1) volume of fluid (VOF) algorithm
VOF算法
2) VOF method
VOF法
1.
A 2-D numerical simulation of the green water phenomena of floating body placed in regular wave is performed,based on VOF method,using dynamic boundary condition to make wave,the history of water on deck is obtained under different inclination.
基于VOF法,采用动边界造波,对规则波中的浮体甲板上浪进行了2D数值模拟,得到了在不同倾角下甲板上浪的波形时历。
2.
A novel VOF method based on unstructured quadrilateral mesh for freesurface flows with complex seabed boundaries is presented.
提出了一种适用于具有复杂海底边界的自由表面流动模拟算法?基于非结构化四边形网格的VOF法。
3.
According to the predictive results of the free surface of water jet with VOF method,impor.
针对大气中水射流的动态特性,使射流形状、特性难以精确预测,提出了判定射流缩流截面的准则,进行了多工况下自由射流非定常两相流数值解析,对射流特别是两相流分界面区域的能量分布及涡度进行了分析,根据VOF法对射流自由表面进行数值预测的结果,获得了射流缩流半径、射流膨胀率等重要参数,并对自由射流尺度效应进行了探讨。
3) VOF
VOF法
1.
The three-dimensional standard k-ε model coupled with the Volume of Fluid (VOF) method was applied to numerically simulate the water-air two-phase flow with free surface in long tunnel.
采用计算流体力学软件STAR-CD的水气两相流耦合VOF法的三维标准k-ε紊流模型对长距离无压引水隧洞进行了模拟计算。
4) VOF method
VOF方法
1.
Advances in research of VOF method;
VOF方法理论与应用综述
2.
Free surface reconstruction with VOF method;
VOF方法中自由液面重构的方法研究
3.
Study on damping absorber for the irregular waves based on VOF method
基于VOF方法的不规则波数值波浪水槽的阻尼消波研究
6) VOF/PLIC method
VOF/PLIC方法
1.
The Navier-Stokes equations were solved on a markerand-cell(MAC) staggered finite-difference grid together with a projection algorithm for the pressure,and a VOF/PLIC method was used to capture the motion of interfaces.
采用基于MAC交错网格的变密度投影方法求解Navier-Stokes方程以及用VOF/PLIC方法追踪运动界面,直接模拟了capillary wave算例和经典的平面混合层算例,计算结果与精确解以及已有的研究结果符合良好。
补充资料：BP算法
分子式：
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条