原文:fluent/starccm/商業CFD軟件中殘差的概念

殘差是cell各個face的通量之和,當收斂后,理論上當單元內沒有源項使各個面流入的通量也就是對物理量的輸運之和應該為零。 最大殘差或者RSM殘差反 映流場與所要模擬流場 只收斂后應該得到的流場,當然收斂后得到的流場與真實流場之間還是存在一定的差距 的殘差,殘差越小越好,由於存在數值精度問題, 不可能得到 殘差,對於單精度計算一般應該低於初始殘差 e 以下才好,當注意具體情況,看各個項的收斂情況 ...

2020-04-18 16:41 0 1148 推薦指數:

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Fluent導出總結

在使用Fluent進行求解的時候,有時候我們需要將求解的提取出來,進行后續的處理,我們可以采用下面的方法將Fluent求解輸出。下面我們用一個簡單的二維算例來說明(算例來源於:https://confluence.cornell.edu/display/SIMULATION ...

Tue Aug 07 00:11:00 CST 2018 0 1096
Fluent UDF獲取並達到設定值停止計算

一般計算Fluent達到我們設定的差值后就可以自動停止運算,但是有時候我們可能判斷標准不一定是恆定的,或者有多款軟件之間來回協同計算,那么就必須在Fluent UDF判斷標准是否達到然后停止計算,后面再進行其它UDF操作。我們知道,通常情況下開始迭代后,要停止計算只能按“Stop ...

Mon Mar 21 01:02:00 CST 2022 0 648
網絡---ResNet

 目錄  一、塊(Residual Block)   二、 網絡為什么有用   三、ResNet網絡結構   四、代碼實現 ...

Sun Mar 22 07:09:00 CST 2020 0 1910
網絡

---恢復內容開始--- 景 (1)為什么學習的效果會如此好?與其他論文相比,深度學習具有更深的網絡結構,此外,學習也是網絡變深的原因,為什么網絡深度如此重要? 解答:一般認為神經網絡的每一層分別對應於提取不同層次的特征信息,有低層,中層和高層,而網絡越深的時候,提取到的不同層次 ...

Fri Aug 31 19:13:00 CST 2018 0 1348
網絡(ResNets)

網絡(ResNets)(Residual Networks (ResNets)) 非常非常深的神經網絡是很難訓練的,因為存在梯度消失和梯度爆炸問題。習跳躍連接(Skip connection),它可以從某一層網絡層獲取激活,然后迅速反饋給另外一層,甚至是神經網絡的更深層。我們可以利用跳躍連接 ...

Thu Jul 29 23:03:00 CST 2021 0 136
網路詳解

轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/72679537 網絡在設計之初,主要是服務於卷積神經網絡(CNN),在計算機視覺領域應用較多,但是隨着CNN結構的發展,在很多文本處理,文本分類里面(n-gram),也同樣展現出來很好的效果。 首先先明確一下幾個深度 ...

Wed Aug 26 20:49:00 CST 2020 0 1578
網絡的作用

對於plain net,當網絡層次較深時,深層網絡越難訓練 inception net可以代替人工去選擇卷積核的尺寸,需要需要用池化層 ...

Thu Jul 15 23:16:00 CST 2021 0 245
 
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