ANSYS CFX对流传热数值模拟基础应用教程 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:孙纪宁

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2010-4

价格:46.00元

装帧:

isbn号码:9787118067873

丛书系列:

图书标签:

。。。
ANSYS CFX
CFD
传热
数值模拟
流体动力学
计算流体力学
工程仿真
有限体积法
教程
应用

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具体描述

《ANSYS CFX对流传热数值模拟基础应用教程(附光盘1张)》主要内容包括：CFX软件简介；CFX软件结构；对流传热基本求解过程；边界层网格；六面体网格和网格无关解讨论。随着数值求解技术和计算机技术的日益成熟，计算传热学已经逐渐成为流体及传热研究的基本手段之一。尤其是近年来商用CFD软件的普及率越来越高，操作界面越来越简便，极大地促进了流体及传热专业人员的学习热情。ANSYS CFX是国内普及率较高的软件之一，并且由于ANSYS公司对Fluent软件的收购及改造，ANSYSCFX的普及率预计将会更高。但目前还没有ANSYS CFX软件的入门级教材，学习者主要基于软件自带的培训教程学习。这些培训教程主要是为了介绍软件的各种功能，而不是教学习者如何解决某个专业问题。为了帮助流动及传热专业人员更快、更好地学习掌握ANSYS CFX软件，作者从对流传热专业角度出发，通过讲解典型传热问题的算例，让读者了解如何用CFX解决对流传热问题，同时学习CFX软件中求解对流传热问题相关功能的使用方法及技巧。

《ANSYS CFX对流传热数值模拟基础应用教程(附光盘1张)》假设读者了解传热学及计算传热学的基本概念，如质量守恒、动量守恒、能量守恒、网格、迭代求解等。

好的，这是一份关于其他主题的图书简介草稿，完全不涉及ANSYS CFX或对流传热的数值模拟： --- 书名：深度学习在医学影像分析中的前沿实践作者： [作者姓名] 页数：约 600 页定价： [价格] ISBN： [ISBN号] --- 图书简介：深度学习在医学影像分析中的前沿实践本书深入探讨了近年来在医学影像处理和分析领域取得突破性进展的深度学习技术。随着计算能力的飞速提升和大规模数据集的涌现，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及更先进的Transformer模型，正在彻底改变放射学、病理学和临床诊断的范式。本书旨在为医学影像分析师、生物医学工程师、计算机科学研究人员以及希望将AI技术应用于临床实践的医生提供一个全面、前沿且高度实用的指南。全书结构围绕核心技术、关键应用和实际部署展开，力求在理论深度与工程实践之间取得完美的平衡。我们不局限于经典的图像分类任务，而是深入剖析了从数据预处理到模型验证的完整工作流程。第一部分：基础与理论基石本部分为读者搭建了坚实的理论基础。首先，我们回顾了传统数字图像处理在医学领域面临的挑战，例如噪声抑制、对比度增强和目标定位的局限性。随后，重点转向深度学习的核心机制。我们详细阐述了卷积神经网络（CNN）的演进，从早期的LeNet到现代的ResNet、DenseNet和EfficientNet家族。书中不仅解释了卷积层、池化层和激活函数的数学原理，更侧重于它们如何有效地捕获医学图像中的空间层次特征，例如骨骼边缘、组织纹理或肿瘤边界的细微变化。对于初学者，我们提供了PyTorch和TensorFlow框架下的基础代码示例，确保读者能够快速上手构建自己的网络架构。此外，我们引入了生成对抗网络（GANs）在医学图像合成和数据增强中的应用。这对于解决稀有疾病图像数据不足的问题至关重要。本书详尽地比较了DCGAN、WGAN及其变体在生成高保真、临床可信度高的模拟图像方面的性能差异和技术难点。第二部分：核心应用——从分割到量化医学影像分析的圣杯之一在于精确的图像分割。本部分将该主题视为核心内容，系统地介绍了实现高精度分割的方法论。我们详尽地分析了U-Net及其各种衍生版本（如3D U-Net、Attention U-Net），重点解析了它们的跳跃连接（Skip Connections）如何帮助模型在不同尺度上融合信息，从而实现对复杂器官和病灶的精准轮廓提取。书中包含了多个案例研究，包括对CT扫描中肝脏、肺部结节的自动分割，以及MRI中脑部灰质和白质区域的精确划分。紧接着，我们探讨了目标检测技术，主要聚焦于YOLO系列（v5, v7, v8）和Faster R-CNN在快速识别和定位图像内特定病灶（如微钙化点、视网膜病变斑点）中的优势与局限。书中的实践部分强调了如何针对医学图像的特性（如目标尺寸差异巨大、前景背景比失衡）来优化检测器的锚框（Anchor Boxes）和损失函数。更进一步，本书深入讨论了定量影像组学（Radiomics）与深度特征提取的融合。我们不再仅仅依赖于手工设计的纹理特征，而是展示如何使用预训练的深度网络提取高维、高判别力的特征向量，并将这些向量输入到下游的生存分析（如Cox回归模型）或疾病进展预测模型中。第三部分：前沿探索与临床转化随着研究的深入，本部分关注最新的趋势和实际的临床部署挑战。 3D与时序数据处理：针对CT、MRI以及PET扫描的体积数据和功能磁共振成像（fMRI）的时间序列数据，我们详细介绍了3D卷积操作和递归神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU）的应用。重点讨论了如何处理数据维度爆炸的问题，以及如何利用3D模型在空间上保持信息连续性的优势。模型的可解释性（XAI）：在高风险的医疗决策领域，模型“黑箱”是不可接受的。本书投入大量篇幅讲解可解释人工智能（XAI）技术，包括Grad-CAM、SHAP值和LIME方法。我们演示了如何利用这些工具来可视化深度学习模型关注的图像区域，从而帮助临床医生验证AI决策的合理性，增强对诊断结果的信任度。联邦学习与隐私保护：鉴于医疗数据的敏感性，我们专门开辟章节介绍联邦学习（Federated Learning）在医疗AI中的应用。本书详细阐述了如何在不共享原始患者数据的前提下，跨多家医疗机构协作训练一个鲁棒的全局模型，并讨论了相关的安全性和通信效率问题。临床工作流集成：最后，本书讨论了模型从实验室走向临床实践的关键障碍。这包括：如何进行严格的跨中心验证、如何建立稳健的性能监控机制，以及如何将推理服务高效地集成到现有的PACS（图像存档与通信系统）和EHR（电子健康记录）系统中。我们提供了关于模型部署、延迟优化和合规性（如FDA/CE要求）的实用建议。本书的特色在于其结合了扎实的数学理论、最新的研究成果以及丰富的Python代码案例，确保读者不仅理解“为什么”，更能掌握“如何做”。通过阅读本书，您将具备构建、评估和部署下一代深度学习驱动的医学影像分析系统的能力。 ---

