MATLAB在热物理学中的应用
umat的热力学
umat的热力学
UMAT(Unified Material Access Tool)是一个用于在ABAQUS有限元软件中实现用户自定义材料模型的工具。
它允许用户通过编写子程序来定义自己的材料本构模型,以模拟材料的力学行为。
在UMAT中,热力学通常指的是描述材料的热学性质,例如热膨胀、热传导、热容等。
用户可以在UMAT中实现自定义的热力学模型,以模拟材料在热加载情况下的行为。
具体来说,用户可以在UMAT子程序中编写代码来计算材料的热学响应,例如根据材料的温度和应力状态计算材料的热膨胀系数、热导率、热容等热学参数。
这些热学参数可以与力学行为一起被ABAQUS 有限元软件用于模拟材料在复杂加载条件下的行为。
总之,UMAT中的热力学是指用户编写的用于描述材料热学性质的子程序,用于在有限元分析中模拟材料在热加载条件下的行为。
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************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 and finite 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 variable separation;finite difference method; numerical method; MATLAB simulation目录第一章绪论 (1)1.1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 (3)2.1一维热传导问题的初值问题 (3)2.2一维热传导问题的分离变量法 (4)2.3一维热传导问题的有限差分法 (6)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 (9)3.2分离变量法的MATLAB模拟 (9)3.3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 (20)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。
COMSOL_Multiphysics(FEMLAB)简介
一、简介
COMSOL Multiphysics(原FEMLAB)是一个专业有限 元数值分析软件包,是对基于偏微分方程的多物理场模 型进行建模和仿真计算的交互式开发环境系统。它为所 有科学和工程领域内物理过程的建模和仿真提供了一种 崭新的技术!
二维应用: •平面应力; •平面应变; •厚板分析; •轴对称; •欧拉梁;
三维分析: •固体; •欧拉梁;
•壳体;
在所有这些分析中,用户可以直接输入材料性质,也可以通过内嵌材料 库方便快捷地调用它们。同时,定义正交各向异性和完全各向异性材料 性质也是相当方便的。材料的性质可以是任意空间、时间或者其它变量 的函数。
结构力学模块的新特征:
¾塑性和非线性材料模型 ¾正交各向异性和完全各向异性材料 ¾粘弹性、粘塑性和类橡胶材料的大变形分析 ¾不同材料的局部坐标系统 ¾考虑模型初始应力和应变的模型 ¾多物理场中塑性求解运算和非线性材料模型
2. 热传模块
COMSOL Multiphysics的热传模块能解决的问题包括传导、辐射和对 流的任意组合。建模界面的种类包括面-面辐射、非等温流动、活性组 织内的热传导、以及薄层和壳中的热传导等。
3. 地球科学模块
COMSOL Multiphysics的地球科学模块包含了大量针对地下水流的简 易模型界面。这些界面允许快速、便捷地使用描述多孔介质流体的 Richards方程、Darcy定律、Darcy定律的Brinkman扩展,以及自由 流体中的Navier-Stokes方程。此外,该模块还处理了多孔介质中的热 量传输和溶质反应,模型库中几乎囊括了从多孔介质中油和气体的流动 到地下水流中的分布。
对于非均匀材料系统的热传导和对流问题可计算有效性质的材料表格作为放射性热源刻画等温线的界面可以添加热量耗散的选项其结果来自于孔内的流速和固体岔路的流体分叉对于开放式系统和多孔介质中流体流动的分析对于不同饱和程度的多孔介质使用已知的分析公式对实验数据进行差值并输入任意表达式以估测非线性的保持力和渗透性对于可流动和不可流动区域介质内流体建模的辅助系数例如化学传输性质的边边输入从计算结果中评估溶质的运动可预定以水动力耗散张量描述流量边界条件在点和边上设定时间控制的约束条件和流量从环境流体分析到石油工程研究领域的案例模型在comsolmultiphysics中问题的函数化包括非限制的多物理场耦合控制方程和定义材料属性的表达式
Matlab在力学中的应用
Matlab在力学中的应用【摘要】倘若是在传统的手算方法里解超静定的结构工作是非常的繁琐麻烦,甚至是有时候是不可能的,所以我们运用结构一般的有限元编程方法,通过两个实例的对比方法,就能够直观的展示Matlab 在结构力学分析中的应用,Matlab 具有极高的性能,方法具有普遍的实用性和适用性,可以实现弯矩图自动绘制,这将大大的提高工作效率,减少工程师的负担,并且计算精准。
【关键字】Matlab ;结构有限元弯矩图;精准;一、前言Matlab可能很多人都会好奇,这是一个什么东西。
其实它是由美国的一家公司推出的新型的计算系统,主要用于材料力学,数学等学科的科学计算,还有一些其他的高科技用途。
他将许多的数学运算做了简化,特别是那些复杂的线性代数运算。
有巨大的数学贡献。
也给高级计算机语言的研究提供了窗口和可能。
Matlab的成功运用让太多的数学计算就变得简单。
但是Matlab是一个新的技术,所以我们对Matlab还是有很多的研究空间。
二、MATLAB-PDEtool介绍MATLAB-PDEtool提供了一个功能强大的并且是使用灵活的二维有限元偏微分方程求解环境,其图形用户界面更是使用十分方便、直观一般来说,MATLAB-PDEtool包括3个步骤:定义一个PDE的问题,它包括确定二维求解区域、边界条件和PDE系数。
MATLAB-PDEtool能够求解的PDE型式有:椭圆型、抛物线型、双曲线型、特征值型。
当使用GUI时,可以在画图模式下确定求解区域;在边界模式下选择方程形式和设置方程系数。
数值的求解,它包括剖分、离散方程和得到一个数值解。
在GUI中,在剖分模式下形成满意的网格;在求解模式下通过选择数值计算方法求解。
图形化显示结果。
通常用于的就是在表现有限元计算结果的图形有:比如说变形网格图、云图、等值线图、矢量图、网格图、表面图、流线图等。
三、MATLAB在麦克斯韦速率分布中的应用而在气体动力学理论中麦克斯韦速率分布律是大学物理讲授与学习中的一个难点和重点。
基于MATLAB的发动机热力学建模与仿真源代码
