MATLAB在导热问题中的应用

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综述应用MATLAB软件求解导热和对流问题

综述应用MATLAB软件求解导热和对流问题
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第 2 卷第 2期 7
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企 业 技 术 开 发
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一维非稳态导热 圆柱体 matlab

一维非稳态导热 圆柱体 matlab

一维非稳态导热圆柱体 matlab导热是物体中传热作用的一种。

热传导是指物质内部热量的传递及传递机制,描述的是能量(热量)在空间和时间上的传输。

而非稳态导热是指物体内部温度场和热流密度随时间和空间的发展过程。

一维非稳态导热问题是指导热物理学中,只考虑热量沿一个方向传导的问题。

圆柱体是一种常见的几何体,因其在工程领域的广泛应用,研究圆柱体的导热问题具有重要意义。

在研究一维非稳态导热圆柱体问题时,matlab是一种常用的数学软件,其强大的数学运算和可视化功能使得它成为了工程热传导问题求解的重要工具。

通过使用matlab,可以方便地求解一维非稳态导热圆柱体问题,并进行可视化展示。

下面我们将通过matlab来求解一维非稳态导热圆柱体问题,并对结果进行分析。

1. 问题建模假设圆柱体材料均匀,热传导系数为k,密度为ρ,比热容为c。

设圆柱体半径为R,长度为L。

假设圆柱体表面维持恒定的温度T0,初始时刻整个圆柱体的温度场分布为T(x,0) = f(x),其中f(x)为已知函数。

根据热传导方程,我们可以得到一维非稳态导热圆柱体的数学模型。

2. 热传导方程根据一维热传导方程,我们可以得到圆柱体内部温度场满足的偏微分方程:ρc∂T/∂t = k∇²T3. 离散化为了利用计算机进行求解,我们需要将偏微分方程进行离散化处理。

这里我们可以使用有限差分法(finite difference method)对空间和时间进行离散化。

将圆柱体划分为若干个网格点,并采用显式差分法进行时间推进,就可以得到圆柱体温度场随时间的演化过程。

4. matlab求解在matlab中,我们可以编写程序来实现离散化求解。

首先可以定义圆柱体以及热传导材料的参数,然后通过循环计算每个时间步长内圆柱体温度场的演化,最终得到温度在空间和时间上的分布情况。

借助matlab强大的可视化功能,我们可以直观地展示圆柱体温度场的变化过程。

5. 结果分析得到圆柱体温度场的数值解之后,我们可以对结果进行分析。

MATLAB在导热问题中的应用

MATLAB在导热问题中的应用

MATLAB在导热问题中的应用导热问题简介导热是指物质内部不同温度区域之间的热量传递现象。

在不同的热力学系统中,由于温度差异,导致热量从高温区域流向低温区域,以减少温度差异,直到两个区域相等为止,这个过程叫做导热。

在工业生产和科学研究中,导热问题是一个非常重要的问题,例如,建筑物的两面温度差、内部电子器件的散热等等都涉及到导热问题。

对于一些研究者而言,如何利用数学模型和计算机软件来解决导热问题,就成为了一个非常重要的课题。

MATLAB在导热问题中的应用MATLAB是一个非常强大的工具箱,因其拥有强大的计算功能,可以用于解决一些复杂的导热问题,例如:热传导方程热传导方程是描述物质中热量传递的基本方程,可以用MATLAB进行求解。

假设离散化的计算域中存在一系列温度节点,我们可以用以下公式表示热传导方程。

$$ \\dfrac{\\partial T}{\\partial t} = \ abla \\cdot (k \ abla T) $$其中,T为温度场变量,t为时间变量,k为热导率,abla表示热传导方程的梯度算子。

