第九章_热传导方程的差分解法_郑大昉
一维热传导方程的差分法
一维热传导方程的差分法一维热传导方程是指在一维空间中,描述材料内部温度分布随时间的变化过程的方程式。
可以表示为:$$\frac{\partial u(x, t)}{\partial t} = \alpha \frac{\partial^2 u(x,t)}{\partial x^2}$$其中,$u(x, t)$ 是空间坐标为 $x$,时间为 $t$ 时的温度,$\alpha$ 是热扩散系数。
在边界条件确定的情况下,可以得到一维热传导方程的解。
然而,在实际应用中,解析解并不总是容易或可行的,因此需要使用数值方法进行近似求解。
常用的数值方法有有限差分法、有限元法和谱方法等,其中有限差分法是最为简单、易于实现的方法之一。
有限差分法的基本思想是将连续的空间区间离散化为若干个节点,将时间轴离散化为若干个时间步。
在空间和时间轴两个方向上,分别对热传导方程进行差分,得到离散的差分方程组,从而可以求得数值解。
在一维热传导方程的差分过程中,我们首先需要将空间区间 $(0, L)$ 划分为 $N$ 个等间距的节点,每个节点间距为 $h = \frac{L}{N}$。
我们使用 $u_i^n$ 表示节点$i$ 在时间步 $n$ 时的温度,其中 $i = 0, 1, ..., N$,$n = 0, 1, ..., M$。
接下来,我们对一维热传导方程进行中心差分,得到:$$\frac{u_i^{n+1} - u_i^n}{\Delta t} = \alpha \frac{u_{i+1}^n - 2u_i^n + u_{i-1}^n}{h^2}$$其中,$\Delta t$ 是时间步长。
可以将上式改写为:其中,$r = \frac{\alpha \Delta t}{h^2}$。
由于在一维空间中,有两个边界,因此需要对边界进行特殊处理。
常见的边界处理方式有三种:1. 固定边界:将边界上的温度固定为某一值;2. 自然边界:假设边界处热通量为零,从而根据傅里叶定律可以求得边界处温度的梯度值,从而推算出边界的温度值;3. 第二类边界:将边界节点的温度根据边界条件与内部的节点做差分,从而计算出边界节点的温度值。
第九章_热传导方程的差分解法_郑大昉
类似地,其偏微分用差分近似为: 类似地 其偏微分用差分近似为 近似为
∂ui, j,k ui, j,k+1 − ui, j,k = ∂t τ 2 ∂ ui, j,k ui+1, j,k − 2ui, j,k + ui−1, j,k = 2 ∂x h2 ∂2ui, j,k ui, j+1,k − 2ui, j,k + ui, j−1,k = 2 ∂y h2
∂ui,k ∂x ∂ui,k − ∂x + h
(9-18)
二阶中心差商可近似为 二阶中心差商可近似为: 可近似为
∂2ui,k ∂x
即:
2
=
−
(9-19)
ui+1,k − 2ui,k + ui−1,k ∂2u = 2 2 ∂x i,k h
(9-20)
时间的一阶差商近似为 近似为: 另, 对时间的一阶差商近似为
(9-27)
u(x, y,0) = ϕ(x, y)
(9-28)
其边界条件留待后面给出 边界条件留待后面给出. 留待后面给出
差分方法 仍设空间步长 h 仍设空间步长: 空间步长 时间步长: 时间步长 空间为: 网格. 空间为 N× M 网格
τ
则:
Nh = l,
M =s h
t = kτ , k = 0,1 2,... , x = ih, i = 0,1 N ,..., y = jh, j = 0,1,..., M
∆t
∂u ∆Q = −K(x, y, z, t)∆t∆S ∂n
(9-1)
t1
t2 t1
和
Q =∫ 1
∂u dt ∫∫ K(x, y, z, t) dS ∂n (S)
一维热传导方程的差分法
一维热传导方程的差分法一维热传导方程描述了一个物体内部热的传递规律。
这个方程可用于解决各种问题,如材料的温度分布、传热速率等。
对于一维热传导方程,可以通过差分法来求解。
差分法是一种数值求解法,通过将原方程离散化成差分形式,将导数转化为有限差分,从而得到差分方程组。
通过求解差分方程组就可以得到离散点上的数值解。
关于一维热传导方程的差分法,以下是具体步骤。
1. 确定精度和空间网格数在差分法中,需要首先确定精度和空间离散化的步长。
通常情况下,精度越高,计算量越大,但是结果也越接近真实情况。
空间网格数越多,计算量也会越大,但是离散化的结果也越接近真实情况。
因此,需要在计算效率和结果准确性之间做出权衡。
2. 离散化热传导方程将一维热传导方程离散化,得到差分方程组。
通过 Taylor 展开,将导数转化为有限差分的形式,得到如下式子:$$ \frac{T_{i+1}-2T_{i}+T_{i-1}}{\Deltax^{2}}=\frac{\partial^{2}T}{\partial x^{2}}|_{x=i\Delta x,t}=\frac{1}{\alpha}\frac{\partial T}{\partial t}|_{x=i\Delta x,t} $$其中,$T_i$ 表示在 $x=i\Delta x$ 处的温度值,$\Delta x$ 表示空间分割步长,$\frac{1}{\alpha}$ 表示材料的热扩散系数。
3. 构建差分方程组通过对差分方程组进行简单的变形,得到一个带有时间变化的差分方程组:其中,$n$ 表示时间步长,$\Delta t$ 表示时间离散化步长。
4. 初始条件和边界条件为了有效地求解差分方程组,我们需要知道初始条件和给定的边界条件。
在一维热传导方程中,初始条件是物体最初的温度分布,而边界条件通常包括物体边界的温度和热流量。
5. 使用迭代算法求解差分方程组通过使用迭代算法(如欧拉法、隐式迭代法、迭代加速法等),可以求解差分方程组的数值解。
