Flow Simulation New Modules-LAWA

如何使用SolidWorks Flow Simulation分析孔蚀现象

如何使用SolidWorks Flow Simulation分析孔蚀现象 Cavitation in SolidWorks Flow Simulation – 如何使用SolidWorks Flow Simulation分析孔蝕現象 ■實威國際/CAE產品事業部何謂孔蝕現象(Cavitation) 孔蝕現象(Cavitation)也稱之為氣穴現象、空穴。當液體進入管路或閥門時如果壓力低於流體之蒸發壓壓力(Vapor Saturation Pressure)，就會在管路或閥門的流道內產生氣泡。這氣泡不是因為加熱而產生的，而是因為流動造成局部區域流速較快引起局部區域靜壓驟降，氣泡的產生會造成噪音或振動，而且通常是發生在實體表面上，因此會損壞管路或閥門的壁面，進而降低設備的使用壽命。孔蝕現象也常常發生在其他常見的裝置如泵浦、葉輪……等流體機械。若能透過分析軟體在產品設計階段模擬出此現象，則對於產品品質有非常大的保障。 (圖一) 發生孔蝕現象的渦輪葉片(圖片來源:參考資料2)

(圖二) 葉輪模型範例，吸入端至吐出端的壓力曲線，上方曲線是正常的，下方曲線低於蒸發壓力會發生孔蝕現象。孔蝕現象在SolidWorks Flow Simulation 1.SolidWorks Flow Simulation 2006以前版本。SolidWorks Flow Simulation無法直接模擬出孔蝕現象。不過，可以藉由分析結果中負壓的區域指出有孔蝕現象的區域。 2.SolidWorks Flow Simulation 2007之後版本。SolidWorks Flow Simulation有一項新增功能，可以應用來評估是否發生孔蝕現象。

BP神经网络实验——【机器学习与算法分析精品资源池】

实验算法BP神经网络实验【实验名称】 BP神经网络实验【实验要求】掌握BP神经网络模型应用过程，根据模型要求进行数据预处理，建模，评价与应用；【背景描述】神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。其基本组成单元是感知器神经元。【知识准备】了解BP神经网络模型的使用场景，数据标准。掌握Python/TensorFlow数据处理一般方法。了解keras神经网络模型搭建，训练以及应用方法【实验设备】 Windows或Linux操作系统的计算机。部署TensorFlow，Python。本实验提供centos6.8环境。【实验说明】采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据，把数据集随机划分为训练集和测试集，分别对模型进行训练和测试。【实验环境】 Pyrhon3.X，实验在命令行python中进行，或者把代码写在py脚本，由于本次为实验，以学习模型为主，所以在命令行中逐步执行代码，以便更加清晰地了解整个建模流程。【实验步骤】第一步：启动python： 1

命令行中键入python。第二步：导入用到的包，并读取数据： (1).导入所需第三方包 import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from https://www.360docs.net/doc/643660124.html,yers import Dense import keras (2).导入数据源,数据源地址:/opt/algorithm/BPNet/wine.txt df_wine = pd.read_csv("/opt/algorithm/BPNet/wine.txt", header=None).sample(frac=1) (3).查看数据 df_wine.head() 1

lidWorksFlowSimulation全局旋转与局部旋转的应用

lidWorksFlowSimulation全局旋转与局部旋转的应用发表时间：2014-10-9 作者: 周洲来源: 互联网关键字: SolidWorks Flow Simulation全局旋转局部旋转本文介绍了以离心泵和CPU散热器仿真分析为例，介绍了在运用SolidWorks Flow Simulation进行旋转设置的过程中，设置全局旋转或局部旋转的具体步骤和方法。当我们在SolidWorks Flow Simulation遇到有旋转的情况时，我们会考虑设置全局旋转或局部旋转。设置全局旋转时，所有组件均参与旋转；而设置局部旋转时，只有包括在旋转区域内的组件参与旋转，那这两种情况该如何设置呢？请看下文的实例：离心泵： 1.该离心泵模型由叶轮、盖子以及3个封盖组成，实例是研究空气通过具有旋转叶轮离心泵的流动情况。空气通过进口封盖沿垂直于封盖表面的方向流入离心泵内部，通过旋转的叶轮从出口封盖流出，见图1。图1 离心泵模型 2.通过向导设定分析类型为内部流动，旋转类型为全局旋转，参考轴为Z轴，角速度为 -209.43951rad/s（2000rpm）。见图2：

