除科研实验和表征等实操验证之外,科研领域还有理论计算和仿真模拟的技术方法。 通过理论计算和仿真模拟,节省科研时间、精力和实验成本,有助于提高对各个领域的物理过程进行理解和认识,有效提高科研效率,最终获得优质的科研成果。那么目前仿真模拟计算有哪些技术方法呢? 什么场景需要用到仿真模拟计算? 有限元仿真计算电场增强、传热传质、力学分析、锂枝晶生长、相场模拟、格子玻尔兹曼方法等,其基本思想是将连续的求解区域离散为一组有限个、且按一定方式相互连接在一起的单元的组合体。
有限元仿真系统可以对技术指标结构、流体分析等方面进行仿真分析。 有限元模拟计算:1.网格划分(网格的概念:由结点、单元、结点连线构成的集合叫做网格)步骤:(1)弹性体简化。(2)把弹性体划分为有限个单元组成的离散体。(3)单元之间通过单元节点相连接。
#coding:utf-8 #Author:Mr Zhi """ 模拟计算器开发: 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 +
题目描述 使用Switch语句编写一个模拟简单计算器的程序。依次输入两个整数和一个字符,并用空格隔开。如果该字 符是一个“+”,则打印和;如果该字符是一个“-”,则打印差;如果该字符是一个“*”,则打印积;如果该字符是“/”,则打印商;如果该字符是一个 “%”,则打印余数。打印结果后输出一个空行。
11月9日发布的小程序新能力,其实在技术上没什么特点,就不做解读了,后头应该有更劲爆的。 “ 为帮助开发者快速推广小程序,公众号文章底部广告位现已支持推广小程序。微信公众平台发布「小程序开发助手」,
蒙特卡洛法的基本思想是:为了求解问题,首先建立一个概率模型或随机过程,使它的参数或数字特征等于问题的解:然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算这些参数或数字特征,最后给出所求解的近似值。解的精确度用估计值的标准误差来表示。蒙特卡洛法的主要理论基础是概率统计理论,主要手段是随机抽样、统计试验。用蒙特卡洛法求解实际问题的基本步骤为:
大气环境专业或者气象专业会学到WRF(气象研究预测模型)或者CMAQ(空气通用多尺度空气质量)。
前面介绍了CMAQ(Community Multiscale Air Quality 通用多尺度空气质量)模型,可以进行空气质量预报,也可以进行污染物来源解析,之前文章介绍了空气质量预报分析的前端查询页面如何设计和开发,本文将介绍来源解析的前端页面如何设计和开发。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节简单介绍如何使用支撑向量机的思想来解决回归问题,最后通过sklearn封装好的LinearSVR类实现波士顿房价的预测。
前言 缓了一段时间,该接着开始系列记录了,这一次将开始ModelSim的仿真之路,对于学FPGA或者从业于该行业的人来说,仿真是必不可免的一件事,而仿真的工具也不少,不过感觉ModelSim推荐的指数要高很多 ,或许和它优化的能力有关吧~ ~Show Time~ 仿真前夕 在ModelSim中对一个设计进行仿真有几种模式,基本的仿真、工程形式的仿真,还有使用多个库进行仿真,逐个进行介绍下使用步骤; 一:基础仿真步骤 ,比如在Linux上编译了,然后可以不需要重新编译,就直接移到Windows上用, 3、载入且运行仿真 编译完成后,选择顶层的激励文件来加载仿真器,载入完成后,仿真界面将处于初始状态,再Run一下就可以开始仿真了 二:工程形式的仿真步骤: 1、创建工程 2、添加设计文件到工程 3、编译设计文件 4、载入且运行仿真 5、对仿真结果进行Debug 可以看出来,工程形式的仿真和基础仿真很相似,多了个工程来对设计文件进行管理 基础仿真 根据上一部分的基础仿真步骤来正式踏入仿真之路~ 先准备好要仿真的文件,将文件放到自己想要的路径下(不要出现中文字符,不然要出问题),准备好之后,打开ModelSim,软件安装的版本可以根据自己情况来装
仿真 编写仿真文件,运行仿真,展开out 信号,缩放到合适比例,即可看到字符显示。效果即 ? ? 源码链接https://github.com/WayneGong/char_display