热传导方程的差分格式讲解
热传导方程的左分格式—上机卖习报告二零一gg年五月一维抛物方程的初边值问题分别用向前差分格式、向后差分格式、六点对称格式,求解下列问题:du d2u”(兀0) = sin兀X、0 <x <1w(0,O = z/(l,O = 0, r >0在f = 0.05,0.1和0.2时刻的数值解,并与解析解u^t) = e-7:l sm(^x)进行比较。
1差分格式形式设空间步长h = l/N,时间步长r>0, T=M T,网比r = r/h2.(1)向前差分格式向前差分格式,即Z = /C\) ‘“;=0 =心),必=吆=0其中,丿= 1,2,…,N —1,R = 1,2,…,M—l. ^r^at/h2表示网比。
(1)式可改写成如下:M*+1 = + (i-2r)Uj + rw*_! + tfj此格式为显格式。
其矩阵表达式如下:Q-2r r)r l-2r(j、r 1一2广rl吐7、厂1一2、用丿加(2)向后差分格式(1)向后差分格式,即=0=久形)上:=WN =a其中j = 12・・\N_l,k = H,M_L (2)式可改写成- rw :[: + (l+2r )叶' -中;;=0 + 叭此种差分格式被称为隐格式。
其矩阵表达式如下:rl + 2r -r( j \ I”-r l + 2r-r l + 2r -rW.V-1-r 1 + 2广丿MJ< UN >(3) 六点对称格式六点差分格式:喟-0 _ a加:-2喟+唸;唏- 2”; +吃,—T2L戸 戸 J眄=0产久XJM=H ;=O.将(3)式改写成-g 唸;+ (1 + 时-1 昭=g 略 + (1 - 诃 * * 咯 + /其矩阵表达式如下:(1 + r -r/2<l-r r/2 ) ( j\ -r/2 l + rr/2 1-rui-r/2 l + r -r/2r/2 1-r r/2X-r 1+2匚M丿r/2 l-2r ;E >2利用MATLAB 求解问题的过程对每种差分格式依次取N = 40., r=l/1600, r=l/3200, el/6400,用 MATLAB 求解并图形比较数值解与精确解,用表格列出不同剖分时的Z?误差。
一维热传导方程的差分法
一维热传导方程的差分法一维热传导方程描述了一个热量在一条长度为L的薄杆上的传导过程。
由于实际的解析解较为复杂,因此常用数值方法来求解。
其中一种常用方法是差分法。
差分法是通过将连续的函数离散化为一系列点,用差分来近似微分方程的解的方法。
在一维热传导方程的差分法中,我们将杆分为N个小段,每个小段长度为Δx,时间步长为Δt。
我们可以数值求解一维热传导方程的具体步骤如下:1. 离散化空间和时间首先,我们需要将空间和时间分别离散化。
对空间,我们可以将杆等分为N个小段,每个小段长度为Δx=L/N。
对时间,我们将时间区间T等分成M个小区间,每个小区间的时间长度为Δt=T/M。
2. 数值求解$\frac{\partial u}{\partial t}-\alpha\frac{\partial^2u}{\partial x^2}=0$其中,u(x,t)是杆上某个位置x处和时间t时的温度,α是热传导系数。
我们可以使用向前差分或者向后差分来近似时间导数:这里,$u_i^m$表示在时间步m时位置x=iΔx处的温度。
对于空间导数,我们可以使用中心差分:将这些差分近似代入原方程,我们得到:$u_i^{m+1}=u_i^m+\frac{\alpha\Delta t}{(\Deltax)^2}(u_{i+1}^m-2u_i^m+u_{i-1}^m)$这个式子是数值求解一维热传导方程的核心算式,它描述了每个时刻每个位置的温度变化。
3. 边界条件由于杆的两端是固定的,因此需要给出边界条件。
一般情况下,可以将杆的两端固定在恒温T0:$u_0^m=u_N^m=T_0$或者,我们可以给出初始温度分布u(x,0),然后根据差分法逐步推进温度分布的变化。
4. 迭代求解将边界条件代入核心算式,然后逐步迭代求解每个时刻每个位置的温度分布,最终得到温度分布随时间的演化过程。
总的来说,数值求解一维热传导方程的差分法是一种比较简单的数值方法,通过离散化空间和时间,并运用差分法中心差分和向前差分或者向后差分来逼近微分方程的解,有效地模拟杆上温度的变化。
解高维热传导方程的一族高精度的显式差分格式
解高维热传导方程的一族高精度的显式差分
格式
1 热传导方程及其差分格式
热传导方程是传统数学物理中最基础和最重要的方程之一,它可以描述物体温度随时间、空间变化的过程。
该方程最早出现在18格仑偏微分方程当中。
由于它与现实生活息息相关,自20世纪以来,它发展成为热传导理论的基础,以及热传导问题的基本处理方法和工具。
同时也是热科学及工程中最重要的模拟问题之一。
高维热传导方程有分量形式和平均值形式,它关系到很多跨越学科的问题,是普通微分方程解的典型应用。
但是,通常的数值方法很难满足它的解的准确性要求,尤其是分量形式的高维热传导方程,计算它的精度更为重要。
为了解决高维热传导方程的精度问题,高精度的显式差分格式发展出来,它利用了正交网格,并用空间参数指数外推算法求解热传导方程。
首先,把分量形式简化为差分表达式,格式化为矩阵形式,采用插值方程构成差分法,然后把位置和时间进行外推;最后对比解答解,得出传热率的数值。
该差分格式提供了解高维热传导方程的精准而可靠的工具,可以有效提高高维热传导的研究的质量与速度。
综上所述,高维热传导方程解的准确性极其重要,而高精度的显式差分格式则为此提供了有力的工具,极大地提升了对高维热传导方程的研究的可能性。
一维热传导方程的差分法
一维热传导方程的差分法一维热传导方程是描述材料内部温度分布随时间变化的重要方程,在工程和科学领域有着广泛的应用。
而差分法是解决微分方程数值解的一种有效方法。
本文将介绍一维热传导方程的差分法,并探讨其在实际问题中的应用。