图2 向导设定分析类型 3.插入进口封盖的边界条件为入口体积流量0.3m3/s，出口封盖的边界条件为环境压力。见图3：

图3 插入进口封盖的边界条件 4.该离心泵只有叶轮转动，而其余组件不参与旋转，因此需要将这些组件视为“定子”的真实壁面。选择插入边界条件，在打开的属性管理器中，选择盖子，在类型下选择“壁面”，设置为“真实壁面”，勾选“定子”。在全局旋转下，不参与旋转的组件必须视为“定子”。如图4所示：

数据挖掘常用资源及工具

资源Github，kaggle Python工具库：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn，tensorflow Numpy支持大量维度数组与矩阵运算，也针对数组提供大量的数学函数库 Numpy : 1.aaa = Numpy.genfromtxt(“文件路径”,delimiter = “,”,dtype = str)delimiter以指定字符分割，dtype 指定类型该函数能读取文件所以内容 aaa.dtype 返回aaa的类型 2.aaa = numpy.array([5,6,7,8]) 创建一个一维数组里面的东西都是同一个类型的 bbb = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,22,33,44,55]]) 创建一个二维数组aaa.shape 返回数组的维度print(bbb[:,2]) 输出第二列 3.bbb = aaa.astype(int) 类型转换 4.aaa.min() 返回最小值 5.常见函数 aaa = numpy.arange(20) bbb = aaa.reshape(4,5)

numpy.arange(20) 生成0到19 aaa.reshape(4,5) 把数组转换成矩阵aaa.reshape(4,-1)自动计算列用-1 aaa.ravel()把矩阵转化成数组 bbb.ndim 返回bbb的维度 bbb.size 返回里面有多少元素 aaa = numpy.zeros((5,5)) 初始化一个全为0 的矩阵需要传进一个元组的格式默认是float aaa = numpy.ones((3,3,3),dtype = numpy.int) 需要指定dtype 为numpy.int aaa = np 随机函数aaa = numpy.random.random((3,3)) 生成三行三列 linspace 等差数列创建函数linspace(起始值，终止值，数量) 矩阵乘法： aaa = numpy.array([[1,2],[3,4]]) bbb = numpy.array([[5,6],[7,8]]) print(aaa*bbb) *是对应位置相乘 print(aaa.dot(bbb)) .dot是矩阵乘法行乘以列 print(numpy.dot(aaa,bbb)) 同上 6.矩阵常见操作

题库深度学习面试题型介绍及解析--第7期

1.简述激活函数的作用使用激活函数的目的是为了向网络中加入非线性因素；加强网络的表示能力，解决线性模型无法解决的问题 2.那为什么要使用非线性激活函数？为什么加入非线性因素能够加强网络的表示能力？——神经网络的万能近似定理 ?神经网络的万能近似定理认为主要神经网络具有至少一个非线性隐藏层，那么只要给予网络足够数量的隐藏单元，它就可以以任意的精度来近似任何从一个有限维空间到另一个有限维空间的函数。 ?如果不使用非线性激活函数，那么每一层输出都是上层输入的线性组合；此时无论网络有多少层，其整体也将是线性的，这会导致失去万能近似的性质 ?但仅部分层是纯线性是可以接受的，这有助于减少网络中的参数。3.如何解决训练样本少的问题？ 1.利用预训练模型进行迁移微调（fine-tuning），预训练模型通常在特征上拥有很好的语义表达。此时，只需将模型在小数据集上进行微调就能取得不错的效果。CV 有 ImageNet，NLP 有 BERT 等。 2.数据集进行下采样操作，使得符合数据同分布。

3.数据集增强、正则或者半监督学习等方式来解决小样本数据集的训练问题。 4.如何提升模型的稳定性？ 1.正则化（L2, L1, dropout）：模型方差大，很可能来自于过拟合。正则化能有效的降低模型的复杂度，增加对更多分布的适应性。 2.前停止训练：提前停止是指模型在验证集上取得不错的性能时停止训练。这种方式本质和正则化是一个道理，能减少方差的同时增加的偏差。目的为了平衡训练集和未知数据之间在模型的表现差异。 3.扩充训练集：正则化通过控制模型复杂度，来增加更多样本的适应性。 4.特征选择：过高的特征维度会使模型过拟合，减少特征维度和正则一样可能会处理好方差问题，但是同时会增大偏差。 5.你有哪些改善模型的思路？ 1.数据角度增强数据集。无论是有监督还是无监督学习，数据永远是最重要的驱动力。更多的类型数据对良好的模型能带来更好的稳定性和对未知数据的可预见性。对模型来说，“看到过的总比没看到的更具有判别的信心”。 2.模型角度

