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SPH光滑粒子流体动力学中英文都有，中文版本以及英文版的都有，拿去参考吧。光滑粒子流体动力学-一种无网格粒子法 第1章 绪论 1.1 数值模拟 1.1.1 数值模拟的作用 1.1.2 一般数值模拟的求解过程 1.2 基于网格的方法 1.2.1 拉格朗日网格 1.2.2 欧拉网格 1.2.3 拉格朗日网格和欧拉网格的结合 1.2.4 基于网格的数值方法的局限性 1.3 无网格法 1.4 无网格粒子法(MPMS) 1.5 MPMs的求解策略 1.5.1 粒子描述法 1.5.2 粒子近似 1.5.3 MPMS的求解过程 1.6 光滑粒子流体动力学(SPH) 1.6.1 SPH方法 1.6.2 SPH方法简史 1.6.3 本书中的SPH方法 第2章 SPH的概念和基本方程 2.1 SPH的基本思想 2.2 SPH的基本方程 2.2.1 函数的积分表示法 2.2.2 函数的导数积分表示法 2.2.3 粒子近似法 2.2.4 推导SPH公式的一些技巧 2.3 其他基本概念 2.3.1 支持域和影响域 2.3.2 物理影响域 2.3.3 particle—in-cell(PIC)方法 2.4 结论 第3章 光滑函数的构造 3.1 引言 3.2 构造光滑函数的条件 3.2.1 场函数的近似 3.2.2 场函数导数的近似 3.2.3 核近似的连续性 3.2.4 粒子近似的连续性 3.3 构造光滑函数 3.3.1 构造多项式光滑函数 3.3.2 一些相关的问题 3.3.3 光滑函数构造举例 3.4 数值测试 3.5 结论 第4章 SPH方法在广义流体动力学问题中的应用 4.1 引言 4.2 拉格朗日型的Navier—Stokes方程 4.2.1 有限控制体与无穷小流体单元 4.2.2 连续性方程 4.2.3 动量方程 4.2.4 能量方程 4.2.5 Navier-Stokes方程 4.3 用SPH公式解Navier-Stokes方程组 4.3.1 密度的粒子近似法 4.3.2 动量方程的粒子近似法 4.3.3 能量方程的粒子近似法 4.4 流体动力学的SPH数值相关计算 4.4.1 人工粘度 4.4.2 人工热量 4.4.3 物理粘度 4.4.4 可变光滑长度 4.4.5 粒子间相互作用的对称化 4.4.6 零能模式 4.4.7 人工压缩率 4.4.8 边界处理 4.4.9 时间积分 4.5 粒子的相互作用 4.5.1 最近相邻粒子搜索法(NNPS) 4.5.2 粒子对的相互作用 4.6 数值算例 4.6.1 在不可压缩流的应用 4.6.2 在自由表面流的应用 4.6.3 SPH对可压缩流的应用 4.7结论 第5章 非连续的SPH(DSPH) 5.1 引言 5.2修正光滑粒子法 5.2.1一维情况 5.2.2 多维情况 5.3 模拟非连续现象的DSPH公式 5.3.1 DSPH公式 5.3.2 非连续的确定 5.4 数值性能研究 5.5 冲击波的模拟 5.6 结论 第6章 SPH在爆炸模拟中的应用 6.1 引言 6.2 HE爆炸和控制方程 6.2.1 爆炸过程 6.2.2 HE的稳态爆轰 6.2.3 控制方程 6.3 SPH公式 6.4 光滑长度 6.4.1 粒子的初始分布 6.4.2 光滑长度的更新 6.4.3 优化和松弛过程 6.5 数值算例 6.6 应用SPH方法模拟锥孔炸药 6.7 结论 第7章 SPH在水下爆炸冲击模拟中的应用 7.1 引言 7.2 水下爆炸和控制方程 7.2.1 水下爆炸冲击的物理特性 7.2.2 控制方程 7.3 SPH公式 7.4 交界面处理 7.5 数值算例 7.6 真实爆炸模型与人工爆炸模型的比较研究 7.7 水介质缓冲模拟 7.7.1 背景 7.7.2 模拟设置 7.7.3 模拟结果 7.7.4 小结 7.8 结论 第8章 SPH方法在具有材料强度的动力学中的应用 8.1 引言 8.2 具有材料强度的动力学 8.2.1 控制方程 8.2.2 本构模型 8.2.3 状态方程 8.2.4 温度 8.2.5 声速 8.3 具有材料强度的动力学SPH公式 8.4 张力不稳定问题 8.5 自适应光滑粒子流体动力学(ASPH) 8.5.1 为什么需要ASPH方法 8.5.2 ASPH的主要思想 8.6 对具有材料强度的动力学的应用 8.7 结论 第9章 与分子动力学耦合的多尺度模拟 9.1 引言 9.2 分子动力学 9.2.1 分子动力学的基本原理 9.2.2 经典分子动力学 9.2.3 经典MD模拟 9.2.4 Poiseuille流的MD模拟 9.3 MD与FEM和FDM的耦合 9.4 MD与SPH的耦合 9.4.1 模型I：双重功能(具有重叠区域的模型) 9.4.2 模型Ⅱ：力桥(没有重叠区域的模型) 9.4.3
▍16. 卷积码的Viterbi软、硬译码
文档内容是本人写给导师的报告，包含原理，解释，作图，源程序，非常全面。代码绝对没有错误。
▍18. MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据.
《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 第12章 初始SVM分类与回归 第13章 LIBSVM参数实例详解 第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能 第16章 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测. 第17章 基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 第18章 基于SVM的图像分割-真彩色图像分割 第19章 基于SVM的手写字体识别 第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用 第21章 自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测 第22章 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断 第23章 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究 第24章 概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断 第25章 基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选 第26章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 第27章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 第28章 决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断 第29章 极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验 第30章 基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断 第31章 思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第32章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第33章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第34章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类 第35章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第36章 遗传算法优化计算——建模自变量降维 第37章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测 第38章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类 第39章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类 第40章 动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现 第41章 定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真 第42章 并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算 第43章 神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨
▍19. 数字电子技术基础·系统方法,弗洛伊德 (Thomas L.Floyd)1
压缩成两部分，这是第一部分。 《华章教育·国外电子与电气工程技术丛书:数字电子技术基础·系统方法》共有14章，涵盖了数字电子技术的主要基础知识。第1章简要介绍数字系统，第2～3章介绍与数字电子技术相关的基本概念，第4～5章介绍组合逻辑及其功能模块，第6～10章介绍锁存器、触发器、定时器、移位寄存器、计数器、可编程逻辑和存储器，第11～13章介绍数据传输、信号处理及数据处理，第14章介绍总线、网络和接口。
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