一维热传导方程描述如下:\[\frac{\partial u}{\partial t} = \alpha \frac{\partial^2 u}{\partial x^2}\]\(u(x, t)\)表示材料内部温度分布,\(t\)为时间,\(x\)为空间坐标,\(\alpha\)为热传导系数。
差分法是将微分方程转化为差分方程,通过有限差分逼近微分算子,将连续的时间和空间离散化,然后利用离散格式进行数值计算。
在一维热传导方程中,可以采用显式差分格式进行计算。
以空间离散步长为\(\Delta x\),时间离散步长为\(\Delta t\),将空间和时间分别离散化为\(x_i = i \Delta x\)和\(t_n = n \Delta t\),其中\(i = 0, 1, 2, \dots, N\),\(n = 0, 1, 2, \dots, M\)。
在位置\(x_i\)和时间\(t_n\)的温度值用\(u_i^n\)表示,其中\(i\)为空间索引,\(n\)为时间索引。
接下来,我们将通过显式差分法来逼近一维热传导方程中的偏导数,得到差分格式。
\[\frac{\partial u}{\partial t} \approx \frac{u_i^{n+1} - u_i^n}{\Delta t}\]\[\frac{\partial^2 u}{\partial x^2} \approx \frac{u_{i+1}^n - 2u_i^n +u_{i-1}^n}{\Delta x^2}\]将上述逼近代入一维热传导方程中,得到差分格式:整理得到:这就是一维热传导方程的显式差分格式,可以通过该差分格式进行数值计算。
《计算物理(本科)》[第9章]
u i , j ,0 0 i 0,1,...,N; j 0,1,...M (初始条件, t 0时u 0) u0, j ,k u1, j ,k j 1,2,..., M 1 1, M 2 1,.., M 1, k 0,1,2,...
u N , j ,k u N 1, j ,k j 1,2,..., M 1, k 0,1,2,...
四、边界条件(如图所示的具体问题) y
第 九 章 热 传 导 方 程 的 数 值 解 法
M
绝热边界:粉红色部分绝热壁, {x=0,y∈(0,M1h).and.(M2h,Mh)}; {x=Nh,y∈(0,Mh)}
绝热位置应满足
u 0, j ,k x u N , j ,k x 0 0
M2
M1
合肥工业大学电子科学与应用物理学院
恒温热源边界:红色部分,即
第 九 章 热 传 导 方 程 的 数 值 解 法
{x=0, y ∈[M1h,M2h]} 归一化后高温源温度取“1”,即
u 0, j , k 1 j M 1 , M 1 1,..., M 2 1, M 2 ; k 0,1,2,...
M1 N x
Nh=l
则有
Mh=s
(时间t序号) (空间x序号) (空间y序号)
t=kτ k=0,1,2,… x=ih y=jh i=0,1,…,N j=0,1,…,M
合肥工业大学电子科学与应用物理学院
对节点(i,j),在k时刻(即t=kτ)的差分式
第 九 章 热 传 导 方 程 的 数 值 解 法
1.给定λ,l,h,α,T ; 2.计算N=[l/h],M=[T/τ ] ,τ=αh2/λ; 3.计算初始值: ui ,0 (ih ) , i 0,1,2,.......,N
一维热传导方程的差分法
一维热传导方程的差分法一维热传导方程是描述材料内部温度分布随时间变化的数学模型。
它在许多实际工程问题中起着重要的作用,比如热传导、材料加工、建筑设计等。
差分法是一种用于数值求解偏微分方程的常用方法,其原理是将偏微分方程中的导数项用差分近似代替,然后将求解区域划分为离散点,最终得到一个代数方程组。
本文将介绍一维热传导方程的差分法求解过程。
一维热传导方程可以写成如下形式:\[\frac{\partial u}{\partial t} = \alpha \frac{\partial^2 u}{\partial x^2}\]\(u(x, t)\)表示材料内部温度分布,\(x\)是空间坐标,\(t\)是时间,\(\alpha\)是热扩散系数。
为了使用差分法求解该方程,我们需要对空间和时间进行离散化。
假设求解区域为\(0 \leq x \leq L\),时间区间为\(0 \leq t \leq T\),将空间和时间分别划分成\(N_x\)和\(N_t\)个小区间,步长分别为\(\Delta x = \frac{L}{N_x}\)和\(\Delta t = \frac{T}{N_t}\)。
接下来,我们将使用显式差分格式对一维热传导方程进行离散化。
我们定义离散点\(u_i^n = u(i\Delta x, n\Delta t)\),用\(u_i^n\)表示时间\(n\)、空间\(i\)处的温度。
那么热传导方程可以用差分格式表示为:\[\frac{u_i^{n+1} - u_i^n}{\Delta t} = \alpha \frac{u_{i+1}^n - 2u_i^n +u_{i-1}^n}{\Delta x^2}\]为了进行数值求解,我们需要给定初始条件和边界条件。
初始条件可以表示为:\[u_i^0 = f(i\Delta x)\]边界条件可以是温度固定或热传导定律,比如:\[u_0^n = g_1(t), u_{N_x}^n = g_2(t)\]或者\[\frac{\partial u}{\partial x}(0, t) = 0, \frac{\partial u}{\partial x}(L, t) = 0\]接下来,我们可以通过迭代计算离散点的温度值来求解一维热传导方程。
第九章 热传导方程的差分解法
2
x
2
u
2
y
2
u
2
z
2
)
其中: Kc.
