燃烧仿真技术教程：燃烧数值模拟方法与辐射传热模型的后处理分析.pdf

燃烧仿真技术教程：燃烧数值模拟方法与辐射传热模型的

后处理分析

1燃烧仿真基础

1.1燃烧过程的物理化学原理

燃烧是一种复杂的物理化学过程，涉及到燃料与氧化剂的化学反应、热量

的产生与传递、以及产物的扩散与混合。燃烧的基本原理可以分为以下几个关

键点：

1.化学反应：燃料与氧气在适当的条件下发生化学反应，生成二氧

化碳、水蒸气等产物，并释放出大量的热能。

2.热力学：燃烧过程中，热能的产生与传递遵循热力学定律，包括

能量守恒和熵增原理。

3.动力学：化学反应速率受温度、压力、反应物浓度等因素的影响，

动力学模型用于描述这些反应速率。

4.流体力学：燃烧通常发生在流动的介质中，流体的运动对燃烧过

程有重要影响，包括湍流、层流等。

1.1.1示例：简单燃烧反应的化学方程式

假设我们有甲烷（CH4）在空气中燃烧的化学反应，其化学方程式可以表

示为：

CH4+2O2-CO2+2H2O

在这个反应中，甲烷与氧气反应生成二氧化碳和水蒸气，同时释放出大量

的热能。

1.2数值模拟方法简介

数值模拟是通过数学模型和计算机算法来预测和分析燃烧过程的一种方法。

它通常包括以下步骤：

1.建立数学模型：根据燃烧的物理化学原理，建立描述燃烧过程的

偏微分方程组。

2.离散化：将连续的数学模型离散化，转换为可以在计算机上求解

的离散方程。

3.求解算法：使用数值方法求解离散方程，如有限差分法、有限体

积法或有限元法。

4.后处理与分析：对计算结果进行可视化和数据分析，以理解燃烧

过程的细节。

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1.2.1示例：使用Python进行简单的数值模拟

下面是一个使用Python和NumPy库进行简单数值模拟的示例，模拟一维

热传导过程：

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#参数设置

L=1.0#材料长度

N=100#网格点数

dx=L/(N-1)#网格间距

dt=0.001#时间步长

alpha=0.1#热扩散率

#初始条件

T=np.zeros(N)

T[0]=100#左边界温度

#边界条件

T_left=100

T_right=0

#时间迭代

forninrange(1000):

T[1:-1]=T[1:-1]+alpha*dt/dx**2*(T[2:]-2*T[1:-1]+T[:-2])

T[0]=T_left

T[-1]=T_right

#可视化结果

plt.plot(np.linspace(0,L,N),T)

plt.xlabel(位置)

plt.ylabel(温度)

plt.title(一维热传导过程)

plt.show()

这段代码模拟了一维热传导过程，其中热能从左边界向右边界传递。通过

调整参数，可以模拟不同条件下的热传导过程。

1.3辐射传热模型的理论基础

辐射传热是燃烧过程中重要的热传递方式之一，特别是在高温条件下。辐

射传热模型通常基于以下理论：

1.普朗克定律：描述了黑体辐射的光谱能量分布。

2.斯蒂芬-玻尔兹曼定律：描述了黑体的总辐射功率与温度的关系。

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3.蒙特卡洛方法：在复杂几何和非均匀介质中，使用蒙特卡洛方法

来模拟辐射传热路径。

1.3.1示例：使用蒙特卡洛方法模拟辐射传热

蒙特卡洛方法在辐射传热模拟中用于追踪光子的路径，下面是一个简化的

示例，说明如何使用蒙特卡洛方法模拟光子在简单几何中的传播：

importnumpyasnp

#参数设置

N_photons=1000#光子数

absorption_coeff=0.1#吸收系数

scattering_coeff=0.2#散射系