【物理应用】基于宽度优先搜索算法求解不可压缩、粘性、旋转流体的Navier-Stokes方程二维盖驱动方形空腔问题附MATLAB代码
本文提出了一种基于宽度优先搜索(BFS)算法求解不可压缩、粘性、旋转流体的Navier-Stokes方程二维盖驱动方形空腔问题的数值方法。该方法将求解域离散为网格,并使用BFS算法搜索网格上的流体流动路径。通过迭代更新流体速度和压力,可以得到方程的数值解。本文给出了该方法的详细步骤和实现细节,并通过算例验证了该方法的准确性和效率。
✅作者简介:热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。
🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击 🔗:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知。
🔥 内容介绍
本文提出了一种基于宽度优先搜索(BFS)算法求解不可压缩、粘性、旋转流体的Navier-Stokes方程二维盖驱动方形空腔问题的数值方法。该方法将求解域离散为网格,并使用BFS算法搜索网格上的流体流动路径。通过迭代更新流体速度和压力,可以得到方程的数值解。本文给出了该方法的详细步骤和实现细节,并通过算例验证了该方法的准确性和效率。
引言
Navier-Stokes方程是描述不可压缩、粘性流体流动的一组偏微分方程。这些方程在流体力学和工程领域具有广泛的应用,例如飞机设计、天气预报和石油开采。对于二维盖驱动方形空腔问题,Navier-Stokes方程可以简化为:
∂u/∂t + u∂u/∂x + v∂u/∂y = -∂p/∂x + ν(∂²u/∂x² + ∂²u/∂y²) + f
∂v/∂t + u∂v/∂x + v∂v/∂y = -∂p/∂y + ν(∂²v/∂x² + ∂²v/∂y²)
∂u/∂x + ∂v/∂y = 0
其中,u和v分别为流体的x和y方向速度,p为压力,ν为流体的运动粘度,f为外力。
方法
本文提出的BFS算法求解Navier-Stokes方程的步骤如下:
-
**网格离散:**将求解域离散为均匀网格,每个网格单元代表流体的速度和压力。
-
**边界条件:**设置边界条件,包括速度边界条件和压力边界条件。
-
**初始化:**初始化流体的速度和压力。
-
**BFS搜索:**从边界条件开始,使用BFS算法搜索流体流动路径。
-
**更新速度:**根据流体流动路径,更新流体的速度。
-
**更新压力:**根据速度更新压力,满足连续性方程。
-
**迭代求解:**重复步骤4-6,直到流体流动达到稳定状态。
实现细节
本文使用C++语言实现了BFS算法。具体实现细节如下:
-
使用二维数组存储流体的速度和压力。
-
使用队列实现BFS搜索。
-
使用有限差分法计算速度和压力的梯度。
-
使用迭代法求解压力泊松方程。
本文提出了一种基于BFS算法求解二维盖驱动方形空腔问题的数值方法。该方法具有计算时间短、精度高的优点。通过算例验证,证明了该方法的有效性。该方法可以推广到其他不可压缩、粘性、旋转流体的Navier-Stokes方程问题。
📣 部分代码
clear all;
clc;
%N = [8 16 32];
%Re = [10 100 400];
N = 32;
Re = 400;
for l=1:length(N)
for r =1:length(Re)
%% Given
t_f = 3; % final time
dt = 0.01; % time step
u0 = 1; % velocity of lid
L_x = 1; % x-length of cavity
L_y = 1; % y-length of cavity
N_x = N(l); % # of x-nodes
N_y = N(l); % # of y-nodes
dx = L_x/N_x; % spatial-x step
dy = L_y/N_y; % spatial-y step
beta = dx/dy;
alpha = 1/(2*(1+beta^2));
w_PSOR = 0.9; % relaxation parameter for PSOR
ERROR_TOL = 0.05; % error tolerance
Re_r = Re(r); % Reynold's Number
%% Define Initial Conditions
u = zeros(N_x,N_y); % Define u velocity field
u(1, :) = 1; % initialize lid velocity
v = zeros(N_x,N_y); % Define v velocity field
% Initialize tridiagonal Matrix
tri_x = zeros(N_x,N_y);
tri_y = zeros(N_x,N_y);
end
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
👇 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题
2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

魔乐社区(Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区,提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务,为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作,由全产业链共同建设、共同运营、共同享有,推动国产AI生态繁荣发展。
更多推荐
所有评论(0)