Fortran编程:流体力学压力与速度场求解

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0 下载量 141 浏览量 更新于2024-10-15 1 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息:"该压缩文件pressure.zip中包含了使用Fortran语言编写的流体力学求解程序,旨在解决流体中的压力场和速度场问题。Fortran语言是一种适合科学计算的编程语言,尤其在物理、工程及数值分析等领域得到广泛的应用。流体力学是研究流体(包括液体和气体)运动规律及其与固体边界的相互作用的学科。它在多个领域如航空航天、气象学、海洋学、机械工程及生物医学等领域都有重要的应用。 流体力学的核心内容之一就是压力场和速度场的计算。压力场指的是流体中任意点的压力分布,而速度场指的是流体中任意点的流速矢量分布。在实际工程应用中,通常需要求解流体运动的纳维-斯托克斯方程,这是一个复杂的偏微分方程组,描述了流体运动的基本规律。 Fortran语言编写的流体力学求解程序能够帮助工程师和科研人员模拟流体流动情况,预测在不同条件下流体的压力和速度分布。这些模拟对于设计飞机翼型、预测天气变化、优化管道流动等实际问题具有重要意义。 程序中可能包含的关键知识点和概念有: 1. 偏微分方程:纳维-斯托克斯方程是最典型的偏微分方程之一,用于描述流体运动。 2. 数值方法:Fortran程序通常利用有限差分法、有限体积法或者有限元法等数值方法来近似求解偏微分方程。 3. 边界条件和初始条件:为了确定流体运动的唯一解,程序需要设置合理的边界条件和初始条件。 4. 稳定性和收敛性:数值求解过程中需要保证算法的稳定性和收敛性,以便得到准确的结果。 5. 并行计算:对于复杂的流体力学问题,可能需要利用并行计算来提高计算效率。 6. 可视化:将求解得到的压力场和速度场数据进行可视化处理,有助于直观理解流体运动状态。 由于文件名为pressure.zip,我们可以推测该压缩包内包含的主要文件可能是Fortran源代码文件,如pressure.f或pressure.for等,以及可能包含的编译和运行所需的辅助文件,比如makefile、配置文件或文档说明。在使用该程序之前,用户需要具备一定的流体力学基础、Fortran编程知识以及数值分析的背景知识。同时,用户应该熟悉在相应的操作系统下如何编译和运行Fortran程序。" 在本资源摘要信息中,我们详细介绍了流体力学中的压力场和速度场的概念、Fortran编程语言在科学计算中的作用、以及求解流体力学问题的程序可能涉及的核心知识点和概念。这为理解和应用pressure.zip文件中的Fortran程序提供了必要的背景知识和技能准备。

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

2023-06-07 上传