传热学MATLAB温度分布大作业完整版
一维热传导MATLAB模拟
一维热传导MATLAB模拟昆明学院2015届毕业设计（论文）设计（论文）题目一维热传导问题的数值解法及其MATLAB模拟子课题题目无姓名伍有超学号 2所属系物理科学与技术系专业年级 2011级物理学2班指导教师王荣丽2015 年 5 月摘要本文介绍了利用分离变量法和有限差分法来求解一维传导问题的基本解，并对其物理意义进行了讨论。
从基本解可以看出，在温度平衡过程中，杠上各点均受初始状态的影响，而且基本解也满足归一化条件，表示在热传导过程中杆的总热量保持不变。
通过对一维杆热传导的分析，利用分离变量法和有限差分法对一维热传导进行求解，并用MATLAB 数学软件来对两种方法下的热传导过程进行模拟，通过对模拟所得三维图像进行取值分析，得出由分离变量法和有限差分法绘制的三维图基本相同，且均符合热传导过程中温度随时间、空间的变化规律，所以两种方法均可用来解决一维热传导过程中的温度变化问题。
关键词：一维热传导；分离变量法；有限差分法；数值计算；MATLAB 模拟AbstractIn this paper, the method of variable separation andfinite difference method are introduced to solve the problem of one-dimensional heat conduction problems, and the physical significance of numerical methods for heat conduction problems are discussed. From the basic solution, we can see the temperature on the bar are affected by the initial state during the process of temperature balance, and basic solution also satisfy the normalization condition which implied the invariance of the total heat in the bar during the heat conduction process. Through the analysis of the one-dimensional heat conduction, by taking use of variable separation method and finite difference method, we simulated the one-dimensional heat conduction problem by MATLAB. The three-dimensional images of the simulation results obtained by the method of separation of variables and finite difference method are similar to each other, and the temperature curve is in accordance with the law of temperature variation during heat conduction. Thus, we can go to the conclusion that both methods can be used to deal with the one-dimensional heat conduction problems.Keywords: One-dimensional heat conduction; method of variableseparation; finite difference method; numerical2method; MATLAB simulation目录第一章绪论11.1热传导的概念......................................................... .. (1)1.2热质的运动和传递......................................................... (1)第二章一维热传导问题的两种数值解法32.1一维热传导问题的初值问题32.2一维热传导问题的分离变量法42.3一维热传导问题的有限差分法63第三章一维有界杆热传导问题的MATLAB模拟9 3.1一维有界杆热传导问题93.2分离变量法的MATLAB模拟93.3有限差分法的MATLAB模拟12第四章总结与展望18参考文献19谢辞204第一章绪论1.1热传导的概念由于温度分布不均匀，热量从介质中温度高的地方流向温度低的地方称为热传导。
传热大作业 第4版4-23
东南大学能源与环境学院课程作业报告课程名称：传热学作业名称：传热学大作业——利用matlab程序解决热传导问题院（系）：能源与环境学院专业：热能与动力工程姓名：姜学号：完成时间：2012 年11 月8日评定成绩：审阅教师：目录一．题目及要求 (3)二．各节点离散化的代数方程..............................3&13 三．源程序......................................................5&16 四．不同初值时的温度分布情况...........................7&18 五．冷量损失的计算.......................................12&24 六．计算小结 (27)传热大作业——利用matlab 程序解决复杂热传导问题姓名:姜 学号: 班级:成绩：____________________一、题目及要求计算要求：一个长方形截面的冷空气通道的尺寸如附图所示。
假设在垂直于纸面的方向上冷空气及通道墙壁的温度变化很小，可以忽略。
试用数值方法计算下列两种情况下通道壁面中的温度分布及每米长度上通过壁面的冷量损失：（1） 内、外壁面分别维持在10℃及30℃；（2） 内、外壁面与流体发生对流传热，且有110f t C =︒、2120/()h W m K =⋅，230f t C =︒、224/()h W m K =⋅。
(取管道导热系数为0.025/()W m K λ=⋅)二、各节点的离散化的代数方程1、基本思想：将导热问题的温度场，用有限个离散点上的值的集合来代替，通过求解按一定方法建立起来的关于这些值的代数方程，来获得离散点上被求物理量的值。
2、基本步骤：(1)建立控制方程以及定解条件：对于(1)问有：2.2m3m 2m1.2m h 1、t f1h 1、t f2导热微分方程22220t t x y ∂∂+=∂∂定解条件为第一类边界条件对(2)问有： 导热微分方程22220t t x y ∂∂+=∂∂定解条件为第三类边界条件(2)区域离散化：如下图所示，用一系列与坐标轴平行的网格线把求解区域划分成许多子区域，以网格线的交点作为需要确定温度值的空间位置，称为节点。
方腔内自然对流MATLAB程序数值传热学
(2)
其中， 是热扩散系数。 边界条件： 由无滑移边界条件得，四个壁面上的速度均为零，即： un us uw ue 0 。 在热壁面上 T 100 ，在冷壁面上 T 0 ，在上下绝热壁面上处
T 0。 y
数值处理：
区域离散化如图 2 所示。 对于动量守恒方程，在不考虑压力的情况下先计算出一个临时速度
%========================================================================== uu(1:nx+1,1:ny+1)=0.5*(u(1:nx+1,1:ny+1)+u(1:nx+1,2:ny+2)); vv(1:nx+1,1:ny+1)=0.5*(v(1:nx+1,1:ny+1)+v(2:nx+2,1:ny+1));
%==========================================================================
un=0.0; us=0.0; vw=0.0; ve=0.0; Tw=100.0; Te=0.0; T(1,1:ny+1)=100; TT(1,1:ny+1)=100; %========================================================================== u(1:nx+1,1)=2*us-u(1:nx+1,2); u(1:nx+1,ny+2)=2*un-u(1:nx+1,ny+1); v(1,1:ny+1)=2*vw-v(2,1:ny+1); v(nx+2,1:ny+1)=2*ve-v(nx+1,1:ny+1);
(完整word版)matlab绘制温度场
通过在室内的某些位置布置适当的节点，采集回来室内的温湿度以及空气质量等实际参数。
首先对室内空间建模，用一个无限细化的三维矩阵来模拟出室内的温度分布情况，针对采集回来的数据，采用插值法和适当次数的拟合函数的拟合，得出三维矩阵的实际值的分布，最后结合matlab软件绘制出计算出的温度场的三维图像。
一．数据的采集与处理因为影响人的舒适感的温度层只是室内的某一高度范围内的温度，而温度传感器虽然是布置在一个平面内，但是采用插值法和拟合函数法是可以大致再现出影响人的舒适感的温度层的温度变化的。
同时，在构建出的三维模型中，用第三维表示传感器层面的温度。
在传感器层面，传感器分布矩阵如下：X=【7.5 36.5 65.5】（模型内单位为cm）Y=【5.5 32.5 59.5】Z=【z1 z2 z3；z4 z5 z6；z7 z8 z9；】（传感器采集到的实时参数）采用meshgrid（xi，yi，zi，…）产生网格矩阵；首先按照人的最小温度分辨值，将室内的分布矩阵按照同样的比例细化，均分，使取值点在坐标一定程度上也是接近于连续变化的，从而才能最大程度上使处理数据得来的分布值按最小分辨值连续变化！根据人体散热量计算公式：C=hc（tb-Ta）其中hc为对流交换系数；结合Gagge教授提出的TSENS热感觉指标可以计算出不同环境下人的对环境温度变化时人体温度感知分辨率，作为插值法的一个参考量，能使绘制出的温度场更加的符合人体的温度变化模式。
