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सीएफडी मॉडलिंग

सीएफडी मॉडलिंग
एल्डन ने 1940 के दशक में प्रोजेक्टाइल में पानी में प्रवेश के भौतिकी के अध्ययन के माध्यम से युद्ध के प्रयास में योगदान दिया। बड़े कांच के पक्षीय टैंकों में प्रवेश स्थिरता पर प्रक्षेप्य आकार के प्रभाव का दस्तावेजीकरण करने के लिए स्ट्रोब लाइट के साथ उपयोग के लिए प्रारंभिक उच्च गति के फोटोग्राफी उपकरण विकसित किए गए थे। [5]

मैं Ansys को सॉलिडवर्क्स में कैसे बदलूँ?

ऐसा करने के लिए, प्रारंभ मेनू से Ansys कार्यक्षेत्र खोलें। जब मुख्य विंडो खुली हो, तो टूलबॉक्स पैनल में सेट कंपोनेंट सिस्टम्स से एक बाहरी मॉडल मॉड्यूल को प्रोजेक्ट योजनाबद्ध में खींचें। बाहरी मॉडल टैब खोलने के लिए सेटअप पर डबल क्लिक करें।

एफईए विश्लेषण के लिए, Ansys सॉलिडवर्क्स से काफी बेहतर है। मॉडलिंग के उद्देश्य से सॉलिडवर्क्स सही है। ANSYS के माध्यम से FE को बेहतर तरीके से किया जा सकता है जबकि सॉलिडवर्क्स के माध्यम से सॉलिड मॉडलिंग को बेहतर नहीं किया जा सकता है। दोनों में सॉलिड मॉडलिंग के साथ-साथ FE की भी सुविधा है लेकिन अलग से जाना बेहतर है।

ANSYS किस फ़ाइल स्वरूप का उपयोग करता है?

ANSYS इनपुट फ़ाइल CDWRITE कमांड का उपयोग करके ANSYS से निर्यात की गई फ़ाइल है और इनपुट फ़ाइल का एक्सटेंशन 'cdb' है।

ANSYS® में STEP और IGES फ़ाइलें कैसे खोली जाती हैं?

  1. ANSYS® कार्यक्षेत्र में ब्राउज़ करें पर क्लिक करें। उदाहरण के लिए, आपने ANSYS® वर्कबेंच प्रोजेक्ट योजनाबद्ध में एक विश्लेषण खोला। …
  2. अपना IGES या STP ज्यामिति चुनें। ब्राउज… पर क्लिक करने के बाद, स्क्रीन पर अपने कंप्यूटर पर अपनी STEP या IGES फाइल खोजें। …
  3. सब कुछ ठीक है।

मैं सॉलिडवर्क्स में धाराप्रवाह कैसे आयात करूं?

1 उत्तर। जब आप ज्योमेट्री टैब में जाते हैं और डिज़ाइन मॉडलर खोलते हैं। ऊपर बाईं ओर जाएं और फ़ाइल पर क्लिक करें और "बाहरी ज्यामिति फ़ाइल आयात करें" पर जाएं। वहां आप एक IGES या कोई अन्य फ़ाइल स्वरूप आयात कर सकते हैं जो आप चाहते हैं।

फ़ाइल को ANSYS में आयात करें: अपने ANSYS कार्यक्षेत्र सॉफ़्टवेयर में: "इंजीनियरिंग डेटा" टैब पर जाएँ। "आयात" और फिर "सामग्री" चुनें। एक नया डेटा स्रोत जोड़ने के लिए "जोड़ें" पर क्लिक करें, और फिर "लाइब्रेरी फ़ाइल" हाइलाइट किए जाने के साथ, MatWeb से आपके द्वारा सहेजी गई XML फ़ाइल को खोजने के लिए "ब्राउज़ करें" पर क्लिक करें।

computational Meaning in Hindi (शब्द के हिंदी अर्थ)

इनका प्रयोग तनाव विश्लेषण, एफईए (FEA) (परिमितत तत्व विश्लेषण); शुद्ध गति-विज्ञान (Kinematics); संगणनात्मक द्रव गतिकी (सीएफडी (CFD)) तथा मैकेनिकल घटना अनुकरण (एमईएस (MES)) जैसे कार्य करने के लिये किया जाता है।

सार्वजनिक कुंजी एल्गोरिदम अधिकांशतः "मुश्किल"समस्याओं, अक्सर संख्या सिद्धांत (number theory) से समस्याओं की कम्प्यूटेशनल जटिलता (computational complexity) पर आधारित होते हैं।