基于MATLAB的发动机热力学建模与仿真+源代码Keywords Engine MATLAB Thermodynamic model Differential equatios目次1 绪论 31.1 文献综述 31.1.1 发动机进行计算机仿真技术的背景与意义 31.1.2 国内外研究状况 41.1.3 常用发动机仿真软件介绍 51.2 本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段(途径) 61.2.1 本课题要研究或解决的问题 61.2.2 拟采用的研究手段(途径): 62 数学仿真模型的建立 82.1 本文的技术路线 82.2 热力学过程的数学模型 82.2.1 建模过程基本假设 82.2.2 建模过程微分方程 82.2.3 发动机缸内热力过程分析 92.3 活塞往复运动的数学模型 132.4 燃烧放热过程的数学模型 143 仿真程序设计与编程 183.1 MATLAB软件介绍 18 :3.2 数值计算过程介绍 193.3 仿真程序的流程图 193.4 调试完成的源代码 204 仿真分析与参数研究 214.1 仿真参数列表 214.2 P-V示功图 224.2.1 P-V示功图介绍 224.2.2 P-V示功图仿真结果 234.3 指示热效率介绍 234.4 进气压力的影响分析 244.5 点火时刻的影响分析 254.6 压缩比的影响分析 265 结果与分析 28结论 29致谢 30参考文献 31附录A 发动机P-V图源代码 33附录B 进气压力对发动机性能影响源代码 40 附录C 点火时刻对发动机性能影响源代码 47附录D 压缩比对发动机性能影响源代码 551 绪论1.1 文献综述1.1.1 发动机进行计算机仿真技术的背景与意义1.1.2 国内外研究状况1.1.3 常用发动机仿真软件介绍(1)AVL BoostAVL-Boost是由AVL公司开发的汽车和发动机系列模拟软件当中的一个模块,主要用来研究和分析发动机的气体交换和热力方面的性能。
适合用matlab解决的经典物理例题
适合用Matlab解决的经典物理例题在物理学领域,经典物理例题一直是学习和研究的重要内容。
而Matlab作为一种强大的数学软件,非常适合解决各种物理问题。
本文将从力学、电磁学和热力学等多个方面,选取一些经典的物理例题,通过Matlab进行分析和求解,展示Matlab在解决物理问题时的强大用途。
1. 简谐振动问题简谐振动是物理学中一个重要的模型,涉及到弹簧振子、单摆等问题。
通过Matlab可以很方便地求解简谐振动的运动规律。
对于弹簧振子的运动方程,可以通过Matlab进行数值模拟,得到振动的周期、频率、位移等参数,从而更好地理解简谐振动的特性。
2. 电场问题在电磁学中,电场是一个重要的研究对象。
通过Matlab可以很容易地分析不同形状的电荷分布所产生的电场分布。
可以通过Matlab计算出点电荷、均匀带电细棒等情况下的电场分布,并绘制出电场线图,直观地展现电场的分布规律。
这样的分析对于理解电场的性质和相互作用具有重要意义。
3. 热传导问题热传导是热力学研究的一个重要方面,涉及到导热方程的求解和热量分布的分析。
通过Matlab可以对不同材料和形状的热传导问题进行数值模拟和求解。
可以通过Matlab计算出棒状材料中的温度分布随时间的演化,从而得到材料的热传导性能。
这样的分析对于工程实践中的热设计和材料选型具有重要指导意义。
4. 万有引力问题在力学中,万有引力是一个经典的例题,涉及到行星轨道、卫星运动等问题。
通过Matlab可以很方便地进行万有引力场下的物体运动模拟。
可以通过Matlab计算地球和月球的引力作用下的月球轨道,从而揭示天体运动的规律和特性。
这样的模拟对于探索宇宙中天体运动规律具有重要帮助。
总结回顾:通过以上例题的分析,我们不仅了解了Matlab在经典物理例题中的应用,也可以发现Matlab在解决物理问题时的便捷和高效。
当然,实际物理问题可能具有更多的复杂性和多样性,需要结合理论分析和实验数据进行综合研究。
基于MATLAB的能源系统仿真分析
基于MATLAB的能源系统仿真分析能源系统仿真分析在现代工程设计和技术建模中扮演着重要角色,它可以帮助工程师和科学家预测并优化能源消耗、降低费用以及减少对环境的影响。
MATLAB作为一款广泛使用的科学计算软件,可以为能源系统的建模、仿真和分析提供最佳解决方案,使得能源系统设计和优化变得更加高效和准确。
本文将介绍基于MATLAB的能源系统仿真分析的基本原理、技术特点和应用前景。
1. 能源系统仿真的基本原理能源系统仿真分析是建立在能量守恒、质量守恒和热平衡原理的基础上的,它涉及到能源转化、传输和消耗过程的多个环节。
能源系统的仿真分析可以通过数值方法对各种复杂的物理、化学、机械、电子和热力学过程进行数学建模,以便更好地了解和优化能源系统的运行状况。
在MATLAB中,要进行能源系统仿真分析,需要先确定仿真模型的类型和仿真框架,并结合能源系统的物理、化学和数学背景来确定所需的数学方程和计算方法。
然后,需要将所需的数据和参数输入仿真模型中,以进行基于数值模拟的实时计算和分析。
最后,需要通过仿真结果和分析结论对能源系统进行优化和改进。
2. 基于MATLAB的能源系统仿真分析的技术特点MATLAB作为一款易于使用、灵活性强、功能丰富的科学计算软件,具有如下特点:2.1 易于学习和使用MATLAB的用户界面友好、交互式命令式编程方式易于掌握,便于工程师和科学家快速上手。
此外,MATLAB库中有大量的实例程序和工具箱,可用于各种不同的应用场景,从而进一步降低学习和使用的难度。
2.2 提供完整的工具集MATLAB提供了多种仿真、建模和分析工具,可支持多种能源系统应用场景,包括燃料电池、太阳能、风能、水力发电、核能、电网等。
此外,MATLAB还提供了多种可视化工具,帮助用户直观地了解和分析仿真结果。
2.3 灵活性和可定制性高MATLAB提供了可扩展性强的编程语言,用户可以根据需要编写自己的仿真模型和算法,从而实现更高度的自定义和控制。
有限差分法matlab程序一维热传导
有限差分法matlab程序一维热传导一维热传导是一个常见的物理问题,涉及到热量在一个维度上的传递和分布。
在工程和科学领域中,研究和解决一维热传导问题对于优化系统设计和预测热现象非常重要。
本文将介绍如何使用有限差分法在MATLAB中模拟一维热传导过程。
有限差分法是一种常用的数值解法,用于近似求解微分方程。
它将连续的物理问题离散化,将连续的空间和时间划分为离散的网格点,并通过近似替代微分算子来计算离散点上的数值。
在一维热传导问题中,我们可以将传热方程离散化为差分方程,然后通过迭代计算来模拟热传导过程。
我们需要定义问题的边界条件和初始条件。
对于一维热传导问题,我们通常需要给定材料的热扩散系数、初始温度分布和边界条件。
假设我们研究的是一个长为L的细杆,材料的热扩散系数为α,初始温度分布为T(x,0),边界条件为T(0,t)和T(L,t)。
接下来,我们将空间离散化为N个网格点,时间离散化为M个时间步长。
我们可以使用等距网格,将杆的长度L划分为N个小段,每段的长度为Δx=L/N。
同样,时间也被划分为M个小步长,每个步长的长度为Δt。
这样,我们可以得到网格点的坐标x(i)和时间点的坐标t(j),其中i=1,2,...,N,j=1,2,...,M。
在有限差分法中,我们使用差分近似代替偏导数项。
对于一维热传导方程,我们可以使用向前差分近似代替时间导数项,使用中心差分近似代替空间导数项。
这样,我们可以得到差分方程:(T(i,j+1)-T(i,j))/Δt = α*(T(i+1,j)-2*T(i,j)+T(i-1,j))/Δx^2其中,T(i,j)表示在位置x(i)和时间t(j)的温度。
通过对差分方程进行重排和整理,我们可以得到递推公式:T(i,j+1) = T(i,j) + α*Δt*(T(i+1,j)-2*T(i,j)+T(i-1,j))/Δx^2现在,我们可以在MATLAB中实现这个递推公式。
首先,我们需要定义问题的参数和初始条件。
matlab计算物理
matlab计算物理摘要:一、引言1.MATLAB 的介绍2.MATLAB 在计算物理中的应用二、MATLAB 的基本操作和语法1.MATLAB 的数据类型2.MATLAB 的基本操作符3.MATLAB 的函数与脚本三、MATLAB 在物理计算中的应用1.力学a.牛顿第二定律的求解b.弹簧振子的运动2.电磁学a.库仑定律的计算b.电场和磁场的计算3.热力学a.热力学方程的求解b.热力学过程的模拟四、MATLAB 与其他软件的联合应用1.MATLAB 与Mathematica 的联合使用2.MATLAB 与Python 的联合使用五、MATLAB 在物理教学中的应用1.教学演示2.学生实践六、结论1.MATLAB 在计算物理中的优势2.MATLAB 在物理研究和教学中的前景正文:MATLAB 是一种广泛应用于科学计算和工程设计的编程语言。
