1.知名显式动力学求解器Radioss宣布开源
2.基于OpenFOAM求解器二次开发
3.基于FastCAE的求解器源电磁仿真求解器集成中个性化功能与技术实现方法分享
4.TEB（Time Elastic Band）局部路径规划算法详解及代码实现
5.DAMASK的安装
6.非线性优化（三）：g2o源代码

知名显式动力学求解器Radioss宣布开源

       知名工业软件公司Altair宣布其显式动力学求解器Radioss开源，这一举措使得全球研究者和开发者能自由使用和贡献代码，码求以应对快速发展的解器技术挑战。OpenRadioss旨在加速汽车碰撞、求解器源电子消费品跌落等多领域的码求仿真分析，兼容LS-Dyna格式，解器十颗球源码并将与社区成员共同增强与其他求解器的求解器源兼容性。

       Radioss，码求有着超过年的解器历史，是求解器源Altair的重要产品，广泛应用于汽车、码求国防、解器航空等领域。求解器源通过开源，码求Altair希望能够建立一个活跃的解器社区，共同解决电池安全、轻质材料和复合材料等新挑战，特别是在电动车和自动驾驶汽车普及的背景下，显式动力学仿真在多学科交叉问题中的作用愈发重要。

       然而，值得注意的是，尽管Radioss求解器开源，但Altair的HyperWorks前后处理器并未开源，这意味着工业软件自主化之路还有很长的路要走。源代码的开放虽然缓解了部分技术依赖，但工业软件的自主化目标远不止于此，而是希望通过积累创新知识，提升国内软件平台的能力，最终推动整个行业的发展。

       OpenRadioss的开源是工业软件领域的一个重大事件，它象征着过去知识的共享，但更关键的是激发未来的创新和自主能力。正如Linux和安卓的发展所示，开源代码只是起点，自主创新能力的源码变网址提升才是科技竞争的核心。

基于OpenFOAM求解器二次开发

       OpenFOAM是开源计算流体动力学（CFD）软件包，提供模拟和建模工具以解决复杂流体流动问题。其强大的求解器库能模拟包括湍流、多相流、传热在内的多种现象。使用OpenFOAM求解器进行特定问题求解时，可能需要自定义算法以满足需求。以投影法为例，本文介绍如何自定义OpenFOAM求解器。

       投影法求解原理适用于二维不可压缩N-S方程。在每一步时间推进中，通过三个子步解出压力，最终推导出速度。首先确定时间离散格式，选择显式欧拉格式，从而得到离散方程。然后，引入速度中间量分解方程组，求解速度中间量和压力项。

       要创建自定义OpenFOAM求解器，首先从现有求解器复制，如将icoFoam求解器复制至新目录，避免覆盖系统求解器。修改求解器代码目录，通常存于user目录下。接着，修改求解器源代码文件，如icoFoam.C，以实现投影法公式。同时调整createFields.H文件，确保变量规范。

       完成自定义求解器后，使用wmake命令编译。随后，指数fpga源码对算例进行调试，包括网格绘制、边界条件设定和迭代设置。以elbow算例为例，通过自定义求解器myicoFoam进行运算，获得速度、压力场结果。

       总结，本文详细阐述了如何基于投影法自定义OpenFOAM求解器，并通过elbow算例验证方法的有效性。希望本文能为读者提供基础指导，实际应用时需根据具体情况调整参数。

基于FastCAE的电磁仿真求解器集成中个性化功能与技术实现方法分享

       本文将深入探讨FastCAE源码的个性化开发，以电磁仿真求解器的集成为例，分享其功能定制与技术实现策略。个性化定制赋予了FastCAE更高的灵活性，可针对特定需求调整复杂功能，甚至对基础功能进行改良。以中算电磁仿真软件为实例，我们关注了网格划分、前后处理显示的优化，特别是与飞行器电磁反射特性分析相关的功能。

       在实际应用中，针对FastCAE求解器的特性与大型数据案例，我们重点优化了网格划分、渲染效率，如实现网格区分颜色渲染，提升网格生成速度，同时处理边界问题，确保网格跨越边界。几何模型层面，我们采取层次化显示，使用户界面更为直观。后处理模块的附近约会源码个性化定制则基于代码重构，对现有后处理程序进行定制，以适应特定的可视化需求，这不仅提升了数据可视化效果，也积累了宝贵的定制开发经验。

       通过以上实例，可以看出，个性化定制不仅限于基础功能，而是深入到软件的每一个细节，旨在提供更为精准和高效的解决方案。这不仅提高了工作效率，也为其他开发者提供了宝贵的实战参考。

TEB（Time Elastic Band）局部路径规划算法详解及代码实现

       提升信心与学习的重要性

       在经济低迷时期，个人的信心对于经济的复苏至关重要。通过终身学习，提升个人的眼界与适应能力，是提振信心的有效方式。对于需要优化的全局路径，时间弹性带（TEB）算法能提供局部路径规划的最佳效果。