संस्थान की केन्द्रीय कम्प्यूटिंग सुविधा के साथ साथ विभाग की एक अपनी स्टेट ऑफ द आर्ट कम्प्यूटेशनल लैब तथा मैथमैटिकल मॉडलिंग लैब है।

कम्प्यूटेशनल रिसर्च के संबंधित क्षेत्रों कृत्रिम अंतर्ज्ञान और कृत्रिम सोच रहे हैं।

संख्यात्मक रसायन विज्ञान (कम्प्यूटेशनल केमिस्ट्री)।

बायोइनफॉरमैटिक्स एक अंतःविषय क्षेत्र है जो जैविक समस्याओं कम्प्यूटेशनल तकनीकों का उपयोग कर पते है और तेजी से संगठन और जैविक संभव डेटा का विश्लेषण करता है।

computational's Usage Examples:

Although some were designed specifically to meet the needs of computational chemistry applications, they remain generally applicable.

In the UK and Europe, computational aerodynamics now plays an important industrial role and it has significantly influenced the design of modern aircraft.

The computational power of the Altix systems has significantly accelerated research progress by delivering results in much less time.

Victoria is Queen, gaslights illuminate the streets of London, and the insertion of computational ability into the social structure has unintended consequences.

This figure is projected to increase to 42 percent by 2050, according to a 2010 study in PLoS Computational Biology.

pdf एक किताब डाउनलोड करें Mecânica dos Fluidos: Fundamentos e Aplicações

जॉन सिम्बाला पेन्सिलवेनिया स्टेट यूनिवर्सिटी (पेन स्टेट) में मैकेनिकल इंजीनियरिंग के प्रोफेसर हैं। उन्होंने अपने बी.एस. पेन स्टेट से एयरोस्पेस इंजीनियरिंग (1979) में डिग्री। फिर उन्होंने अपना एम.एस. डिग्री (1980) और उनकी पीएच.डी. कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (कैलटेक) से एरोनॉटिक्स में डिग्री (1984)। 1984 में, डॉ. सिम्बा मैकेनिकल इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर के रूप में पेन स्टेट लौट आए। 1990 में, उन्हें एसोसिएट प्रोफेसर के रूप में पदोन्नत किया गया और उन्हें कार्यकाल दिया गया। 1997 में, उन्हें प्रोफेसर के रूप में पदोन्नत किया गया था।
1993-94 में एक विश्राम अवकाश के दौरान, प्रोफेसर सिम्बाला ने हैम्पटन, वीए में नासा लैंगली रिसर्च सेंटर में काम किया, जहां उन्होंने कम्प्यूटेशनल तरल गतिकी (सीएफडी) और टर्बुलेंस मॉडलिंग के अपने ज्ञान को उन्नत किया। 2002-03 में एक विश्राम अवकाश के दौरान, उन्होंने एक स्नातक पाठ्यपुस्तक, "फ्लुइड मैकेनिक्स: फंडामेंटल्स एंड एप्लीकेशन्स", वाईए एंजेल और जेएम सिम्बाला, मैकग्रा-हिल, न्यूयॉर्क (2006) का सह-लेखन किया, जो अब इसके चौथे संस्करण (2018) में है। ; यह दुनिया भर में उपयोग किया जाता है, और कई भाषाओं में इसका अनुवाद किया गया है। प्रोफेसर सिम्बाला कई अन्य पाठ्यपुस्तकों और दर्जनों जर्नल और सम्मेलन पत्रों के लेखक या सह-लेखक हैं। शैक्षणिक वर्ष 2010-11 के दौरान विश्राम अवकाश पर रहते हुए, उन्होंने यॉर्क, सीएफडी मॉडलिंग पीए में अमेरिकन हाइड्रो कॉर्पोरेशन में काम किया, जहां उन्होंने बड़े हाइड्रोटर्बाइन के मॉडल के लिए सीएफडी का उपयोग किया।
डॉ. सिम्बाला बुनियादी द्रव यांत्रिकी, अशांति, और टर्बोमशीनरी में प्रयोगात्मक और कम्प्यूटेशनल अनुसंधान आयोजित करता है। वह द्रव यांत्रिकी में पाठ्यक्रम पढ़ाते हैं; घर के अंदर हवा की गुणवत्ता; इंस्ट्रूमेंटेशन, माप और सांख्यिकी; और वायु प्रदूषण। वह अपने पूरे करियर में एक शैक्षिक नवप्रवर्तनक रहे हैं, जैसे कि इंटरनेट, टैबलेट पीसी, और स्नातक और स्नातक पाठ्यक्रमों में सेल फोन फीडबैक का उपयोग करने के लिए दूसरों का उपयोग और प्रचार करना। पुरस्कारों में शामिल हैं: कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग आउटस्टैंडिंग टीचिंग अवार्ड (1992), कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग प्रीमियर टीचिंग अवार्ड (1996), जॉर्ज डब्ल्यू। एथरटन अवार्ड फॉर एक्सीलेंस इन टीचिंग (1997), टीचर ऑफ द ईयर अवार्ड फ्रॉम पाई ताऊ सिग्मा (1997), और कॉलेज ऑफ़ इंजीनियरिंग आउटस्टैंडिंग एडवाइज़िंग अवार्ड (1998)। 2009 में वह अमेरिकन सोसाइटी ऑफ मैकेनिकल इंजीनियर्स के फेलो बन गए।