近年来,随着其在计算物理领域的不断深入应用,MATLAB 已成为物理学家和工程师必备的工具之一。
本文将简要介绍MATLAB 的基本操作和语法,重点阐述其在物理计算中的应用,以及与其他软件的联合使用。
首先,我们来了解一下MATLAB 的基本操作和语法。
MATLAB 的数据类型主要有两种:数值型和字符型。
数值型包括整数、浮点数和复数,字符型用于表示字符串。
MATLAB 的基本操作符包括算术、逻辑、关系和位操作等。
此外,MATLAB 还提供了丰富的内置函数和自定义函数,用户可以通过编写脚本实现复杂数学计算和数据处理。
在物理计算领域,MATLAB 具有广泛的应用。
力学方面,MATLAB 可以用于求解牛顿第二定律的微分方程,以及模拟弹簧振子的运动等。
电磁学方面,MATLAB 可以用于计算库仑定律的电场和磁场,以及分析电磁波的传播等。
热力学方面,MATLAB 可以用于求解热力学方程,模拟热力学过程等。
为了提高计算效率和精度,MATLAB 可以与其他软件进行联合应用。
例如,MATLAB 与Mathematica 可以相互调用,实现复杂数学计算和图形绘制。
二维热传导方程 matlab
二维热传导方程是描述二维热传导过程的数学模型,它在工程、物理、地球科学等领域都有重要应用。
在实际工程问题中,我们经常需要求解二维热传导方程,以预测物体表面的温度分布、热量传递速率等参数。
Matlab是一个强大的数学软件,通过Matlab我们可以很方便地求解二维热传导方程,并得到预期的结果。
一、二维热传导方程的基本形式二维热传导方程可以用偏微分方程的形式表示为:∂u/∂t = k(∂²u/∂x² + ∂²u/∂y²)其中,u(x, y, t)是温度分布随时间和空间的变化,k是热传导系数。
二、Matlab中求解二维热传导方程的方法在Matlab中,我们可以采用有限差分法(finite difference method)求解二维热传导方程。
有限差分法将偏微分方程离散化,转化为代数方程组,然后通过迭代求解得到数值解。
具体步骤如下:1. 离散化空间和时间变量,将连续的空间区域和时间区间分割成若干个小区间。
2. 利用二阶中心差分格式对二维热传导方程进行离散化,得到代数方程组。
3. 利用Matlab中的矩阵运算和迭代方法,求解代数方程组,得到数值解。
三、Matlab代码示例下面是一个简单的Matlab代码示例,用于求解二维热传导方程:```matlab定义参数和初始条件Lx = 1; Ly = 1; 区域大小Nx = 100; Ny = 100; 离散化网格数T = 1; 总时间Nt = 100; 时间步数k = 1; 热传导系数dx = Lx/Nx; dy = Ly/Ny;dt = T/Nt;x = 0:dx:Lx; y = 0:dy:Ly;[X, Y] = meshgrid(x, y);u = sin(pi*X).*sin(pi*Y); 初始温度分布迭代求解for n = 1:Ntun = u;for i = 2:Nx-1for j = 2:Ny-1u(i, j) = un(i, j) + k*dt/dx^2*(un(i+1, j)-2*un(i, j)+un(i-1, j)) + k*dt/dy^2*(un(i, j+1)-2*un(i, j)+un(i, j-1));endendend可视化结果figure;surf(X, Y, u);xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('Temperature');```以上代码首先定义了区域大小、离散化网格数、总时间、热传导系数等参数,然后利用有限差分法进行迭代求解,最后利用Matlab绘制了温度分布的三维图像。
热传导方程有限差分法的MATLAB实现
万方数据万方数据万方数据万方数据热传导方程有限差分法的MATLAB实现作者:史策作者单位:西安建筑科技大学,理学院,陕西,西安,710055刊名:咸阳师范学院学报英文刊名:JOURNAL OF XIANYANG NORMAL UNIVERSITY年,卷(期):2009,24(4)被引用次数:0次1.曹钢,王桂珍,任晓荣.一维热传导方程的基本解[J].山东轻工业学院学报,2005,19(4):76-80.2.万正苏,方春华,张再云.关于热传导方程有限差分区域分解并行算法精度的注记[J].湖南理工学院学报(自然科学版),2007,20(3):12-14.3.StephenJ.Chapman.MATLAB编程[M].邢树军,郑碧波,译.北京:科学出版社,2008.4.田兵.用MATLAB解偏微分方程[J].阴山学刊,2006,20(4):12-13.5.王飞,裴永祥.有限差分方法的MATLAB编程[J].新疆师范大学学报(自然科学版),2003,22(4):21-27.6.王宝红.热传导方程的可视化探讨[J].忻州师范学院学报,2008,24(2):31-36.7.李先枝.热传导方程差分解法的最佳网格[J].河南大学学报(自然科学版),2004,34(3):16-18.8.赵德奎,刘勇.MATLAB在有限差分数值计算中的应用[J].四川理工学院学报,2005,18(4):61-64.9.谢焕田,吴艳.拉普拉斯有限差分法的MATLAB实现[J].四川理工学院学报,2008,21(3):1-2.10.南京大学数学系计算数学专业.偏微分方程数值解法[M].北京:科学出版社,1979.1.学位论文申卫东热传导方程有限差分区域分解算法研究2003区域分解算法是在并行机上求解偏微分方程数值解的一种较自然的方法.该方法先将偏微分方程求解区域划分为若干个子区域,然后在各个子区域并行求解.全文共五章.第一章为引言,简要介绍了热传导方程并行算法的概况及该文所讨论的基本内容.在第二章,我们在内边界点为等距分划的多子区域条件下,得到Dawson等人关于求解热传导方程区域分解算法差分解的误差估计.在第三章,我们以Saul'yev非对称格式作内边界处理,发展了新的区域分解算法,得到了差分解的先验误差估计,并与Dawson等人的算法作了比较.给出了关于算法计算精度的数值结果.在第四章,我们发展了一些新技术,在子区域的边界处采用小时间步长古典显式格式求解,构造了新的区域分解算法,得到了差分解的先验误差估计.给出了关于算法计算精度的数值结果.在第五章,我们在二维热传导方程求解上扩充了Dawson等人的区域分解算法.给出了关于算法计算精度的数值结果.第六章为该研究工作的主要结论.2.期刊论文张守慧.王文洽.ZHANG Shou-hui.WANG Wen-qia热传导方程有限差分逼近的数学Stencil及其新型迭代格式-山东大学学报(理学版)2006,41(6)将Stencil应用于偏微分方程有限元差分逼近过程,以两类差分格式为基础建立了求解热传导方程的两种新型迭代算法.此两种算法与经典的Jacobi方法同样具有并行的性质,但比Jacobi方法收敛快.给出的算例说明方法的适用性.3.期刊论文吕桂霞.马富明.Lü Guixia.Ma Fuming二维热传导方程有限差分区域分解算法-数值计算与计算机应用2006,27(2)本文讨论了一类数值求解二维热传导方程的并行差分格式.在这个算法中,通过引进内界点将求解区域分裂成若干子区域.在子区域间内界点上采用非对称格式计算,一旦这些点的值被计算出来,各子区域间的计算可完全并行.本文得到了稳定性条件和最大模误差估计.它表明我们的格式有令人满意的稳定性,并且有着较高的收敛阶.4.学位论文田源地下煤火三维数理模型正演数值模拟2006本文首先给出了几个地下煤火随空间、温度变化的动态和稳态热数学物理模型及其简化模型。
Matlab程序编辑在大学物理实验数据处理中的应用