       TEB算法的原理

       时间弹性带（TEB）算法是一种局部路径规划方法，旨在优化机器人在全局路径中的局部运动轨迹。该算法能够针对多种优化目标，如路径长度、运行时间、与障碍物的距离、中间路径点的通过以及对机器人动力学、运动学和几何约束的符合性。

       与模型预测控制（MPC）相比，TEB专注于计算最优轨迹，而MPC则直接求解最优控制量。TEB使用g2o库进行优化求解，而MPC通常使用OSPQ优化器。

       深入阅读TEB的相关资料

       理解TEB算法及其参数，可以参考以下资源：

       - TEB概念理解：leiphone.com

       - TEB参数理解：blog.csdn.net/weixin_

       - TEB论文翻译：t.csdnimg.cn/FJIww

       - TEB算法理解：blog.csdn.net/xiekaikai...、blog.csdn.net/flztiii/a...

       TEB源码地址：github.com/rst-tu-dortm...

       TEB的相册定制源码源码解读

       TEB的源码解读包括以下几个关键步骤：

       1. 初始化：配置TEB参数、障碍物、机器人模型和全局路径点。

       2. 初始化优化器：构造优化器，包括注册自定义顶点和边、选择求解器和优化器类型。

       3. 注册g2o类型：在函数中完成顶点和边的注册。

       4. 规划函数：根据起点和终点生成路径，优化路径长度和质量。

       5. 优化函数：构建优化图并进行迭代优化。

       6. 更新目标函数权重：优化完成后，更新控制指令。

       7. 跟踪优化过程：监控优化器属性和迭代过程。

       总结TEB的优劣与挑战

       在实际应用中，TEB算法的局部轨迹优化能力使其在路径平滑性上优于DWA等算法，但这也意味着更高的计算成本。TEB参数复杂，实际工程应用中需要深入理解每个参数的作用。源码阅读与ROS的剥离过程需要投入大量精力，同时也认识到优化器的核心是数学问题，需要更深入的理解。

DAMASK的安装

       DAMASK，一个专注于晶体塑性模拟的开源软件，由开发团队不断努力，目前主要由damask的python库和DAMASK计算源代码构成。值得注意的是，DAMASK的源代码支持Linux和Mac系统，但暂不适用于Windows用户，更新时间为年4月日。相比之下，damask的python库则可在多个平台顺利安装。

       安装步骤如下：

       首先，从DAMASK的GitLab网站下载最新开发版本。

       紧接着，PETSc，一个广泛使用的方程求解器，是DAMASK不可或缺的一部分，你需要下载并安装它。

       安装过程中，如果遇到问题，通常源于PETSc的配置。根据DAMASK安装时的错误信息，可能需要调整或删除一些选项，进行适当的配置。

非线性优化（三）：g2o源代码

       新年伊始，让我们探讨一下g2o（通用图优化）在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）中的后端优化库应用。在《十四讲》中，我们对g2o有了初步的了解，并总结了其在SLAM中的使用情况。与ceres相比，g2o的文档较为简略，主要依赖于两篇论文进行参考。本文将深入探讨g2o的源代码，特别是核心文件夹中的部分，以揭示这个在SLAM领域广为人知的后端优化库的内在机理。

       首先，让我们通过一张类关系图来直观理解g2o的架构。整个g2o系统分为三层：HyperGraph、OptimizableGraph、以及SparseOptimizer。HyperGraph作为最高层，提供了一个高度抽象的框架，其内部通过内类的方式实现了Vertex和Edge的结构。Vertex和Edge相互关联，Vertex存储与节点相关联的边的集合，而Edge则记录了与之链接的节点信息。HyperGraph提供了基本的节点和边的操作，如获取、设置等，同时也包含了更复杂的功能，如节点和边的合并、删除等。

       OptimizableGraph继承自HyperGraph，进一步丰富了Vertex和Edge的实现，为图优化提供了更具体的接口。OptimizableGraph引入了海塞矩阵和b向量的概念，以及与之相关的操作，如获取海塞矩阵元素、设置参数位置等。此外，它还支持通过栈操作（pop、push）来管理节点信息。

       在OptimizableGraph之上，SparseOptimizer作为优化操作的对象，实现了优化的接口，并提供了初始化、辅助函数以及优化的核心函数。SparseOptimizer通过内部类实现了Vertex和Edge的实例化，为具体的优化算法提供了操作图的接口。

       在实现细节方面，BaseVertex和BaseEdge类继承了OptimizableGraph中的相应类，实现了节点和边的基本功能。BaseVertex类负责记录节点的海塞矩阵、b向量和估计值，并提供了数值求导的备份和恢复功能。BaseEdge类则负责处理测量信息和信息矩阵的计算，包括计算误差、构造二次形式等。此外，不同类型的边（BaseUnaryEdge、BaseBinaryEdge、BaseMultiEdge）通过继承BaseEdge类，实现了不同链接节点数量的边的特殊操作。

       鲁棒核函数的实现是g2o优化框架中一个关键部分，它在处理非线性优化问题时提供了鲁棒性，确保了优化过程的稳定性。g2o通过RobustKernel虚基类提供了设置和获取核函数参数的接口，并在具体实现中使用了简化版本的计算公式，以保证信息矩阵的正定性。