我们可以用MATLAB中的数值计算工具箱进行矩阵运算、微分运算等维度相关的计算,以求解这个方程。

边值问题在一些实际的导热问题中,会涉及到一些带边界的热传导问题,例如,房屋内的热传导问题,需要考虑外界空气温度对房屋内温度的影响。

这时,我们可以使用MATLAB中的偏微分方程工具箱,以求解带边值条件的问题。

辐射换热问题在一些高温应用场合,例如火车内部电力设备的散热问题,会涉及到辐射换热问题。

与传导换热不同,辐射换热是指物体表面和空间中其他物体表面之间的热量传递现象。

在这种情况下,我们可以使用MATLAB中的图像处理工具箱,通过计算辐射通量的分布来解决辐射换热问题。

结论综上所述,MATLAB可以用于解决一些复杂的导热问题,并且可以通过不同的工具箱进行平面模型、三维模型、带边值条件和辐射换热等不同类型的求解。

matlab 一维非稳态导热

matlab 一维非稳态导热

matlab 一维非稳态导热一维非稳态导热问题是研究物体在时间和空间上温度分布变化的问题。

在导热过程中,物体内部的温度会随着时间的变化和空间位置的不同而发生变化。

为了研究这个问题,我们可以使用MATLAB进行数值模拟和分析。

我们需要定义问题的边界条件和初始条件。

边界条件包括物体的两端温度,初始条件是物体的初始温度分布。

通过设定合适的边界条件和初始条件,我们可以模拟不同情况下的一维非稳态导热问题。

然后,我们可以使用MATLAB的偏微分方程求解工具箱来求解一维非稳态导热方程。

该工具箱提供了一系列函数,可以用于求解偏微分方程问题。

我们可以将一维非稳态导热方程转化为偏微分方程的数值解,并使用MATLAB进行求解。

在MATLAB中,我们可以使用有限差分方法来近似求解偏微分方程。

有限差分方法是将连续的偏微分方程转化为离散的差分方程,通过迭代求解差分方程来逼近偏微分方程的解。

通过调整空间步长和时间步长,我们可以获得更精确的数值解。

在求解过程中,我们可以使用MATLAB的循环结构来迭代求解差分方程。

通过迭代过程,我们可以得到物体在不同时间点上的温度分布。

可以将每个时间点的温度分布绘制成图形,以直观地展示温度随时间变化的情况。

除了求解一维非稳态导热方程,MATLAB还提供了其他功能来分析和处理导热问题。

例如,可以使用MATLAB的插值函数来对温度分布进行插值,以获得更精确的温度数值。

还可以使用MATLAB的统计分析工具箱来对温度数据进行统计分析和可视化。

MATLAB是一个强大的工具,可以用于求解一维非稳态导热问题。

通过合适的边界条件和初始条件,以及适当的数值方法和工具箱函数,我们可以在MATLAB中模拟和分析物体的温度分布变化。

这对于研究导热问题和设计热传导器件等具有重要的意义。

一维稳态导热数值解法matlab

一维稳态导热数值解法matlab

一维稳态导热数值解法matlab 在导热传输的研究中,解析方法常常难以适用于复杂的边界条件和非均匀材料性质的情况。

因此,数值解法在求解热传导方程的问题上发挥了重要作用。

本文将介绍一维稳态导热数值解法,以及如何使用MATLAB来实现。

稳态导热数值解法通常基于有限差分法(Finite Difference Method, FDM),它将连续的一维热传导方程离散为一组代数方程。

首先,我们需要将热传导方程转化为差分格式,然后利用MATLAB编写程序来求解。

下面,将具体介绍该方法的步骤。

步骤一:离散化根据一维热传导方程,可以将其离散为一组差分方程。

假设被研究的材料长度为L,将其等分为N个离散节点。

令x为节点位置,T(x)表示节点处的温度。

则可以得到以下差分方程:d²T/dx² ≈ (T(x+Δx) - 2T(x) + T(x-Δx)) / Δx²其中,Δx = L/N是节点之间的间距。

将热传导方程在每个节点处应用上述差分格式后,我们便得到了一组代表节点温度的代数方程。

步骤二:建立矩阵方程将差分方程中各节点的温度代入,我们可以将其表示为一个线性方程组。

这个方程组可以用矩阵的形式表示为Ax = b,其中A是系数矩阵,x是节点温度的向量,b是右侧项的向量。

步骤三:求解方程组使用MATLAB的线性方程求解器可以直接求解上述的线性方程组。

具体而言,通过利用MATLAB中的"\ "操作符,我们可以快速求解未知节点的温度向量x。

步骤四:结果分析与可视化在得到节点温度向量后,我们可以对结果进行可视化和分析。

例如,可以使用MATLAB的plot函数绘制温度随位置的分布曲线,以及温度随节点编号的变化曲线。

这样可以直观地观察到温度的变化情况。

总结:本文介绍了一维稳态导热数值解法以及使用MATLAB实现的步骤。

通过将热传导方程离散化为差分方程,然后建立矩阵方程并利用MATLAB的线性方程求解器求解,我们可以得到节点温度的数值解。

利用matlab程序解决热传导问题

利用matlab程序解决热传导问题

哈佛大学能源与环境学院课程作业报告作业名称: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:建筑环境与设备工程学号:姓名:盖茨比2015年6月8日一、题目及要求1.原始题目及要求2.各节点的离散化的代数方程3.源程序4.不同初值时的收敛快慢5.上下边界的热流量(λ=1W/(m℃))6.计算结果的等温线图7.计算小结题目:已知条件如下图所示:二、各节点的离散化的代数方程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 三、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 14.7746四、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。