रेडमंड, वाशिंगटन प्रयोगशाला का अधिग्रहण

एल्डन ने 18 अगस्त 2012 को रेडमंड, वाश में एओडी की हाइड्रोलिक इंजीनियरिंग और मॉडलिंग प्रयोगशाला का अधिग्रहण किया और संबंधित कर्मचारियों को काम पर रखा। एल्डन हाइड्रोलिक के 34 साल के हाइड्रोलिक मॉडलिंग और फिशरीज इंजीनियरिंग के अनुभव के साथ एल्डेन के मॉडलिंग प्रतिभा और मत्स्य ज्ञान का संयोजन किया। इंजीनियरिंग और मॉडलिंग ऑपरेशन, एल्डन ने उत्तरी अमेरिका में सबसे बड़ी वाणिज्यिक हाइड्रोलिक इंजीनियरिंग प्रयोगशाला प्रणाली बनाई।

रेडमंड प्रयोगशाला को पहले "ENSR हाइड्रोलिक्स लैब" के रूप में जाना जाता था, और 2005 में AECOM का हिस्सा बन गया जब AECOM ने ENSR का अधिग्रहण किया। चार्ल्स "चिक" स्वीनी, पीई, ने 1978 में स्वतंत्र हाइड्रोलिक मॉडलिंग प्रयोगशाला शुरू की थी। जलविद्युत प्रयोगशाला हाइड्रोइलेक्ट्रिक पावर उत्पादन के साथ जुड़े हाइड्रोलिक संरचनाओं और मछली मार्ग प्रणालियों के अनुकूलन में अग्रणी रही थी, विशेष रूप से संघीय एजेंसियों और जलविद्युत ऊर्जा उपयोगिताओं के साथ मिलकर काम कर रही थी। प्रशांत नॉर्थवेस्ट में। इसके अतिरिक्त, समूह ने पंप स्टेशनों और पानी के संचार प्रणालियों के उचित प्रदर्शन को सुनिश्चित करने के लिए नगरपालिका उपयोगिताओं की मदद की है। क्षमताओं में भौतिक हाइड्रोलिक मॉडलिंग, 1-डी और 2-डी संख्यात्मक मॉडलिंग, 3-डी कम्प्यूटेशनल तरल गतिकी (सीएफडी) मॉडलिंग, मत्स्य पालन और हाइड्रोलिक इंजीनियरिंग डिजाइन, और फील्ड सेवाएं शामिल हैं।

एल्डन टुडे

एल्डन प्रवाह-संबंधित इंजीनियरिंग और पर्यावरणीय समस्याओं को हल करने में एक प्रशंसित नेता बने हुए हैं। फर्म में 100 कर्मचारी हैं और होल्डन, एमए में 32 एकड़ के परिसर में 120,000 वर्ग फुट का इनडोर लैब स्पेस है, और रेडमंड, डब्ल्यूए में अतिरिक्त 25,000 वर्ग फीट का प्रयोगशाला स्थान है। एल्डन पर्यावरण और प्रवाह मीटर अंशांकन सेवाओं के साथ इंजीनियरिंग, भौतिक और कम्प्यूटेशनल प्रवाह मॉडलिंग प्रदान करता है। अधिक जानकारी के लिए, कृपया www.aldenlab.com पर जाएं

हाइड्रोलिक मॉडलिंग

एल्डन के हाइड्रोलिक मॉडलिंग समूह हाइड्रोपावर इंटेक्स, बाढ़ और जल निकासी नहरों, स्पिलवे डिस्चार्ज सिस्टम, पानी और अपशिष्ट जल प्रणालियों, औद्योगिक प्रवाह प्रक्रियाओं, महासागर ऊर्जा प्रौद्योगिकियों, नेविगेशन मॉडल और कई अन्य प्रवाह संबंधी परियोजनाओं के लिए मॉडल अध्ययन करता है। दोनों भौतिक और अभिकलनात्मक जटिलता द्रव गतिकी (CFD) मॉडलिंग का उपयोग किया जाता है।

सिमुलेशन क्या है और इसका अनुप्रयोग क्या है?