0 引言大学物理实验是高校工科院校必修的一门公共基础实验课,是培养学生实验动手能力和自主创新能力的一门学科,为后继的专业课和实训课打下基础。
很过高校在大学物理实验教学中,仍然采用传统的用坐标纸手工画图,用计算器人工计算的方法。
本文介绍了采用matlab软件编程处理实验数据、画图等,不仅简单便捷,而且提高了数据处理的准确度。
利用计算机辅助大学物理实验教学,提高了学生学习的积极性和创造性。
本文分别以霍尔效应及其应用和测定空气的比热容比实验为例,介绍了matlab软件编程在大学物理实验数据处理中的应用。
Matlab是20世纪80年代美国Mathworks公司推出的一款简单、运算快速、兼程序编辑和画图于一体的计算机软件,它以矩阵作为最基本的编程单位[1]。
内含很多库函数和工具箱,已被很多研究学生和大学生所使用。
在高校推广使用matlab画图和数据处理,已具有良好的基础。
1 利用matlab 软件编程求解霍尔系数霍尔效应实验是大学物理经典实验之一,该实验主要研究两个问题:一、学习用“对称测量法”消除副效应的影响,测量试样的VH -Is曲线[2]。
实验中霍尔电压有如下公式:s sH HI B I BV Rd d==(1)其中1HR ne=(2)称为霍尔系数,在已知Is、B和d的情况下,测出VH,通过以下公式(3)求出霍尔系数。
HHsV d dR kI B B==(3)其中,HsVk I=(4),VH与Is成线性关系,k为该曲线的斜率。
Matlab语言程序如下:clc;clear all;x=[1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 4.00];%读入Is测量数据y=[-3.58 -5.38 -7.17 -8.96 -10.75 -14.34]; %读入VH测量数据p=polyfit(x,y,1);%多项式拟合出方程系数xi=0.000:0.0001:5.000;%以0.000为起始点,以0.0001递增到5.000its application experimental data with matlab programming. In the experiment of measuring the specific heat and heat capacity of air, the gross error is eliminated by using the romanesche criterion, and the new measurement column is obtained. Matlab program was used to calculate the mean, the standard deviation of the new sequence and the standard deviation of the arithmetic mean. The application of computer means to the teaching of college physics experiment provides students with a method of data processing and improves students’ data processing ability.Keywords: Matlab; University physics experiment; Data processing图1 霍尔电压和电流的关系实验点与拟合曲线程序执行结果如下:p = -3.5851 0.0020f =-3.5851 x + 0.002y1=-3.5831 -5.3757 -7.1683 -8.9609 -10.7534 -14.3386 fy=0.0031 0.0043 0.0017 0.0009 0.0034 0.0014E1 =0.0025E2 =0.0028RH =-.7413e-2从拟合的图1可以看到,实验数据点都均匀地分布在拟合直线的两侧,与画图的基本要求相符。
基于Matlab导热问题的数值模拟
基于Matlab导热问题的数值模拟徐凯;石利娜;吴东垠【摘要】基于Matlab软件,采用有限差分法、pdepe函数法和pdetool(工具箱)法对3种不同形式的导热问题进行数值模拟,具体包括二维稳态导热、一维非稳态导热和二维非稳态导热,得出温度分布的数值解和图形解.通过求解过程可以看出,数值模拟方法对分析导热物体的温度分布非常直观和方便.【期刊名称】《上海工程技术大学学报》【年(卷),期】2016(030)004【总页数】6页(P353-358)【关键词】导热;Matlab软件;温度;数值模拟【作者】徐凯;石利娜;吴东垠【作者单位】西安交通大学能源与动力工程学院,西安710049;榆林学院管理学院,榆林719000;西安交通大学能源与动力工程学院,西安710049【正文语种】中文【中图分类】TK11导热是传热学三大热量传递的途径之一,在工程实际中有着广泛的应用,许多工程问题都要求解物体内部温度的分布和非稳态传热中温度随时间的变化[1-2].导热问题大多为多维的偏微分方程,在已知的定解条件(初始条件和边界条件)下求解析解.对于定解条件和几何尺寸相对简单的导热问题,可以求其解析解,但是对于比较复杂的导热问题,求解析解就显得非常麻烦,有时候甚至难以求解[3-4].伴随计算机的发展,数值模拟方法为求解导热问题提供了新的思路,这种方法由于能够处理解析解不能处理的问题,并且准确度高,因而越来越受到广大科技工作者的重视,在处理导热问题中起着不可替代的作用[5-6].本文以Matlab软件为载体,运用不同的数值模拟方法,包括有限差分法、pdepe函数法和pdetool(工具箱)法对不同的导热过程(二维稳态导热、一维非稳态导热和二维非稳态导热)进行数值模拟[7],得出其温度分布的数值解和温度分布图.对于任意一个导热问题,不管求解析解还是数值解,数学描写都是不可或缺的.为了得到导热物体温度场的数学描写,根据能量守恒定律和傅里叶定律建立导热微分方程,得到笛卡尔坐标系下的三维非稳态导热微分方程为式中:ρ为密度,kg/m3;c为比热容,J/(kg·K);t为温度,℃;τ为时间,s;λ为导热系数为内热源,W/m3.根据不同的情形简化式(1)可以得到不同的导热过程.为了求解式(1),需要添加定解条件,包括初始条件和边界条件.导热微分方程和定解条件构成导热问题完整的数学模型.2.1 有限差分法有限差分法,即将求解区域划分为差分网格,用有限个网格节点代替连续的求解区域.再将偏微分方程的偏导数用差商代替,推导含有离散点上有限个未知数的差分方程.求解差分方程,就是微分方程定解问题的近似数值解,如图1所示.一个无内热源的二维稳态导热物体,其上凹面、下表面分别维持在t1=0 ℃,t2=30 ℃,其余表面绝热,求其温度分布.物理方程和定解条件为t1=0,t2=30对几何结构进行离散化后,再对偏微分方程离散,写出差分方程,如图2和式(2)所示. 为方便起见,取步长Δx=Δy=1.用Matlab编程,分析图2.由于其不是矩形区域,所以对于网格要分区域进行处理,以m=1∶10和n=1∶21为例,其设计的计算流程图如图3所示.其余区域与此类似,不作重复.在Matlab软件下运行编制的程序,经过数次迭代后,产生数值解(由于篇幅限制,仅给出部分节点数值解)见表1.温度分布图如图4所示.图4(a)为等温边界温度分布图,图4(b)为等温边界温度分布云图.2.2 pdepe函数法Matlab语言提供了pdepe函数,可直接调用其标准形式.设一细棒由各项均匀材料组成,长度为2 m,热扩散率为0.005 m2/s,细棒两端绝热,初始时间细棒温度分布为T0=30+10[1-cos(πx)],求非稳态下细棒的温度分布.物理方程和定解条件为pdepe函数的标准形式为式中,m=0,1,2分别为平面、圆柱和球.