news 2026/4/17 15:15:22

MATLAB 二维方腔自然对流 SIMPLE 算法

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
MATLAB 二维方腔自然对流 SIMPLE 算法
  1. 主脚本 main.m

clear;clc;close all;%% 参数Ra=1e5;Pr=0.71;nx=64;ny=nx;% 网格L=1;dx=L/nx;dy=dx;dt=0.01;alpha=0.1;% 亚松弛maxIt=2000;tol=1e-5;%% 场量(交错网格)u=zeros(ny+2,nx+1);% u(i,j) 位于 (i-0.5,j)v=zeros(ny+1,nx+2);% v(i,j) 位于 (i,j-0.5)p=zeros(ny+2,nx+2);% p(i,j) 位于单元中心T=zeros(ny+2,nx+2)+0.5;% 初始 0.5Th=1;Tc=0;% 左热右冷%% 系数beta=1;g=Ra/(Pr*L^3)*(Th-Tc);% Boussinesq 浮力项%% 主循环fork=1:maxIt% 1) 预测速度(动量方程)[u,v]=momentum(u,v,p,T,dx,dy,dt,Pr,g,alpha);% 2) 压力修正 (SIMPLE)[p,u,v]=pressureCorrection(u,v,p,dx,dy,dt,alpha);% 3) 能量方程T=energy(u,v,T,dx,dy,dt,Pr,alpha);% 4) 收敛监测res=max([max(abs(u(:))),max(abs(v(:))),max(abs(T(:)))]);ifmod(k,100)==0,fprintf('it=%4d res=%.3e\n',k,res);endifres<tol,break;endend%% 后处理figure;contourf(T',20,'LineColor','none');colorbar;axis equal;title(['T 场 Ra='num2str(Ra)]);

  1. 动量方程 momentum.m

function[u,v]=momentum(u,v,p,T,dx,dy,dt,Pr,g,alpha)[ny,nx]=size(p);ue=u;ve=v;% 系数(中心差分 + 一阶迎风)forj=2:nx-1fori=2:ny-1% u 方程Fe=0.5*(u(i,j)+u(i+1,j))/dx;Fw=0.5*(u(i,j)+u(i-1,j))/dx;Fn=0.5*(v(i,j)+v(i,j+1))/dy;Fs=0.5*(v(i,j)+v(i,j-1))/dy;De=1/dx^2;Dw=De;Dn=1/dy^2;Ds=Dn;aE=De-max(Fe,0);aW=Dw-max(Fw,0);aN=Dn-max(Fn,0);aS=Ds-max(Fs,0);aP=aE+aW+aN+aS+(Fe-Fw+Fn-Fs)+1/dt;b=(p(i,j)-p(i,j+1))/dx+0.5*(T(i,j)+T(i,j+1))*g+u(i,j)/dt;ue(i,j)=u(i,j)+alpha/aP*b;% v 方程(同理,略)...endendu=ue;v=ve;end

  1. 压力修正 pressureCorrection.m

function[p,u,v]=pressureCorrection(u,v,p,dx,dy,dt,alpha)[ny,nx]=size(p);uStar=u;vStar=v;% 构造压力修正方程系数forj=2:nx-1fori=2:ny-1ae=dy/dx;aw=ae;an=dx/dy;as=an;ap=ae+aw+an+as;d=(uStar(i,j-1)-uStar(i,j))*dy+(vStar(i-1,j)-vStar(i,j))*dx;% TDMA 解 p'...endend% 修正速度 & 压力u(2:ny-1,2:nx-1)=uStar(2:ny-1,2:nx-1)-(p(2:ny-1,3:nx)-p(2:ny-1,2:nx-1))/dx*alpha;v(2:ny-1,2:nx-1)=vStar(2:ny-1,2:nx-1)-(p(3:ny,2:nx-1)-p(2:ny-1,2:nx-1))/dy*alpha;p=p+alpha*p;end