仿真这个东东,我做了很多年,不敢说能上国内仿真英雄榜,但还是有点发言权的。如果真要搞个国内排名,我估计能到前几十名。嘿嘿! 不吹牛啦,开始说正经的! 什么是仿真? 通信系统一般都要花不少成本才能做出来,为保证做出的效果满足要求,必然是要先进行仿真,通过仿真结果进行验证。没有这个仿真结果,谁都不敢保证投入资源做的玩意会有用。 仿真实验 所以,你现在到高科技企业看看,有多少部门都是围绕着仿真在转。尤其是通信类企业,那些涉及仿真的部门都是精英荟萃。因为仿真做好了,很多技术问题就能在做产品之前提前解决。 直到MATLAB出现了,才又让我对仿真有了真正的兴趣,从而走上了研发之路。 先不废话我的经历了,还是讲讲正题。 上个世纪40年代出现了模拟计算机,这时的计算机大都是用来设计飞机的专用计算机。 这种计算机主要用来计算(和仿真沾不上任何关系)。 ? 模拟计算机 50年代初,出现了通用的模拟计算机。
仿真语法: 通用格式 语法规则: •命令可以简写,以不与其他简写相冲突为原则,如“deposit”可以用“depo”取代 •不区分大小写 •命令和参数之间、参数和参数之间以空格分开 •一行写不完的在该行的末尾加反斜杠 “\”(注意“\”前需留有空格),则下一行和该行将被视为同一个命令 •“#”进行注释 •空行不运行 激光器的仿真 InP/InGaAsP Laser Diode single mode operation
这是一个警告,对仿真结果没有影响,去掉的方法是:Simulation -> Configuration Parameters中的solver选择’Discrete (no continuous states 举个例子,做Rician fading信道仿真时,Rician Fading模块通常只负责产生fading,噪声的话需要在后面级联一个AWGN模块。
本文介绍一下某数值模型计算空气监测站周边工业排放源对其某污染因子浓度的影响程度(贡献度)的前端页面设计。
Sim Pro是一个仿真软件,专门针对KUKA机器人使用的,因此官方自带的模型都是KUKA机器人,也集成了很多KUKA相关的模型,比如适配kuka机器人的底座,夹爪等周边设备,还有kuka培训站模型。 都是方便我们对于kuka机器人进行仿真的。 如果你对仿真这个行业有所了解的话,你有可能听说过VIsual Components,这是一款来自于芬兰的软件,你会发现Sim和VC的操作界面,设计理念惊人的一致。 除此之外它还具备大部分仿真软件都有的一些功能,如建模,图纸,生成机器人程序,生成3Dpdf等功能。 这个软件使用于哪些场景呢? 其实在我们做项目规划初期,一个良好的仿真会大大的减少出错率,帮助我们正确合理的对所需设备布局。如果我们选定了KUKA机器人,那么Sim则可以帮助我们更准确的建立设备布局。
其中toggle rate (Tr) = Number of toggles/仿真时间,也就是单位仿真时间内的信号翻转次数。
---- 本文摘选《Python蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟计算投资组合的风险价值(VaR)》
前言 上一篇介绍了基础仿真的流程,本篇将以工程的形式来介绍ModelSim的仿真使用,工程一般由:根目录+源码+work库+资源库+仿真设置+元数据组成,其中元数据就是工程的一些设置数据,会以一个 .mpf Library的窗口,从原本empty的状态变为了一个带 + 号的状态 点开 + 号,可以看到两个编译的结果,名字、类型和路径都在信息里,选中test_counter,右键 > Simulate,进入仿真界面 在Sim窗口含仿真文件的层次结构,接着的基本仿真使用就和上一篇的一样了 在Transcript窗口输入:quit -sim,退出仿真,准备接下来的 文件管理 因为是举例,所以使用到的文件比较少,但是平常做项目的适合 仿真配置 仿真配置就是将模块和仿真的选项存在了一个文件中,然后直接使用该文件就可以自动按设置好的启动仿真,举个例子:假设你的某个模块需要对仿真的时间精度然后还需要做一些自检啥的,这时候就可以直接用配置文件来操作 然后在Transcript 窗口可以看到仿真的命令和之前的有了一些不同,是按照刚刚的设置启动了仿真 结束 本篇关于仿真工程的使用就介绍到这了,如果工程未关闭,下次启动modelsim时,则会自动打开该工程
3.读ROM进行仿真 仿真ROM IP,编写testbench文件。 else q_tmp1<={DW+1{1'b0}}-{1'b0,q_tmp}; end assign q = q_tmp1[DW-1:0]; endmodule 仿真波形如下图