调用形式为边界条件为p(x,t,u)+q(x,t,u).调用形式为[pl,ql,pr,qr]=bcpde(xl,ul,xr,xr,t)初始条件为调用形式为经过分析得至此,可以编程来求解此问题,具体程序在此省略.由于pdepe函数编程过程中可以调用已有的函数,所以主程序的条数相对于有限差分法简单了许多.在编程过程中,借调sol=pdepe(m,@pdefun,@pdeic,@pdebc,x,t)求解.在Matlab中运行程序.图5为非稳态下细棒的温度分布.调用pdeval(m,x,u,xout)画出不同时间的数值解图像,图6为不同时间下细棒的温度分布.从图6可以看出,初始时间温度分布呈正弦曲线,这是由初始时间给定的温度函数决定的.随着时间的推移,各节点温度大小分布的差异逐渐减小,当t>50 s时,温度分布将趋于稳定,在最后时间的温度分布基本不变,保持为40 ℃.2.3 pdetool法对于二维稳态和非稳态导热问题,偏微分方程,其解析解往往非常复杂,有时候甚至无法得到解析解,只能采用数值模拟的方法.但是编制程序时却很复杂.Matlab中提供的pdetool法不用编程就可以解出导热问题的数值解,它是基于有限元法解偏微分方程.但是pdetool法只能解决二维模型.对于一维的要扩成二维,三维的缩成二维,时间维不计算在内.pdetool法可以解出4种偏微分方程式(4)~(7)分别为椭圆形方程、抛物型方程、双曲型方程和特征值方程.式中:u为域Ω上的求解变量;λ为特征值;d、c、a、f为常数或变量;t为时间变量. pdetool提供了两类边界条件,即式中:n为垂直于边界的单位矢量;g、q、h、r为定义在边界上的函数.式(8)为Dirichlet条件,式(9)为Neumann条件,至此,可以应用pdetool法来处理具体问题.一直经为0.15 m、高为0.05 m的平板玻璃圆盘,送入退火炉中消除应力,其初始温度为30 ℃,炉中温度为450 ℃,设该玻璃盘在炉内时,各表面均可受到加热,表面传热系数为9.5 W/(m2·K),按工艺要求,须加热到盘内各处温度均为400 ℃以上,估计所需的加热时间.已知该盘的导热系数λ=0.78 W/(m·K),质量密度ρ=2 700 kg/m3,比定压热容cp=835 J/(kg·K).物理方程为这是一个三维问题,在pdetool中,需要将三维缩为二维.因此,取柱坐标(r,θ,z).由于其关于轴的对称性,故与θ无关,从而简化成仅关于(r,z)的二维方程,即与式(5)的抛物型方程对比后得出d=ρcr=2 700×835×0.075=169 087.5c=λr=0.78×0.075=0.058 5a=0,f=0对边界条件有此条件为Neumann条件,将其转化为标准形式,得到由c=λr,代入(12),有得出Neumann条件中q=hr=9.5×0.075=0.712 5g=450×hr=450×0.712 5=320.625至此,就可以应用pdetool法求解此问题,前期工作为二维图形的绘制、边界条件的输入、方程形式的选取,在绘制二维图时,选用以角点方式画矩形,边界条件选择Neumann条件,方程形式选择抛物型,输入上述所求的对应参数,并对求解区域画出网格,图7为计算网格.在solve选项中输入初始温度和不同的时间,得出不同时间的温度图,图8为玻璃圆盘在不同时间的温度分布图.由图8可以看出,大约经过9 500 s,即可达到盘内各处温度均为400 ℃以上,符合题设要求.当然,还可以解出不同时间各个节点处的温度数值解,由于篇幅有限,这里不再列出.本文基于Matlab软件,采用有限差分法、pdepe函数法和pdetool法,对3种不同形式的导热问题进行了数值模拟.研究表明,对于导热问题的数值解法,不仅求解过程简单,而且结果更加直观明显,随着计算机技术的发展,数值模拟方法还将会得到越来越广泛的应用.对于同一种问题,可以有不同的模拟方法,比如本文用有限差分法处理的二维稳态问题,同样也可以用pdetool法处理;用pdepe函数法处理的一维非稳态问题也可以用有限差分法来编程完成,只是编程过程略显繁琐.对于具体问题,应根据实际情况选出最合适的方法来处理.【相关文献】[1] 陶文铨.数值传热学[M].2版.西安:西安交通大学出版社,2001.[2] 安德森约翰D.计算流体力学基础及其应用[M].吴颂平,刘赵淼,译.北京:机械工业出版社,2007.[3] 王福军.计算流体动力学分析:CFD软件原理与分析[M].北京:清华大学出版社,2011.[4] 田禾.关于二维非稳态导热的可视化研究[D].天津:天津师范大学,2003.[5] 杨世铭,陶文铨.传热学[M].4版.北京:高等教育出版社,2006.[6] 李明.偏微分方程的MATLAB解法[J].湖南农机(学术版),2010,37(3):89-91.[7] 彭东玲,张义,方慧,等.日光温室墙体一维导热的MATLAB模拟与热流分析[J].中国农业大学学报,2014,19(5):174-179.。
matlab simscape 模块介绍
matlab simscape 模块介绍Simscape 是一种基于物理系统建模和仿真的软件工具包,在 MATLAB 和 Simulink软件中提供了一个完整的环境,使用户能够轻松地建立复杂的物理系统模型和仿真。
Simscape 可以模拟各种不同类型的物理系统,包括电力系统、电子电路、机械系统、液压系统、热力学系统、气动系统等。
在使用 Simscape 进行建模时,我们不是按照传统的方式来建立模型,而是通过将物理元素组合在一起来描述整个系统。
这种方法被称为基于组件建模。
组件是一个代表物理元素的模型,而组件之间的连接代表物理元素之间的联系。
Simscape 中的每个组件都有自己的特定功能,例如传输信号、转移能量或者更改流量等。
它们可以连接在一起以建立一个完整的物理系统模型。
Simscape 中的组件包括电子组件、电气组件、机械组件、流体组件和热组件等。
这些组件都有各自的作用和特点,例如,电子组件包括电压源、电感、电容、电阻等等;电气组件包括变压器、电动机、发电机、传感器等等;机械组件包括齿轮、弹簧、质量、阻尼器等等;流体组件包括单向阀门、双向阀门、泵、液压缸等等;热组件包括热源、热传感器等等。
这些组件可以用于建立包括电路、控制系统、机械系统等不同类型的模型。
Simscape 还具有其他强大的功能,例如多物理领域建模和多套解算器。
通过多物理领域建模,用户可以将不同类型或者不同领域的组件和子系统组合在一起,建立多领域耦合的复杂系统模型。
而多套解算器则可以使用户选择不同的数值求解算法,从而提高仿真的可靠性和精度。
总之,Simscape 提供了一种基于组件的物理系统建模方法,使用户能够轻松地建立、模拟和分析复杂的物理系统模型。
它可用于各种不同类型的应用领域,例如能源、交通、航空航天、医疗等等。
matlab热力学仿真计算
matlab热力学仿真计算热力学是物理学中的一个分支,研究能量与热、温度之间的关系。
在工程学中,热力学是一个非常重要的分支,涵盖了很多领域。
例如,热力学可以帮助我们设计发电厂,优化化学反应,设计交通工具等。
为了模拟这些现象,工程师和科学家使用数值计算模型,在计算机上模拟这些事件,以便更好地理解和预测它们。
其中,MATLAB是一种非常流行的科学计算软件,它可以帮助科学家和工程师解决数学、物理和工程问题。
在热力学仿真计算方面,MATLAB提供了一些工具,可以模拟各种热力学场景。
在这篇文章中,我们将讨论如何使用MATLAB来进行热力学仿真计算,以及MATLAB在这个领域中的优点。
第一步是了解热力学基础知识。
热力学的学科非常广泛,但是对于许多实际问题,通常只需要知道一些基本概念。
例如,热力学中的一些关键术语包括温度、热容、焓、熵、能量等。
在进行热力学仿真计算时,我们需要对这些概念和术语有基本的了解。
接着,我们需要选择一个适当的热力学仿真计算工具。