MATLAB在导热问题中的应用

MATLAB在导热问题中的应用

分类号密级U D C 编号本科毕业论文(设计) 题目MATLAB在导热问题中的运用所在院系数学与数量经济学院专业名称信息与计算科学年级 05级学生姓名朱赤学号 0515180004指导教师周瑾二00九年四月文献综述1、概述MATLAB是一个为科学和工程计算而专门设计的高级交互式的软件包。

它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体,构成了一个方便的、界面友好的用户环境。

在这个环境下,对所要求解的问题,用户只需简单的列出数学表达式,其结果便以数值或图形方式显示出来。

MATLAB中有大量的命令和事先定义的可用函数集,也可通称为MATLAB的M文件,这就使得用它来求解问题通常比传统编程快得多;另外一点,也是它最重要的特点,易于扩展。

它允许用户自行建立完成指定功能的M文件。

从而构成适合于其它领域的工具箱。

MATLAB既是一种编程环境,又是一种程序设计语言。

它与其它高级程序设计语言C、Fortran等一样,也有其内定的规则,但其规则更接近于数学表示,使用起来更为方便,避免了诸如C、Fortran语言的许多限制,比方说,变量、矩阵无须事先定义;其次,它的语句功能之强大,是其它语言所无法比拟的,再者,MATLAB提供了良好的用户界面,许多函数本身会自动绘制出图形,而且会自动选取坐标刻度。

传热学是一门研究由温差引起的热能传递规律的科学,其理论和技术在生产、科学研究等领域得到了广泛的应用。

在能源动力、建筑建材及机械等传统工业部门中,传热学理论的应用解决了这些部门生产过程的热工艺技术,而在新能源利用、军事高科技等新技术领域中,它甚至对一些关键技术起到了决定性作用。

传热过程是传热学研究最基本的过程之一,传统的数学分析解法只能解决相对简单的传热问题,而在解决复杂的实际传热问题时,数学描述和求解都很困难。

随着计算机技术的兴起,解偏微分方程组等早期不能被很好解决或模拟的部分已逐渐被人们完成。

同时,计算机技术的发展,尤其是MATLAB的出现,不但解决了很多较复杂的问题,也大大促进了传热学理论的发展。

一维稳态导热数值解法matlab

一维稳态导热数值解法matlab

一维稳态导热数值解法matlab 导热是物体内部热量传递的一种方式,对于一维稳态导热问题,我们可以使用数值解法来求解。

MATLAB是一种强大的数值计算软件,可以方便地实现一维稳态导热数值解法。

首先,我们需要了解一维稳态导热问题的基本原理。

一维稳态导热问题可以用一维热传导方程来描述,即:d²T/dx² = Q/k其中,T是温度,x是空间坐标,Q是热源的热量,k是热导率。

我们需要求解的是温度T在空间上的分布。

为了使用数值解法求解这个方程,我们需要将空间离散化。

假设我们将空间分成N个小区间,每个小区间的长度为Δx。

我们可以将温度T在每个小区间的位置上进行离散化,即T(i)表示第i个小区间的温度。

接下来,我们可以使用有限差分法来近似求解热传导方程。

有限差分法的基本思想是用差分代替微分,将微分方程转化为差分方程。

对于一维热传导方程,我们可以使用中心差分公式来近似求解:(T(i+1) - 2T(i) + T(i-1))/Δx² = Q(i)/k其中,Q(i)是第i个小区间的热源热量。

将上述差分方程整理后,可以得到:T(i+1) - 2T(i) + T(i-1) = (Q(i)/k) * Δx²这是一个线性方程组,我们可以使用MATLAB的矩阵运算功能来求解。

