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模型算力

发布时间: 2021-08-13 19:40:11

Ⅰ ansys13.0 3D模型,20node186单元,计算应力为零,应力图为全红色,求指教!!非常感谢

不知道你的完整模型是什么样子,我觉得限制左边一个面的三个方向位移没问题,关键是这个传递的力如何施加,我觉得应该加在面上。至于结果不正常是不是设置过程有问题。你再好好确认一下。

Ⅱ 运算能力、符号意识、模型思想与数学内容的联系是什么

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Ⅲ materials studio建立的特别大的模型怎么算力

你不是用lammps模拟吗, 力场是自己手动输入的. 这个看一下lammps 教程.
MS只是得到初始结构, 不需要指定力场. 而且你指定了力场在lammps 中也不能识别.

Ⅳ MindSpore并行模型训练的优势和特点

MindSpore分布式训练除了支持数据并行,还支持算子级模型并行,可以对算子输入tensor进行切分并行。在此基础上支持自动并行,用户只需要写单卡脚本,就能自动切分到多个节点并行执行。
并行这层的实现和硬件是解耦的,目前ARM上的算子还不全,如果要跑的话会遇到一些算子缺失,这块我们目前正在开发。

Ⅳ 各种应力计算模型

3.1.1 钻柱轴向拉压应力

3.1.1.1 匀速提升

匀速提升时,考虑摩擦力、钻井液浮力影响的钻柱拉应力(图3.1,断面I-I):

科学超深井钻探技术方案预研究专题成果报告(上册)

式中:G为提升时钻柱的重力,N;S为钻杆截面积(非端加厚部分),m2;K为考虑提升时附加阻力的系数,与弯曲率和钻进地质技术条件有关,其取值见表3.1;G1为钻柱重力,N;θ为顶角平均值,(°);f≈0.3,为摩擦系数。

科学超深井钻探技术方案预研究专题成果报告(上册)

式中:α为考虑连接件后钻杆质量增加的系数,对接头连接α=1.05,对接箍α=1.1;L为钻柱长度,m;g为重力加速度,m/s2;q为管子每米加权平均质量(考虑端加厚),kg;ρ为钻井液密度,kg/m3;ρм为管材密度,kg/m3;θ1为开井顶角,(°);θ2为终井顶角,(°)。

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式中:I0为弯曲率,°/m。

图3.1 坐标参考系

3.1.1.2 加速提升

加速提升时,钻柱拉应力(图3.1,断面I-I)可由下式确定:

表3.1 K取值表

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式中:kd为动载荷系数;a为提升加速度,m/s2

3.1.1.3 上、下端最大受力

1)钻进中,钻柱上端的最大重力:

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式中:P为钻头压力,N。

2)下部断面(图3.1,断面Ⅱ-Ⅱ)的压应力:

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式中:l为钻柱压缩部分的长度,m;q为加权平均质量,kg/m;S为断面面积,m2

3)零断面处(图3.1,断面0-0)拉压应力,σtp=0。

3.1.1.4 钻柱伸长量

1)钻柱匀速提升时,钻柱总伸长量可由下式确定(假设钻柱拉伸时横截面积不变):

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式中:Δl为匀速提升时,钻柱伸长量,m;ρ为钻井液密度,kg/m3;ρM为管材密度,kg/m3;g为重力加速度,m/s2;l为钻柱长度,m;E为纵向弹性模量,合金钢E=2.1×1011Pa,铝合金E=0.7×1011Pa。

2)钻柱加速提升时,钻柱总伸长量可由下式确定(假设钻柱拉伸时横截面积不变):

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式中:Δl1为加速提升时,钻柱伸长量,m;a为钻柱提升加速度,m/s2

3.1.2 钻柱扭转剪切应力

在钻进过程中,整个钻柱将受到扭矩的作用,在钻柱各个横截面上都会产生剪切应力。由于钻柱与钻井液及井壁的摩擦阻力,使该剪切应力沿钻柱全长变化,上部断面最大,钻头处最小。

3.1.2.1 正常钻进时最大剪切应力

钻柱各处剪应力值可由下式确定:

