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掌握FLUENT 6.3流场分析——李进良

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简介:
《掌握FLUENT 6.3流场分析》是由李进良编著的一本专业书籍,深入讲解了如何使用FLUENT软件进行流体动力学模拟和分析。 精通FLUENT 6.3流场分析。

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  • FLUENT 6.3——
    优质
    《掌握FLUENT 6.3流场分析》是由李进良编著的一本专业书籍,深入讲解了如何使用FLUENT软件进行流体动力学模拟和分析。 精通FLUENT 6.3流场分析。
  • 利用FLUENT行压力管道内
    优质
    本研究运用CFD软件FLUENT对压力管道内部流体动力学特性进行数值模拟与分析,探讨不同工况下流场分布规律及其影响因素。 该论文内容非常适合初学者阅读,并且能够带来很多收获,希望大家认真研读。
  • Fluent 体仿真 6.3 (GAMBIT v2.3).rar
    优质
    Fluent 流体仿真 6.3 (GAMBIT v2.3).rar 是一款用于复杂流体力学问题模拟与分析的专业软件包,包含建模工具 GAMBIT 和求解器 Fluent。 Fluent流体仿真6.3(使用GAMBIT v2.3)
  • 基于FLUENT的喷射器计算与
    优质
    本研究采用CFD软件FLUENT对喷射器内部流场进行数值模拟和详细分析,旨在优化设计并提升其性能。 基于喷射器结构建立了数学模型,并利用流体力学软件FLUENT对喷射器进行数值模拟,分析了进口压力和引射压力等因素对其工作性能的影响。通过调整喷嘴喉口直径来比较不同尺寸下喷射器的性能变化,结果显示:尺寸结构参数显著影响其喷射能力;随着喉口直径增大,喷射系数也随之增加。
  • 关于使用Fluent噪声
    优质
    本文介绍了利用Fluent软件开展流噪声分析的方法与技巧,深入探讨了其在工程实践中的应用价值。 使用FLUENT进行流诱发(气动声学)噪声问题的建模。
  • FLUENT 15.0实战指南》光盘文件
    优质
    本资源提供《FLUENT 15.0流场分析实战指南》配套学习资料与实例文件,适用于工程技术人员深入掌握CFD仿真技术。 分享《FLUENT 15.0流场分析实战指南》光盘文件。是光盘文件、是光盘文件、是光盘文件,重要的事情说三遍。仅用于学习交流,不可商用。
  • FLUENT 6.3教程指南
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    《FLUENT 6.3教程指南》是一本全面介绍如何使用FLUENT 6.3软件进行流体动力学模拟的专业书籍,适合初学者和有经验的用户。 Fluent 6.3 的教程指南包含20多个算例,非常适合新手练习。
  • FLUENT 6.3 UDF手册.pdf
    优质
    《FLUENT 6.3 UDF手册》为用户提供详尽的指南和示例代码,帮助深入理解和掌握在ANSYS FLUENT软件中使用用户自定义函数(UDF)的能力。 Fluent 是目前国际上流行的商用 CFD 软件包,在美国市场占有率约为 60%。它适用于与流体、热传递及化学反应相关的各种工业领域。该软件具备丰富的物理模型、先进的数值方法以及强大的前后处理功能,广泛应用于航空航天、汽车设计、石油天然气和涡轮机设计等行业。
  • 七周数据技能
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    本课程旨在通过七个星期的学习,帮助学员全面掌握数据分析的核心技能和工具,包括数据处理、统计分析及可视化技术等,助力职场竞争力提升。 《七周成为数据分析师》是一本旨在帮助读者在短时间内掌握数据分析基础并提升技能的书籍。在这本书里,你将通过系统的学习和实践,在七周内逐步深入到数据分析的世界中,并具备成为一名合格的数据分析师的能力。 第一周:数据分析入门 我们将介绍数据分析的基本概念、数据类型及收集方法,以及数据清洗的重要性。此外,还将学习如何使用Excel进行基本的数据处理操作如排序、筛选和公式应用等,为后续更复杂的数据分析打下坚实的基础。 第二周:统计学基础 这一周将重点讲解描述性统计与推断性统计的知识点,并深入理解平均数、中位数、众数、方差及标准差等统计数据的概念。同时还将学习如何使用假设检验来验证数据之间的差异。 第三周:可视化工具 通过Python的Matplotlib和Seaborn库以及Excel图表功能,本章将介绍直方图、散点图及箱线图等多种图表类型及其用途,以帮助我们更好地理解和解释数据信息。 第四周:Python编程基础 作为数据分析的重要语言之一,我们将学习Python的基础语法如变量定义、数据类型处理与控制结构等,并逐步接触Pandas库这一强大的工具来高效地进行数据清洗和预处理工作。 第五周:数据分析进阶 本章将深入探讨关联规则学习、聚类分析及回归分析等内容。同时还将介绍如何使用Scikit-learn库构建机器学习模型,例如线性回归与逻辑回归等方法。 第六周:大数据与数据库 在这一部分中,我们将接触到Hadoop和Spark等用于处理大规模数据的大数据分析框架,并掌握SQL语言来从关系型数据库中提取所需的数据信息。 第七周:项目实战 最后一周将通过一个实际的数据分析项目,综合运用前六周所学的知识解决具体问题。这不仅有助于巩固理论知识,还能提高你的实践操作能力。 经过七周的学习后,你将会熟悉数据分析的基本流程——从数据获取、预处理到建模和结果呈现,并能够在未来的职业发展或个人兴趣中灵活应用这些技能。
  • 透彻回归技巧
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    本书深入浅出地讲解了回归分析的基本概念、模型构建及应用技巧,适合初学者和进阶读者系统学习。 回归分析是一种统计方法,用于探究变量之间的关系并建立预测模型。这种方法通过分析自变量与因变量的关系来确定它们之间是否存在显著的关联性,并且可以用来进行数据拟合、趋势识别以及假设检验等任务。在实际应用中,回归分析被广泛应用于经济学、金融学、医学和社会科学等领域。