9.2 一维热传导方程的差分解法
u t u
2
一维热传导方程:
x
2
,
0 ,0 t T
初值问题 u ( x , 0 ) ( x ), | x | 初值条件: 初边值混合问题 初值条件: u ( x , 0 ) ( x ), 0 xl 边值条件:(关于边界点x=0和x=l) 第一类. u ( 0, t ) g ( t )
其中g1(t), g2(t), 1(t), 2(t) 为给定函数, 要求 1(t), 2(t) , 且不同时为零.
设空间的步长为 h, 时间的步长为 . 把空间和时间离散化:
x i x 0 ih , i 0,1, 2, ...; t k t 0 k , k 0,1, 2, ...
9.3 二维热传导方程的差分解法
u t u
2
内部无热源均匀介质中二维热传导方程:
( u
2
x
2
y
2
)
0 x l, 0 y s, 0 t T
初值条件: u ( x , y , 0) ( x , y ) 边值条件视具体情况而定. 设空间的步长为 h, 时间的步长为 . 设Nh=l, Mh=s, 把时间和空间离散化:
u i 1, j , k 2 u i , j , k u i 1, j , k h
2
u i , j ,k x
2
2
u i , j ,k y
热传导方程的差分解法
热传导方程的差分解法物理学中对热传导现象和扩散现象等物理过程的描述, 通常采用二阶偏微分方程, 统称为热传导方程.9.1. 热传导方程概述一般而言, 在介质内部传导的热量与传热时间、传热截面及温度梯度成正比. 设t 时刻, 点(),,x y z 处的温度为(),,,u x y z t , 则t ∆时间内通过S ∆横截面积传导的热量为(),,,uQ k x y z t t S n∆∆∆∂=-∂其中(),,,0k x y z t >, 是介质的热传导系数. un ∂∂是温度沿S ∆面的法向微商, 即温度梯度的法向分量. 为讨论热传导的规律, 设在介质中任取一小区域V , 其边界面S 为一封闭曲面. 现讨论自1t 至2t 时间内, 小体积V 内热量变化的情况. 首先, 通过包面S 传入V 的热量为()211,,,t t S u Q dt k x y z t ds n ∂=∂⎰⎰⎰ 由矢量积分定理可得()211,,,t t VQ dt k x y z t u dV =∇⋅∇⎡⎤⎣⎦⎰⎰⎰⎰ 其中∇是哈密顿算子.设介质的比热容为c , 密度为ρ, 则V 内温度变化所消耗的热量为212t t V u Q dt c dV tρ∂=∂⎰⎰⎰⎰设体积V 内部热源密度为(),,,F x y z t , 其物理意义是, t 时刻, 点(),,x y z 处, 单位体积热源在单位时间内产生的热量. 所有内部热源产生的热量为()213,,,t t VQ dt F x y z t dV =⎰⎰⎰⎰由能量守恒定律, 即213Q Q Q =+可得()2110t t Vu Q dt c k u F dV t ρ∂⎡⎤=-∇⋅∇-=⎢⎥∂⎣⎦⎰⎰⎰⎰因为体积和时间都是任取的, 所以有 ()u c k u F t ρ∂=∇⋅∇+∂ (9.1) 式(9.1)称为各向同性介质有热源的热传导方程, 也叫做三维非齐次热传导方程. 为简单起见, 设介质是均匀的, 即c 、ρ和k 都是常量. 再设体积V 内无热源, 即(),,,0F x y z t =, 则有u c k u t ρ∂=∆∂ (9.2) 式(9.2)称为各向同性介质无热源的热传导方程, 也叫做三维齐次热做传导方程. 其中∆是拉普拉斯算子. 式(9.2)也可表示为2222222u u u u a t xy z ⎛⎫∂∂∂∂=++ ⎪∂∂∂∂⎝⎭ (9.3)其中2k a c ρ=. 9.2. 一维热传导方程的差分解法各向同性介质中无热源的一维热传导方程为22220,0u u a a t T t x ∂∂=><≤∂∂ (9.4) 其中T 表明时间的有限范围. 要求解方程(9.4), 需要一定的初始条件和边界条件, 统称为定解条件.9.2.1 初值问题()(),0u x x x ϕ=<+∞ (9.5)即初始时刻空间各点的温度颁布函数.9.2.2 初、边值混合问题初始条件为()(),00u x x x l ϕ=≤≤ (9.6)0x =和x l =两端的边界条件有三种情况:第一类边界条件()()()()120,0,u t g t t u l t g t =⎧⎪≥⎨=⎪⎩(9.7) 第二类边界条件()()()()120,0,u t g t xt T u l t g t x∂⎧=⎪⎪∂≤≤⎨∂⎪=⎪∂⎩ (9.8) 其中()1g t 、()2g t 为给定函数.第三类边界条件()()()()()()()()11220,0,0,,u t t u t g t xt T u l t t u l t g t xλλ∂⎧-=⎪⎪∂≤≤⎨∂⎪-=⎪∂⎩ (9.9) 其中1λ、2λ、()1g t 、()2g t 为给定函数, 其中10λ≥, 20λ≥, 且不同时为零.用差分方法求解偏微分方程式(9.4), 首先要建立差分格式. 通常取空间步长和时间步长均为常量. 设空间步长为h , 时间步长为τ, 计算时的步序号空间用i 表示, 时间用k 表示.