       最后，OptimizationAlgorithm类定义了优化器的一系列接口，如初始化、计算边际值和求解等。g2o的优化算法包括GN、LM和dog-leg，它们分别实现了不同的求解策略，而具体的矩阵求解任务则通过Solver类及其派生类（如BlockSolver）完成。BlockSolver类提供了一个通用框架，允许用户自定义线性求解器，如直接求解、迭代求解等。

       综上所述，g2o通过层次化的类结构，提供了从抽象到具体、从基础到进阶的图优化解决方案，其设计旨在高效、鲁棒地解决SLAM中的后端优化问题。深入理解g2o的源代码，对于开发者和研究者来说，不仅能够提高优化算法的实现效率，还能深刻理解SLAM系统中的优化机制。

请问大佬们知道有限元仿真elmer这个软件吗,怎么都搜不到这

       Elmer FEM是一款广泛应用的开源多物理场有限元软件，由CSC与芬兰大学、研究实验室和工业界合作开发，遵循GPL开源协议，支持Windows和Linux操作系统。其功能强大，涵盖流体动力学、结构力学、电磁学、热传递和声学等物理模型计算。最新版本为9.0，官方提供完整的源代码和丰富实例、文档。

       Elmer FEM求解器文件采用简洁的*.sif格式，易于学习。文件单独存储，网格数据由4个文件组成。WELSIM支持Elmer FEM前处理，用户可在定义模型后，通过菜单栏选择输出Elmer FEM文件，生成包含求解器文件的文件集。

       使用WELSIM生成Elmer FEM文件简便快速。下载后，通过首选项配置求解器目录路径，直接调用Elmer FEM进行计算。在联合求解时，需在分析设置中选择Elmer FEM作为求解器，并配置相应的Elmer Equation属性以指定具体计算公式。

       Elmer FEM在一个分析中支持多种求解器，通过引入Additional Solver节点实现。WELSIM支持生成适用于Elmer FEM的高质量计算文件，与开源求解器MatEditor配合使用，能高效生成材料数据。

       虽然WELSIM仅支持特定单元类型并暂时不支持多区域网格的共享边界，但它与Elmer FEM的联合使用提供了强大的工程问题求解能力。Elmer FEM的开源特性使用户能够自由地访问代码，进行自定义和扩展。

       Elmer FEM的输入文件功能正在持续开发与优化，适用于其他开源求解器的支持信息可参考相关技术文档。WelSim与Elmer FEM开发团队或机构无直接关联，仅作为技术交流与软件使用指南。

LKH使用心得——强大的TSP求解器

       TSPLIB 标准数据集提供TSP基准测试案例，位于comopt.ifi.uni-heidelberg.de...

       comopt.ifi.uni-heidelberg.de... 网站上展示常见TSP最优解。

       LKH，基于Lin-Kernighan思想，当前最优秀的TSP求解器。通过不断切断与重连图上的边（2-opt, 3-opt等操作），优化路径。交换边次数越多，解的质量越高。但需权衡解的质量与计算时间，LKH的LK思想允许调整交换边的数量。

       参考资源包括：LK算法, LKH求解TSP, TSP（旅行商问题）。

       下载LKH-3.0.7最新版代码（大约2MB，位于gzipped tar file），解压并编译。

       代码包包括DOC文档, SRC源代码, 示例数据（pr, whizzkids）。

       pr.par用于设置执行参数，pr.tsp为具体模型数据。

       执行测试，查看输出结果日志。

       日志前半部分显示执行参数，后半部分为运行过程中的中间结果，最后展示总cost和total time。

       输出结果与数据榜一致。

       若需输出最优路径tour的顺序，在par文件中增加指定行。

       例如，att.tsp模型的output.txt文件展示具体执行过程与结果。

求会使用结构力学求解器的大神 帮我解下这道题~

       结点,1,0,0

       结点,2,2,0

       结点,3,1,1

       结点,4,0,2

       结点,5,2,2

       结点,6,-1,3

       结点,7,1,3

       结点,8,3,3

       单元,1,3,1,1,0,1,1,0

       单元,3,2,1,1,0,1,1,0

       单元,2,5,1,1,0,1,1,0

       单元,5,3,1,1,0,1,1,0

       单元,3,4,1,1,0,1,1,0

       单元,4,1,1,1,0,1,1,0

       单元,4,6,1,1,0,1,1,0

       单元,6,7,1,1,0,1,1,0

       单元,7,8,1,1,0,1,1,0

       单元,8,5,1,1,0,1,1,0

       单元,5,7,1,1,0,1,1,0

       单元,7,4,1,1,0,1,1,0

       单元,7,3,1,1,0,1,1,0

       结点支承,1,2,-,0,0

       结点支承,2,1,0,0

       结点荷载,6,1,1,0

       结点荷载,8,1,1,0

       单元材料性质,1,,-1,-1,1,0,-1