在MATLAB中,有许多工具箱可以使用,例如“Thermodynamics Data”工具箱,可以提供热力学数据,如热容、气化热、热传导系数等等。
另外,还有“CoolProp”Open Source物性库,可提供气体、液体、蒸汽、制冷剂等物质的性质数据,如密度、比热、热导率等等。
第三步是创建模型。
在MATLAB中,可以使用Simulink建立热力学模型,包括设置边界条件、确定初始值和输入参数。
热力学模型通常包括九种基本构件:热源、热子系统、储存器、引出管、工作质量、管道、气动阀、泵和喷嘴。
通过使用这些构件,我们可以建立一个热力学模型,以模拟实际系统中的热力学过程。
最后一步是执行仿真计算,收集并分析结果。
在MATLAB中,我们可以使用内置函数对仿真计算结果进行分析,例如绘制温度随时间的变化曲线、计算压力、热功率、系统效率等参数。
我们还可以使用MATLAB自带的数据可视化工具,如plot或surf函数,显示实时数据。
熵权法及改进的TOPSIS及matlab应用
熵权法及改进的TOPSIS一、熵权法1.熵权法确定客观权重熵学理论最早产生于物理学家对热力学的研究,熵的概念最初描述的是一种单项流动、不可逆转的能量传递过程,随着思想和理论的不断深化和发展,后来逐步形成了热力学熵、统计熵、信息熵三种思路。
美国数学家克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon)最先提出信息熵的概念,为信息论和数字通信奠定了基础。
信息熵方法用来确定权重己经非常广泛地应用于工程技术、社会经济等各领域。
由信息熵的基本原理可知,对于一个系统来说,信息和熵分别是其有序程度和无序程度的度量,二者的符号相反、绝对值相等。
假设一个系统可能处于不同状态,每种状态出现的概率为(1,,)=i P i n则该系统的熵就定义为:1ln ==∑ni i E P P在决策中,决策者获得信息的多少是决策结果可靠性和精度的决定性因素之一,然而,在多属性决策过程中,往往可能出现属性权重大小与其所传达的有价值的信息多少不成正比的情况。
例如:某一指标所占的权重在所有指标中最大,但在整个决策矩阵中,这一指标所有方案的数值却相差甚微,即这一指标所传递的有用信息较少。
显然,这一最重要的指标在决策过程中所起的作用却很小,如果不对其属性权重进行适当的处理,必将会造成评价决策方案的失真。
熵本身所具有的物理意义及特性决定其应用在多属性决策上是一个很理想的尺度。
某项指标之间值的差距越大,区分度越高,所携带和传输的信息就越多,该指标的熵值就会越小,在总体评价中起到的作用越大;相反,某项指标之间值的差距越小,区分度越低,所携带和传输的信息就越少,该指标的熵值就会越大,在总体评价中起到的作用越小。
因此,可采用计算偏差度的方法求出客观权重,再利用客观权重对专家评价出的主观权重进行修正,得出综合权重。
与其他客观赋权方法相比,该方法不仅仅是建立在概率的基础之上,还以决策者预先确定的偏好系数为基础,把决策者的主观判断和待评价对象的固有信息有机地结合起来,实现了主观与客观的统一,得出的权值准确性更高。
MATLAB在求解温度场中的应用_李萍
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
M AT LAB 在求解温度场中的应用
李 萍 , 张 薇
( 南京工业大学 材料科学与工程学院 , 江苏 南京 210009)
( 6)
其中 : ρ 、c 、λ 和 Υ各为微元体的密度 、比热容 、 导热 系数及单位时间单位体积中内热源的生成热 , t 为 时间 。 要通过控制方程( 6) 获得某一具体导热问题 的温度分布 , 需要结合定解条件( 初始条件 、 边界条 件) 来求解 , 通过下面的点热源导热模型来体现 。 已知一无限大平壁厚 0 . 3 m( 设为钢筋混凝土 材料) , 密度 ρ =2 400 kg/ m 3 , 比热 C =0 . 84 kJ/( kg ·K) , 导热系数 λ =1 . 54 W/( m ·K ) , 整个平壁初始 温度 T 1 = 20 ℃, 现以一恒流点热源( 2 000 W/ m 2 ) 对平壁一边进行加热 , 热源一面除了热源点之外 , 边 界条件有两类 : 恒流( 热流为零) 和对流换热 。 与空 气的对流换热系数 h =5 W/( m 2 ·K) , 其它面恒温为 20 ℃, 分析温度场变化情况 , 物理模型如图 1 所示 。
3 导热问题的 MATLAB 求解法
对于大多数导热问题 , 求解温度场时很难得到 解析解 , 只能利用计算机得到数值解来无限接近代 替精确解 。 数值解方法又有有限元法 、有限差分法 、 混合微分差分法 、离散元法 、 拉格朗日元法等 , 其中 有限元法是利用部分插值把区域连续求解的微分方 程离散成求解线性代数方程组 。 在使用 MAT LAB 的 P DE 工具箱进行有限元计算前需要有一些预处 理的工作 , 如对所求解模型的几何形状或者形体进 行离散化 , 即用比较简单的形状和形体来逼近和代 替实际的形状和形体 , 这样可以把比较复杂的曲线 和曲面问题转化为相对简单的直线或平面问题 。 在实际求解温 度场时 , 可 以直接进入 pdetool , 利用图形用户界面( GUI ) 来求解偏微分方程 。 首先 选择导热模型 , 建立一个用来描述对应导热问题的 物理模型 。 然 后根据需要对求 解问题赋予边 界条 件 , 即对命令函数 pdesetbd 进行设定( MAT LAB 指 定了如下 3 种边界 条件 : ①Dirichlet 条件 , hu = r ; ② 广义 Neumann 条件 , n·( c u) +qu =g ; ③混合 边界条件 , Dirichlet 条 件和 Neumann 条 件的组合 。 式中 n 为垂直于边界的单位矢量 , h 、r 、q 、g 为常 量或与 u 有关的变量) 。 其次 , 确定偏微分方程的类 型 , 结合已知条件设定方程 参数 。 再次 , 利 用函数 initmesh 和 refinemesh 创建初始三角形网格以及细 化网格 。 最后 , 直接使用算法函数求解偏微分方程 。 此外 , PDE 工具箱提供了多种可视化结果的方法 , 有平面 图 、网 格 图 、等 高线 图 、矢量 图 , 可 以 表 示 temperature 、 heat f lux 、 temperature g radient 。 对于抛 物线型和双曲线型偏微分方程 , 该工具箱还可给出 方程解随时间变化 的动画程序 。 通过对图形 的编
matlab等容、等压、等温曲线
在物理学和工程学中,等容、等压和等温曲线是研究热力学过程和物质行为的重要工具。
它们描述了物质在不同条件下的热力学性质,对于理解和分析热力学系统的变化过程具有重要意义。
一、等容曲线1. 等容曲线是在恒定容积条件下描述物质内部性质随温度、压强变化的曲线。
2. 当容积不变时,物质内部的热量变化会导致温度的变化,这种关系由等容曲线来描述。
3. 在等容曲线上,温度越高,内能越大,此时内能与温度成正比。
4. 对于理想气体,在等容条件下,根据理想气体状态方程PV=nRT,可以得到P与T成正比的关系,即等容曲线为一条直线。
5. 实际气体的等容曲线通常会呈现为曲线状,因为在实际情况下,气体分子间会存在相互作用力,导致热力学性质的变化。
二、等压曲线1. 等压曲线是在恒定压强条件下描述物质内部性质随温度、容积变化的曲线。
2. 当压强不变时,物质内部的热量变化会导致容积的变化,这种关系由等压曲线来描述。
3. 在等压曲线上,温度越高,体积越大,此时内能与温度成正比。
4. 对于理想气体,在等压条件下,根据理想气体状态方程PV=nRT,可以得到V与T成正比的关系,即等压曲线为一条直线。