定义一阶向前商近似为1kk k i i i u u u xh ++∂-=∂一阶向后差商近似为1k k k i i i u u u xh--∂-=∂二阶中心差商作为二阶微商近似为21122,2k k k i i i i k u u u ux h +--+∂=∂ (9.10) 对时间的一阶差分近似为1,k k i i i k u u ut τ+-∂=∂ (9.11) 将(9.10)和式(9.11)代入(9.4), 并令22a h τα=(9.12)即可得一维热传导方程的差分格式为()111121,2,,10,1,,k k k k i i i i u u u u i N k Mααα++-=+-+=-= (9.13)其中,l T N M h τ⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦, “[]”表示取整.定解条件为()()()()()()001211,2,,11,11,,1i kk Nu i h i N u g k u g k k M ϕττ=-=+=-=-=+差分公式(9.13)为显式格式, 可由初始条件和边界条件逐次计算出任一时刻各点的温度. 习惯上把时刻计算的各点称为一层, 而计算则是一层一层进行的. 计算过程中层间各点的关系如图9.1所示. 从图中可直观地看出, 1k +时刻第i 个点的值是由k 时刻1i -, i 和1i +三点的值算出来.由于初始条件和边界条件的误差及其计算中的舍入误差, 用式(9.13)计算出的值并非该式的精确解k i u . 设计算值与其精确之间的误差为k i ε, 若当k 增加时, k i ε有减小的趋势, 或至少不增加, 则称其差分格式为稳定差分格式. 可以证明, 对于一维热传导方程, 差分格式(9.13)为稳定差分格式的充分条件是2212a h τα=≤(9.14) 差分格式(9.13)计算的具体步骤如下: 1. 给定2,,,,a l h T α2. 计算初始值: ,l T N M h τ⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦, 计算22h aατ=3. 计算初始值:()()011,2,,1i u i h i N ϕ=-=+ ;计算边界值:()()()()0121,11,,1k k N u g k u g k k M ττ=-=-=+ 4. 用差分格式(9.13)计算1k i u +. 泛定方程2201,0u ux t t x ∂∂=<<<∂∂初始条件()(),04101u x x x x =-≤≤边界条件()()0,001,0u t t u t =⎧⎪≤⎨=⎪⎩程序设计: clear %设置参数 lambda=1; alpha=1/6; L=1; h=0.01; T=0.6;tao=alpha*h^2/lambda; N=fix(L/h); M=fix(T/tao);%设置u 矩阵及x 的值 I=N+1; K=M+1; for i=1:I x(i)=(i-1)*h; endu(I,K)=zeros; %设置初始条件 u(:,1)=4.*x.*(1-x);%设置左端第一类边界条件 u(1,:)=0;%设置右端第一类边界条件 u(I,:)=0; %计算矩阵u for k=1:K for i=2:I-1u(i,k+1)=1/6*u(i+1,k)+2/3*u(i,k)+1/6*u(i-1,k); end end %u ; for k=1:1000:Kplot(x,u(:,k),'-k','LineWidth',2) hold on endx/cmT C Oaxis([0,1,0,1])xlabel ('\fontsize{14}\bfx/cm') ylabel ('\fontsize{14}\bfTC^O') grid on8.6 一维扩散方程的有限差分格式8.6.1 隐式六点差分格式(C —N 格式)以下介绍一维扩散方程或热传导方程的有限差分解法, 考虑一维扩散方程的定解问题()()()()()()()22max 2002111222,,0,0,0t u x t u x t a x l t t t x u x t u x k a u c a u b c x n ua ubc x l n ρ=⎧∂∂=≤≤<<⎪∂∂⎪=⎪⎛⎫⎪=⎨ ⎪∂⎝⎭+==⎪∂⎪⎪∂+==⎪∂⎩ (8.62) 取,x h t ∆∆τ==进行离散化, 如图8.12所示, 结点坐标为()()()()11,2,11,2,i kx i h i N t k k K τ=-=⎧⎪⎨=-=⎪⎩ (8.63) 结点处的函数为(),ki k i u x t u =. 在(),12i k +点, u t∂∂用中心差商,22ux∂∂用(),i k 和(),1i k +两点的中心差商的平均值代替, 则(8.62)中的偏微分方程变为()()()1111111121222k k k k k k k k i i i i i i i i u u u u u u u u hλτ+++++-+-⎡⎤-=-++-+⎣⎦(8.64) 引入212211,1,1a P P P h P Pτ==+=-, 将上式中的含()1k u +项移至等号左边, 将含()ku 项移至等号右边, 式(8.64)变为11111112122k k k k k k i i i i i i u Pu u u Pu u ++++-+--+-=++ (8.65) 上式表明由k 时的值可求得1k +时的u 值, 但要解联立方程组, 所以这种差分格式是隐式的. 整个方程涉及到六个点处的u 值, 所以称为隐式差分格式, 又称为Crank_Nicolson 格式, 简称C_N 格式, 误差为()()22O O h τ+, 是无条件稳定的.8.6.2 边界条件的差分格式由式(8.62)知, 一维扩散方程的边界条件为()()11122200u a u b c x n u a u b c x a n ∂⎧+==⎪⎪∂⎨∂⎪+==⎪∂⎩(8.66)在x 轴上设置两个虚格点0i =和1i N =+(见图8.13). 