例如按照10cm的均差产生网格矩阵（实际上人对温度的分辨率是远远10cm大于这个值的，但是那样产生的网格矩阵也是异常庞大的，例如以0.5cm为例，那么就可以获得116*108=12528个元素，为方便说明现已10cm为例）：[xi yi]=meshgrid(7.5:10:65.5,5.5:10:59.5)xi =7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.50007.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.50007.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.50007.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.50007.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.50007.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000yi =5.5000 5.5000 5.5000 5.5000 5.5000 5.500015.5000 15.5000 15.5000 15.5000 15.5000 15.500025.5000 25.5000 25.5000 25.5000 25.5000 25.500035.5000 35.5000 35.5000 35.5000 35.5000 35.500045.5000 45.5000 45.5000 45.5000 45.5000 45.500055.5000 55.5000 55.5000 55.5000 55.5000 55.5000产生网格矩阵之后，就可以在测得的实时数据的基础上，通过相关的温度场的专业的估算函数，以及相关的数值处理函数来估计整个分布面（有最小的分辨率）上的温度了。
铜芯电缆温度分布MATLAB计算模型
1.题目如图1所示铜芯电缆，电流为5000A ，内径为10mm ，外包材料聚氯乙烯的厚度为2mm ，导热系数为0.15+0.00013{t}K)W/(m ⋅。
电缆左半边为绝热边界条件，右半边为第三类边界条件，空气温度为20℃，绝缘层表面与环境间的复合表面传热系数为10K)W/(m 2⋅。
铜的电阻率为()[]2010t-a R R t +=，m 1075.180⋅Ω⨯=-R ，C /004.0︒=a ，t 的单位为摄氏度。
试通过数值方法求解温度分布。
图 12.编程计算2.1 控制方程根据题意，本题为二维稳态导热问题，其控制方程为：011=+⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂+⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂S T r r r T r r r θλθλ 边界条件：πππθ2~23,2~0007.0==r ：()W f B T T h q -=23~2007.0ππθ==r ：0=B q其中：C 20︒=f T 。
2.2 方程离散为建立通用方程，考虑非稳态项的控制方程为：011=+⎪⎭⎫⎝⎛∂∂∂∂+⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂=∂∂S T r r r T r r r t T cθλθλρ 采用全隐格式，在t ∆时间内，对控制容积积分，整理后可得：b T a T a T a T a T a S S N N W W E E P P ++++=其中：()ee e E r r a λδθ/∆=，()ww w W r r a λδθ/∆=，()n n n N r r a λδθ/∆=，()ss s S r r a λδθ/∆=，V S a a a a a a P P S N W E P ∆-++++=0()tVc a P ∆∆=ρ0，00P P C T a V S b +∆=，()θ∆∆+=∆r r r V s n 5.0采用通用表达式，各表达式如下表：表1 坐标及系数表达式2.3 边界条件处理对于北边界，采用附加源项法处理。
由于北边界(πππθ2~23,2~0007.0==r )为第三类边界条件，则最靠近边界的控制容积加入以下附加源项：()Bn f adC x h T V AS λδ//1,+∆=()Bn ad P x h V A S λδ//11,+∆-=其中：C 20︒=f T将附加源项加到相应控制容积后，再令相应的0N =a 。
matlab求解一维带内热源传热问题
matlab 求解一维带内热源传热问题解一维带有内部热源的传热问题通常涉及到热传导方程的求解。
热传导方程描述了温度场随时间和空间的变化。
一维热传导方程通常写作：22()T T Q x t xα∂∂=+∂∂ 其中：• T 是温度，• t 是时间，• x 是空间坐标，• α 是热扩散系数，• Q(x) 是热源。
解这个方程需要适当的边界条件和初始条件。
为了简化问题，我们可以考虑一个稳态（0T t∂=∂）情况。
以下是使用 MATLAB 求解一维带有内部热源的传热问题的简单示例代码：% 参数设置L = 1; % 区域长度alpha = 0.01; % 热扩散系数Q = @(x) 1; % 内部热源% 空间离散化N = 100; % 离散网格数x = linspace(0, L, N);% 热传导方程T = zeros(1, N);T(1) = 0; % 初始条件T(N) = 100; % 边界条件% 离散格式求解dx = x(2) - x(1);dt = 0.01;num_steps = 1000;for step = 1:num_stepsfor i = 2:N-1T(i) = T(i) + alpha * dt / dx^2 * (T(i+1) - 2*T(i) + T(i-1)) + Q(x(i)) * dt;endend% 结果可视化plot(x, T);xlabel('空间坐标');ylabel('温度');title('一维带内部热源传热问题');请注意，这是一个简化的例子，具体的问题可能需要更多的考虑，例如更精确的数值方法、不同的边界条件和初始条件、更复杂的热源分布等。
这个示例主要用于演示MATLAB 中解决这类问题的基本方法。
大作业题(2014版)——中科院传热学(雁栖湖校区)
（注意：如发现作业中互相拷贝及抄袭者，此次作业成绩全将记为 一矩形平板 0 x a , 0 y b ，内有均匀恒 定热源 g 0 ， 在 x 0 及 y 0 处绝热， 在x a及y b 处保持温度 T1 ， 初始时刻温度为 T0 ， 如右图 1 所示： 1、求 t 0 时，矩形区域内的温度分布 T x, y, t 的解 析表达式； 2、若 a 18m ， b 12m ， g 0 1W m3 ， T1 600 K ， T0 200 K ，热传导系数 热扩散系数 0.8 m 2 s 。 请根据 1 中所求温度分布用 MATLAB k 1.0W m K ， 软件绘出下列结果，并加以详细物理分析： (a) 300s 内，在同一图中画出点 (0,4) 、 (0,8) 、 6,0 、 (12,0) 、 (9,6) （单位：m） 温度随时间的变化 (b) 200s 内，画出点 (18,4) 、 (18,8) 、 6,12 、 (12,12) 、 (9,6) （单位：m）处，分 别沿 x、y 方向热流密度值随时间的变化 (c) 画出 t 50s、 75s、 100s、 125s、 150s 时刻区域内的等温线 (d) 300s 内，在同一图中画出点 9,0 ， 9, 6 （单位：m）在其他参数不变时 g 0 分 别等于 1W m 3 ， 2W m3 ， 3W m3 情况下的温度、热流密度 (e) 600s 内，在同一图中画出点(9,6)（单位：m）在其它参数不变情况时热导率 分别为 0.5W m K 、 1.0W m K 和 1.5W m K 时的温度、热流密度 (f) 600s 内，在同一图中画出点(9,6) （单位：m）在其它参数不变情况时热扩散 系数分别为 0.4 m 2 s 、 0.8 m 2 s 和 1.2 m 2 s 时的温度、热流密度 3、运用有限差分法计算 2 中(b)、(d)和(e)，并与解析解结果进行比较，且需将数 值解与解析解的相对误差减小到万分之一以下； 4、附上源！ ）
哈工程传热学数值计算大作业
传热学二维稳态导热问题的数值解法杨达文2011151419赵树明2011151427杨文晓2011151421吴鸿毅2011151416第一题：a=linspace(0,0.6,121);t1=[60+20*sin(pi*a/0.6)];t2=repmat(60,[80 121]);s=[t1;t2]; %构造矩阵for k=1:10000000 %理论最大迭代次数，想多大就设置多大S=s;for j=2:120for i=2:80S(i,j)=0.25*(S(i-1,j)+S(i+1,j)+S(i,j-1)+S(i,j+1));endendif norm(S-s)<0.0001break; %如果符合精度要求，提前结束迭代elses=S;endendS %输出数值解数值解数据量太大，这里就不打印出来，只画出温度分布。
画出温度分布：figure(1)xx=linspace(0,0.6,121);yy=linspace(0.4,0,81);[x,y]=meshgrid(xx,yy);surf(x,y,S)axis([0 0.6 0 0.4 60 80])grid onxlabel('L1')ylabel('L2')zlabel('t（温度）').60.66666777778L 1L 2t （温度）A0=[S(:,61)];for k=1:81B1(k)=A0(81-k+1);endB1 %x=L1/2时y方向的温度A1=[S(41,:)] %y=L2/2时x方向的温度x=0:0.005:0.6;y=0:0.005:0.4;A2=60+20*sin(pi*x/0.6)*((exp(pi*0.2/0.6)-exp(-pi*0.2/0.6))/2)/((exp(pi*0.4/0.6)-exp(-pi*0.4/0.6) )/2) %计算y=L2/2时x方向的解析温度B2=60+20*sin(pi*0.3/0.6)*((exp(pi*y/0.6)-exp(-pi*y/0.6))/2)/((exp(pi*0.4/0.6)-exp(-pi*0.4/0.6))/ 