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空气动力学数值方法:计算流体力学(CFD):数值方法与线
性代数
1空气动力学与CFD简介
空气动力学是研究物体在气体中运动时,气体与物体相互作用的科学。它
在航空航天、汽车设计、风力发电等领域有着广泛的应用。计算流体力学(CFD)
是空气动力学研究中的一个重要工具,它通过数值方法求解流体动力学方程,
模拟流体流动,预测流体动力学现象。
1.1数值方法在CFD中的应用
在CFD中,数值方法主要用于求解流体动力学的基本方程,如纳维-斯托克
斯方程。这些方程描述了流体的运动规律,但在复杂几何形状和流动条件下,
解析解往往难以获得。数值方法,如有限差分法、有限体积法和有限元法,通
过将连续的流场离散化为一系列离散点或单元,然后在这些点或单元上求解方
程,从而提供了一种有效的解决方案。
1.1.1示例:有限差分法求解一维对流方程
假设我们有一维对流方程:
∂∂
+=0
∂∂
其中,是流体的速度,是对流速度。我们可以通过有限差分法来求解这
个方程。
1.1.1.1数据样例
初始条件:,0=sin
边界条件:0,=1,=0
对流速度:=1
1.1.1.2代码示例
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
#参数设置
L=1.0#域长
T=1.0#时间
c=1.0#对流速度
1
N=100#空间离散点数
M=100#时间步数
dx=L/(N-1)
dt=T/M
#初始化速度场
x=np.linspace(0,L,N)
u=np.sin(np.pi*x)
#有限差分法求解
forninrange(M):
un=u.copy()
foriinrange(1,N-1):
u[i]=un[i]-c*dt/dx*(un[i]-un[i-1])
#绘制结果
plt.plot(x,u)
plt.xlabel(x)
plt.ylabel(u(x,T))
plt.title(有限差分法求解一维对流方程)
plt.show()
1.1.2解释
上述代码中,我们首先设置了问题的参数,包括域长、时间、对流速度、
空间和时间的离散点数。然后,我们初始化了速度场为正弦函数。在求解过程
1
中,我们使用了显式有限差分格式,即当前时间步的速度值由前一时间步
的速度值和计算得出。最后,我们绘制了最终时间步的速度分布。
1
2线性代数基础回顾
线性代数是CFD中不可或缺的数学工具,它提供了处理和求解线性方程组
的方法。在CFD中,线性代数主要用于求解离散化后的流体动力学方程,这些
方程通常可以表示为线性方程组的形式。
2.1基本概念
向量:一个有序的数列,可以表示为列向量或行向量。
矩阵:一个由数构成的矩形阵列,可以表示为系数矩阵,用于线
性方程组的表示。
线性方程组:一组线性方程,可以表示为矩阵形式=其中
是系数矩阵,是未知数向量,是常数向量。
2
2.2求解方法
直接求解法:如高斯消元
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