用中心差商代替.66)中的un∂∂, 则得()()1110212211222N N N b a u u u c hb a u u uc h +-⎧+-=⎪⎪⎨⎪+-=⎪⎩(8.67) 由式(8.67)解出011111222u hc b ha u b u =-+tk +k 图8.12和12222122N N N u hc b ha u b u +-=-+,代入1i =的式(8.65), 有()()11112111111122211111121111121111112121211111222222222242k k k k k k k k k k k k k k k k u Pu hc ha u u u P u hc ha u b u b ub Puha ub ub u b P u hc ha u b u ++++++++-+--+=++-+-++-=++-+整理得到()()1111111212111212k k k kb P ha u b u b P ha u b u hc +++-=-++ (8.68(a)) 同理, 代入i N =的式(8.65), 得到 ()()()()1111111211111222211122221211111222121212212222222222222222k k k k k k N N N N N N k k k k k k k kN N N N N N N N k k k k k k k N N N N N N N u Pu u u P u u hc b ha u b u Pu u hc ha u b u P u u hc ha u b u b Pu b u hc ha u u b P u b ++++-+-++++----++++----+-=++--++-=-+++--++-=-+++21k N u - 整理得()()11212122122222k k k kN N N N b u b P ha u b u b P ha u hc ++---++=+-+ (8.68(b))8.6.3 差分方程组及其求解把式(8.65)和式(8.68(a))和(8.68(b))结合起来, 构成差分方程组, 其形式为AU R = (8.69)其中, ()12,,N U u u u = 是未知量组成的矢量. 系数矩阵A 是三对角的, 而R 是由前一时刻的u 值组成的矢量()12,,N R R R R = . 该方程可利用MA TLAB 求解. 由式(8.65)和式(8.68(a))和(8.68(b))可知()()11211121121212222222k kk k ki i i i k k NN N R b P ha u b u hc R u P u u R b u b P ha u hc-+-⎧=-++⎪=++⎨⎪=+-+⎩ (8.70) 11111112213121121121b P ha b P P A P b b P ha +-⎛⎫ ⎪-- ⎪ ⎪-- ⎪= ⎪ ⎪ ⎪-- ⎪ ⎪-+⎝⎭ (8.70)8.6.4 计算实例研究细杆导热问题. 杆的初始温度是均匀的0u , 保持杆的一端的温度为不变的0u ,至于另一端则有强度为恒定的0q 的热流进入. (解析解见数理方法P214)杆上温度(),u x t 满足下列泛定方程和定解条件(数理方法P214)()20t xx u a u a k c ρ-== (8.71)00x x x lu u u q k ==⎧=⎪⎨=⎪⎩ (8.72) ()000t u u x l ==<< (8.73)边界条件不是齐次的, 首先要处理这个问题. 取一个既满足边界条件(8.72)又满足泛定方程(8.71)的函数(),v x t ,()00,q v x t u x k=+(8.74)计算程序: clear%设置边界条件参数 u0=0; q0k=10; D=1; a1=1.0; b1=0.0; a2=0.0; b2=1.0; c1=u0; c2=q0k;%设置u 矩阵及计算解方程系数 I=101; K=101; h=0.1; tao=0.1; P=tao*D/h^2; P1=1/P+1; P2=1/P-1;for i=1:I x(i)=(i-1)*h; end for k=1:K t=(k-1)*tao; endu(I,K)=zeros; %设置初始条件 u(:,1)=u0;%设置左端第一类边界条件 u(1,:)=u0; %设置系数矩阵A A(I,K)=zeros; A(1,1)=b1*P1+h*a1;x/cmu /u 0A(1,2)=-b1;A(I,K-1)=-b2;A(I,K)=b2*P1+h*a2;for i=2:K-1A(i,i)=2*P1;A(i,i-1)=-1;A(i,i+1)=-1;end%解方程for k=1:K-1R(1,1)=(b1*P2-h*a1)*u(1,k)+b1*u(2,k)+2*h*c1;R(I,1)=b2*u(I-1,k)+(b2*P2-h*a2)*u(I,k)+2*h*c2;for i=2:I-1R(i,1)=u(i-1,k)+2*P2*u(i,k)+u(i+1,k);endc=rank(A)==rank([A R]);u(:,k+1)=A\R;end%作图程序for k=10:20:100plot(x,u(:,k),'-k','LineWidth',2)hold onendaxis([0,10,0,35])xlabel ('\fontsize{14}\bfx/cm')ylabel ('\fontsize{14}\bfu/u_0')grid on%理论结果作图程序clearu0=0;q0k=10;I=101;h=0.1;D=1;for i=1:Ix(i)=(i-1)*h;endl=10;a=sqrt(D);for k=10:20:100t=0.1*k;u=0;for n=1:1000u=u+2*q0k*l/pi^2*(-1).