2) %计算x=L1/2时y方向的解析温度figure(2)subplot(2,2,1);plot(x,A1,'g-.',x,A2,'k:x'); %画出x=L1/2时y方向的温度场、画出x=L1/2时y方向的解析温度场曲线xlabel('L1');ylabel('t温度');title('y=L2/2');legend('数值解','解析解');subplot(2,2,2);plot(x,A1-A2); %画出具体温度场与解析温度场的差值曲线xlabel('L1');ylabel('差值');title('y=L2/2时，比较=数值解-解析解');subplot(2,2,3);plot(y,B1,'g-.',y,B2,'k:x'); %画出y=L2/2时x方向的温度场、画出y=L2/2时x方向的解析温度场曲线xlabel('L2');ylabel('t温度');title('x=L1/2');legend('数值解','解析解');subplot(2,2,4);plot(y,B1-B2); %画出具体温度场与解析温度场的差值曲线xlabel('L2');ylabel('差值');title('x=L1/2时，比较=数值解-解析解');y=L2/2时x方向的温度：60 60.1635347276130 60.3269574318083 60.4901561107239 60.653018915996160.8154342294146 60.9772907394204 61.1384775173935 61.298884093677961.4584005332920 61.6169175112734 61.7743263876045 61.930519281669662.0853891461909 62.2388298405943 62.3907362037523 62.541004126057762.6895306207746 62.8362138946214 62.9809534175351 63.123649991570263.2642058188844 63.4025245687647 63.5385114436490 63.672073244095163.8031184326565 63.9315571966177 64.0573015095482 64.180265191631864.3003639687311 64.4175155301449 64.5316395850212 64.642657917384664.7504944397430 64.8550752452343 64.9563286582797 65.054185283707565.1485780543131 65.2394422768254 65.3267156762441 65.410338438521565.4902532515567 65.5664053444751 65.6387425251668 65.707215216057165.7717764880854 65.8323820928694 65.8889904930310 65.941562890665265.9900632539310 66.0344583417471 66.0747177265744 66.110813815270166.1427218680003 66.1704200151959 66.1938892725421 66.213113553990066.2280796827826 66.2387774004857 66.2451993740203 66.247341200688866.2452014111934 66.2387814706441 66.2280857775556 66.213121660833566.1938993747528 66.1704320919304 66.1427358942990 66.110829762085766.0747355608048 66.0344780262737 65.9900847476605 65.941586148577365.8890154662295 65.8324087286383 65.7718047299493 65.707245003846265.6387737950858 65.5664380291767 65.4902872802189 65.410373736929465.3267521668755 65.2394798789402 65.1486166840471 65.054224854168964.9563690796505 64.8551164248743 64.7505362822981 64.642700324897664.5316824570463 64.4175587638655 64.3004074590802 64.180308831415964.0573451895733 63.9316008058186 63.8031618582281 63.672116371626463.5385541572596 63.4025667512431 63.2642473518283 63.123690755529062.9809932921539 62.8362527587866 62.6895683527611 62.541040603677462.3907713045038 62.2388634418130 62.0854211252013 61.930549515936761.7743547548873 61.6169438897778 61.4584248018242 61.298906131798361.1384972055701 60.9773079591820 60.8154488635041 60.653030848523060.4901652273162 60.3269636197632 60.1635378760476 60x=L1/2时y方向的温度：60 60.1308958471008 60.2618814819943 60.3930468323419 60.524481948785060.6562770664196 60.7885226663977 60.9213095376979 61.054728839108661.1888721614654 61.3238315901874 61.4596997681540 61.596569958966661.7345361106384 61.8736929197574 62.0141358961654 62.155961428198162.2992668485325 62.4441505006859 62.5907118062120 62.739051332642462.8892708622179 63.0414734614594 63.1957635516239 63.352246980097063.5110310927684 63.6722248074423 63.8359386883315 64.002285021688564.1713778926236 64.3433332631650 64.5182690516120 64.696305213238964.8775638224022 65.0621691561100 65.2502477791090 65.441928630549065.6373431122839 65.8366251788694 66.0399114293203 66.247341200688866.4590566635297 66.6752029193167 66.8959280998773 67.121383468913967.3517235256817 67.5871061108928 67.8276925149213 68.073647588380968.3251398551535 68.5823416279436 68.8454291264398 69.114582598162569.3899864420822 69.6718293350911 69.9603043614169 70.255609145064670.5579459853794 70.8675219958221 71.1845492460516 71.509244907413471.8418314019312 72.1825365549057 72.5315937512233 72.889242095483173.2557265760494 73.6312982331452 74.0162143310978 74.410738534857774.8151410909089 75.2296990126956 75.6546962706925 76.090423987246276.5371806363247 76.9952722483076 77.4650126199600 77.946723529732178.4407349585321 78.9473853161230 79.4670216732992 8066666666L 1t 温度y =L 2/2--1.--0.-3L 1差值y =L 2/2时，比较=数值解-解析解66778L 2t 温度x =L 1/200.050.10.150.20.250.30.350.4--1.--0.-3L 2差值x =L 1/2时，比较=数值解-解析解。
传热学数值计算大作业
传热学数值计算大作业航14 艾迪2011011537 如图所示，有一个正方形截面的无限长的水泥柱，热导率为，密度为，比热容为。
水泥柱的边长为。
水泥柱的左侧靠墙，可以认为保持温度为。
水泥柱被包围在温度为°的热空气中。
三个面上均只考虑对流换热，并且对流换热系数分别为，，。
请编写程序数值求解该稳态导热问题（可使用Fortran 或C 或Matlab 语言）。
作业要求提交源代码和报告，报告内容包括：（1） 给出该导热问题的数学描述； （2） 描述所采用的差分格式和求解过程；（3） 验证求解结果的准确性，给出网格无关性验证； （4） 给出求解结果（温度云图、边界热流、平均温度等）； （5） （选做）讨论对流换热系数、热导率等参数对求解结果的影响。
解：(1)、因为无内热源，温度分布：222201230(0,0)(x,0)t(0,y)t ,((x,0))(,y)(x,)((,y)),((x,H))f f f t tx H y H x ydt h t t dx dt H dt H h t H t h t t dx dxλλλ∂∂+=<<<<∂∂⎧=-=-⎪⎪⎨⎪-=--=-⎪⎩（2）、采用热平衡法建立内节点和边界节点的离散方程，x 、y 方向各取n 个节点，即()()11n n -⨯- 个网格，且x y ∆=∆ 。
对于任意内节点（i ，j ），有:,1,1,,1,1t (t t t t )/4i j i j i j i j i j -+-+=+++D边界三边界一边界节点：边界1、 1,0(1j )j t t n =≤≤边界2、11,1,21,11,1h 2h 2(2)t 2t t t (1k n)k k k k f xxt λλ-+∆∆+=+++<<边界3、22,k n 1,k n,k 1,k 1h 2h 2(2)t 2t t t (1k n)n n f xxt λλ--+∆∆+=+++<<边界4、33k,n k,n 11,n k 1,n h 2h 2(2)t 2t t t (1k n)k fxxt λλ--+∆∆+=+++<<C 点、2121n,1n 1,1n,2(h h )(h )(2)t t t f xh xt λλ-+∆+∆+=++D 点、2323n,n ,n 11,n (h h )(h )(2)t t t n n f xh xt λλ--+∆+∆+=++(3)、由于各个节点都写成了差分显示表达，可用高斯—赛德尔迭代法求解。
