这个UP提供了一种chatGPT的正确打开方式。
Python这种社区环境出来的,提供的训练样本也多,感觉这种入门级的应用场景,Python将会使用起来越来越方便了,大大提高了我这种入门调包侠的工作效率。
这个UP提供了一种chatGPT的正确打开方式。
Python这种社区环境出来的,提供的训练样本也多,感觉这种入门级的应用场景,Python将会使用起来越来越方便了,大大提高了我这种入门调包侠的工作效率。
比较传统的宏观尺度的仿真是一定要用实验数据标定过了的实验数据来进行仿真的,宏观尺度的物理过程可以用很多测量工具读取相关物理量数据用来标定,热场的温度,流场的速度和压力,电场的电势电流密度,传质场的浓度等等。不然。。。小的问题,人家质疑你仿真精度,大的问题,你不怕炸死人?
我读研的时候,是从Polyflow黏弹性流体开始学习的,一开始是很明确知道要做实验数据对标的,但是奈何那个阶段,对CFD的学习深度和认知有限,不知道怎么去做对标,怎么去修正模型,所以做学校的工作也就是趟着过去。
后来参加工作了,先是做的热学工程师,从头认真学习热仿真软件,然后领导让我一个个去测竞品产品的工作温度,然后对标做仿真校正,那个时候进一步对热传导热辐射和热对流的数值计算方法有个进一步的认知,明白现实物理过程在数值空间是怎么离散的。
CAE软件只是一个工具。
在开发好成熟的工作体系,工作流程之后,我们将常常用序列式文件夹系统来管理自己的文件夹,我的习惯是喜欢用如下的工作文件夹形式来分别保存不同阶段的工作文件,方便日后追溯管理。
但是如果每次每个项目都有手动逐个创建这个几个文件夹,会比较麻烦,而且还容易产生不一致性。如果能直接在任意位置点击菜单右键可以直接一个键快速搞定这个工作不是很好?然后在前几年的某一天我想到这个idea, 就现场百度了一下,然后弄了个脚本。
1、首先创建一个“FolderName.bat”文件,内容如下:
md "1 Inputdata" md "2 SimperlifiedModel" md "3 CAE" md "4 Report"
2、在同一个文件夹下创建一个“RightClickManual.reg”,内容如下:
Windows Registry Editor Version 5.00 [HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\Background\shell\CAE_DIR] @="在此处 创建 CAE分析文件夹" [HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\Background\shell\CAE_DIR\command] @="C:\\FolderName.bat"
3、然后创建一个“双击此文件安装.bat”,这个用于快速部署以上两个文件
copy FolderName.bat C:\ @echo off regedit /s RightClickManual.reg pause
4、然后你就获得了三个文件,此时只需要双击最后一个bat,就可以完成部署了。
然后你就可以在任意位置一键创建你想要的文件夹了。
1、设定好几个要导出的动画;
2、然后录制宏,并写好循环方法;
for (int i = 1; i <= 9; i++) { model.result().export("anim"+i).run(); }
3、同时做好COMSOL设置;
4、运行第二步的方法即可;
以上是装B操作。
以下是真正全民适用的简单操作。
好吧,我发现如果只是需要导出全部内容,可以用:
小广告:COMSOL相关问题可以加琳泓大佬的群去找群友讨论
新群:569822214
开放群:566811107
群一:836281296
群二:594368389
群三:1080606488
群四: 678357196
最近一两年,越来越感觉时间过的快了。
非常认可高中时期读的《孔雀森林》里的一句话:
“一年的时间,对三岁小孩而言,是他人生的三分之一。
但对二十岁青年而言,却是他人生的二十分之一。
如果你已是七十岁的老人,
那么一年的时间只不过是你人生的七十分之一而已。”
“所以年纪越大,一年对他而言感觉越短,当然觉得时间过得越快。”
刚进研一的时候,生活单调的很。枯燥的学习,爱而不得的感情,经济上的贫瘠,让日子显得格外的难熬。每天中午到了饭点,就跟着师兄师姐们一起下楼奔赴食堂。从N栋实验楼到食堂好好几百米,每天走在路上,路边光秃秃的树都是在我眼里都是食堂饭菜一副寡淡无味。
在那个时候,我想走在那条路上,这样的生活,还有三年!这多难熬过去啊。
然后等我送走上一届的同学,研三自己一个人走在这条路上的时候,又感叹,没想到难熬的三年,也这么快过去了。
再后来,17年参加工作,18年认识我老婆,19年订婚,20年结婚,21年离职创业,22年得女当爹,23年至此,算起来,研究生已经毕业5年了。
如果我活八十岁,5年,已经是一个人生命历程的16分之一了。
五年里,我陪我妈送走外公。开始陆续开始思考衰老和死亡这个命题,考虑起了父母的身后事甚至自己的身后事。成家有娃之后,考虑的事情越来越多。
32岁,我已然已是一个中年人了。
升级主板BIOS,进入主板BIOS界面,首先按F7进入高级模式:
然后在Ai Tweaker-Ai Overlock Tuner选项中,按回车,方向键选择DOCP I或者DOCP II开启内存DOCP模式,提升内存性能;如果是使用AMD EXPO内存,这里可以选择EXPO I或者EXPO II模式。DOCP I为华硕优化模式,DOCP II为内存内置的优化模式,可根据需要选择。
接下来移动光标选择下面的Precision Boost Overdrive,回车进入AMD PBO选项中: 按方向键移动光标到Precision Boost Overdrive选项中,按回车开启子菜单,向下选择Enhancement,即可开启华硕三档性能调节(PBO增强)模式: 开启之后下面会多出一个Thermal Limit选项,这个选项可以设定CPU的温度上限,建议设置为Level 2第二档,限制为80摄氏度,可以获得最好的温度/性能提升比例,同时还可以降低CPU功耗。
设置完成之后按F10,回车保存,重启之后就可以获得大一定性能提升,以及多达15摄氏度的降温效果,降温+节能+提升性能,只需简单几步就可获得,小伙伴们快来试试吧!