^(n)./(n-1/2)^2*exp(-(n-1/2).^2*pi^2*a^2.*t/l^2).*sin((n-1/2).*pi.*x/l);endU=u+u0+q0k.*x;plot(x,U,':r','LineWidth',2)hold onendaxis([0,10,0,35])grid on例:clear%设置边界条件参数u0=0;q0k=10;D=1;a1=1.0;b1=0.0;a2=0.0;b2=1.0;c1=u0;c2= 0;%设置u矩阵及计算解方程系数I=101;K=101;h=0.1;tao=0.1;P=tao*D/h^2;P1=1/P+1;P2=1/P-1;for i=1:Ix(i)=(i-1)*h;endfor k=1:Kt=(k-1)*tao;endu(I,K)=zeros;%设置初始条件u(:,1)=-q0k.*x;%设置左端第一类边界条件u(1,:)=u0;%设置系数矩阵AA(I,K)=zeros;A(1,1)=b1*P1+h*a1;A(1,2)=-b1;A(I,K-1)=-b2;A(I,K)=b2*P1+h*a2;for i=2:K-1A(i,i)=2*P1;A(i,i-1)=-1;A(i,i+1)=-1;end%解方程for k=1:K-1R(1,1)=(b1*P2-h*a1)*u(1,k)+b1*u(2,k)+2*h*c1;R(I,1)=b2*u(I-1,k)+(b2*P2-h*a2)*u(I,k)+2*h*c2;for i=2:I-1R(i,1)=u(i-1,k)+2*P2*u(i,k)+u(i+1,k);endc=rank(A)==rank([A R]);u(:,k+1)=A\R;end%作图程序for k=1:10:101plot(x,u(:,k),'-k','LineWidth',2)hold onend%axis([0,10,0,35])xlabel ('\fontsize{14}\bfx/cm')ylabel ('\fontsize{14}\bfu/u_0')grid on%理论结果作图程序clearu0=0;q0k=10;I=101;h=0.1;D=1;for i=1:Ix(i)=(i-1)*h;endl=10;a=sqrt(D);for k=1:10:101t=0.1*(k-1);u=0;for n=1:10000u=u+2*q0k*l/pi^2*(-1).^(n)./(n-1/2)^2*exp(-(n-1/2).^2*pi^2*a^2.*t/l^2).*sin((n-1/2).*pi.*x/l);endU=u;plot(x,U,':r','LineWidth',2)hold onend%axis([0,10,0,35])grid onx/cmu /u 0热传导方程的混合问题泛定方程2201,0u u x t t x ∂∂=<<<∂∂初始条件 ()(),04101u x x x x =-≤≤边界条件()()0,001,0u t t u t =⎧⎪≤⎨=⎪⎩ 问题的数值解.clear%设置边界条件参数u0=0;D=1;a1=1.0;b1=0.0;a2=1.0;b2=0.0;c1=u0;c2=u0;%设置u 矩阵及计算解方程系数I=101;K=101;h=0.01;tao=0.01;P=tao*D/h^2;P1=1/P+1;P2=1/P-1;for i=1:Ix(i)=(i-1)*h;endfor k=1:Kt=(k-1)*tao;endu(I,K)=zeros;%设置初始条件u(:,1)=4.*x.*(1-x);%设置左端第一类边界条件u(1,:)=u0;%设置右端第一类边界条件u(101,:)=u0;x/cmu /u 0%设置系数矩阵AA(I,K)=zeros;A(1,1)=b1*P1+h*a1;A(1,2)=-b1;A(I,K-1)=-b2;A(I,K)=b2*P1+h*a2;for i=2:K-1A(i,i)=2*P1;A(i,i-1)=-1;A(i,i+1)=-1;end%解方程for k=1:K-1R(1,1)=(b1*P2-h*a1)*u(1,k)+b1*u(2,k)+2*h*c1;R(I,1)=b2*u(I-1,k)+(b2*P2-h*a2)*u(I,k)+2*h*c2;for i=2:I-1R(i,1)=u(i-1,k)+2*P2*u(i,k)+u(i+1,k);endc=rank(A)==rank([A R]);u(:,k+1)=A\R;end%作图程序for k=1:5:101plot(x,u(:,k),'-k','LineWidth',2)hold onend%axis([0,10,0,35])xlabel ('\fontsize{14}\bfx/cm')ylabel ('\fontsize{14}\bfu/u_0')grid on泛定方程2201,0u u x t t x ∂∂=<<<∂∂初始条件 ()()(),0sin 4101u x x x x =-≤≤边界条件 ()()0,001,0u t t u t =⎧⎪≤⎨=⎪⎩问题的数值解.clear%设置参数lambda=1;alpha=1/6;L=1;h=0.01;T=0.6;tao=alpha*h^2/lambda;N=fix(L/h);M=fix(T/tao);%设置u 矩阵及x 的值I=N+1;K=M+1;for i=1:Ix(i)=(i-1)*h;endu(I,K)=zeros;%设置初始条件u(:,1)=sin(4*pi.