目录 流固耦合 浮力的实现 流体网格生成 流体框架实现浮力 达西流案例简介 流固耦合 浮力的实现 首先生成盒子和ball，然后定义水位线，通过浮力计算公式求解出浮力。 new domain extent -10 10 wall generate box -5 5ball create id 1 position 0 …

目录 认识线性模型 模型简介 模型验证 emod介绍 认识线性模型 模型简介 Linear Model 在颗粒与墙体相接触时候才会出现。（下图：切向力-重叠量） 参数掌握kn，ks和fric 模型验证 建立法向和切向模型，验证参数如何控制…

目录 桩基边坡 模型生成 进行削坡 插入桩体 导入桩体 通过内力分析滑面位置 桩基边坡 模型生成 进行削坡 restore dijidef qiepo_parx_pos10y_pos20dip50 end qiepo_parwall create id 5 vertices [x_pos-(45-y_pos)/math.tan(dip*math.pi/180.0)] [45] x_pos y_pos .…

目录 Modeling Methodology Underpinnings Program Mechanics Common Model Objects Modeling Methodology General Approach STEP4.模型分析所需的数据： 几何形状的细节（例如，地下开口的轮廓、地表地形、大坝剖面、岩石/土壤结构&#xff09…

1.PFC电路相比传统电路的优势 传统应用中输入侧交流电源经过全波整流后，一般是接一个大电容来得到比较平滑的直流电压。而整流器——滤波电路是一整非线性元件到储能元件的组合。因此，虽然Vout（输出电压）是正弦波，但输…

我们可以用电感和电容的特性，以及电压和电流之间的不同步原理来解释PFC（功率因数校正）和LLC（谐振变换器）。 电感和电容的基本概念 电感（Inductor）： 电感是一种储存电能的组件。它的电流变化比较慢，电流在电感中延迟，而电压变化得比较快。可以把电感想象成一个“滞后…

电源PFC入门 TI单相三相维也纳VIENNA整流器无桥 原理图PCB资料 一个PFC设计案例，大量的PFC相关的资料。 注意：设计案例无核心小板。 YID:365770658566843 自由的鱼 电源功率因数校正（Power Factor Correction, PFC）是电力电子技…

文章目录 摘要1. 简介2. 效率标准和功率因数校正3. PFC功率因数校正4. 临界传导模式 (CrCM, Critical Conduction Mode) 摘要 从笔记本电脑适配器到电动工具，任何由交流电网供电的终端设备都代表着一个复杂的负载，其中输入电流并不总是与瞬时线路电压同…

1. PFC简介 PFC(Power Factor Correction)又称功率因数矫正，主要是对输入电流的波形进行控制，使其与输入电压波形同步，提高功率因数，减少谐波含量，是能够解决因容性负载导致电流波形严重畸变而产生的电磁干扰(EMl)和电…

PFC全称“Power Factor Correction”，意为“功率因数校正”。PFC电路即能对功率因数进行校正，或者说能提高功率因数的电路。是开关电源中很常见的电路。 在电学中，功率因数PF指有功功率P（单位w）与视在功率S&#xff08…

Hadoop-MapReduce 文章目录 Hadoop-MapReduce1 MapRedcue的介绍1.1 MapReduce定义1.2 MapReduce的思想1.3MapReduce优点1.4MapReduce的缺点1.5 MapReduce进程1.6 MapReduce-WordCount1.6.1 job的讲解 2 Hadoop序列化2.1 序列化的定义2.2 hadoop序列化和java序列化的区别 3 MapR…

Mapreduce mapreduce通俗理解 举个例子，我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多，数书就更快。现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。简单来说，Map就是…

1、MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“Hadoop的数据分析应用”的核心框架。 MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。 Map…

MapReduce MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）“和"Reduce（归约）”，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来…

MapReduce是什么？ MapReduce是一种分布式计算模型，主要用于处理大规模数据集。它由Google公司提出，并被广泛应用于大数据处理领域。MapReduce将计算任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段中，数据被切分成若…

MapReduce 1. 概述1.1 MapReduce 进程 2. 序列化3. 核心框架原理3.1 InputFormat 数据输入切片与 MapTask 并行度决定机制提交job流程FileInputFormat 切片机制CombineTextInputFormat切片机制 3.2 MapTask 工作流程3.3 ReduceTask 工作流程3.4 shuffle工作流程3.5 Combiner预聚…

本例在node01伪分布式配置，node02,node03,node04,node05高可用环境配置，在node01实践编程，本例能够运行的前提是搭建好以上环境 hadoop环境搭建 伪分布式（单节点）修改配置 （1） mapred-site.xm…

前言 本文隶属于专栏《大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见大数据技术体系 正文 MapReduce 编程模型 MapReduce 编程模型开发简…

Hadoop的MapReduce计算框架 概述 MapReduce计算框架是一种计算框架，用于计算处理大规模的数据集，他将数据分成小块，然后在集群中的多个节点上并行处理这些块MapReduce框架是由两个组件组成：Map和Reduce Map任务将输入数据分解成…

MapReduce详解 MapReduce介绍MapReduce的基本编程模型MapReduce的计算过程1. Map阶段可以概括为5个步骤：2. Reduce节点也可以分为5个步骤：设置ReduceTask并行度（个数） 关于分片（Split）关于ShuffleMap端的sh…