सिमुलेशन एक "सरल" संशोधन से लेकर मौजूदा उत्पादन लाइन तक एक नई नियंत्रण प्रणाली के अनुकरण या संपूर्ण आपूर्ति श्रृंखला के नए स्वरूप के परिवर्तनों का परीक्षण करने के लिए एक सस्ता, जोखिम मुक्त तरीका प्रदान करता है। … सिस्टम जहां प्रक्रिया परिवर्तनशीलता की भविष्यवाणी करना महत्वपूर्ण है।

सिमुलेशन एक ऐसी तकनीक है जिसमें किसी स्थिति को मॉडलिंग करना और उस मॉडल पर प्रयोग करना शामिल है। एक मॉडल एक प्रोग्राम है जो एक चर के उपयोग से एक भौतिक या व्यावसायिक प्रक्रिया का अनुकरण करता है जिसे हेरफेर किया जा सकता है।

सिमुलेशन कैसे काम करते हैं?

एक सिमुलेशन एक कंप्यूटर प्रोग्राम के रूप में एक वास्तविक प्रणाली के गणितीय विवरण या मॉडल सीएफडी मॉडलिंग का उपयोग करता है। … जब प्रोग्राम चलाया जाता है, तो परिणामी गणितीय गतिकी डेटा के रूप में प्रस्तुत किए गए परिणामों के साथ, वास्तविक प्रणाली के व्यवहार का एक एनालॉग बनाती है।"

यह एक जटिल प्रणाली या एक जटिल प्रणाली के भीतर एक उपप्रणाली के आंतरिक अंतःक्रियाओं का अध्ययन करने में सक्षम बनाता है। मॉडल के व्यवहार पर सूचना, संगठन और पर्यावरणीय परिवर्तनों के प्रभाव का अनुकरण और सीएफडी मॉडलिंग अवलोकन किया जा सकता है।

सिमुलेशन कब उपयोग नहीं की जानी चाहिए?

यदि संसाधन या समय उपलब्ध नहीं है तो सिमुलेशन का उपयोग नहीं किया जाना चाहिए । (उदाहरण के लिए, यदि दो सप्ताह में एक निर्णय की आवश्यकता है और एक सिमुलेशन को विकसित और समाप्त होने में एक महीने का समय लगेगा, तो सिमुलेशन अध्ययन की सलाह नहीं दी जाती है।) सिमुलेशन को चलाने और प्रदर्शन परिणाम प्राप्त करने के लिए सिमुलेशन को बहुत अधिक यथार्थवादी डेटा की आवश्यकता होती है।

मॉडलिंग और सिमुलेशन के नुकसान सिमुलेशन मॉडल की लागत अधिक हो सकती है। कई अलग-अलग सिमुलेशन चलाने की लागत अधिक हो सकती है। परिणामों को समझने के लिए समय की आवश्यकता हो सकती है। मॉडल या अनुकरण के प्रति लोगों की प्रतिक्रियाएँ यथार्थवादी या विश्वसनीय नहीं हो सकती हैं।

किसी सिस्टम को मॉडलिंग करने की कुछ सीमाएँ क्या हैं?

मॉडल का उपयोग वास्तविकता का अनुकरण करने और भविष्यवाणियां करने के लिए किया जाता है। मॉडलों की प्रमुख सीमा यह है कि वे वास्तविकता के 'आदर्शीकरण' या 'सरलीकरण' हैं और इस प्रकार संभवतः वास्तविकता को प्रतिस्थापित नहीं कर सकते हैं। मॉडलिंग के दौरान कई तरह की धारणाएं बनाई जाती हैं और इससे सीएफडी मॉडलिंग मॉडल और वास्तविकता के बीच अंतर होता है।

मोंटे कार्लो का लाभ विभिन्न इनपुट के लिए मूल्यों की एक श्रृंखला में कारक करने की क्षमता है; यह इस अर्थ में भी इसका सबसे बड़ा नुकसान है कि धारणाओं को निष्पक्ष होने की आवश्यकता है क्योंकि आउटपुट केवल उतना ही अच्छा है जितना कि इनपुट।

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