Java编写的飞机空气动力学模拟软件介绍

版权申诉
5星 · 超过95%的资源 1 下载量 22 浏览量 更新于2024-10-03 2 收藏 2.46MB RAR 举报
资源摘要信息:"NASA.rar_java 空气_nasa_动力学_气动力_飞机气动力" 文件描述中提到的是关于飞机空气动力学的小软件集合,这些软件采用Java语言编写,并且包含了可以直接执行的代码。这个资源集合中的软件显然与空气动力学、大气模拟、引擎性能模拟等方面相关,适合对这些领域感兴趣或者需要进行相关研究的用户。 从文件的标题和描述中我们可以提取以下知识点: 1. 空气动力学在航空航天领域的应用: 空气动力学是研究物体在气体中运动时所受的力以及物体与气体之间能量交换规律的科学。在航空航天领域,特别是飞机的设计与性能优化过程中,空气动力学是不可或缺的一部分。通过对气流与飞机表面相互作用的研究,可以计算出升力、阻力和侧向力等参数,这对于飞机的安全性、效率和机动性至关重要。 2. Java编程语言在科学计算中的应用: Java语言因其跨平台性、面向对象和易学易用等特性,在科学计算和工程应用中占有一席之地。通过Java编写的空气动力学软件,可以让用户在一个通用的平台上运行,无需担心操作系统兼容性问题。Java还能够处理大量的数据,并且具备较强的网络功能,使得分布式计算成为可能。 3. 大气模型与模拟: 大气模型是用于模拟和预测大气状态的数学模型。它通常包括温度、湿度、风速、风向等气象要素的空间分布和随时间变化。大气模型对于研究飞机在不同环境下的飞行性能至关重要。例如,在对飞行器进行设计时,必须考虑到不同高度的大气密度、温度和压力等因素。 4. 发动机模拟: 发动机模拟软件用于模拟发动机的工作过程,分析其性能参数。在飞行器设计中,发动机是提供动力的关键部分。通过软件模拟,可以研究不同设计参数对发动机性能的影响,预测飞行器的续航里程、速度和爬升性能等关键指标。 文件名称列表中的"EngineSim"和"EngineSimr"以及"EngineSimUA"可能是不同版本的发动机模拟软件,而"Atmos"则可能是大气模拟软件。这些软件可能是NASA提供的教育工具或研究工具,用于帮助学生、工程师和研究人员更好地理解和模拟与飞行器相关的动力学特性。 最后,从文件名中的"FoilTheory.pdf"可以推断,这个文件可能是一份关于机翼理论的文档,涵盖了机翼在流体中运动时升力和阻力的理论分析。机翼理论是飞行器空气动力学的一个核心部分,深入理解这一理论对于飞机设计者来说是必须的。 总之,这份资源集合为学习和研究飞机空气动力学提供了一套工具,涵盖了从理论知识到实践模拟的各个方面。无论是航空航天领域的专业人士,还是对此有兴趣的爱好者,都可以从这些软件和文档中获得宝贵的信息和实践经验。

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering import torch # 加载BERT模型和分词器 model_name = 'bert-base-uncased' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "The Apollo program, also known as Project Apollo, was the third United States human spaceflight program carried out by the National Aeronautics and Space Administration (NASA), which succeeded in landing the first humans on the Moon from 1969 to 1972. Apollo was first conceived during the Eisenhower administration in early 1960 as a follow-up to Project Mercury. It was dedicated to President John F. Kennedy's national goal of landing Americans on the Moon before the end of the 1960s." question = "What was the goal of the Apollo program?" # 对输入进行编码 encoding = tokenizer.encode_plus(question, context, max_length=512, padding='max_length', truncation=True, return_tensors='pt') # 获取输入ids和注意力掩码 input_ids = encoding['input_ids'] attention_mask = encoding['attention_mask'] # 使用BERT模型进行问答 outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) start_scores = outputs.start_logits end_scores = outputs.end_logits # 获取答案的起始和结束位置 start_index = torch.argmax(start_scores) end_index = torch.argmax(end_scores) # 解码答案 answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[0][start_index:end_index+1])) print(answer)

2023-07-13 上传