计算传热学导热作业
题目：如图所示，A,B 为两种不同材料的物体，厚度相同，左边壁面温度为Tw1，右边为Tw2。
两物体的导热系数都是温度的函数()111T a T b λ=+，a,b可以自己设定，但是要满足12λλ ，图中壁面温度和长度值可以自己确定，上下面绝热。
问题解决在此设定左边壁面温度Tw1为100℃，右边壁面温度Tw2为0℃.设壁面长度为1。
物体导热系数的函数()111T a Tb λ=+中待定系数10.00001a =，10b =，220.000001,0a b ==。
上下面绝热。
本题中采用Matlab 进行程序编写 ，并进行画图处理。
在处理中利用一维矩阵将计算区域划分成100个节点。
并通过式子：()(),p p e e w w e ew we w ewp e w p p c p a T a T a T b A A a a x x a a a S A x b S A xλλδδ=++===+-∆=∆进行迭代运算。
在本题中没有内热源所以0pc SS ==，则0b =，p e w a a a =+。
而可以假设面积1ew p A A A ===，上式可简化为：()(),p p e e w w ewe w ewp e wa T a T a T a a x x a a a λλδδ=+===+界面上的当量导热系数采用算术平均法计算：()()()()eee p e e e x x x x δδλλλδδ+-⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦网格独立性的判定：可以通过输入不同的节点数来进行网格独立性试验，在这里分别选网格数为10、50、100。
计算的图如下。
10个网格时：50个网格时：100个网格时：可见当划分到100个网格时，网格已经具有独立性。
在这个问题中具有两种导热材料，在材料分界面处，把它当作离散区域的分界面来处理。
由于本题中的边界条件是第一类边界条件，所以不需要特殊的边界处理。
最终得到的温度分布为：。
1_数值传热-传热学作业-matlab
L P Rn5. 一厚度为 250mm 无限大平壁，其导热系数λ=43+0.08t w/(m ·k)，平壁一侧温度为 250℃，另一侧温度为 46℃，试用数值方法确定平壁内的温度分布，并确定通过该平壁的热流密度。
解：（1） 建立模型本题属于非常物性，无热源的一维稳态导热过程将平壁沿厚度方向（x 方向）划分为 N 个均匀相等的间距。
节点布置如图所示12 3 4 N N+1本题给出 N=10。
（2） 通过热流法建立离散方程a) 内节点离散方程对节点 P(i)所代表的微元体，在 x 方向上与节点 P 相邻的节点分别为 L(i-1)和 R(i+1)。
由于节点之间的间距很小，可以认为相邻节点间的温度分布是线性的。
节点 P 所代表的网格单元与它周围各网格单元之间的导热量可根据傅里叶定律直接写为:ΦLP = Z LP其中t i -1 - t i ⨯1∆xΦRP = Z RPt i +1 - t i ⨯1∆xZ RPZ LP= 43 + 0.08⨯ (t i + t i +1 )2 = 43 + 0.08⨯ (t i -1 + t i )2对节点 P(i)所代表的微元写热平衡式，即可得节点 P(i)温度的离散方程ΦLP + ΦRP = 0Z LPt i -1 - t i ⨯1+ Z ∆x RPt i +1 - t i ⨯1 = 0 ∆xt = Z LP t i -1 + Z LP t i +1 Z LP + Z RPb) 边界节点离散方程由于本题的壁面温度属于第一类边界条件，因此t 1 = 250 t n +1 = 46c) 热流密度的计算Z∑Z RP(t i +1 - t i )q = ∆t =i =166i46, t i = 次数 m, t k=k+1k>m不收 停机（3） 编写流程图计算机程序中使用的变量标识符： i 节点的坐标变量 t(i) 节点 i 的温度tt 前一次算出的节点温度 k 迭代次数计算机程序中输入数据： n 沿 x 方向的网格划分数 e 控制迭代过程终止的误差 m 允许的最大迭代次数开始输入 n, e, k, t 1, t n+1, t iN=10, t 1=250, t n+1= 1, e=0.01, k=10000迭代 k=0tt i =t iNoYesNoYes打印i , q 打印“敛”（4）编写程序本题使用matlab 软件，所编写的程序如下：clear;clc;t=ones(1,11); % 设定各项初始值q=ones(1,11);t(1)=250;t(11)=46;e=0.01;k=1;while 1 % 迭代程序tt=t;for i=2:10a=43+0.08*(t(i-1)+t(i))/2;b=43+0.08*(t(i)+t(i+1))/2;t(i)=(a*t(i-1)+b*t(i+1))/(a+b);endk=k+1;ttt=abs(t(5)-tt(5));if(ttt<e)break;endendfor i=2:11 % 计算热流密度a=43+0.08*(t(i-1)+t(i))/2;q(i)=q(i-1)+a*(t(i)-t(i-1));endktq=q(i)/0.25w=0:25:250;v=w/25+1;y=t(v); %绘制温度分布图plot(w,y),xlabel('位置（mm）'),ylabel('温度（℃）')legend('平壁内的温度分布',0),grid（5）计算结果迭代次数k=75平壁温度分布见下表热流密度q= -4.47E+04 w/m2（6）温度分布图∂⎬ ⎝ ⎭ i i -1i 10. 一砖墙厚 240mm ，内、外表面的表面传热系数分别为 6.0 w/(m 2·k)和 15 w/(m 2·k)，墙体材料的导热系数λ=0.43 w/(m ·k)，密度ρ=1668kg/m 3，比热容 c=0.75kJ/(kg ·K)，室内空气温度保持不变为 20℃，室外空气温度周期性变化，中午 12 点温度最高为 3℃，晚上 12 点温度最低为-9℃，试用数值计算方法确定内、外墙壁面温度在一天内的变化。
传热学实验—-墙角matlab导热问题
二维导热物体温度场的数值模拟姓名小明学号 111111班级能动学院能动一、问题描述有一墙角模型，尺寸如图1所示，导热系数0.53W/(m·K)，墙角内外壁为第一类边界条件。
求解该模型的温度分布及导热量。
图1q=0二、计算原理根据热平衡法列出节点方程，各方向导入单元体的热量之和为零。
内节点和绝热边界点（图1点划线上的点）的方程形式不同。
图2 Array图2所示的内节点和绝热边界节点方程如下：内节点：)()()()(1,,1,,1,1,,1,=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+-+-+-••=+++-+-+x y t t x y t t y x t t y x t t j i j i j i j i j i j i j i j i W E S N ∆∆∆∆∆∆∆∆ΦΦΦΦλ绝热边界点：)(02)(2)(1,,1,1,,1,=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-++-+-••=+++--+x y t t y xt t y x t t j i j i j i j i j i j i W E S N ∆∆∆∆∆∆ΦΦΦΦλ三、计算过程用Matlab7.1语言编写计算程序，初取网格步长m y x 1.0=∆=∆运行结果：图1：各个点的温度数值图2：分层设色等温线分布图3：等温线分布（每两条线间隔为三度）四、小结本次数值模拟是运用matlab程序用于数值计算。
小组成员共同讨论并复习了热传导问题的数学描述和热平衡法；从模拟过程中练习了不同节点迭代方程的建立；并简单学习了matlab语言的使用。
这次大作业对于我们以后的学习和可能的研究来说是一个很好的锻炼机会。
热传导问题的MATLAB数值计算
收稿日期:2002-05-09.作者简介:李 灿(1968-),女,副教授;株州,湖南冶金职业技术学院冶金系(412000).¹Partial different ial equation toolbox user c s guide.T he M ath Works,Inc.,2000.热传导问题的M AT LAB 数值计算李 灿湖南冶金职业技术学院冶金系高彦栋 黄素逸华中科技大学能源与动力工程学院摘要:分析了应用M AT LAB 中PDE 工具箱解热传导问题的方法和步骤,编制了三个难以用解析方法求解的算例.采用有限元法求解导热偏微分方程,应用PDE 工具箱得到数值解.对适合圆柱坐标描述的问题,通过公式变化将其转换为能用PDE 工具箱求解的形式.算例表明,用M AT LAB 对复杂形状和有内热源的非稳态导热问题进行数值计算和图形处理是方便高效的.关 键 词:热传导;非稳态导热;M AT L AB;数值计算中图分类号:T K 124 文献标识码:A 文章编号:1671-4512(2002)09-0091-03许多工程问题需要确定物体内部的温度场或确定其内部温度到达某一限定值所需要的时间,因此研究导热问题特别是非稳态导热问题十分重要.目前非稳态导热问题的描述方程为多维非线性的偏微分方程,这些方程只在几何形状与边界条件都较简单的情况下才能求得理论解,而对于几何形状和边界条件复杂的情况多用数值解法,需借助于计算机将时间和空间坐标划分成数量巨大的网格才能得到较精确的数值解.本文应用M ATLAB 中PDE 工具箱,求解复杂边界条件的热传导问题.1 求解方法求解方法是基于数值解法中的有限元法[1],其基本原理是把计算区域划分成一系列的三角形单元,每个单元上取一个节点,选定一个形状函数(抛物线形或双曲线形),并通过单元中节点上的被求解变量值表示该函数.通过对控制方程作积分来获得离散方程.有限元法的最大优点是对不规则区域适应性好,故用MATLAB 方法求解的结果在边界上也较精确.对于适合圆柱坐标和球坐标描述的问题,通过对其热传导方程的变换,也能在MATLAB 中求解.应用MATLAB 的PDE (Partial Differential Equation)工具箱可以解如下四类偏微分方程¹-$#(c $u)+au =f ;d(5u /5t)-$#(c $u)+au =f ;d(52u/5t 2)-$#(c $u)+au =f ;-$#(c $u)+au =E du,(1)式中,u 为域8上的求解变量;E 为特征值;d,c,a,f 为常数或变量;t 为时间变量.