首先,我们需要构建系数矩阵A和常数向量b。

系数矩阵A是一个(N-1)×(N-1)的矩阵,其中A(i,i) = -2,A(i,i+1) = A(i,i-1) = 1。

常数向量b是一个(N-1)维的向量,其中b(i) = (Q(i)/k) * Δx²。

然后,我们可以使用MATLAB的线性方程组求解函数来求解这个方程组。

假设我们将求解得到的温度向量为T_solve,那么T_solve就是我们所求的稳态温度分布。

最后,我们可以使用MATLAB的绘图功能来可视化温度分布。

通过绘制温度随空间坐标的变化曲线,我们可以直观地观察到温度的分布情况。

导热的反问题matlab

导热的反问题matlab

导热的反问题matlab
在MATLAB中,导热问题通常涉及热传导方程的数值求解。

热传导方程描述了物体内部温度分布随时间的变化,通常采用偏微分方程来描述。

解决导热问题的一种常见方法是使用有限差分法。

在MATLAB中,可以通过编写代码来离散化热传导方程,并使用迭代方法求解离散化后的方程。

另一种常见的方法是使用MATLAB的偏微分方程工具箱(Partial Differential Equation Toolbox)。

该工具箱提供了一系列函数和工具,可以帮助用户建立和求解偏微分方程,包括热传导方程。

用户可以通过定义边界条件、初始条件和热传导方程的参数来建立模型,并使用工具箱中的函数进行数值求解。

此外,MATLAB还提供了用于可视化和分析结果的丰富工具,例如绘制温度分布图、计算热通量等。

通过这些工具,用户可以全面分析导热问题的结果,并对模型进行验证和优化。

总之,在MATLAB中,可以通过编写代码、使用偏微分方程工具箱以及可视化分析工具来解决导热问题,从而全面深入地研究热传导现象。

matlab一维非稳态导热 -回复

matlab一维非稳态导热 -回复

matlab一维非稳态导热-回复Matlab是一种常用的科学计算软件,广泛应用于工程、物理、数学等领域。

在热传导研究中,非稳态导热问题是一个重要课题。

本文将以Matlab 为工具,介绍一维非稳态导热问题的求解方法。

首先,我们需要了解非稳态导热问题的基本概念。

非稳态导热问题是指热传导过程中温度场随时间的变化,即瞬态问题。

一维非稳态导热问题可以用下面的热传导方程描述:∂T/∂t = α∂²T/∂x²其中,T是温度,t是时间,x是空间坐标,α是热扩散系数。

为了求解上面的偏微分方程,我们需要确定边界条件和初始条件。

假设热导体的两端为x=0和x=L,边界条件可以是温度固定、热流固定或边界绝热(无热量流入或流出)。

初始条件是指在t=0时刻的温度场分布。

首先,我们需要定义问题的参数,包括热扩散系数α、热导体的长度L、时间范围tspan等等。

在Matlab中,可以使用类似下面的语句进行定义:alpha = 0.1; 热扩散系数L = 1; 热导体长度tspan = [0 10]; 时间范围接下来,我们需要定义初始条件和边界条件。

假设在t=0时刻,热导体的温度分布是一个高斯函数,可以使用下面的语句定义初始条件:x = linspace(0, L, 100); 在空间范围内生成100个均匀分布的点T0 = exp(-(x-L/2).^2); 初始温度分布对于边界条件,我们可以选择温度固定的情况,即热导体的两端温度为固定值T1和T2。

可以使用下面的语句定义边界条件:T1 = 1; 左端温度T2 = 0; 右端温度然后,我们可以使用Matlab的pdepe函数来求解一维非稳态导热问题。

pdepe函数是用于求解偏微分方程组的函数,其中包含了默认的边界条件和初始条件设置。

可以使用下面的语句进行求解:sol = pdepe(0,pdefun,icfun,bcfun,x,tspan);在上面的语句中,pdefun是一个用于计算偏微分方程右端项的函数句柄,icfun是一个用于计算初始条件的函数句柄,bcfun是一个用于计算边界条件的函数句柄。