VFP常用函数大全整理

VFP常用函数大全整理一.字符及字符串处理函数:字符及字符串处理函数的处理对象均为字符型数据,但其返回值类型各异. 1.取子串函数: 格式:substr(c,n1,n2) 功能:取字符串C第n1个字符起的n2个字符.返回值类型是字符型. 例:取姓名字符串中的姓. store \"王小风\" to xm ?substr(xm,1,2) 结果为:王 2.删除空格函数:以下3个函数可以删除字符串中的多余空格,3个函数的返回值均为字符型. trim(字符串):删除字符串的尾部空格 alltrim(字符串):删除字符串的前后空格 ltrim(字符串):删除字符串的前面的空格例:去掉第一个字符串的尾空格后与第二个字符串连接 store \"abcd \" to x store \"efg\" to y ?trim(x)+y abcdefg 3.空格函数: 格式:space(n) 说明:该函数的功能是产生指定个数的空格字符串(n用于指定空格个数). 例:定义一个变量dh,其初值为8个空格 store space(8) to dh 4.取左子串函数: 格式:left(c,n) 功能:取字符串C左边n个字符. 5.取右子串函数: 格式:right(c,n) 功能:取字符串c右边的n个字符例:a=\"我是中国人\" ?right(a,4) 国人 ?left(a,2) 我 6.empty(c):用于测试字符串C是否为空格. 7.求子串位置函数: 格式:At(字符串1,字符串2) 功能:返回字符串1在字符串2的位置例:?At(\"教授\",\"副教授\") 2

8.大小写转换函数: 格式: lower(字符串) upper(字符串) 功能:lower()将字符串中的字母一律变小写;upper()将字符串中的字母一律变大写例: bl=\"FoxBASE\" ?lower(bl)+space(2)+upper(bl) foxbase FOXBASE 9.求字符串长度函数: 格式:len(字符串) 功能:求指定字符串的长度例:a=\"中国人\" ?len(a) 6 二.数学运算函数: 1.取整函数: 格式:int(数值) 功能:取指定数值的整数部分. 例:取整并显示结果 ?int(25.69) 25 2.四舍五入函数: 格式:round(数值表达式,小数位数) 功能:根据给出的四舍五入小数位数,对数值表达式的计算结果做四舍五入处理例:对下面给出的数四舍五入并显示其结果 ?round(3.14159,4),round(2048.9962,0),round(2048.9962,-3) 3.1416 2049 2000 3.求平方根函数: 格式:sqrt(数值) 功能:求指定数值的算术平方根例:?sqrt(100) 10 4.最大值、最小值函数: 格式： Max(数值表达式1，数值表达式2） Min(数值表达式1，数值表达式2）功能：返回两个数值表达式中的最大值和最小值例：

人工智能实践：Tensorflow笔记北京大学 7 第七讲卷积网络基础 (7.3.1) 助教的Tenso

Tensorflow笔记：第七讲卷积神经网络本节目标：学会使用CNN实现对手写数字的识别。 7.1 √全连接NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。参数个数：∑（前层×后层+后层）一张分辨率仅仅是28x28的黑白图像，就有近40万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 √在实际应用中，会先对原始图像进行特征提取，把提取到的特征喂给全连接网络，再让全连接网络计算出分类评估值。

例：先将此图进行多次特征提取，再把提取后的计算机可读特征喂给全连接网络。 √卷积Convolutional 卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。例：上面是5x5x1的灰度图片，1表示单通道，5x5表示分辨率，共有5行5列个灰度值。若用一个3x3x1的卷积核对此5x5x1的灰度图片进行卷积，偏置项

b=1，则求卷积的计算是：(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1（注意不要忘记加偏置1）。输出图片边长=（输入图片边长–卷积核长+1）/步长，此图为：（5 – 3 + 1）/ 1 = 3，输出图片是3x3的分辨率，用了1个卷积核，输出深度是1，最后输出的是3x3x1的图片。 √全零填充Padding 有时会在输入图片周围进行全零填充，这样可以保证输出图片的尺寸和输入图片一致。例：在前面5x5x1的图片周围进行全零填充，可使输出图片仍保持5x5x1的维度。这个全零填充的过程叫做padding。输出数据体的尺寸=(W?F+2P)/S+1 W：输入数据体尺寸，F：卷积层中神经元感知域，S：步长，P：零填充的数量。例：输入是7×7，滤波器是3×3，步长为1，填充为0，那么就能得到一个5×5的输出。如果步长为2，输出就是3×3。如果输入量是32x32x3，核是5x5x3，不用全零填充，输出是（32-5+1）/1=28，如果要让输出量保持在32x32x3，可以对该层加一个大小为2的零填充。可以根据需求计算出需要填充几层零。32=（32-5+2P）/1 +1，计算出P=2，即需填充2