前3个方程分别称为椭圆方程、抛物线方程和双曲线方程,第4个方程称为特征值方程.导热问题的通用微分方程可写成[2]Q c p (5u /5t )=$(K $u )+q v ,(2)式中,u 为求解变量,此处表示被求解物体内的温度;K 为导热系数;q v 为热源的发热率密度;Q 为密度;c p 为定压比热容.可以看出,式(1)和式(2)中的抛物线方程有着类似的形式.其中,求解变量为区域的温度,d 与Q c p ,c 与K ,f -au 与q v 可以一一对应.M ATLAB 中的PDE 工具箱定义了两类边界条件hu =r ;n #(c $u)+qu =g ,(3)式中,n 为垂直于边界的单位矢量;h ,r ,q 和g 为常量或与u 有关的变量.方程(3)中的第1个方程称为狄利克雷(Dirichlet)边界条件,第2个方程称为纽曼(Neumann)边界条件.可以看出,导热问题中的第一类边界与狄利克雷边界条件对应,第二类和第三类边界条件与纽曼边界条件对应.这些对应关系可以使用MATLAB 中的PDE 工具箱第30卷第9期 华 中 科 技 大 学 学 报(自然科学版) V ol.30 No.92002年 9月 J.Huazhong U niv.of Sci.&T ech.(Nature Science Edition)Sep.2002来求解.对一个导热问题的计算可以按图1的步骤进行.图1 M AT L AB 计算流程图2 算例2.1 三维非稳态无内热源的导热问题边长为0.5m,0.7m 和1.0m 的长方形钢锭,置于炉温u f =1200e 的加热炉内,计算5h 后钢锭的温度.已知钢锭的K =40.5W/(m #e ),A =0.722@10-5m 2/s ,u 0=25e ,钢锭与外界的对流换热系数h =348W/(m 2#e ).由对应关系可得d =Q c p =K /A ;c =K ;f =0;a =0,边界条件为纽曼边界条件,且钢锭的6个边界条件均相同,由对应关系有:q =h ; g =hf .求得5h 后钢锭内部的温度分布如图2,温度梯度如图3.两图还显示了有限元求解的网格,图3底平面的箭头方向为热流密度方向.图2 5h时刻钢锭的温度分布云图图3 5h 时刻钢锭的温度梯度云图如果导热体物性系数K 为温度u 的函数,只要写出K (u)的函数关系式,就可以得到解.2.2 有内热源的圆柱体非稳态导热问题有一半径为0.2m,长为3m 的圆柱形核电站用燃烧棒置于u f =100e 的水中,由于链式反应,棒内有恒定的产热率密度q v =20000W/m 3,计算10h 后燃烧棒内的温度分布.已知,燃烧棒的密度Q =7800kg /m 3,c p =500W #s/(kg #e ),K =40W/(m #e ),u 0=0e ,燃烧棒右端恒温t r =100e ,左端有一恒热流q l =5000W/m 2,燃烧棒外表面与外界水的对流换热系数h =50W/(m 2#e ).此问题宜采用圆柱坐标,由于燃烧棒内温度沿半径对称分布,因此可以转换为(r ,z )坐标的二维问题.将圆柱坐标内的热传导方程改写为Q c p r 5u 5t -55r K r 5u 5r -55z K r 5u 5z =q v r ,(4)以使其形式与式(1)拟合.式(4)与式(1)中的抛物线方程对比可以得出:d =Q c p r ;c =K r ;a =0;f =q v r ,式中,z 对应第一个坐标方向(在直角坐标中为x 方向);r 对应第二个坐标方向(在直角坐标中为y ).燃烧棒左端的边界条件为:n #(K $u )=q r ,为纽曼边界条件,由对应关系得:q =0; g =q l r ,燃烧棒右端为狄利克雷边界条件u =100.燃烧棒上(外)边界条件n #(K $u)=h(u f -u)为纽曼边界条件,由对应关系得q =hr ;g =hu f r.解析域的下边界为棒的中心,其边界条件为n #(K $t)=0,也为纽曼边界条件.q =0,则把q 和g 都设为0即可.求得10h 时刻燃烧棒内部的温度分布如图4所示,热流密度分布如图5所示.图4 10h 时刻燃烧棒的温度分布云图92 华 中 科 技 大 学 学 报(自然科学版) 第30卷图5 10h 时刻燃烧棒的热流密度云图如果内热源是时间或空间的函数,写出函数关系式,也可以得到解.2.3 复杂边界的热传导问题考虑这样一个问题:一个正方形内嵌一菱形,其中正方形区域的密度为2W/m 2,导热系数为10W/(cm #e ),菱形的密度为1W/m 2,导热系数为5W/(cm #e ),并有内热源的发热率密度为10W/m 2,两个区域的定压比热容均为0.1J/(kg #e ).初始温度为0e .计算0.1s 之后的等温图如图6所示,箭头所指为热流方向,热流密度图如图7所示.由此可见,应用MATLAB 可以方便快捷地解出复杂几何形状和复杂边界条件的非稳态问题.并且其强大的图形可视化功能使计算结果形象、直观而便于理解.图6 0.1s时刻等温图图7 0.1s 时刻热流密度云图参考文献[1]陶文铨.数值传热学(第2版).西安:西安交通大学出版社,2001.[2]程俊国,张洪济.高等传热学.重庆:重庆大学出版社,1990.Numerical simulation of problems in heat conduction using MATLABL i Can Gao Yandong H uang S uyiAbstract:The method and steps for finding the solutions for problems in heat conduction w ith the PDE toolbox in M ATLAB are described.T hree ex amples difficult to resolve w ith the analy tical method are g iven.The partial differential equation (PDE)for heat conduction is solved w ith the finite element method and the PDE toolbox is adopted to obtain the num erical simulation.Problems suitable for description w ith cylindrical coordinates are transformed into forms that are capable of solution w ith the PDE toolbox through formula variation.Examples of calculation show that M ATLAB is convenient and highly efficient for numerical simulation and graphic processing of com plex g eometry and non -steady -state heat conduction problems w ith internal thermal source.Key words:heat conduction;non -steady state heat conduction;MATLAB;numerical simulationLi Can Assoc.Prof.;Dept.of M etallurgy,Hu c nan Metallurg y Professional and Technical College,Zhuzhou 412000,Hu c nan,China.93第9期 李 灿等:热传导问题的M AT LAB 数值计算。
传热学MATLAB温度分布大作业完整版
传热学大作业（第四章）姓名：张宝琪学号：03110608一、题目及要求1.各节点的离散化的代数方程2.源程序3.不同初值时的收敛快慢4.上下边界的热流量（λ=1W/(m℃））5.计算结果的等温线图6.计算小结题目：已知条件如下图所示：二、方程及程序(1)各温度节点的代数方程ta=(300+b+e)/4 ; tb=(200+a+c+f)/4; tc=(200+b+d+g)/4; td=(2*c+200+h)/4 te=(100+a+f+i)/4; tf=(b+e+g+j)/4; tg=(c+f+h+k)/4 ; th=(2*g+d+l)/4ti=(100+e+m+j)/4; tj=(f+i+k+n)/4; tk=(g+j+l+o)/4; tl=(2*k+h+q)/4tm=(2*i+300+n)/24; tn=(2*j+m+p+200)/24; to=(2*k+p+n+200)/24; tp=(l+o+100)/12 (2)源程序【G-S迭代程序】【方法一】函数文件为：function [y,n]=gauseidel(A,b,x0,eps)D=diag(diag(A));L=-tril(A,-1);U=-triu(A,1);G=(D-L)\U;f=(D-L)\b;y=G*x0+f;n=1;while norm(y-x0)>=epsx0=y;y=G*x0+f;n=n+1;end命令文件为：A=[4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,0,0,0,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0;0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0;0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0;0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0;0,0,0,0,-1,0,-1,0,4,0,0,0,-1,0,0,0;0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,0,24,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,12];b=[300,200,200,200,100,0,0,0,100,0,0,0,300,200,200,100]';[x,n]=gauseidel(A,b,[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]',1.0e-6) xx=1:1:4;yy=xx;[X,Y]=meshgrid(xx,yy);Z=reshape(x,4,4);Z=Z'contour(X,Y,Z,30)Z =139.6088 150.3312 153.0517 153.5639108.1040 108.6641 108.3119 108.1523 84.1429 67.9096 63.3793 62.4214 20.1557 15.4521 14.8744 14.7746 【方法2】>> t=zeros(5,5);t(1,1)=100;t(1,2)=100;t(1,3)=100;t(1,4)=100;t(1,5)=100;t(2,1)=200;t(3,1)=200;t(4,1)=200;t(5,1)=200;for i=1:10t(2,2)=(300+t(3,2)+t(2,3))/4 ;t(3,2)=(200+t(2,2)+t(4,2)+t(3,3))/4;t(4,2)=(200+t(3,2)+t(5,2)+t(4,3))/4;t(5,2)=(2*t(4,2)+200+t(5,3))/4;t(2,3)=(100+t(2,2)+t(3,3)+t(2,4))/4;t(3,3)=(t(3,2)+t(2,3)+t(4,3)+t(3,4))/4; t(4,3)=(t(4,2)+t(3,3)+t(5,3)+t(4,4))/4; t(5,3)=(2*t(4,3)+t(5,2)+t(5,4))/4;t(2,4)=(100+t(2,3)+t(2,5)+t(3,4))/4;t(3,4)=(t(3,3)+t(2,4)+t(4,4)+t(3,5))/4;t(4,4)=(t(4,3)+t(4,5)+t(3,4)+t(5,4))/4;t(5,4)=(2*t(4,4)+t(5,3)+t(5,5))/4;t(2,5)=(2*t(2,4)+300+t(3,5))/24;t(3,5)=(2*t(3,4)+t(2,5)+t(4,5)+200)/24;t(4,5)=(2*t(4,4)+t(3,5)+t(5,5)+200)/24;t(5,5)=(t(5,4)+t(4,5)+100)/12;t'endcontour(t',50);ans =100.0000 200.0000 200.0000 200.0000 200.0000 100.0000 136.8905 146.9674 149.8587 150.7444 100.0000 102.3012 103.2880 103.8632 104.3496 100.0000 70.6264 61.9465 59.8018 59.6008 100.0000 19.0033 14.8903 14.5393 14.5117【Jacobi迭代程序】函数文件为：function [y,n]=jacobi(A,b,x0,eps)D=diag(diag(A));L=-tril(A,-1);U=-triu(A,1);B=D\(L+U);f=D\b;y=B*x0+f;n=1;while norm(y-x0)>=epsx0=y;y=B*x0+f;n=n+1;end命令文件为：A=[4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0; 0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0; 0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,0,0,0,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0; 0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0; 0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0;0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0;0,0,0,0,-1,0,-1,0,4,0,0,0,-1,0,0,0;0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,0,24,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,12];b=[300,200,200,200,100,0,0,0,100,0,0,0,300,200,200,100]'; [x,n]=jacobi(A,b,[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]',1.0e-6); xx=1:1:4;yy=xx;[X,Y]=meshgrid(xx,yy);Z=reshape(x,4,4);Z=Z'contour(X,Y,Z,30)n =97Z =139.6088 150.3312 153.0517 153.5639108.1040 108.6641 108.3119 108.152384.1429 67.9096 63.3793 62.421420.1557 15.4521 14.8744 14.7746三、不同初值时的收敛快慢1、[方法1]在Gauss 迭代和Jacobi 迭代中，本程序应用的收敛条件均为norm(y-x0)>=eps ，即使前后所求误差达到e 的-6次方时，跳出循环得出结果。
传热作业模板(对流)
二维温度场数值模拟能源与动力工程学院能动A95班姓名：吕昕伟学号：09031015长方形墙体温度场数值模拟问题重述有一个用砖砌成的长方形截面的冷空气通道，其界面尺寸如图1-1所示，假设在垂直于纸面方向上冷空气及砌墙的温度变化很小，可以近似的予以忽略。
在下面的工况下计算：(1).砌墙横截面上的温度分布；(2).垂直于纸面方向的每米长度上通过砌墙的导热量。
工况：内外表面均为第三类边界条件，且已知：21130,10.34t C h W m C ∞==⋅22110, 3.93t C h W m C ∞==⋅0.53W m C λ=⋅ 砖墙的导热系数图1-11t ∞2t ∞数学描写取左上角四分之一墙体为研究对象，列方程如下：(1).数学描写(2).边界条件方程离散以步长为0.1m的均分网格离散温度场，列离散方程如下：(1).内部节点(2).外部左边平直边界的节点(3).外部上边平直边界的节点(4). 内部左边平直边界的节点(5). 内部上边平直边界的节点(6).下边绝热边界的节点(7).右边绝热边界的节点编程思想及流程图通过将物理方程离散化，建立了多元代数方程组，可以用迭代法求此方程组。
在迭代法中先对要计算的温度场设定初值，在迭代计算过程中不断予以改进，直到计算前的假设值与计算后的结果相差小于允许值为止，成为迭代计算已经收敛。
流程图如下：结果讨论程序运行结果如下图所示：用matlab 软件画出18,22,26C C C 三条等温线如下图所示：程序代码(1).求温度fortran 程序(2).画等温线的matlab 程序。
反传热matlab
反传热matlab
反传热问题是指已知物体的温度分布，求解其边界条件的热传导问题。
该问题在工程实践中有着广泛的应用，例如：
●测定物体的表面热流密度
●反演物体的内部热源
●确定物体的边界热阻
一、MATLAB求解反传热问题的基本步骤
1．建立数学模型
根据热传导方程，建立反传热问题的数学模型。
2．离散化
将数学模型离散化为代数方程组。
3．求解
利用MATLAB求解代数方程组。
4．验证
验证求解结果的准确性。
二、MATLAB求解反传热问题的常用方法
1．有限元法是一种求解偏微分方程的数值方法。
它将求解域划分为有限个单元，并在每个单元上建立局部方程，然后将局部方程组装成整体方程组进行求解。
2．边界元法是一种将求解域边界上的未知量作为求解对象的数值方法。
它将原问题的求解域缩减到边界上，从而降低了问题的维数。
3．反演算法是一种直接求解反传热问题的数值方法。
它不需要建立数学模型和离散化，可以直接从温度分布数据中反演出边界条件。
哈尔滨工程大学传热学大作业数值计算matlab程序内容
传热学作业数值计算1 程序内容： 数值计算matlab程序内容：>> tw1=10; % 赋初值赋初值 tw2=20; c=1.5; p2=20; p1=c*p2; L2=40; L1=c*L2; deltaX=L2/p2; a=p2+1; b=p1+1; =ones(a,b)*5; m1=ones(a,b); m1(a,2:b-1)=zeros(1,b-2); m1(2:a,1)=zeros(a-1,1); m1(2:a,b)=zeros(a-1,1); m1(1,:)=ones(1,b)*2; k=0; max1=1.0; tn= ; while(max1>1e-6) max1=0; k=k+1; for i=1:1:a for j=1:1:b m=m1(i,j); n= (i,j); switch m case 0 tn(i,j)=tw1; case 1 tn(i,j)=0.25*(tn(i,j+1)+tn(i,j-1)+tn(i+1,j)+tn(i-1,j)); case 2 tn(i,j)=tw1+tw2*sin(pi*(j-1)/(b-1)); end er=abs(tn(i,j)-n); if er>max1 max1=er; end end end =tn; end k max1 t2=ones(a,b); %求解析温度场求解析温度场for i=a:-1:1 for j=1:1:b y=deltaX*(a-i); x=deltaX*(j-1); t2(i,j)=tw1+tw2*sin(pi*x/L1)*(sinh(pi*y/L1))/(sinh(pi*L2/L1)); end end t2 迭代次数k =706 数值解温度场 数值解每次迭代的最大误差max1 =9.8531e-07 解析温度场 t2 解析温度场取第11行的解析解和数值解的点行的解析解和数值解的点行的解析解的直线，散点为其数值解的点 曲线为第11行的解析解的直线，散点为其数值解的点解析解 第11行的误差=[数值解(11行) –解析解(11行)]/解析解数值温度场图像数值温度场图像 解析温度场图像解析温度场图像数值解与解析解的误差数值解与解析解的误差数值计算matlab 程序内容：程序内容： >> tw1=10; tw2=20; c=1.5; p2=20; p1=c*p2; L2=20; deltaX=L2/p2; L1=c*L2; a=p2+1; b=p1+1; =ones(a,b)*5; m1=ones(a,b); m1(a,2:b-1)=zeros(1,b-2); m1(2:a,1)=zeros(a-1,1); m1(2:a,b)=zeros(a-1,1); m1(1,:)=ones(1,b)*2; k=0; max1=1.0; tn= ; while(max1>1e-6) max1=0; k=k+1; for