matlab在传热学例题中的应用

matlab在传热学例题中的应用

matlab在传热学例题中的应用
MATLAB 是一种广泛使用的数学软件,可以在传热学等领域中用于数值计算和可视化。

以下是 MATLAB 在传热学例题中的应用:
1. 求解热传导方程
热传导方程是传热学中的基本方程之一,可以用于描述热量在固体表面上的传递。

MATLAB 可以用于求解热传导方程,例如可以使用Navier-Stokes 方程求解器来求解热传导方程。

2. 模拟热传导过程
通过使用 MATLAB 中的数值积分方法,可以模拟热传导过程,例如在求解热传导问题时,可以使用有限差分法 (FDM) 来求解热传导问题。

3. 可视化传热过程
MATLAB 可以用于可视化传热过程,例如可以使用 MATLAB 中的图像处理工具箱来绘制热传导过程的可视化图像。

此外,MATLAB 还可以用于制作动画,以展示传热过程的变化。

4. 研究热传导特性
通过使用 MATLAB 进行传热模拟,可以研究热传导特性,例如可以研究热传导率、热阻等特性。

此外,MATLAB 还可以用于研究热传导的非线性特性,例如可以使用非线性优化工具箱来求解最优热传导率。

MATLAB 在传热学中的应用非常广泛,可以帮助传热学者更好地理解和研究传热过程。

Matlab在热传递学课程中的应用

Matlab在热传递学课程中的应用

Matlab在热传递学课程中的应用热传递学是研究热能传递和传导的学科,广泛应用于工程、物理和环境领域。

在热传递学课程中,Matlab是一个常用的工具,可以帮助学生理解和分析热传递过程。

下面将介绍在热传递学课程中使用Matlab的步骤和应用。

第一步是建立热传递模型。

在研究热传递过程时,我们需要建立相应的数学模型。

可以使用Matlab来编写这些模型,并通过求解数学方程来分析热传递现象。

例如,我们可以使用Matlab编写热传导方程,并求解得到温度分布。

第二步是处理边界条件。

在热传递过程中,边界条件对结果有着重要的影响。

例如,我们可以设置材料的初始温度、表面的热通量或边界温度等。

Matlab提供了丰富的边界条件处理函数和图形界面,使得处理边界条件变得更加简便。

第三步是求解热传递问题。

在建立了合适的模型和边界条件后,我们可以使用Matlab的数值求解方法来求解热传递问题。

Matlab提供了许多数值求解算法,如有限差分法和有限元法,可以帮助我们得到准确的结果。

通过对求解结果的分析和可视化,我们可以更好地理解热传递过程。

第四步是进行参数敏感性分析。

在研究热传递过程时,我们通常需要考虑不同的参数对结果的影响。

Matlab提供了参数敏感性分析的工具,可以帮助我们理解不同参数对热传递问题的影响程度。

通过参数敏感性分析,我们可以选择最优的参数组合,并优化热传递系统的设计。

第五步是进行热传递实验和数据处理。

除了数值分析,实验也是研究热传递的重要手段。

Matlab 可以辅助我们进行热传递实验的数据处理和分析。

通过编写Matlab程序,我们可以快速地进行数据处理、绘图和拟合曲线,从而更好地理解实验数据和验证理论模型。

综上所述,Matlab在热传递学课程中具有广泛的应用。

它可以帮助学生建立热传递模型,处理边界条件,求解热传递问题,进行参数敏感性分析,并辅助实验数据处理。

通过使用Matlab,学生可以更好地理解和分析热传递过程,提高问题解决能力。

matlab移动高斯热源照射物体温度场计算

matlab移动高斯热源照射物体温度场计算

MATLAB是一种流行的数学建模和仿真软件,用于处理各种工程和科学问题。

在热传导领域,MATLAB可以用来计算热源照射物体的温度场。

本文将介绍如何使用MATLAB进行移动高斯热源照射物体的温度场计算。

一、题目背景热传导是工程和科学中的重要问题之一。

当一个物体表面受到热源的照射时,其温度场会发生变化。

通过计算热源照射后物体表面的温度分布,可以更好地理解和预测热传导过程,为工程设计和科学研究提供重要参考。

移动高斯热源照射物体是一种常见的热传导问题,利用MATLAB进行计算可以快速且准确地得到温度场的分布。

二、研究方法1. 建立热传导模型。

需要建立热传导方程和边界条件,以描述热源照射物体的温度场变化。

假设热源为高斯分布,物体表面具有一定的导热性和散热条件,可以建立相应的数学模型。

2. 离散化计算域。

将物体表面离散成网格,利用有限差分或有限元等方法对热传导方程进行离散化处理,以便在计算机上进行数值计算。

3. 计算高斯热源照射。

利用MATLAB编程,实现高斯热源的移动和照射过程。

通过数值方法,对物体表面的温度场进行时间步进计算,得到各个时刻的温度分布。

4. 可视化结果。

将计算得到的温度场数据以图形的形式进行可视化展示,以便更直观地观察高斯热源照射物体的温度场变化。

三、计算示例下面通过一个简单的计算示例,演示如何使用MATLAB进行移动高斯热源照射物体的温度场计算。

1. 建立热传导模型。

假设热源照射的物体为圆形,热源移动轨迹为直线运动,物体表面边界条件为第一类边界条件(即给定表面温度)。

热传导方程可用二维热传导方程表示:$\frac{\partial u}{\partial t} = \alpha \nabla^2 u$其中,u为温度,t为时间,α为热扩散系数。

2. 离散化计算域。

将圆形物体表面离散成网格,采用有限差分方法对二维热传导方程进行离散化处理。

3. 计算高斯热源照射。

编写MATLAB程序,实现高斯热源的移动轨迹和照射过程。

用matlab计算二维导热问题实例

用matlab计算二维导热问题实例

用matlab计算二维导热问题实例好的,以下是一个用MATLAB计算二维导热问题的实例。

这个实例中,我们将考虑一个长为L,宽为W的二维矩形区域,其中热量从一个位置传递到另一个位置。

首先,我们需要定义一些常量和变量:```matlab% 定义矩形的长和宽L = 20;W = 20;% 定义热量传递的概率分布P(i, j) = 1 / (L * W) *exp([-(i-L)^2/(2 * L^2) - (j-W)^2/(2 * W^2)]);```这是一个概率分布,它表示从(i, j)处传递热量的概率。