刷到B站上四川大学的周杰老师正好也做了一个COMSOL不同硬件配置的效率测试。可以做一个硬件选择的参考,I家和A家的CPU都有涉及。
转载于wolai笔记模板
——在较短时间了解一本书的轮廓。
——详细理解一本书。
本站合作作者:柚子序
现在的汽车智能化越来越高,车灯不再像从前一样只是简单地路面照明和信号提示的作用,而是具有体现车体美学和智能的铺路效果,更多的交互体验的作用。随着光源的发展,LED正在慢慢替代传统的卤素灯泡,LED体积小,寿命长,光效高,促使车灯造型以及光学实现方式变得越来越丰富,这就需要去做更优光学设计及仿真。
车灯光学的设计分为两大类,一个是照明类,一个是成像类。 照明类的主流软件是lucid shape、speos;成像类的主流软件是zemax、codeV。成像类的主要包括抬头显示,投影logo灯,投影大灯;照明类的灯具,主要包括远近光,前雾灯,角灯,阅读灯等主要起照明作用的灯具;昼行灯,转向灯,位置灯,刹车灯等主要起信号指示类的灯具,以及内饰中起情感交互作用的氛围灯。
照明类灯具的发展越来越成熟,越来越朝着数字化、智能化发展。光学的实现方式也越来越多样化,从常规的反射镜,扩散片,到导光条,厚壁件,导光板或者几种方式的混合,再到各种微观透镜,微观薄膜的应用,让汽车灯具越来越成为汽车更重要的美学代表。这让光学设计,不只是简单的涉及法规达不达标,更重要的是点亮效果的均匀性要求,相同功能的协同性以及不同功能之间的协调性。光学设计是在有限的空间基础上,用最优的方式实现客户需要的效果,并提供效果图,分析其中的问题点与风险点,让客户在没有实灯的情况下能够立体地了解目前的造型和方案可以达到什么样的效果。
下面,简单地分享一下光学仿真设计的过程,以及效果图,向各位同行请教与交流。
首先,我们需要客户提供的输入:包括效果图,功能区域,初始数据(当然也可以指定配光方式);然后我们根据客户给定的空间进行配光分析及设计,通过反复修改及调整光学面或光学体以达到要求;然后出具配光报告,包括光强分布、各个视角的点亮效果图、问题点及建议。现在以导光条方式的高刹灯为例:
1、从结构工程师那里获取输入:地面线、是否安装在车内、玻璃的透过率、光导引导线、面罩及出光面区域等初始数据;校核安装高度及可视角是否满足法规,如若安装在车内且已知玻璃透过率,可以初步确认LED型号及功率。
2、按照给定的出光面及引导线开始配光,如果引导线不合理,适当进行调整并与结构工程师确认,再确定导光条的截面,然后调整导光条的起始角和结束角,对导光齿的宽度、间隙及半径等参数进行优化,在优化的过程中关注光斑的分布及部分角度的点亮效果。
考虑到加工以及入光端光斑的问题增加圆角以及混光结构
软件操作界面
3、将光学结构输出给结构工程师,加上安装结构再进行仿真,发现问题找到原因并提出建议修改后,再进行最终的仿真确认,提供多角度的分析,检查是否存在明显亮点。
以上是分享导光条做高刹灯的简略情况,欢迎各位同行一起交流和探讨。
当我们需要利用Matlab对某些二维表格进行插值函数的输入的时候,类似将下表的数据,编辑成一个插值函数的的时候。
代码如下:
function R_out = ROEM (T_in,SOC_in) % T_in, SOC_in分别为插值T、SOC数据 %% 输入待插值表格数据 t、soc、R t=[273.15 288.15 298.15 308.15 318.15]; soc = [1 0.8 0.6 0.4 0.2 0.1 0]; R = [37.47 22.88 24.74 26.42 32.71 56.83 98.76; 26.15 18.02 13.85 12.76 16.32 43.76 72.5; 11.21 9.43 7.24 7.63 8.34 15.21 38.90; 10.08 8.78 6.78 7.29 10.21 16.15 33.22; 9.02 7.88 6.31 6.66 7.53 13.49 29.76]; %% 对T、SOC进行数据网格化 [SOC,T]=meshgrid(soc,t); %% 展示出图 % surf(SOC,T,R); %% 对输入数据进行插值 % T_in = 275;SOC_in = 0.5; R_out=interp2(SOC,T,R,SOC_in,T_in,'linear'); end