i=1:1:a for j=1:1:b m=m1(i,j); n= (i,j); switch m case 0 tn(i,j)=tw1; case 1 tn(i,j)=0.25*(tn(i,j+1)+tn(i,j-1)+tn(i+1,j)+tn(i-1,j)); case 2 tn(i,j)=tw2; end er=abs(tn(i,j)-n); if er>max1 max1=er; end end end =tn; end k max1 tx=ones(a,b); for i=1:1:a for j=1:1:b y=(a-i)*deltaX; x=(j-1)*deltaX; m=sym('m'); g=(((-1)^(m+1)+1)/m)*sin(m*pi*x/L1)*sinh(m*pi*y/L1)/sinh(m*pi*L2/L1); h=symsum(g,m,1,100); tx(i,j)=2*h*(tw2-tw1)/pi+tw1; end end tx 迭代次数k = 695 数值解温度场 数值解每次迭代的最大误差max1 =9.8243e-07 解析温度场 tx = 解析温度场行的解析解和数值解的点取第11行的解析解和数值解的点行的解析解的直线，散点为其数值解的点 曲线为第11行的解析解的直线，散点为其数值解的点解析解 第11行的误差=[数值解(11行) –解析解(11行)]/解析解图像： 数值温度场 图像图像 ：解析温度场tx图像：数值解与解析解的误差数值解与解析解的误差程序内容： 数值计算matlab程序内容：>> t0=90; =10; L=10; c=0.25; p2=20; p1=p2/c; B=c*L; d=0.5*B; h=10; a=p2+1; b=p1+1; deltaX=B/p2; lambda=160; Bi=h*deltaX/lambda; =ones(a,b)*10; m1=ones(a,b)*3; m1(2:a-1,1)=zeros(a-2,1); m1(a,2:b-1)=ones(1,b-2); m1(1,2:b-1)=ones(1,b-2)*6; m1(2:a-1,b)=ones(a-2,1)*2; m1(1,b)=ones(1,1)*4; m1(a,b)=ones(1,1)*5; m1(1,1)=7; m1(a,1)=8; tn= ; max1=1.0; k=0; while ( max1>1e-6) k=k+1; max1=0; for i=1:1:a for j=1:1:b m=m1(i,j); n=tn(i,j); switch m case 0 tn(i,j)=t0; case 1 tn(i,j)=(2*tn(i-1,j)+tn(i,j-1)+tn(i,j+1)-4* )/(4+2*Bi)+ ; case 2 tn(i,j)=(2*tn(i,j-1)+tn(i-1,j)+tn(i+1,j)-4* )/(4+2*Bi)+ ; case 3 tn(i,j)=0.25*(tn(i,j-1)+tn(i,j+1)+tn(i-1,j)+tn(i+1,j)); case 4 tn(i,j)=(tn(i,j-1)+tn(i+1,j)-2* )/(2*Bi+2)+ ; case 5 tn(i,j)=(tn(i,j-1)+tn(i-1,j)-2* )/(2*Bi+2)+ ; case 6 tn(i,j)=(2*tn(i+1,j)+tn(i,j-1)+tn(i,j+1)-4* )/(4+2*Bi)+ ; case 7 tn(i,j)=t0; case 8 tn(i,j)=t0; end er=abs(tn(i,j)-n); if er>max1 max1=er; end end end =tn; end k ta=ones(a,b); Bi1=h*d/lambda; sbi=sqrt(Bi1); for i=1:1:a for j=1:1:b if i>(a+1)/2 y=-(i-(a+1)/2)*deltaX; else y=((a+1)/2-i)*deltaX; end x=deltaX*(j-1); ta(i,j)=(cosh(sbi*(L-x)/d)+sbi*sinh(sbi*(L-x)/d))*(t0- )/(cosh(sbi*L/d)+sbi*sinh(sbi*L/d))+ ; end end ta 迭代次数k =1461 数值解温度场 解析温度场 ta 解析温度场行的解析解和数值解的点取第11行的解析解和数值解的点曲线为第11行的解析解的直线，散点为其数值解的点行的解析解的直线，散点为其数值解的点解析解 第11行的误差=[数值解(11行) –解析解(11行)]/解析解图像如下图像如下数值温度场图像数值温度场图像 解析温度场图像解析温度场图像数值解与解析解的误差数值解与解析解的误差程序内容：数值计算matlab程序内容：>> tw=10; L2=15; c=0.75; L1=L2/c; p2=24 ; p1=p2/c; deltaX=2*L2/p2; a=p2+1; b=p1+1; lambda=16; qv0=24; =ones(a,b)*5; m1=ones(a,b); m1(1,:)=zeros(1,b); m1(2:a,b)=zeros(a-1,1); m1(2:a,1)=zeros(a-1,1); m1(a,2:b-1)=zeros(1,b-2); tn= ; max1=1.0; k=0; while(max1>1e-6) max1=0; k=k+1; for i=1:1:a for j=1:1:b m=m1(i,j); n=tn(i,j); switch m case 0 tn(i,j)=tw; case 1 tn(i,j)=0.25*(tn(i-1,j)+tn(i+1,j)+tn(i,j-1)+tn(i,j+1)+qv0*(deltaX^2)/lambda); end er=abs(tn(i,j)-n); if er>max1 max1=er; end end end =tn; end k; tx=ones(a,b); for i=1:1:a for j=1:1:b if i>(a+1)/2 y=-(i-(a+1)/2)*deltaX; else y=((a+1)/2-i)*deltaX; end if j>(b+1)/2 x=(j-(b+1)/2)*deltaX; else x=-((b+1)/2-j)*deltaX; end m=sym('m'); xi=(2*m-1)*pi/2; g=((-1)^m)/(xi^3)*(cosh(xi*y/L1)/cosh(xi*L2/L1))*cos(xi*x/L1); h=symsum(g,m,1,100); tx(i,j)=2*qv0*L1^2/lambda*h+qv0*(L1^2-x^2)/(2*lambda)+tw; end end tx 数值温度场 解析温度场tx 取第13行的解析解和数值解的点行的解析解和数值解的点行的解析解的直线，散点为其数值解的点曲线为第13行的解析解的直线，散点为其数值解的点解析解 第13行的误差=[数值解(13行) –解析解(13行)]/解析解数值温度场图像数值温度场图像 解析温度场图像解析温度场图像数值解与解析解的误差数值解与解析解的误差。
平壁温度及热流计算-传热学大作业
传热大作业一一、网格的划分空间：网格在沿壁厚方向共划分为10份，编号为1~11共11个节点；时间：每60s划分一个网格，取最大时间为90000s，编号为1~1501共1501个节点。
故共划分出1500×10个网格。
二、节点方程组k为时间节点变量，i为空间节点变量1.内部节点：t(k+1,i)=Fo*(t(k,i-1)+t(k,i+1))+(1-2*Fo)*t(k,i)；2.左侧（高温侧）边界节点：t(k+1,1)=2*Fo*(t(k,2)+Bi1*tf1)+(1-2*Bi1*Fo-2*Fo)*t(k,1)3.右侧（低温侧）边界节点：t(k+1,n)=2*Fo*(t(k,n-1)+Bi2*tf2)+(1-2*Bi2*Fo-2*Fo)*t(k,n)三、计算框图见下页。
开始输入n,np,tmax,dt,dx,t0,tf1,tf2,a,b,h1,h2计算Fo，Bi1，Bi2Fo>1/(2*Bi1+2)or输出“不稳定”Fo>1/(2*Bi2+2)结束k*dt<=tmax计算内部节点和边界节点的温度，k=k+1四、程序代码（注：用matlab编译）n=11;%沿壁厚方向划分网格np=6;%打印节点温度的时间间隔数tmax=90000;%终止计算的时间dt=60;%时间间隔dx=0.01;%沿壁厚划分网格的间隔k=tmax/dt;%时间变量t0=5;%初始温度tf1=50;%左侧流体温度tf2=5;%右侧流体温度a=0.3437*10^-6;%热扩散率b=0.43;%导热系数h1=11;%左侧对流换热系数h2=23;%右侧对流换热系数Bi1=h1*dx/b;Bi2=h2*dx/b;Fo=a*dt/(dx^2);if Fo>1/(2*Bi1+2) %判断是否稳定disp (‘不稳定’)elseif Fo>1/(2*Bi2+2) %判断是否稳定disp( ‘不稳定’)elset=ones(k,n);%定义一个k行n列的二维矩阵存放温度计算数据t1=ones(k/np,n);%定义一个矩阵用于存储输出的各节点温度q=ones(k/np,2);%定义一个矩阵用于存储输出的左右侧面热流密度j=1;%计数变量，用于控制打印各量k=1;%初始化kt(j,:)=t0*t(k,:);%给温度矩阵第一行赋值初始温度t1(j,:)=t(1,:);%给输出温度矩阵第一行赋值初始温度q(j,1)=h1*(tf1-t(k,1));%计算左侧面初始热流密度q(j,2)=h2*(t(k,n)-tf2);%计算右侧面初始热流密度j=j+1;while k*dt<=tmax %判断是否超出终止计算时间for i=2:(n-1)t(k+1,i)=Fo*(t(k,i-1)+t(k,i+1))+(1-2*Fo)*t(k,i); %计算内部节点温度endt(k+1,1)=2*Fo*(t(k,2)+Bi1*tf1)+(1-2*Bi1*Fo-2*Fo)*t(k,1);%计算左侧边界节点温度t(k+1,n)=2*Fo*(t(k,n-1)+Bi2*tf2)+(1-2*Bi2*Fo-2*Fo)*t(k,n);%计算右侧边界节点温度if mod(k,np)==0t1(j,:)=t(k,:);%输出各节点温度q(j,1)=h1*(tf1-t(k,1));%输出左侧面热流密度q(j,2)=h2*(t(k,n)-tf2);%输出右侧面热流密度j=j+1;%下一个输出点endk=k+1;%进入下一个时间节点endend五、计算结果分别调用mesh和plot函数，得出曲线图，结果如下。
