下洗风场分析与喷雾模拟

CFD流场仿真
曲线曲面积分 三大公式
李新亮有限体积法

天津大学刘建新公式推导

两相流模拟

喷雾轨迹可视化(Octree,KDtree,SPH)；

建立全局八叉树和局部KD树多层索引结构的算法如下:
1)根据模型点云Q的大小选取一个包围盒立方体,将该立方体作为八叉树的根结点。
2)若当前结点包含的数据点数大于规定的点数,采用深度优先策略对该结点进行八叉树递归分解,将立方体分解成8个子立方体。
3)若当前结点包含的点数小于或等于规定的点数,停止分解,该结点为八叉树的叶子结点,生成结点数据域,设置结点的“KD”属性值。
4)针对八叉树叶子结点包含的局部点云数据创建KD树。根据3个轴的采样选择划分的坐标轴,将八叉树叶结点的点云数据一分为二，划分为两个平面;再对每个平面进一步递归划分，直到生
成KD树的每一个结点。生成KD树后,建立八叉树叶子结点与KD树的索引。
5)将当前指针指向八叉树的下一个结点,重复步骤2),直到处理完所有八叉树结点。

改进的点云配准算法的主要步骤如下:
1)针对模型点云Q建立八叉树与KD树多层索引结构。
2)迭代初始化:选择初始目标点集P。= P,设定最大迭代次数Kmx,给定法向阈值V。
3)根据待配准点云P。中的每个点p;的坐标p;(x，y;，z;)和八叉树子立方体包围盒的空间位置及大小(x，y, z，l),在八叉树中定位最近点q;所在的叶子结点。

SPH：
2.8

导入网格速度压强，按距离权值相加。

预测喷雾沉积效果(SVR,BPNN)

sklearn

sklearn中SVC和SVR的参数说明
sklearn中svr(支持向量机回归)实例