常用函数类参考

全局函数1、common.func.php 公用函数获得当前的脚本网址 function GetCurUrl() 返回格林威治标准时间 function MyDate($format='Y-m-d H:i:s',$timest=0) 把全角数字转为半角 function GetAlabNum($fnum) 把含HTML的内容转为纯text function Html2Text($str,$r=0) 把文本转HTML function Text2Html($txt) 输出Ajax头 function AjaxHead() 中文截取2，单字节截取模式 function cn_substr($str,$slen,$startdd=0) 把标准时间转为Unix时间戳 function GetMkTime($dtime) 获得一个0000-00-00 00:00:00 标准格式的时间 function GetDateTimeMk($mktime) 获得一个0000-00-00 标准格式的日期 function GetDateMk($mktime) 获得用户IP function GetIP() 获取拼音以gbk编码为准 function GetPinyin($str,$ishead=0,$isclose=1)

dedecms通用消息提示框 function ShowMsg($msg,$gourl,$onlymsg=0,$limittime=0) 保存一个cookie function PutCookie($key,$value,$kptime=0,$pa="/") 删除一个cookie function DropCookie($key) 获取cookie function GetCookie($key) 获取验证码 function GetCkVdValue() 过滤前台用户输入的文本内容 // $rptype = 0 表示仅替换html标记 // $rptype = 1 表示替换html标记同时去除连续空白字符// $rptype = 2 表示替换html标记同时去除所有空白字符// $rptype = -1 表示仅替换html危险的标记 function HtmlReplace($str,$rptype=0) 获得某文档的所有tag function GetTags($aid) 过滤用于搜索的字符串 function FilterSearch($keyword) 处理禁用HTML但允许换行的内容 function TrimMsg($msg) 获取单篇文档信息 function GetOneArchive($aid)

SW里的Flow Simulation散热分析实例教程

SW里的Flow Simulation散热分析实例教程是一个SIMULATION的插件，我用过的版本中只有2011可以模拟。大致方法如下：（现在电脑上的是2010，本本上的是2011，在家里了） 1.建模 2.装配 3.编辑材质 ————————分割线——————进入插件 4.进入Simulation功能模块 5.新算例中选择热力 6.设置对流 1.选择产品与空气接触面（多选，也可选择全部然后去掉没用的面） 2.温度开始时开氏的（K），就是热力学温度，开氏温度=摄氏温度+27 3.15°，你要什么样环境温度可以按照这个公式算一下 3.对流系数，不一样的环境系数不一样，老版本的传热学教材里注明，室内的空气的流通量较小，对流系数在5~8W/(m^2·℃，户外在8~15W/(m^2·℃，可根据使用环境进行设置。 7.热量设置，选择光热器件的面。在这里未必要画出LED，因为那样对于新手很难选到LED底部的，可在几班的模型上拉伸出LED底部面积大小的面，最终模拟出来后去加热阻来算LED结温。一般来讲，LED的功率消耗包括发光和产生热两部分的，正常应该是在30%的光+70%的热，光效不一样的话会有很微妙的影响，可忽略不计的，这里我建议不要这么去考虑，如10W的光源就按照产生10W的热去模拟，而不是7W。（此处30%、70%仅限参考） 8.划分网格，网格化分的越精细，模拟会相对精确，流体分析的模拟软件原理是一样的，有时间可以去了解一下。有一些小结构或者比较碎的结构可能造成网格划分失败，多是因为模型的局部有壁厚过薄或者两零件有干涉的情况，好好检查一下。 9.右键---新算例，上面有选项，稳态和瞬态，此处选择稳态，即达到热平衡后的结果。 10.计算模式哪里有三个选项，选择“D”开头的模式，具体名称忘记了。 11.点击运算 12.等··· 13.等··· 14.配置不好或模型较大的用户请重新启动计算机，双击Solidworks，返回到第一步重新开始。我是这样做的，有高手觉得不妥的话欢迎指导！本打算图文并茂来着，但是电脑在家里，不好意思，就这样将就看吧，要是有什么问题的话，给我留言，但愿对各位有用！ -———————————————————————— 补充：设置的时候有个接触面的设置，那里会具体到两种材料的接触模式所产生的温差。我们也可以把整个系统做的具体一点，如集胶体的厚度或硅胶垫的厚度都把它们拉出来，这样会更好一些。

人工智能实践：Tensorflow笔记北京大学 4 第四讲神经网络优化 (4.6.1) 助教的Tenso

Tensorflow笔记：第四讲神经网络优化 4.1 √神经元模型：用数学公式表示为：f(∑i x i w i+b)，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 √激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ①激活函数relu: 在Tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 r elu()数学表达式 relu()数学图形 ②激活函数sigmoid：在Tensorflow中，用tf.nn.sigmoid()表示 sigmoid ()数学表达式 sigmoid()数学图形 ③激活函数tanh：在Tensorflow中，用tf.nn.tanh()表示 tanh()数学表达式 tanh()数学图形 √神经网络的复杂度：可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示 √神经网路的层数：一般不计入输入层，层数 = n个隐藏层 + 1个输出层