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传热学大作业（第四章）姓名：张宝琪学号：03110608一、题目及要求1.各节点的离散化的代数方程2.源程序3.不同初值时的收敛快慢4.上下边界的热流量（λ=1W/(m℃））5.计算结果的等温线图6.计算小结题目：已知条件如下图所示：二、方程及程序(1)各温度节点的代数方程ta=(300+b+e)/4 ; tb=(200+a+c+f)/4; tc=(200+b+d+g)/4; td=(2*c+200+h)/4 te=(100+a+f+i)/4; tf=(b+e+g+j)/4; tg=(c+f+h+k)/4 ; th=(2*g+d+l)/4ti=(100+e+m+j)/4; tj=(f+i+k+n)/4; tk=(g+j+l+o)/4; tl=(2*k+h+q)/4tm=(2*i+300+n)/24; tn=(2*j+m+p+200)/24; to=(2*k+p+n+200)/24; tp=(l+o+100)/12 (2)源程序【G-S迭代程序】【方法一】函数文件为：function [y,n]=gauseidel(A,b,x0,eps)D=diag(diag(A));L=-tril(A,-1);U=-triu(A,1);G=(D-L)\U;f=(D-L)\b;y=G*x0+f;n=1;while norm(y-x0)>=epsx0=y;y=G*x0+f;n=n+1;end命令文件为：A=[4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,0,0,0,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0;0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0;0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0;0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0;0,0,0,0,-1,0,-1,0,4,0,0,0,-1,0,0,0;0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,0,24,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,12];b=[300,200,200,200,100,0,0,0,100,0,0,0,300,200,200,100]';[x,n]=gauseidel(A,b,[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]',1.0e-6) xx=1:1:4;yy=xx;[X,Y]=meshgrid(xx,yy);Z=reshape(x,4,4);Z=Z'contour(X,Y,Z,30)Z =139.6088 150.3312 153.0517 153.5639108.1040 108.6641 108.3119 108.1523 84.1429 67.9096 63.3793 62.4214 20.1557 15.4521 14.8744 14.7746 【方法2】>> t=zeros(5,5);t(1,1)=100;t(1,2)=100;t(1,3)=100;t(1,4)=100;t(1,5)=100;t(2,1)=200;t(3,1)=200;t(4,1)=200;t(5,1)=200;for i=1:10t(2,2)=(300+t(3,2)+t(2,3))/4 ;t(3,2)=(200+t(2,2)+t(4,2)+t(3,3))/4;t(4,2)=(200+t(3,2)+t(5,2)+t(4,3))/4;t(5,2)=(2*t(4,2)+200+t(5,3))/4;t(2,3)=(100+t(2,2)+t(3,3)+t(2,4))/4;t(3,3)=(t(3,2)+t(2,3)+t(4,3)+t(3,4))/4; t(4,3)=(t(4,2)+t(3,3)+t(5,3)+t(4,4))/4; t(5,3)=(2*t(4,3)+t(5,2)+t(5,4))/4;t(2,4)=(100+t(2,3)+t(2,5)+t(3,4))/4;t(3,4)=(t(3,3)+t(2,4)+t(4,4)+t(3,5))/4;t(4,4)=(t(4,3)+t(4,5)+t(3,4)+t(5,4))/4;t(5,4)=(2*t(4,4)+t(5,3)+t(5,5))/4;t(2,5)=(2*t(2,4)+300+t(3,5))/24;t(3,5)=(2*t(3,4)+t(2,5)+t(4,5)+200)/24;t(4,5)=(2*t(4,4)+t(3,5)+t(5,5)+200)/24;t(5,5)=(t(5,4)+t(4,5)+100)/12;t'endcontour(t',50);ans =100.0000 200.0000 200.0000 200.0000 200.0000 100.0000 136.8905 146.9674 149.8587 150.7444 100.0000 102.3012 103.2880 103.8632 104.3496 100.0000 70.6264 61.9465 59.8018 59.6008 100.0000 19.0033 14.8903 14.5393 14.5117【Jacobi迭代程序】函数文件为：function [y,n]=jacobi(A,b,x0,eps)D=diag(diag(A));L=-tril(A,-1);U=-triu(A,1);B=D\(L+U);f=D\b;y=B*x0+f;n=1;while norm(y-x0)>=epsx0=y;y=B*x0+f;n=n+1;end命令文件为：A=[4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0; 0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0; 0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,0,0,0,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0; 0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0; 0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0;0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0;0,0,0,0,-1,0,-1,0,4,0,0,0,-1,0,0,0;0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,0,24,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,12];b=[300,200,200,200,100,0,0,0,100,0,0,0,300,200,200,100]'; [x,n]=jacobi(A,b,[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]',1.0e-6); xx=1:1:4;yy=xx;[X,Y]=meshgrid(xx,yy);Z=reshape(x,4,4);Z=Z'contour(X,Y,Z,30)n =97Z =139.6088 150.3312 153.0517 153.5639108.1040 108.6641 108.3119 108.152384.1429 67.9096 63.3793 62.421420.1557 15.4521 14.8744 14.7746三、不同初值时的收敛快慢1、[方法1]在Gauss 迭代和Jacobi 迭代中，本程序应用的收敛条件均为norm(y-x0)>=eps ，即使前后所求误差达到e 的-6次方时，跳出循环得出结果。
将误差改为0.01时，只需迭代25次，如下[x,n]=gauseidel(A,b,[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]',0.01)运行结果为 将误差改为0.1时，需迭代20次，可见随着迭代次数增加，误差减小，变化速度也在减小。
[方法2]通过 i=1:10判断收敛，为迭代10次，若改为1:20，则迭代20次。
2、在同样的误差要求下，误差控制在e 的-6次方内，Gauss 迭代用了49次达到要求，而Jacobi 迭代用了97次，可见，在迭代中尽量采用最新值，可以大幅度的减少迭代次数，迭代过程收敛快一些。
在Gauss 中，初值为100，迭代46次达到精确度1.0e-6,初值为50时，迭代47次，初值为0时，迭代49次，初值为200时迭代50次，可见存在一个最佳初始值，是迭代最快。
这一点在jacobi 迭代中表现的尤为明显。
四、上下边界热流量：上边界t=200℃,∞t =10℃，所以，热流量Φ1=λ*[2*100-200x y∆∆+x ya∆∆t -200+x y∆∆bt -200+x y∆∆ct -200+2*t -200dx y∆∆]=1*（100/2+(200-139.6088)+(200-150.3312)+(200-153.0517)+(200-153.5639)/2) =230.2264W 下边界热流量Φ2=|λ*[x y∆∆m i t -t +x y∆∆o j t -t +x y∆∆p k t -t +2*t -t q l x y∆∆]-h*(2*10-100x y∆∆+x *t -t n ∆∆∞y+x *t -t o ∆∆∞y+x *t -t m ∆∆∞y+2*t -t p x y∆∆∞)|=|1*((84.1429-20.1557)+(67.9096-15.4521)+(63.3793-14.8744)+(62.4214-14.7746)/2)-10*(90/2+(20.1557-10)+(15.4521-10)+(14.8744 -10)+(14.7746-10)/2)| = |-489.925|W =489.25W五、温度等值线Gauss:Yacobi:六、计算小结导热问题进行有限差分数值计算的基本思想是把在时间、空间上连续的温度场用有限个离散点温度的集合来代替，即有限点代替无限点，通过求解根据傅里叶定律和能量守恒两大法则建立关于控制面内这些节点温度值的代数方程，获得各个离散点上的温度值。