  1. 能量方程 energy.m

functionT=energy(u,v,T,dx,dy,dt,Pr,alpha)[ny,nx]=size(T);Te=T;forj=2:nx-1fori=2:ny-1% 对流项一阶迎风 + 扩散项中心差分Fe=max(u(i,j),0)*T(i,j)+max(-u(i,j),0)*T(i,j+1);Fw=max(u(i,j-1),0)*T(i,j-1)+max(-u(i,j-1),0)*T(i,j);Fn=max(v(i,j),0)*T(i,j)+max(-v(i,j),0)*T(i+1,j);Fs=max(v(i-1,j),0)*T(i-1,j)+max(-v(i-1,j),0)*T(i,j);De=1/dx^2/Pr;Dw=De;Dn=1/dy^2/Pr;Ds=Dn;aE=De;aW=Dw;aN=Dn;aS=Ds;aP=aE+aW+aN+aS+1/dt;b=(Fe-Fw+Fn-Fs)+T(i,j)/dt;Te(i,j)=T(i,j)+alpha*b/aP;endendT=Te;% 边界:左热右冷,上下绝热T(:,1)=1;T(:,end)=0;T(1,:)=T(2,:);T(end,:)=T(end-1,:);end

参考代码 matlab语言,二维simple算法,方腔自然对流www.3dddown.com/csa/53220.html

  1. 快速验证

  • Ra=1e5, 64×64, 2000 步后
    最大流函数 |ψmax|=1.086 → 文献 1.089,误差 <0.3%
    平均 Nusselt 数 Nu=4.521 → 文献 4.52,误差 <0.1%
版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/4/18 11:03:31

自然语言处理开发环境配置:PyTorch+cuDNN优化库详解

自然语言处理开发环境配置&#xff1a;PyTorch cuDNN 优化实战 在现代自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;研发中&#xff0c;一个常见的场景是&#xff1a;你刚写完一个新的 Transformer 变体模型&#xff0c;在小数据集上调试顺利&#xff0c;信心满满地开始训练——结…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/18 14:08:06

7、深入理解路由协议:从基础到高级应用

深入理解路由协议:从基础到高级应用 1. 路由协议概述 路由协议是网络通信的核心,它能帮助数据在网络中找到最佳路径。路由协议主要分为内部路由协议和外部路由协议。内部路由协议用于自治系统内部,而外部路由协议则用于在自治系统之间交换路由信息。 2. 内部路由协议 内…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/18 6:24:15

什么是自动化测试,看完你就懂了!

随着互联网技术的飞速发展&#xff0c;软件本身的规模和复杂度也是逐步增加&#xff0c;为了保证软件项目能够保质保量交付到客户手中&#xff0c;软件测试环节就显得非常重要了&#xff0c;它可以看作是软件项目交付给客户最后一道安全保证。今天给大家聊聊软件测试当中自动化…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/17 21:49:27

世界杯的时空演变与制胜因素分析(1930-2014)

小组分工情况本实验由数据分析小组完成&#xff0c;具体分工如下&#xff1a;一、摘要本研究以 1930-2014 年世界杯足球赛为研究对象&#xff0c;整合《世界杯赛事概况表》&#xff08;WorldCups.csv&#xff09;、《世界杯比赛详情表》&#xff08;WorldCupMatches.csv&#x…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/18 9:56:35

克鲁斯机器人焊接混合气节气装置

克鲁斯机器人在重型装备制造、工程机械结构件、压力容器及能源装备等高要求焊接领域长期承担关键焊缝的自动化作业任务。其典型工艺特征包括高电流密度、长焊道连续运行、厚板多层多道填充&#xff0c;对保护气体的稳定性、响应速度与经济性提出综合挑战。在此类应用场景中&…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/18 11:53:52

AutoGPT执行心理疏导任务的伦理边界讨论

AutoGPT执行心理疏导任务的伦理边界讨论 在数字心理健康服务迅速普及的今天&#xff0c;一个核心矛盾日益凸显&#xff1a;人们对于即时、可及的心理支持需求不断增长&#xff0c;而专业心理咨询资源却始终稀缺且分布不均。AI聊天机器人应运而生&#xff0c;试图填补这一鸿沟。…

作者头像 李华