√神经网路待优化的参数：神经网络中所有参数w 的个数 + 所有参数b 的个数例如：输入层隐藏层输出层在该神经网络中，包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出层，该神经网络的层数为2层。在该神经网络中，参数的个数是所有参数w 的个数加上所有参数b 的总数，第一层参数用三行四列的二阶张量表示（即12个线上的权重w ）再加上4个偏置b ；第二层参数是四行两列的二阶张量（）即8个线上的权重w ）再加上2个偏置b 。总参数 = 3*4+4 + 4*2+2 = 26。 √损失函数（loss ）：用来表示预测值（y ）与已知答案（y_）的差距。在训练神经网络时，通过不断改变神经网络中所有参数，使损失函数不断减小，从而训练出更高准确率的神经网络模型。 √常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。 √均方误差mse ：n 个样本的预测值y 与已知答案y_之差的平方和，再求平均值。 MSE(y_, y) = ?i=1n (y?y_) 2n 在Tensorflow 中用loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) 例如：预测酸奶日销量y ，x1和x2是影响日销量的两个因素。应提前采集的数据有：一段时间内，每日的x1因素、x2因素和销量y_。采集的数据尽量多。在本例中用销量预测产量，最优的产量应该等于销量。由于目前没有数据集，所以拟造了一套数据集。利用Tensorflow 中函数随机生成 x1、 x2，制造标准答案y_ = x1 + x2，为了更真实，求和后还加了正负0.05的随机噪声。我们把这套自制的数据集喂入神经网络，构建一个一层的神经网络，拟合预测酸奶日销量的函数。

比较PageRank算法和HITS算法的优缺点

题目：请比较PageRank算法和HITS算法的优缺点，除此之外，请再介绍2种用于搜索引擎检索结果的排序算法，并举例说明。答： 1998年，Sergey Brin和Lawrence Page[1]提出了PageRank算法。该算法基于“从许多优质的网页链接过来的网页，必定还是优质网页”的回归关系，来判定网页的重要性。该算法认为从网页A导向网页B的链接可以看作是页面A对页面B的支持投票，根据这个投票数来判断页面的重要性。当然，不仅仅只看投票数，还要对投票的页面进行重要性分析，越是重要的页面所投票的评价也就越高。根据这样的分析，得到了高评价的重要页面会被给予较高的PageRank值，在检索结果内的名次也会提高。PageRank是基于对“使用复杂的算法而得到的链接构造”的分析，从而得出的各网页本身的特性。 HITS 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的JonKleinberg 博士于1998 年首先提出。Kleinberg认为既然搜索是开始于用户的检索提问，那么每个页面的重要性也就依赖于用户的检索提问。他将用户检索提问分为如下三种：特指主题检索提问（specific queries，也称窄主题检索提问）、泛指主题检索提问（Broad-topic queries，也称宽主题检索提问）和相似网页检索提问（Similar-page queries）。HITS 算法专注于改善泛指主题检索的结果。 Kleinberg将网页（或网站）分为两类，即hubs和authorities，而且每个页面也有两个级别，即hubs（中心级别）和authorities（权威级别）。Authorities 是具有较高价值的网页，依赖于指向它的页面；hubs为指向较多authorities的网页，依赖于它指向的页面。HITS算法的目标就是通过迭代计算得到针对某个检索提问的排名最高的authority的网页。通常HITS算法是作用在一定范围的，例如一个以程序开发为主题的网页，指向另一个以程序开发为主题的网页，则另一个网页的重要性就可能比较高，但是指向另一个购物类的网页则不一定。在限定范围之后根据网页的出度和入度建立一个矩阵，通过矩阵的迭代运算和定义收敛的阈值不断对两个向量authority 和hub值进行更新直至收敛。从上面的分析可见，PageRank算法和HITS算法都是基于链接分析的搜索引擎排序算法，并且在算法中两者都利用了特征向量作为理论基础和收敛性依据。