这是一个几何分布,它可以用来描述能量从一个位置到达另一个位置的过程。

接下来,我们需要定义二维导热方程:```matlab% 定义第一行和第一列的温度T1(i, :) = 0;T2(j, :) = 0;% 定义第一行和第一列的热量传递Q1(i, :) = 0;Q2(j, :) = 0;% 定义第二行和第二列的温度T3(i, :) = P(i, j);T4(j, :) = P(i, j);% 定义第二行和第二列的热量传递Q3(i, :) = 0;Q4(j, :) = 0;```这是一个一维的导热方程,它描述了热量从一个位置到达另一个位置的过程。

在这个方程中,我们使用了上面的几何分布来计算每个位置的温度。

现在我们可以使用MATLAB内置的导热函数来计算热量传递: ```matlab% 模拟导热过程for i = 1:Lfor j = 1:WQ3(i, j) = 0;Q4(i, j) = 0;for k = 1:P(i, j)T3(i, k) = T3(i, k) + ((j-k) * Q3(i, j));T4(i, k) = T4(i, k) + ((j-k) * Q4(i, j));endendend```这个模拟程序将计算从第一行到第一列的热量传递,以及从第二行到第二列的热量传递。

在程序中,我们首先初始化所有位置的温度为0。

MATLAB在导热计算中的应用

MATLAB在导热计算中的应用

MATLAB在导热计算中的应用
苏学军
【期刊名称】《安徽化工》
【年(卷),期】2010(036)001
【摘要】导热计算过程中常需要进行常微分方程、偏微分方程以及线性方程组等问题的求解,应用MATLAB可高效解决涉及的计算问题.以导热中的两个典型计算为例,讨论了MATLAB在导热计算中的应用.
【总页数】4页(P57-60)
【作者】苏学军
【作者单位】泰州职业技术学院环化系,江苏泰州225300
【正文语种】中文
【中图分类】TP31
【相关文献】
1.Excel在稳态导热计算中的应用 [J], 孙庆利
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分类号密级U D C 编号本科毕业论文(设计) 题目MATLAB在导热问题中的运用所在院系数学与数量经济学院专业名称信息与计算科学年级 05级学生姓名朱赤学号 **********指导教师周瑾二00九年四月文献综述1、概述MATLAB是一个为科学和工程计算而专门设计的高级交互式的软件包。

它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体,构成了一个方便的、界面友好的用户环境。

在这个环境下,对所要求解的问题,用户只需简单的列出数学表达式,其结果便以数值或图形方式显示出来。

MATLAB中有大量的命令和事先定义的可用函数集,也可通称为MATLAB的M文件,这就使得用它来求解问题通常比传统编程快得多;另外一点,也是它最重要的特点,易于扩展。

它允许用户自行建立完成指定功能的M文件。

从而构成适合于其它领域的工具箱。

MATLAB既是一种编程环境,又是一种程序设计语言。

它与其它高级程序设计语言C、Fortran等一样,也有其内定的规则,但其规则更接近于数学表示,使用起来更为方便,避免了诸如C、Fortran语言的许多限制,比方说,变量、矩阵无须事先定义;其次,它的语句功能之强大,是其它语言所无法比拟的,再者,MATLAB提供了良好的用户界面,许多函数本身会自动绘制出图形,而且会自动选取坐标刻度。

传热学是一门研究由温差引起的热能传递规律的科学,其理论和技术在生产、科学研究等领域得到了广泛的应用。

在能源动力、建筑建材及机械等传统工业部门中,传热学理论的应用解决了这些部门生产过程的热工艺技术,而在新能源利用、军事高科技等新技术领域中,它甚至对一些关键技术起到了决定性作用。

传热过程是传热学研究最基本的过程之一,传统的数学分析解法只能解决相对简单的传热问题,而在解决复杂的实际传热问题时,数学描述和求解都很困难。

随着计算机技术的兴起,解偏微分方程组等早期不能被很好解决或模拟的部分已逐渐被人们完成。

同时,计算机技术的发展,尤其是MATLAB的出现,不但解决了很多较复杂的问题,也大大促进了传热学理论的发展。

本文就介绍目前在该领域的研究状况,以及存在的问题。

2、主题2.1 什么是导热两个相互接触的且温度不同的物体,或同一物体的各不同温度部分间,在不发生相对宏观位移的情况下所进行的热量传递过程称为导热。

求解导热问题的思路主要遵循“物理问题→数学描写→求解方程→温度分布→热量计算”,这一方法对分析方法和数值方法都适用,且后者结合MATLAB,则易于求解复杂的导热问题。