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式中:M为钻柱传扭扭矩,N·m;W为扭转时杆体抗扭断面模数,m3

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钻杆上部最大扭矩由下式确定:

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式中:N为所计算断面钻进过程中消耗的功率,Hp;n为钻柱每分钟转速,转/分钟。

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式中:N1为钻柱空转所需功率,Hp;N2为井底钻头破碎岩石所需功率,Hp;N3为克服回转钻杆半波波峰在传压给钻头时对井壁的摩擦阻力所消耗的附加功率,Hp。

3.1.2.2 突遇阻卡时最大剪应力

当井内发生卡埋钻事故时,发动机以过载工作,强扭钻柱产生最大扭矩,因此,扭转剪应力也最大。

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式中:η为从动力机至钻机立轴的传动系数,一般为0.7~0.8;λ为发动机超载系数,电动机为1.5~2,柴油机为1.1。

如果钻头突然遇卡,则钻柱的动能转变为位能,产生一附加扭矩,从而产生了附加的扭转剪应力。

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式中:,为钻柱回转角速度,s-1;d为钻杆断面外径,m;γc为钻杆材料的容重,N/m3;G为剪切模量,合金钢G=7.9×104MPa,铝合金G=2.7×104MPa;g为重力加速度,m/s2

因此,当钻柱遇卡时,其上部受最大扭转应力应为τmax和τ1之和。

3.1.3 钻柱弯曲应力

钻柱的弯曲应力在钻柱的上部是由离心力引起的,在下部则是由钻柱受压弯曲和离心力共同作用的结果,一般钻柱下部弯曲应力较大。目前,在计算钻柱弯曲应力时有以下几个假设条件:钻柱绕钻井轴线公转;将钻柱弯曲的变节距空间螺旋,假设为变节距的平面螺旋;将钻柱每个弯曲半波看成是一个两端为铰接的压杆稳定问题。

3.1.3.1 杆体处弯曲应力

由横向力作用产生在杆体处的弯曲应力:

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式中:E为纵向弹性模量,合金钢E=2×1011Pa,铝合金E=0.7×1011Pa;

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式中:I为管体断面积的轴惯性矩,m4;D为钻杆外径,m;d为钻杆内径,m;

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式中:f为钻柱的挠度,m;Dc为钻井口径,m;

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式中:l为弯曲半波长度(无论钻柱压缩部分或拉伸部分,均可由Г.М.萨尔基索夫公式近似计算),m;,为钻柱回转角速度,s-1;z为钻柱中所计算断面的坐标(该坐标由零断面算起,z值对拉伸部分取正,对压缩部分取负:对Ⅰ-Ⅰ断面,z=L-z0-0;对Ⅱ-Ⅱ断面,z=z0-0;对零断面,z=0),m;

零断面位置由钻柱压缩段长度确定,即由钻压确定:

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式中:W为计算断面的抗弯断面模量,m3

3.1.3.2 丝扣处弯曲应力

钻杆丝扣连接处的弯曲应力:

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式中:f1为接箍或钢接头处挠度,m;dм为接箍或钢接头外径,m;W1为危险断面的抗弯断面模量,m3

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式中:D1和d1分别为杆体或钢接头丝扣部分按外径和内径计的危险断面尺寸。

3.1.4 钻井液压力产生的拉应力

在考虑此项影响时,近似认为外压力为零,内压力处处相等。根据厚壁筒理论≥1.2),内压力产生的应力为:

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式中:p为管柱内压力,MPa;R0为管柱外半径,mm;Ri为管柱内半径,mm。

3.1.5 钻柱合成应力

钻柱在井内受力状况,随工况的不同而有所区别的,钻柱往往受两种或两种以上的外力联合作用,因而在其内部形成合应力。

3.1.5.1 对于受拉段

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3.1.5.2 对于受压但没有失稳段

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3.1.5.3 对于受压处于失稳段

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3.1.5.4 安全系数计算

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式中:n为安全系数;σ0.2为屈服强度,MPa;σimax为截面最大应力强度,MPa。