数据库常用函数

一、基础 1、说明：创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明：删除数据库 drop database dbname 3、说明：备份和还原备份：exp dsscount/sa@dsscount owner=dsscount file=C:\dsscount_data_backup\dsscount.dmp log=C:\dsscount_data_backup\outputa.log 还原：imp dsscount/sa@dsscount file=C:\dsscount_data_backup\dsscount.dmp full=y ignore=y log=C:\dsscount_data_backup\dsscount.log statistics=none 4、说明：创建新表 create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..) CREATE TABLE ceshi(id INT not null identity(1,1) PRIMARY KEY,NAME VARCHAR(50),age INT) id为主键，不为空，自增长根据已有的表创建新表： A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表) B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only 5、说明：删除新表 drop table tabname 6、说明：增加一个列 Alter table tabname add column col type 注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。 7、说明：添加主键： Alter table tabname add primary key(col) 说明：删除主键： Alter table tabname drop primary key(col) 8、说明：创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….) 删除索引：drop index idxname 注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。 9、说明：创建视图：create view viewname as select statement 删除视图：drop view viewname 10、说明：几个简单的基本的sql语句选择：select * from table1 where 范围插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2) 删除：delete from table1 where 范围更新：update table1 set field1=value1 where 范围

人工智能tensorflow实验报告

一、软件下载为了更好的达到预期的效果，本次tensorflow开源框架实验在Linux环境下进行，所需的软件及相关下载信息如下： 1.CentOS 软件介绍： CentOS 是一个基于Red Hat Linux 提供的可自由使用源代码的企业级Linux 发行版本。每个版本的CentOS都会获得十年的支持（通过安全更新方式）。新版本的CentOS 大约每两年发行一次，而每个版本的CentOS 会定期（大概每六个月）更新一次，以便支持新的硬件。这样，建立一个安全、低维护、稳定、高预测性、高重复性的Linux 环境。CentOS是Community Enterprise Operating System的缩写。CentOS 是RHEL（Red Hat Enterprise Linux）源代码再编译的产物，而且在RHEL的基础上修正了不少已知的Bug ，相对于其他Linux 发行版，其稳定性值得信赖。软件下载：本次实验所用的CentOS版本为CentOS7,可在CentOS官网上直接下载DVD ISO镜像文件。下载链接： https://www.360docs.net/doc/643660124.html,/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1611.i so. 2.Tensorflow 软件介绍： TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。

EXCEL常用分类函数

EXCEL常用分类函数（注意有些函数只有加载“分析工具库”以后方能使用）一、查找和引用函数 ROW 用途：返回给定引用的行号。语法：ROW(reference)。 Reference为需要得到其行号的单元格或单元格区域。实例：公式“=ROW(A6)”返回6，如果在C5单元格中输入公式“=ROW()”，其计算结果为5。 COLUMN 用途：返回给定引用的列标。语法：COLUMN(reference)。参数：Reference为需要得到其列标的单元格或单元格区域。如果省略reference，则假定函数COLUMN是对所在单元格的引用。如果reference为一个单元格区域，并且函数COLUMN作为水平数组输入，则COLUMN函数将reference中的列标以水平数组的形式返回。实例：公式“=COLUMN(A3)”返回1，=COLUMN(B3:C5)返回2。 CELL 用途：返回某一引用区域的左上角单元格的格式、位置或内容等信息 IS类函数用途：用来检验数值或引用类型的函数。它们可以检验数值的类型并根据参数的值返回TRUE或FALSE。ISBLANK(value)、ISNUMBER(value)、ISTEXT(value)和ISEVEN(number)、ISODD(number)。 ADDRESS 用途：以文字形式返回对工作簿中某一单元格的引用。语法：ADDRESS(row_num，column_num，abs_num，a1，sheet_text) 参数：Row_num是单元格引用中使用的行号;Column_num是单元格引用中使用的列标;Abs_num指明返回的引用类型(1或省略为绝对引用，2绝对行号、相对列标，3相对行号、绝对列标，4是相对引用);A1是一个逻辑值，它用来指明是以A1或R1C1返回引用样式。如果A1为TRUE或省略，函数ADDRESS返回A1样式的引用;如果A1为FALSE，函数ADDRESS返回R1C1样式的引用。Sheet_text为一文本，指明作为外部引用的工作表的名称，如果省略sheet_text，则不使用任何工作表的名称。实例：公式“=ADDRESS(1，4，4，1)”返回D1。 CHOOSE 用途：可以根据给定的索引值，从多达29个待选参数中选出相应的值或操作。语法：CHOOSE(index_num，value1，value2，...)。

