This slide is describing how to set up the OpenFOAM simulations including rotating geometries.
The SRF (Single Rotating Frame) is covered and MRF (Multiple Reference Frame).will be covered in it.
This slide is describing how to set up the OpenFOAM simulations including rotating geometries.
The SRF (Single Rotating Frame) is covered and MRF (Multiple Reference Frame).will be covered in it.
Event : Visual Studio Users Community Japan #1
Date : 2019/09/14
ソフトウェア/サービス開発において最も後回しにされるものの代表が「パフォーマンスの向上」です。C#/.NET の最大の武器は開発生産性ですが、C# 7.0 以降はパフォーマンス向上のための機能追加が多数行われています。いくつかのポイントを押さえることで実装時からより高速なコードを書くことができるようになります。
このドキュメントでは、そんなポイントとなる箇所をふんだんにお届けします。
OpenFOAM solver for Helmholtz equation, helmholtzFoam / helmholtzBubbleFoamtakuyayamamoto1800
In this slide, we show the simulation example and the way to compile this solver.
In this solver, the Helmholtz equation can be solved by helmholtzFoam. Also, the Helmholtz equation with uniformly dispersed bubbles can be simulated by helmholtzBubbleFoam.
Calculation time and parallel efficiency are evaluated using OpenFOAM for EPYC server. The 3D lid driven cavity flow is simulated using different EPYC CPUs.
OpenFOAM benchmark for EPYC server -Influence of coarsestLevelCorr in GAMG so...takuyayamamoto1800
Parallel efficiency of GAMG solver in OpenFOAM is evaluated for EPYC server. Especially, in this study, the influence of coarsestLevelCorr on the calculation time is evaluated in lid driven cavity flow.
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
21. PairSpringSliderDashpotクラスの変数
private変数
private変数
Estar
Gstar
b
mu
cohesionEnergyDensity
Wall(Local)SpringSliderDashpotクラスの変数
alpha
cohesion
collisionResoluHonSteps
volumeFactor
useEquivalentSize
private変数
Estar
Gstar
b
mu
cohesionEnergyDensity
alpha
cohesion
collisionResoluHonSteps
volumeFactor
useEquivalentSize