new_sph2d.rar

时间: 2023-05-17 16:02:04 浏览: 87
new_sph2d.rar是一个文件压缩包,里面包含了一段用于模拟二维流体力学问题的程序代码。该程序主要基于SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)算法,该算法是一种基于粒子法的无网格方法,主要用于求解连续介质力学问题。该程序通过在二维空间中运用SPH算法,计算粒子之间的相互作用力,从而模拟出流体在给定条件下的运动、变形、旋转等物理现象。 new_sph2d.rar中的程序代码主要分为两部分:核心模块和辅助模块。核心模块主要包含了SPH算法中各个子模块的实现,如粒子初始化、加速度计算、密度更新、速度更新、压强计算等。辅助模块主要包含了数据输出模块、图形绘制模块以及输入参数的控制模块。通过这些辅助模块的调用和控制,用户可以对程序进行参数设置、数据输出以及流体模拟结果的可视化展示。 new_sph2d.rar的使用需要具备一定的编程和流体力学模拟知识。用户需要了解SPH算法的原理和流体力学基础知识,同时具备一定的编程能力。在使用该程序时,用户可以根据自己的需求进行参数设置和修改,以获得所需的流体模拟结果。 总之,new_sph2d.rar是一个用于模拟二维流体力学问题的程序,通过SPH算法模拟粒子之间的相互作用力,获得流体的运动、变形和旋转等物理现象。同时,该程序需要具备一定的编程和流体力学模拟知识,以较好地应用于实际问题求解。
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from urllib.parse import urljoin from lxml import etree import requests url = "https://sph.pku.edu.cn/szdw/lxbywstjxx.htm" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 SLBrowser/8.0.0.12022 SLBChan/25" } response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = response.apparent_encoding content = response.text html = etree.HTML(content) list = html.xpath("/html/body/div[3]/div/div/div[3]/div[2]/ul/li/div[1]/a") for a in list: link = a.xpath(".//@href")[0] detail_url = urljoin(url, link) # print(link) new_response = requests.get(detail_url, headers=headers) new_response.encoding = new_response.apparent_encoding new_content = new_response.text new_html = etree.HTML(new_content) div = new_html.xpath("/html/body/div/div[4]/div/div/div[3]/div[2]/form[1]/div[1]/div[2]") for div in div: name = div.xpath(".//h2/span/text()") email = div.xpath(".//ul/li[2]/span/text()") name = str(name)[2:-2] email = str(email)[2:-2] print(name) print(email)

这段代码使用Python,导入urllib.parse和lxml.etree模块以及requests模块来爬取指定网站的信息。使用requests模块发起一个GET请求获取网页内容,并使用etree模块来解析HTML文档。其中,使用xpath方法从HTML文档中获取所需信息,再使用urljoin方法将相对链接转换为绝对链接。

Linking libudf.dll because of makefile user_nt.udf udf_names.obj JandGr01.obj ????????? libudf.lib ????? libudf.exp

根据提供的引用内容,我可以看出以下几点信息: - 编译生成目标文件 `udf_name.obj` 是通过编译 `udf_name.c` 文件而得到的。 - `UDF_OBJECT` 变量表示 `udf_name.obj`。 - `FLUENT_LIB` 变量包括 `mport.lib` 和 `fl_$(PARALLEL_NODE)$(LIB_RELEASE).lib`。 对于提供的问题,我可以回答如下: 根据提供的信息,`libudf.dll` 是通过链接 `udf_name.obj`、`JandGr01.obj` 和 `libudf.lib` 而生成的。这个操作是在 `makefile` 文件中进行的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [fluent加载第三方(C++,Fortan等)动态链接库](https://blog.csdn.net/fdqw_sph/article/details/79414618)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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将以下代码改为C++代码: import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

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