基于SolidWorks Flow Simulation的比例阀和真空泵的选型与优化

IM 软件世界 · 68 · 在真空泵和罐体之间装一台比例阀，比例阀和真空泵配合可改变抽速，保证罐内恒压。比例阀根据压力变化要求提供维持需要压力，比例阀与真空泵的选型多数靠经验来匹配，往往出现高能耗。通过SolidWorks Flow Simulation 对设备进行分析仿真，通过数据对比最优化的对比例阀与真空泵体的选型。一、问题的提出在真空设备和半导体设备中，常常有这样的工艺要求，某罐体内通入恒定流量的气体，并且保证罐体内恒压。通常采用方案是由一支流量计通入恒定流量的气体，出口连接一台真空泵抽气，在真空泵和罐体之间装一台比例阀，这样比例阀和真空泵配合可改变抽速，保证罐内恒压。图1 如图1所示是一款真空产品真空气路图，工作顺序如下。（1）首先关闭气动挡板阀-Φ100、电磁阀、流量计和电磁充气阀，比例阀开度100%，打开气动挡板阀-Φ16。基于SolidWorks Flow Simulation的比例阀和真空泵的选型与优化撰文/北京七星华创电子股份有限公司工业炉分公司张永军北京盛维安泰系统技术有限公司李跃超（2）然后开启滑阀泵-70L /S 预抽真空，真空度抽至30000Pa 时关闭动挡板阀-Φ16，比例阀开度0%，开启气动挡板阀-Φ100。（3）真空度抽至2000Pa 时，罗茨泵-300L /S 开启。（4）真空度抽至0.5Pa 时，关闭气动挡板阀-Φ100、罗茨泵-300L /S ，开启电磁阀、流量计，流量计保证0.5L /S 流量的氩气。（5）达到0.6atm 时开启气动挡板阀-Φ16，比例阀，比例阀和真空泵组成闭环，由PLC 控制其开度。此设备大部分时间在此状况下工作。在一个实例中，比例阀结构是通径Φ20的蝶阀，阀板在0°～90°转动，以实现0%～100%开启度。在保证0.6atm 恒压时，开启滑阀泵，比例阀开度8%。其8%～100%调节用不到，而且极不灵敏。我们判断比例阀通径选大了。选多大合适呢？结合SolidWorks Flow Simulation 模拟，让我们寻找合适的比例阀通径。 SolidWorks Flow Simulation 是一款比较经典的流体分析软件，它能解决流体流动分析、热分析、共轭传热、瞬态分析，并能作出漂亮视频、图片、图表及报表，且易学易用。除了软件本身向导式的操作流程之外，强大的数据库可以让使用者减少搜集分析所需数据的工作量。更重要的是与CAD 的无缝集成，可以实现分析结果驱动CAD 参数。使用者无需单独创建流体域，网格划分也极大地减少了使用者的工作量。总之无论是软件的工程化界面，全中文的在线帮助文档，都是使工程师不花费过多的精力在

TensorFlow编程指南嵌入

嵌入本文档介绍了嵌入这一概念，并且举了一个简单的例子来说明如何在TensorFlow 中训练嵌入，此外还说明了如何使用TensorBoard Embedding Projector 查看嵌入（真实示例）。前两部分适合机器学习或TensorFlow 新手，而Embedding Projector 指南适合各个层次的用户。有关这些概念的另一个教程，请参阅《机器学习速成课程》的“嵌入”部分。嵌入是从离散对象（例如字词）到实数向量的映射。例如，英语字词的300 维嵌入可能包括： blue: (0.01359, 0.00075997, 0.24608, ..., -0.2524, 1.0048, 0.06259) blues: (0.01396, 0.11887, -0.48963, ..., 0.033483, -0.10007, 0.1158) orange: (-0.24776, -0.12359, 0.20986, ..., 0.079717, 0.23865, -0.014213) oranges: (-0.35609, 0.21854, 0.080944, ..., -0.35413, 0.38511, -0.070976) 这些向量中的各个维度通常没有固有含义，机器学习所利用的是向量的位置和相互之间的距离这些整体模式。嵌入对于机器学习的输入非常重要。分类器（更笼统地说是神经网络）适用于实数向量。它们训练密集向量时效果最佳，其中所有值都有助于定义对象。不过，机器学习的很多重要输入（例如文本的字词）没有自然的向量表示。嵌入函数是将此类离散输入对象转换为有用连续向量的标准和有效方法。嵌入作为机器学习的输出也很有价值。由于嵌入将对象映射到向量，因此应用可以将向量空间中的相似性（例如欧几里德距离或向量之间的角度）用作一项强大而灵活的标准来衡量对象相似性。一个常见用途是找到最近的邻点。例如，下面是采用与上述相同的字词嵌入后，每个字词的三个最近邻点和相应角度： blue: (red, 47.6°), (yellow, 51.9°), (purple, 52.4°) blues: (jazz, 53.3°), (folk, 59.1°), (bluegrass, 60.6°) orange: (yellow, 53.5°), (colored, 58.0°), (bright, 59.9°) oranges: (apples, 45.3°), (lemons, 48.3°), (mangoes, 50.4°) 这样应用就会知道，在某种程度上，苹果和橙子（相距45.3°）的相似度高于柠檬和橙子（相距48.3°）。

