G+Smo 开源项目教程
2024-09-23 10:45:10作者:钟日瑜
1. 项目介绍
G+Smo(发音为 gismo 或 gizmo)是一个用于等几何分析(Isogeometric Analysis, IGA)的 C++ 库。该项目旨在无缝集成计算机辅助设计(CAD)和有限元分析(FEA)。G+Smo 提供了一个强大的工具集,用于处理几何和模拟问题,特别适用于需要高精度几何表示和高效数值计算的领域。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Windows、Linux、macOS、FreeBSD
- 编译器:支持 C++ 的编译器,如 GCC、Clang、MSVC 等
- CMake:版本 2.8.12 或更高
2.2 下载与安装
您可以通过以下几种方式获取 G+Smo 的源代码:
使用 Git 克隆仓库
git clone https://github.com/gismo/gismo.git
使用 Subversion 检出代码
svn co https://github.com/gismo/gismo/trunk gismo
下载压缩包
wget https://github.com/gismo/gismo/archive/stable.tar.gz
tar -xzf stable.tar.gz
2.3 编译与配置
进入 G+Smo 的源代码目录,创建一个新的构建目录并进行配置:
mkdir build
cd build
cmake ..
编译项目:
make
编译完成后,您可以在 build/bin 目录下找到生成的可执行文件。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
G+Smo 广泛应用于以下领域:
- 航空航天工程:用于高精度几何建模和结构分析。
- 汽车工程:用于车身设计和碰撞模拟。
- 生物医学工程:用于复杂生物结构的建模和分析。
3.2 最佳实践
- 优化编译选项:根据您的需求选择合适的编译选项,如
CMAKE_BUILD_TYPE和GISMO_COEFF_TYPE。 - 使用 Doxygen 生成文档:在编译完成后,运行
make doc生成 Doxygen 文档,以便更好地理解和使用 G+Smo。
4. 典型生态项目
G+Smo 作为一个开源项目,与其他一些开源项目和工具集成良好,形成了一个丰富的生态系统:
- Paraview:用于结果的可视化和后处理。
- OpenCascade:用于更复杂的几何建模和处理。
- Eigen:用于线性代数计算,G+Smo 内部大量使用 Eigen 进行矩阵运算。
通过这些工具的集成,G+Smo 能够提供更强大的功能和更高的灵活性,满足各种复杂工程问题的需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146