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感叹几句!-析模界

感叹几句!

最近AI用得有点儿频繁。市面上主流的AI模型基本都体验了个遍。 有的AI智商比较高,但用起来并不一定爽,一个是慢,再一个是贵。 有的AI智商不太高,但也不是一无是处,要么快,要么便宜。 反正总得有点儿优势,不然就得被扔到垃圾桶里。 人何尝不...

装了一堆AI工具-析模界

装了一堆AI工具

最近AI用得有点儿频繁。 本机上装了一堆的AI工具。 ChatGPT。前阵子还叫Codex,三天没见就改了名字。这玩意儿应该算是当前顶流AI Agent,不过最好是搭配OpenAI的模型。虽然现在支持配置其他模型,但总觉得效果差了很多。 c...

CFD应用科普|离散误差估计-析模界

CFD应用科普|离散误差估计

离散误差的估计通常依赖于细化网格解的对比分析,具体方法可参见第 3.11.1.2 节与第 3.9 节。如前所述,此类误差根源于方程及边界条件中引入的近似处理。针对具有光滑解的问题,近似质量可通过“阶数”这一指标来表征,该指标揭示了截断误差与...

OpenFOAM 14更新文档-析模界

OpenFOAM 14更新文档

OpenFOAM 基金会正式宣布,由 CFD Direct 开发的开源计算流体力学(CFD)工具箱 OpenFOAM 14 版现已发布。本次更新带来了多项重要改进与新特性,显著提升了求解器的灵活性与易用性,主要更新内容包括: 场初始化与边界...

CFD应用科普|迭代误差估计-析模界

CFD应用科普|迭代误差估计

所有的数值求解方法均伴随着误差,问题的关键在于我们需要评估误差的量级及其在特定应用中的可接受性。不同场景下的容许误差标准存在非常显著的差异,如在新产品早期设计的优化研究中,定性分析与系统对设计变更的响应至关重要,然而此时可以容忍的误差在其他...

CFD应用科普|误差来源-析模界

CFD应用科普|误差来源

本文描述CFD计算中的误差。 1 模型误差 流体流动及相关过程通常由基于基本守恒定律的积分或偏微分方程来描述,这些方程构成了问题的数学模型。尽管纳维–斯托克斯方程在理论上被视为是精确的,但对于多数工程关注的流动情形,直接求解并不可行。直接模...

国内各家的Token Plan-析模界

国内各家的Token Plan

近期Trae的排队概率越来越高,想用一下GLM 5.2随便都能排到4000名开外了,白天基本处于无法使用状态。然后就满世界的找API和token Plan。 实话实说,现在国内可用的大模型token Plan是真心的不便宜,像下面这是阿里的...

AI+PyFluent:技术困境与优化路径-析模界

AI+PyFluent:技术困境与优化路径

将AI大模型引入PyFluent代码生成,意在替代传统的Fluent GUI操作,从而实现仿真流程的自动化。初试之下,对于结构简单的仿真问题,此路径确实可行:配合官方文档与源代码,主流模型大多能生成可直接执行的代码,首次成功率并不低。其理想...

Fluent中的AMG循环模式-析模界

Fluent中的AMG循环模式

在 Fluent 中,代数多重网格法(AMG, Algebraic Multigrid)是加速线性方程组求解的关键技术。其核心思想是通过在不同粗细的网格层级(Levels)之间传递残差和修正量,来消除不同波长的误差。Fluent中的AMG算...

Fluent中的AMG稳定算法-析模界

Fluent中的AMG稳定算法

在求解复杂问题时,有时无论怎么调网格和调参数,计算始终难以平稳进行下去,此时可以考虑调整AMG参数中的稳定性方法。Fluent中可以使用的稳定性方法包括:BCGSTAB、RPM及GMRES。如下图所示。 注意:AMG参数并不是首选调整的参数...

skills是个好东西,得学!-析模界

skills是个好东西,得学!

skills是个好东西,得学。 最近在探索利用AI驱动Fluent,现在流程上基本跑通了,目前处于精细打磨阶段。 其实整个思路非常简单,大致包括几个核心部分: 驱动方式。目前Fluent主要有两种驱动方式:pyFluent与jou。所谓的大...

AI vs. 人类-析模界

AI vs. 人类

以下内容为Gemini给出的当前生成式AI与人类的简单比较。我们要做的是不要拿自己的短处去比拼AI的长处,打死也拼不过的。 1 AI与人类的核心对比 维度 AI 的表现 人类的表现 数据处理与速度 极快 :能瞬间吞噬并分析海量数据。 较慢 ...

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