作者简介

孙纪宁，1975年生，工学博士。1998年清华大学本科毕业，2005年北京航空航天大学博士毕业，2008年博士后出站后留校任教，主讲本科生及研究生计算传热学课程。熟悉各种CFD软件，如ANSYS CFX、Fluent、FASTRAN、NSAERO等，尤其精通ANSYSCFX。曾为几十所大专院校及科研院所培训ANSYS CFX软件的应用，并受到高度赞誉。

目录信息

第1章 CFX软件简介
1.1 发展历史
1.2 产品特色
1.3 主要求解功能
1.4 独具特色的前处理
第2章 CFX软件结构
2.1 网格生成器
2.2 CFX启动平台
2.3 前处理器
2.4 求解管理器
2.5 后处理器
第3章对流传热基本求解过程
3.1 物理问题
3.2 导出几何文件
3.3 生成网格
3.3.1 导入几何文件
3.3.2 修复几何
3.3.3 面分组
3.3.4 创建Body
3.3.5 设置全局网格
3.3.6 设置面加密网格
3.3.7 输出网格文件
3.3.8 ICEM几何线和点的作用
3.4 前处理
3.4.1 导入网格文件
3.4.2 设置求解类型
3.4.3 创建求解域
3.4.4 设置边界条件
3.4.5 编辑材料属性
3.4.6 设置求解参数
3.5 求解及求解监视
3.6 后处理
3.6.1 导入结果文件
3.6.2 创建切平面
3.6.3 创建速度矢量图
3.6.4 创建温度场云图和等值线图
3.6.5 创建动画
3.6.6 统计函数
第4章边界层网格
4.1 打开四面体网格
4.2 生成边界层网格
4.3 在CFX——Pre中替换网格
4.4 设置单机并行计算
4.5 对比有、无边界层的计算结果
第5章六面体网格
5.1 矩形截面直角回转通道
5.1.1 分块结构化网格、块拓扑和映射的基本概念
5.1.2 创建块拓扑
5.1.3 块特征(顶点、边)和几何特征(点、曲线)映射
5.1.4 设置网格分布参数
5.1.5 生成网格
5.2 矩形截面圆弧回转通道
5.2.1 块拓扑生成
5.2.2 Ogrid概念及用途
5.2.3 块拓扑生成(续)
5.2.4 块特征(顶点、边)和几何特征(点、曲线)映射
5.2.5 设置网格参数及生成网格
5.2.6 增加辅助线提高网格质量
5.3 圆形截面圆弧回转通道(读者提高)
第6章网格无关解
6.1 几何模型及物理问题
6.2 第一次网格及计算结果分析
6.3 无边界层网格计算结果对比分析
6.4 有边界层网格计算结果对比分析
6.5 计算结果和实验结果对比分析
· · · · · · (收起)