热门搜索:
plasmapotential/heat
plasmapotential
HEAT是用于托卡马克装置中面向等离子体部件热通量预测及状态分析的工程工具包，整合CAD、FVM、MHD等技术，帮助工程师和物理学家快速确定特定磁和几何配置下的热负荷。
1 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：plasmapotential仓库类型：镜像最近更新：4 天前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
HEAT镜像
镜像概述
HEAT（Heat flux Engineering Analysis Toolkit，热通量工程分析工具包）是一套面向核聚变领域的专业工具集，用于预测托卡马克装置中面向等离子体部件（PFCs）的入射热通量及部件状态（如温度）。该工具包整合CAD、有限体积法（FVM）、磁流体动力学（MHD）、光线追踪、等离子体物理等技术，形成流线型集成方案，支持工程师和物理学家快速分析特定磁配置与几何配置下的热负荷情况。
核心功能
HEAT的核心预测能力包括：
- 有限和偏滤器放电场景下，2D等离子体产生的3D热负荷
- 基于光学近似、离子陀螺轨道近似及光子通量的热通量计算
- 时变热负荷与温度分布模拟
- 磁场线轨迹追踪
- 其他相关物理量分析
使用场景
适用于核聚变领域的工程师与物理学家，用于托卡马克装置中PFCs的热负荷分析，支持不同磁配置、几何配置下的热通量预测，助力装置设计优化与运行参数调整。
配置说明
基础部署
- 拉取镜像：
docker pull plasmapotential/heat - 启动容器（交互式模式）：
docker run -it --rm plasmapotential/heat
其他资源
- 最新版本：v4.2
- 开源许可证：MIT
- 源代码地址：https://github.com/plasmapotential/HEAT
- 引用论文：[***]
- 配套工具库：https://github.com/plasmapotential/HEATtools.git
- 详细教程请参考官方文档或项目资源。
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull plasmapotential/heat:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"