3.1.6 钻柱的离心力

弯曲的钻柱在钻进时,是绕着钻井轴线回转的,此时所产生的离心力可由下式计算:

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式中:m为旋转物体的质量,kg;R为回转半径,m;ω为钻柱回转角速度,s-1

3.1.7 钻柱外挤压力

对于超深井来讲,由于钻柱重量大,当其坐于卡瓦中时,将受到较大的箍紧力。当合成应力接近或达到材料的最小屈服强度时,则会导致卡瓦挤毁钻杆,因此,要求钻柱屈服强度与拉伸应力的比值不应小于一定数值。钻柱抗挤毁条件下杆体屈服强度由下式计算:

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式中:σs为杆体材料的屈服强度,MPa;σt为悬挂在吊卡下面钻柱的拉伸应力,MPa;D为钻杆外径,m;Ls为卡瓦与钻杆的接触长度,m;K为卡瓦的横向负荷系数;

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式中:α为卡瓦锥角(一般为9°27′45"),(°);φ为摩擦角,(°)。

3.1.8 抗拉对抗扭强度的影响

卡钻时,为了解卡有时采取上提拉力后在进行钻柱的扭转,此时钻杆的抗扭强度可由下式确定:

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式中:QT为在拉力下的最小扭转强度,N·m;Ym为管体材料最小屈服强度,MPa;P为拉伸负荷,N;S为管体横截面积,mm2;J为极惯性矩,mm4

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式中:D为钻杆外径,mm;d为钻杆内径,mm;

3.1.9 卡点深度、钻杆允许扭转圈数

3.1.9.1 卡点深度计算

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式中:L为卡点深度,m;ΔL为在F作用力下,钻杆连续提升时平均伸长量,m;E为弹性模量,MPa;A为钻柱截面积,mm2;F为钻杆连续提升时,超过自由悬重的平均拉力,N。

3.1.9.2 复合钻具卡点深度计算

1)通过大于钻柱原悬重的实际拉力提升被卡钻具,量出钻柱总伸长量ΔL,一般取多次提拉伸长量的平均值。

2)计算该拉力下,每段钻具的绝对伸长(假设三种钻具):

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3)分析ΔL与ΔL1+ΔL2+ΔL3值的关系:

若ΔL≥ΔL1+ΔL2+ΔL3,说明卡点在钻头上;

若ΔL≥ΔL1+ΔL2,说明卡点在第三段上;

若ΔL≥ΔL1,说明卡点在第二段上;

若ΔL≤ΔL1,说明卡点在第一段上。

4)计算ΔL≥ΔL1+ΔL2的卡点位置:

先求ΔL3:ΔL3=ΔL-(ΔL1+ΔL2);

再求L′3值:,该值为第三段钻具未卡部分的长度;

计算卡点位置:L=L1+L2+L′3

5)其他情况可以类推。

式中:ΔL1、ΔL2、ΔL3分别为自上而下三种钻具的伸长量,m;ΔL为总伸长量,m;F为钻杆连续提升时,超过自由悬重的平均拉力,N;L1、L2、L3分别为自上而下三种钻具下井长度,m;A1、A2、A3分别为自上而下三种钻具截面积,mm2;L′3为第三段没卡钻具部分的长度,m;L为卡点深度,m。

3.1.9.3 钻杆允许扭转圈数

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式中:钻杆允许扭转圈数,圈;K为扭转系数,圈/m;L为卡点深度,m。

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式中:σs为屈服强度,MPa;G为剪切模量,MPa;n为安全系数,取1.5~2;dp为钻杆外径,m。

3.1.10 钻柱的摩擦阻力

起下钻时,作用在钻柱上的摩擦力主要为滑动摩擦力。由古典的滑动摩擦理论可得,Fhd=f·N。其中,f与井壁的岩石性能、光滑度、钻杆材料、表面状况、钻井液类型等有关,其大小一般在0.2~0.4之间;正压力N由钻柱的重力、轴向力拉力或压力、钻柱弹性变形引起的弯曲力等。

3.1.10.1 由钻柱重力引起的侧向压力

在井斜段,由钻柱自重产生的侧向压力ΔFn和轴向拉力ΔFa,可用下式进行计算:

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其中:ΔFn为钻柱自重产生的侧向压力,N;ΔFa为钻柱自重产生的轴向拉力,N;Wm为钻柱钻井液中的重力,N;a为井斜角,(°)。

3.1.10.2 由钻柱轴向力引起的侧向压力

当钻柱处于弯曲井段或出现不同形式的弯曲(如正弦或螺旋弯曲)时,钻柱和井壁之间也会产生侧压力ΔFcl。一般情况下,侧压力的大小等于钻柱轴向拉力Fal与井眼曲率Kb的乘积。但当钻柱发生正弦或螺旋弯曲时,需要参考Lubiski、Mitchell所提出的弯曲侧向力的计算方法。

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其中:ΔFcl为钻柱轴向力产生的侧向压力,N;Fal为钻柱轴向拉力,N;Ka为井斜变化率;Kφ为方位角化率;Kb为井眼曲率。

3.1.10.3 钻柱所受侧向压力合力

由于井眼轨迹一般为三维空间曲线,由上述因素引起的侧向压力尽管都垂直于井眼轨迹,但其并不在同一方向上。因此,不能简单地相加,须用力的合成法进行相关计算。

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其中:Fzn为侧向压力合力,N;av为平均井斜角;Δa为井斜角变量;Δφ为方位角变量。

3.1.10.4 钻柱滑动摩擦力计算

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其中:Fhd为钻柱滑动摩擦阻力,N;f为与井壁的摩擦系数;Fzn为侧向压力合力,N。

3.1.11 钻柱的振动

上述各种载荷,在钻进过程中其数值不断变化,因此,可能产生扭转和纵向振动。振动大小决定于弹性系统的固有振动周期,以及外作用力的周期。

3.1.11.1 固有纵向振动周期

固有纵向振动周期可由下式确定:

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式中:L为钻柱长度,m;E为弹性模量,MPa;g为重力加速度,m/s2;γc为钻杆材料的容重,N/m3

3.1.11.2 固有扭转振动周期

固有扭转振动周期可由下式确定:

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式中:G为剪切模量,GPa;

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式中:J为钻柱以回转中心线的惯性矩;Jp为钻柱断面的极惯性矩,mm4

Ⅵ 如何认识和理解运算律,提高运算能力,建立运算模型

问题就出在你那句“难算的不做,难解的不做”,做题目的目的是要将所学知识灵活运用,以此提高运算能力,积累做题经验,和开发新思维。你如果不尝试稍微难点的题目,就永远不会有练习和提高的机会,解题的水平就一直停在一个地方,当然不能提高了。你说你的思路一般都是对的,那只是个抽象的概念,最终写在试卷上时,是需要过程的,你现在最主要的,就是学会如何将自己的思路经由过程清晰的表现出来,并且尽量不出错。这就需要平时多练习,打好基础了。

Ⅶ 十次方算力平台主要用在哪些行业

1、地理信息探测:通过算力,建立3D建模方式,探测和识别隐埋地下物质,能更快速、全面、精准,自主检测、识别并标记多类主要地下信息,减少人工数据分析误判的事故发生,提高准确性。比如检测城市地下水管、电线等。

2、气象预测:通过算力,能模拟出更多的气象模型,分析出更多的参数,预测到更精确更远的未来信息。
3、特效渲染:集中超强的算力,能减少电影渲染的时间,提升了渲染的效率。除此外,还有更多跟大数据、人工智能相关的视频、医学影像分析、农业遥感、环保监测等行业都可应用到。
都是我从网上自己查到的,很辛苦呢,望您采纳,谢谢。

Ⅷ 给人工智能提供算力的芯片有哪些类型

给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器,与CU类似,只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的,这些计算是图形渲染所必需的。

FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片,甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头,其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。

ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲,ASIC是一种专用芯片,与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。

(8)模型算力扩展阅读:

芯片又叫集成电路,按照功能不同可分为很多种,有负责电源电压输出控制的,有负责音频视频处理的,还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行,而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同,算法的处理速度、能耗也就不同在人工智能市场高速发展的今天,人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。

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