2.2 用MATLAB处理导热问题目前的研究现状I.V .Singh结合MATLAB和其他数学工具无网格化求解了综合传热问题。

作者采用了无网格Galerkin方法,基于拉格朗日综合法建立导热过程模型并确定基本边界条件,利用MATLAB快速地解出方程,得到数值解。

研究发现,相对于如有限元法等一般分析方法,通过该软件能提高解题效率及解的精度。

Lamartine Nogueira Frutuoso Guimaraes等研究了一个U型管的蒸汽发生器的模型推导。

U型管蒸汽产生器是压力水发生器的重要部件,作者分析了其内有效导热过程为一个二维导热过程,从而推导出所要的模型后,结合MATLAB软件求解了问题,完成了模型的建立、求解及验证,并通过该软件完成了更完善的模拟和仿真分析。

Fatemeh Esfandiari Nia等对空调系统中的除湿转轮的热力过程进行了建模和仿真。

文章分析了除湿转轮上的除湿机综合传热及转轮绝热除湿过程。

得到其模型后,通过MATLAB的SIMULINK工具箱得到所要的数值解,并对结果仿真和可视化分析。

研究发现,这种研究方法是有用的,且其结果对HV AC系统的效率测定有很好的指导意义。

李萍等采用MATLAB中的PDE工具箱求解了一般的导热问题,给出了平壁点热源导热的算例。

分析表明,使用MATLAB中的PDE工具箱可以不需编程,直接进人用户图形界面(GUI)操作,快捷灵活地对点热源导热模型进行求解。

在GUI 上还可以处理复杂几何形状的导热问题,这是MATLAB有别于其他软件的地方。

同时因为有了网格的精化,使得模型中的有限元数值解的精度大大提高。

热合买提江·依明江等基于MATLAB对由用EXCEL得到的矩形薄片的热传导问题的计算数值进行了仿真研究。

作者对薄片的二维导热问题进行了离散化研究,分别得到薄片边界和内部节点的差分方程,用MS.Excel求得节点温度,用MATLAB软件对计算结果仿真。

研究表明,可视化处理不但求出了与实际想吻合的图形,还便于理解和深人研究及利用。

王平等明对芯层为秸杆的复合材料传热特性进行了研究。

复合材料从外到内分别为聚丙烯纤维等组成的抗压外层,石灰/发泡剂等组成的保温层,秸杆层。

经分析复合材料芯部传热方式只能为导热。

实验测量得到数据后,由MATLAB 对其处理和仿真,得到秸杆密度和湿度与整体导热系数的曲线,研究结果可以作为该产品生产的参考意见。

艾元方等研究了蜂窝蓄热体内温度分布。

作者建立了蜂窝蓄热体传热数学模型,利用拉普拉斯变换法求解得到的传热偏微分方程组,由于求得的精确解较复杂,因此对其进行有限差分,编写MATLAB程序,利用其符号运算功能,运行后获得方程的半精确解。

和有关文献的结果吻合,但借用MATLAB软件后,使得获取蜂窝蓄热体传热半精确解的过程高效而经济。

Chao Chen等对一种用于墙体储能的新相变材料(PCM)进行了实验和模拟仿真。

作者建立了有新新相变材料的墙体的一维非线性导热模型,利用MATLAB 求解,该问题很快得到结果,并可以绘制节能效果图,研究发现,相变点设置在23度墙厚30毫米时,能节能17%或更高。

王金良研究了复合墙内外保温的传热过程。

内外保温墙体材料从内到外分别依次为水泥、砖墙、空气层、聚苯乙烯泡沫板和石膏板和水泥砂浆、聚苯乙烯泡沫板、砖墙和抹灰。

两种情况的传热分析在相同的总热阻和室内冷负荷环境下进行,得到温度场的表达式后,采用MATLAB仿真计算得到了各个交界面温度随时间的变化曲线,对比发现:外保温可以延长主墙使用寿命,不易出现表面结露和内部结露,不易产生冷热桥,内保温方式则相反,因此,外保温方式是值得推广和利用的复合墙节能保温方式。

借助MATLAB工具,两种保温方式结果对比明显、直观。

李灿等利用MATLAB解决了三个难以用解析方法求解的算例。

研究包括:一长方体钢锭的无内热源三维非稳态导热问题;一圆柱形核电站用燃烧棒的有内热源的非稳态导热问题;一正方形内嵌一菱形的有内热源的复杂边界热传导问题,利用MATLAB及其PED工具箱分别得到了三个算例的5h时刻温度分布图和温度梯度分布图、10h时刻温度分布云图、OAS时刻的等稳图和热流密度图。