vf常用函数

命令结构： <命令动词> [<范围>] [FIELD 字段列表] [<表达式>] [FOR <条件>] [WHILE <条件>] 范围：ALL NEXT N RECORD N REST 数据类型：数值(N)：12123.5968 222 字符(C)：‘gfhghgf’“tytfytf”[rfgff] 逻辑(L)：.t. .f .y. .n. 日期(D): 传统{mm/dd/yy} 绝对{^yyyy-mm-dd} 货币(Y): $56565 日期时间(T): 传统{mm/dd/yy, hh:mm:ss A|P} 绝对{^yyyy-mm-dd, hh:mm:ss A|P } 备注(M): 通用(G): 变量： 1．内存变量——直接赋值 2．系统内存变量 3．字段变量：优先于内存变量，如要使用内存变量，可加前缀：M. 或M-> Store <表达式> TO 变量列表

Display memory List memory Clear memory Release 变量列表 Release ALL link 通配符a* ? 数组： DIMENSION 数组名(下标，下标) DECLARE 运算符：算术：+ - * / % ** ^ 关系：> >= < <= != <> # == = 逻辑：AND OR NOT ! 常用函数： Round(76667.878787, -3) Sqrt(9) PI() Date() Time() 取子串：substr(串,开始位置，取字符数)

Left(串,取字符数) Right(串,取字符数) 字符串长度：len(串) 消除空格：TRIM(串) LTRIM(串) ALLTRIM(串) At(s1,s2) ?len(dtoc({^2013-09-25})) ?dtoc({^2013-09-25}) ?date() ?len(“hjhhjjhhj”) ?ctod(dtoc({^2013-09-25})) ?year(ctod(dtoc({^2013-09-25}))) ?month(ctod(dtoc({^2013-09-25}))) ?day(ctod(dtoc({^2013-09-25}))) Upper(串) Lower(串) 测试：vartype(表达式) FOUND() Eof() Bof() 建立表结构：

基于SolidWorksFlowSimulation优化球阀结构

基于SolidWorksFlowSimulation优化球阀结构摘要：应用SolidWorksFlowSimulation对一款球阀半载及满载状态下的直口型和圆口型两种球体启闭件进行对比，共设计了四个CFD项目：（1）半载+直口型；（2）半载+直口型；（3）半载+圆口型；（4）满载+圆口型。一、引言球阀因结构简单、密封性好，而且在一定的公称通径范围内体积较小、重量轻、材料耗用少、安装尺寸小且驱动力矩小，操作简便、易实现快速启闭，是近十几年来发展最快的阀门品种之一。其工作原理是：启闭件（球体）由阀杆带动，并绕方工球阀作轴线作旋转运动的阀门，可用于流体的调节与控制，其中硬密封V 型球阀其V型球芯与堆焊硬质合金的金属阀座之间具有很强的剪切力，特别适用于含纤维、微小固体颗料等介质。球阀的主要特点是本身结构紧凑，适用于水、溶剂、酸和天然气等一般工作介质，而且还适用于工作条件恶劣的介质，如氧气、过氧化氢、甲烷和乙烯等，在各行业得到广泛的应用。二、项目描述球阀在使用过程中，通过启闭件的旋转，控制流体的流量。因启闭件长期与流体接触，承受流体的冲压，容易磨损。为提高球阀的使用寿命，有两种方法：（1）选用耐磨性好的材料；（2）优化球阀内部结构，而结构设计是否合理，需要经过物理实验来验证。引入计算流体力学（ComputationalFluidDynamics，CFD）分析后，在做物理实验之前，需要借用流体分析来预测启闭件在使用过程中的与流体间的相互作用，以优化内部结构。为了更好地验证球阀在使用中流量、启闭件阀口状与流体之间的关系，本文以一款球阀为例，设计了四个CFD方案，运用SolidWorksFlowSimulation软件对其阀体进行CFD分析，以对比不同的阀口结构及流量下，各结构内的流体流进球阀内部流体流动状态，以达到优化球阀结构的目的。通过流体分析，可预测不同条件下，流体在球阀内的流动状态，通过对比选择较佳结构设计。此外，球阀的使用者一直有一个误解，认为若流体中夹杂了颗粒，提前过滤流体可有可无，只要增大流体流量，提高流速，就能把杂质冲走。通过粒子示踪等分析，粒子随流体进入球阀后，很难随流体全部带走，因此在球阀使用前，要对流体内的杂质进行过滤，十分必要。球阀在使用过程中，流量可通过外部控制，为方便理解，按1kg/s为满载，0.5kg/s 为半载进行对比。目前市面上，球体启闭件大致也有两种结构，一种是直口型，一种是圆口型。为更好地进行对比，设计了四个CFD方案，如表1所示。