5. 实际气体的等压曲线通常会呈现为曲线状,因为在实际情况下,气体分子间会存在相互作用力,导致热力学性质的变化。
三、等温曲线1. 等温曲线是在恒定温度条件下描述物质内部性质随压强、容积变化的曲线。
2. 当温度不变时,物质内部的热量变化会导致压强和体积的变化,这种关系由等温曲线来描述。
3. 在等温曲线上,压强和体积呈反比关系,即PV=常数。
4. 对于理想气体,在等温条件下,根据理想气体状态方程PV=nRT,可以得到P与V成反比的关系,即等温曲线为一个双曲线。
5. 实际气体的等温曲线通常会呈现为曲线状,因为在实际情况下,气体分子间会存在相互作用力,导致热力学性质的变化。
根据以上对等容、等压和等温曲线的简要介绍,我们可以看出,这三种曲线分别描述了在恒定容积、恒定压强和恒定温度条件下物质的热力学性质,通过研究这些曲线,我们可以更加深入地理解物质的热力学行为。
二维热传导方程数值解及matlab实现
在热传导学科中,二维热传导方程是一个非常重要的数学模型,用于描述二维热传导过程中温度分布随时间的变化规律。
通过对二维热传导方程的数值解及其在Matlab中的实现,可以更好地理解热传导过程及其在工程学、物理学和地球科学等领域的应用。
让我们来了解一下二维热传导方程的基本形式。
二维热传导方程通常可以表示为:$$\frac{\partial u}{\partial t} = \alpha \left( \frac{\partial^2u}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 u}{\partial y^2} \right) $$在这里,$u(x, y, t)$代表温度随空间坐标$(x, y)$和时间$t$的变化,$\alpha$代表热扩散系数。
方程右侧的两项分别表示温度在$x$方向和$y$方向的二阶导数。
通过数值方法对这个方程进行离散化处理,可以得到其数值解。
在进行数值解的求解过程中,一个常用的方法是有限差分法。
有限差分法将空间和时间进行离散化,将连续的问题转化为离散的问题。
通过将偏导数用差分的形式进行逼近,可以得到关于温度在不同空间点和时间点的离散方程,进而通过迭代求解得到数值解。
这里要注意,为了保证数值解的准确性和稳定性,需要对离散化步长进行合理的选择,并对边界条件和初始条件进行适当的处理。
那么,在Matlab中,我们如何实现二维热传导方程的数值解呢?我们可以通过定义空间网格和时间步长来进行离散化处理,然后利用循环结构和矩阵运算来进行迭代求解。
Matlab提供了丰富的矩阵运算和可视化工具,可以方便地实现对二维热传导方程数值解的求解和结果的可视化呈现。
我个人认为,二维热传导方程的数值解及其在Matlab中的实现,不仅仅是一个数学问题,更是一个工程问题。
通过对二维热传导方程的数值解,可以更好地理解热传导过程的规律,为工程实践中的热传导问题提供重要的参考依据。
通过Matlab的实现,可以更好地将数学模型与工程实践相结合,实现对热传导问题的仿真分析和优化设计。
二维热传导方程有限容积法的MATLAB实现
温度/(℃)
参数类型 无限大板厚度 L 厚度方向坐标 x 密度 ρ 比热 c 大板初始温度 Ti 流体温度 T f 热传导系数 λ 换热系数 h
N n
[8]
界类型定义不同源项 S, 并将其代入到方程组的迭代 求解中, 从而在数学物理模型上体现不同方式向物 理介质内的有限容积单元传递热量, 下面分三种情 况进行讨论: (1) 给定热流密度 q 边界条件 T 2 j - T1 j 热流密度 q = - λ , 边界温度系数 aW = δx w 又有源项 S u 2 j = q aW 2 j = 0 , 元温度: T1 j = q
基金项目: 国家自然科学基金 (No.10901067) ; 中央高校基本科研业务费专项资金 (No.2011-1a-023) 。 作者简介: 薛琼 ( 1980— ) , 女, 博士, 讲师, 主要研究领域为微分几何及其应用; 肖小峰 ( 1979— ) , 男, 讲师。E-mail: 18986258401@ 收稿日期: 2011-12-08 修回日期: 2012-01-30 CNKI 出版日期: 2012-05-21 DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.24.044 /kcms/detail/11.2127.TP.20120521.1142.073.html
199
通过式 (1) 和式 (3) 推导出, 具体如下式:
ì ρ c ¶T = ¶ æ λ ¶T ö + S ï ¶τ ¶x è ¶x ø ï ¶T | | = h T - T ¶T | =0 ï ¶x | |x = 0 λ 1 f ¶x |x = 0.06 ï 0 ía P T P = a E T E + aW TW + S u Dx + a0 PT P ï 0 ïa P = a E + aW + a P - S P Dx ï 0 ρcDV λe λw ïa P = Dτ a E = δx aW = δx e w î
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
《MATLAB》课程论文MATLAB在热物理学中的应用姓名:田晓霞学号:12010245379专业:通信工程指导老师:汤全武学院:物理电气信息学院完成日期:2011.12.1MATLAB 在热物理学中的应用 (田晓霞 12010245379 2010级通信工程)【摘 要】 基于MATLAB 的数值计算、可视化图形处理、开放式以及可扩充体系结构的特点,并用高性能语言 MATLAB 在大学物理热物理学中的一些应用,包括在固体热容量的三种模型、理想气体定容比热回归分析和理想气体的热力学分析中的应用等对其进行数据处理。
【关键词】 MATLAB ;顺磁性固体;负温度状态;热力学;热传导;热扩散一. 问题的提出之固体热容量的三种模型热容量是热力学系统的一个重要响应函数。
经典理论曾用能量均分定理讨论了晶体在高温情况下的热容量,成功地解释了杜隆-珀替定律。
但是,经典理论不能说明低温下热容量随温度的降低而减小,以及它是系统特征量这两个实验事实。
1907年,爱因斯坦应用量子概念处理晶体振动,定性地说明了固体的热容量随温度降低而趋于零的规律。
1917年,德拜修改了爱因斯坦模型,出了3T 定律,使固体热容量理论在定量上与实验结果相符合。
1.固体热容量的经典模型-杜隆-珀替定律按照经典理论,由N 个原子或离子组成的固体可视为3N 个相互独立的经典线性谐振子的集合。
由能量均分定理,每个线性简谐振子的能量为kT ,固体的内能为U =3NkT ,热容量为3V C N k = (1)此即杜隆-珀替定律。
问题1:应用玻尔兹曼统计求经典固体的定容热容量。
(1) 解题分析经典固体可视为3N 个相互独立的经典线性谐振子的集合,每个经典线性谐振子的能量为()222212r p re m w m=+(2)其中,212rp m是两原子相对运动的动能,1212m m m m m =+为约化质量,r 是两原子间的距离,ω为振动的圆频率。
振动配分函数为dr dr p hpe zrv r ⎰⎰+-=)(2122221ωμμβ(3)求出配分函数后,再利用热力学公式13ln U NZ β∂=-∂ , V VU C T ∂⎛⎫= ⎪∂⎝⎭ (4)可求得经典固体的热容量。