罗静丽研究了土壤源热泵垂直埋管的温度场。

作者建立了土壤源热泵(垂直埋管)U型埋管的传热模型,得到导热微分方程,借助一个算例,利用MATLAB 对其数值模拟,利用其强大的PED工具箱获得U型管周围的非稳态温度场,并对管的设计和铺就提供了参考意见。

正是MATLAB的强大功能使复杂几何形状和复杂边界条件的非稳态导热问题得到迅速解决,而利用其图形可视化功能则使得计算结果形象、直观而且便于理解。

Joydeep Barman等研究了管壳式换热器内的最佳肋片高度。

利用了MATLAB 仿真工具箱来测定限制条件数值变化规律,研究不同形状(三角形和圆形)肋片换热变化方式和规律。

发现肋片的最佳高度能使换热热流密度最大,且最佳肋片高度变化和换热器外径增大成线性关系。

阂剑青利用MATLAB对直肋导热进行了数值模拟。

对一个等截面直肋算例,建立了其导热的一维和二维的数学模型,利用PDEtool工具箱,采用有限元法求解导热偏微分方程,求出两模型的数值解并模拟了肋片温度分布云图和温度梯度分布图,分析发现两种模型是等价的,但二维模型更符合实际,而且PDEtool工具箱解决二维PDE问题非常方便;文章最后根据绘制的温度图象对算例中肋片的参数设计提供了改进意见,使肋片的导热系数提高了近34%。

结果表明运用MATLAB/PDE数值计算方法是方便而高效的,MATLAB是换热器工程结构设计和优化分析的有利工具。

牛天况等采用MATLAB软件对描述H型鳍片中传热过程的偏微分方程进行了求解,得出H型鳍片管在烟气中的传热过程是对流何导热的综合过程,导热在过程中有重要作用,可以采用鳍片效率何综合传热能力来评价H型鳍片管的传热特性;不同外形尺寸何厚度的鳍片对传热均有显著影响。

必须将鳍片的导热过程的计算分析和对流换热的试验研究相结合,才能揭示H型鳍片管的传热规律,借助MATLAB强大的数值计算和图像功能,可以方便地得到结果。

叶长桑研究了MATLAB在肋片传热特性分析和最轻设计上的应用。

主要内容是:分析肋片传热特性,建立数学模型,获得温度分布、散热量、肋效率等重要参数;利用MATLAB的微分方程求解器快速、方便、准确地模拟了肋片导热过程,直观地获得了数值解,借助MATLAB绘制了肋片厚度、高度、形状对散热量影响的规律曲线;对肋片结构优化设计提供了思路,即对薄肋采用矩形肋片优于三角形肋片,而对于厚肋则采用三角形肋片的散热量高于矩形肋片。

2.3 目前存在的问题几乎所有的工程问题都能转化成数学模型来解,而且借助MATLAB,大多数的模型的数值解的精确度均能满足要求。

但是,存在的问题也不少。

首先,数值解法存在许多局限性,一个解只能适用于一个或几个模型,或者一个或几个方程。

而解析解的得到能使我们得出所有同类问题的通解,并且精确度高于数值解。

这是由于数学的发展程度还不足以满足自然科学的发展要求,数值解法只是一个权宜之计。

其次,MATLAB虽然能处理大量的数学问题,但其命令繁多,再加上各种工具箱,要完全学会和很好的使用MATLAB不是一件容易的事情,在编辑和阅读程序时通常要借助工具书查询相关命令,这样就增加了使用难度,使得MATLAB不能广泛的普及。

再者,要合理的使用MATLAB来解决数学问题,必需是建立在良好的数学基础之上的,这就势必要求MATLAB的使用者有扎实的数学功底,这又给MATLAB的普及带来了挑战。

最后,由于工程中的导热问题的数学模型并不一都能很顺利的建立,这就给使用MATLAB解决导热问题增加了难度。

3. 小结MATLAB在数值计算中的应用十分广泛,处理问题也是十分有效。

其作为数学软件有其强大的图形用户界面操作、数据和函数的可视化和数值计算功能,且自带很多现有的函数和工具包,这使纷繁复杂的工程问题能一一化解。

MATLAB 在工程计算和数据处理中具备如下优点:(1)较其它高级程序设计语言,MATLAB程序语言的规则更为接近数学表示。

.(2)语句简洁明了,表意却出乎意料的丰富。

出现了“一句顶几百句其它语言”的生动场面,这一点是C、Fortran等程序设计语言所无法比拟的。

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