用于实现一些特殊的纹理。滤镜利用 Perlin 噪声函数创建了一个图像。噪声在模拟云雾效果时非常有用，能产生非常复杂的质感，利用它可以实现了人造纹理比如说云纹、大理石纹的合成。 1 属性 type：实现的滤镜的类型，可选fractalNoise 分形噪声，或者是 turbulence 湍流噪声。
【动态规划】24子数组系列_最长湍流子数组_C++
题目链接：最长湍流子数组 目录 题目解析： 算法原理 1.状态表示 2.状态转移方程 3.初始化 4.填表顺序 5.返回值 编写代码 题目解析： 题目让我们求返回 arr 的 最大湍流子数组的长度 由题可得： 如果比较符号在子数组中的每个相邻元素对之间翻转，则该子数组是 湍流子数组; 算法原理: 1.状态表示 先创建一个dp表
流体力学基础 | 用于求解雷诺应力的湍流模式
目录 1 背景 2 布辛涅斯克（Boussinesq）涡粘性假设 3 零方程模型（代数方程模型） 4 一方程紊流模型 4.1 方程建立 4.2 方程模化 5 k-ε双方程紊流模型 6 总结 1 背景 在前面的文章中我们写道，为了一定程度上描述湍流的平均流动性质，我们从N-S方程进行雷诺平均我们得到了雷诺时均方程RANS方程。对不可压缩流体，直角坐标系下的RANS方程
智能优化算法应用：基于水基湍流算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
智能优化算法应用：基于水基湍流算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用：基于水基湍流算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.水基湍流算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码 摘要：本文主要介绍如何用水基湍流算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。
智能优化算法应用：基于水基湍流算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
智能优化算法应用：基于水基湍流算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用：基于水基湍流算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.水基湍流算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码 摘要：本文主要介绍如何用水基湍流算法进行无线传感器网(WSN)覆盖优化。 1.无线传
基于水基湍流算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于水基湍流算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于水基湍流算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于水基湍流优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑因子选择问题，利用水基湍流算法优化PNN神经网络的光滑因子的选择，并应用于变