(2) Matlab 程序:syms V h beta N k T mu omiga r p; %用syms 定义10个符号变量 d=beta/2*mu;e=beta*mu*omiga^2/2; %求符号表达式的值zp=2/(d)^(1/2)*int(exp(-p^2),0,inf); %求符号表达式的值 zr=2/(e)^(1/2)*int(exp(-r^2),0,inf); %求符号表达式的值 Zv= zp*zr/h; %振动配分函数 Uv=-3*N*diff(log(Zv),beta); %求符号表达式的值 beta=1/k/T; %求符号表达式的值Uv1=eval(simplify(Uv)); %内能Cv=diff(Uv1,T); %热容量 运行结果为:Zv =2/(beta/mu)^(1/2)*pi/(beta*mu*omiga^2)^(1/2)/h Uv1 =3*N*k*T Cv =3*N*k运行结果表明,杜隆-玻替定律在固体的温度较高时与测量结果符合,但在常温和低温下与实验结果严重不符。
事实上,固体热容量是与温度和固体特性有关的量,并非该定律所描述的那样是与二者无关的常量。
杜隆-玻替定律与实验事实偏离是对经典热力学理论的严重挑战。
2.爱因斯坦模型爱因斯坦将量子观点应用于固体热容量的研究,把固体看作由3N 个频率相同的,近独立的量子线性谐振子所组成的系统,应用玻尔兹曼统计得到了固体的内能和热容量表达式,这是继普朗克辐射理论之后,利用量子理论处理问题的第二个成功范例。
问题2:应用玻尔兹曼统计求爱因斯坦固体的内能和定容热容量。
(1)解题分析量子线性谐振子的能量为12n n εω⎛⎫=+⎪⎝⎭(0,1,2,3,...n = (1) 谐振子的配分函数为1()210n Z eω∞-+=∑ (2)固体的内能和热容量分别为13ln U NZ β∂=-∂ (3)V VU C T ∂⎛⎫=⎪∂⎝⎭ (4)(2)Matlab 程序clearsyms Z1 beta n hbar w U N k T Cv; %用syms 命令定义10个符号变量 Z1=simplify(symsum(exp(-beta*hbar*w*(n+1/2)),'n',0,inf)); %应用函数规则对括号中的求和函数进行化简后得Z1U=simplify(-3*N*diff(log(Z1),'beta')); %先对其中算是求导,在对起化简 beta=1/k/T; %求beta 的表达式U1=subs(U); %应用U 的表达式求出其中的U1的值Cv=simplify(diff(U1,T)); %将U1对T 的导数求出后在进行化简得到的值 运行结果:Z1 =1/(-1+exp(beta*hbar*w))*exp(1/2*beta*hbar*w)U =3/2*N*hbar*w*(exp(beta*hbar*w)+1)/(-1+exp(beta*hbar*w)) U1 =3/2*N*hbar*w*(exp(1/k/T*hbar*w)+1)/(-1+exp(1/k/T*hbar*w))Cv =3*N*hbar^2*w^2*exp(1/k/T*hbar*w)/(-1+exp(1/k/T*hbar*w))^2/k/T^2其数学表达式为:121e e1Z βωβω=- , //3(e 1)2(e1)kT kTN U ωωω+=- ,2//2e 3(e1)kTV kT C N k kT ωωω⎛⎫= ⎪-⎝⎭ 3.德拜模型1917年,德拜完成了他的固体热容量理论,他把固体看成连续介质,认为原子的振动形成各种简正频率的弹性驻波,而把整个固体原子的微振动看作这些弹性驻波的叠加,每一个简正频率的弹性波的能量与同一频率简谐振子的能量是一样的。
而弹性波又可分为纵波和横波,并且纵波和横波的波速均为一常数。
根据这一思想,德拜从固体中原子振动的频率着手,得出固体的内能和定容热容量分别为3/3d 9()e 1D TxDTx x U N kT θθ=-⎰(1)4/32e d 9()(e 1)D xTV xDTx x C N k θθ=-⎰(2)其中,D x k TTθω==, D θ称为德拜频率。
德拜的理论在低温区与实验符合得相当好,与实验发现的低温下热容量与T 3成正比的规律相一致,因此被称为德拜T 3律。
问题3:绘制杜隆-珀替定律、爱因斯坦模型和德拜模型的固体热容量随温度变化曲线,并讨论其在高、低温两端的性质。
(1)解题分析① 杜隆-玻替定律 113V C y Nk== (1)② 爱因斯坦模型 令 E x kTTθω==,可将爱因斯坦固体热容量表达式改写为()22222e e 3e 1e 1EExT VE x TC y x N k T θθθ⎛⎫=== ⎪⎝⎭⎛⎫-- ⎪⎝⎭(2)③ 德拜模型令 D x kTTθω==,将德拜理论中热容量的表达式34/2e d 9(e 1)D x TV xD T x x C N k θθ⎛⎫= ⎪-⎝⎭⎰(3)改写为3344/322e d 1e d 333(e 1)(e 1)D yy Tx Vy yD C T y yy y y N k x θθ⎛⎫⎛⎫=== ⎪⎪--⎝⎭⎝⎭⎰⎰(4)下面,采用数值方法计算上述积分, (2)Matlab 程序clf %清图形窗口x=0:0.01:1.3; %定义一个步长为0.01,x 从0到1.3 y1=1; %杜隆-珀替定律y2=(1./x).^2.*exp(1./x)./(exp(1./x)-1).^2; %爱因斯坦模型的热容量 i=0; %以下采用循环语句计算德拜模型的数值积分for x1=0.7692:0.5:100 %用for 语句定义一个步长为0.5,初值为0.7692,终值为100的变量 i=i+1;a(i)=quadl('exp(y).*y.^4./(exp(y)-1).^2',0.001,x1); %德拜模型的热容量 y3(i)=a(i).*3./x1.^3; %给出y3的表达式 end %for 循环结束x1=0.7692:0.5:100; %定义变量x1的步长为0.5,从0到100plot(x,y1,x,y2,1./x1,y3) %用plot 函数分别作出x,y1;x,y2;x,y3坐标上的曲线 axis([0,1.3,0,1.1]), %设置坐标轴 xlabel('T/\theta'), %加x 轴说明 ylabel('Cv/3Nk') %加y 轴说明 图1 固体热容量三种理论结果的比较从图 1 可知,在高温端,爱因斯坦模型和德拜模型的曲线都趋近于杜隆-玻替定律,说明经典理论是量子理论的高温(或低频)近似。
运行结果表明,在低温端,爱因斯坦的热容量曲线比实验曲线要平缓一些,而德拜模型的热容量在低温端随温度的变化要比爱因斯坦模型来的快,与温度的三次方成比例,因此比爱因斯坦模型更符合实验结果。
二: 顺磁性固体的热力学性质顺磁性固体的理论模型是,磁性离子定域在晶体的特定格点上,认为离子间彼此相距甚远,相互作用可略去不计。
因此,顺磁性固体是由定域、近独立的磁性 离子组成的系统,遵从玻耳兹曼分布。
(1) 顺磁体的热力学性质问题4:计算顺磁体的磁化强度、内能和熵。
(1)解题分析假定磁性离子的总角动量量子数为12,磁矩大小为2e mμ=-(1)其中,μ在外场中的能量的可能值为-μB (磁矩沿外磁场方向)和μB (磁矩逆外磁方向),B 为外磁场的磁感应强度。
由此,磁性离子的能量为: B B εμμ=-+ (2)离子的配分函数为: 1eeeBBZ βεβμβμ--==+∑ (3)磁化强度:1ln N m Z B B∂=-∂ (4)内能:1ln U NZ β∂=-∂ (5)熵:11(ln ln )S Nk Z Z ββ∂=-∂ (6)(2)Matlab 程序%① 磁化强度syms Z1 beta T k mu N B %用syms 定10个符号变量Z1=exp(beta*mu*B)+exp(-beta*mu*B); %给出Z1表达式m=simplify(N./beta.*diff(log(Z1),B)) %应用函数规则对其进行化简 运行结果:m=N*mu*(exp(beta*mu*B)-exp(-beta*mu*B))/(exp(beta*mu*B)+exp(-beta*mu*B)) 数学表达式为: e e eeB B BBm N βμβμβμβμμ---=+令x = βμB ,y 1= m / Nμ,绘制x -y 1曲线。