*x.*(1-x));%设置左端第一类边界条件u(1,:)=0;%设置右端第一类边界条件u(I,:)=0;%计算矩阵ufor k=1:Kfor i=2:I-1 u(i,k+1)=1/6*u(i+1,k)+2/3*u(i,k)+1/6*u(i-1,k); endendu;for k=1:100:1000plot(x,u(:,k),'-k','LineWidth',2)hold onend%axis([0,1,0,1])xlabel ('\fontsize{14}\bfx/cm') ylabel ('\fontsize{14}\bfTC^O') grid on。
一维热传导方程的差分法
一维热传导方程的差分法【摘要】本文主要介绍了一维热传导方程的差分法,通过离散化处理将连续的热传导方程转化为离散的计算形式,包括显式差分法、隐式差分法和Crank-Nicolson方法。
这些方法在计算热传导过程中具有重要的应用意义。
在稳定性分析部分,讨论了各种差分方法的稳定性条件,以保证数值计算的准确性和稳定性。
结论部分总结了各种方法的优缺点,并展望了未来在热传导领域的研究方向和实际应用前景。
一维热传导方程的差分法为热传导问题的数值模拟提供了重要的数值计算手段,为工程技术和科学研究提供了有力的支持。
【关键词】一维热传导方程、差分法、离散化处理、显式差分法、隐式差分法、Crank-Nicolson方法、稳定性分析、热传导、热传导方程、数值模拟、数值计算、实际应用、稳定性、研究意义、展望未来、总结。
1. 引言1.1 背景介绍一维热传导方程是描述热传导过程的数学模型,通过该方程可以研究材料内部温度分布随时间的变化规律。
在实际工程和科学研究中,热传导方程具有广泛的应用,包括材料热处理、地热能利用、气候变化模拟等领域。
背景介绍:热传导方程最初由法拉第提出,是研究热传导现象最基本的方程之一。
热传导方程的一维形式可以表示为:\frac{\partial u(x,t)}{\partial t} = \alpha \frac{\partial^2u(x,t)}{\partial x^2}u(x,t)表示位置x处在时间t时的温度分布,\alpha为热传导系数。
通过求解这个偏微分方程,可以得到材料内部温度分布对时间的变化情况。
在本文中,我们将使用差分法对一维热传导方程进行数值求解。
差分法是一种常用的数值计算方法,在离散化处理方程后,将时间和空间离散化处理,然后利用差分格式来逼近偏微分方程的解。
通过显式差分法、隐式差分法和Crank-Nicolson方法的分析,我们将探讨这些方法在解决一维热传导方程中的应用和稳定性分析。
一维热传导方程的差分法
一维热传导方程的差分法【摘要】本文介绍了一维热传导方程在数值计算中的应用,重点讨论了差分法在该方程求解中的重要性。
首先对一维热传导方程进行离散化处理,然后推导出相应的差分格式,并对其稳定性和收敛性进行分析。
通过数值实验验证差分法的有效性。
最后对差分法在一维热传导方程中的应用进行总结,探讨其优缺点,并展望未来研究方向。
通过本文对一维热传导方程的差分法求解过程的详细描述和分析,有助于进一步理解和应用数值方法解决实际问题的能力。
【关键词】一维热传导方程、差分法、离散化、稳定性、收敛性、数值实验、优缺点、未来研究方向1. 引言1.1 介绍一维热传导方程的概念一维热传导方程是描述一维空间内热量传递过程的数学模型。
它基于热质量守恒原理和傅立叶热传导定律,可以用数学方式描述物体内部温度随时间和空间的变化规律。
一维热传导方程通常写成偏微分方程的形式,其中包含了时间和空间导数。
在实际工程和科学领域中,研究和求解一维热传导方程是非常重要的。
因为热传导是许多物理过程中的基本现象,例如热工艺、材料热稳定性分析、地下水渗流等。
通过研究一维热传导方程,可以更好地理解和预测这些现象的发展规律,为工程设计和科学研究提供重要依据。
差分法是一种常用的数值方法,在研究一维热传导方程时被广泛应用。
通过将连续的物理问题离散化,将偏微分方程转化为差分方程,可以用计算机进行数值求解。
差分法的优势在于简单易实现、计算量小、适用范围广泛,因此在工程和科学计算中得到了广泛应用。
在接下来的正文中,我们将详细讨论如何利用差分法来研究和求解一维热传导方程。
1.2 说明差分法在研究中的重要性差分法在研究中的重要性体现在其提供了一种有效的数值求解方法,能够帮助我们理解和解决实际问题中的热传导现象。
通过将连续的一维热传导方程进行离散化,我们可以将其转化为差分格式,从而利用计算机进行求解。
差分法能够更快速地得到数值解,并且可以适用于不同类型的边界条件和初始条件,从而方便我们研究不同情况下的热传导问题。
一维热传导方程的差分法
一维热传导方程的差分法1. 引言1.1 介绍一维热传导方程的差分法一维热传导方程是描述物体内部温度分布随时间变化的数学模型。
差分法是一种常用的数值解法,通过将时间和空间进行离散化,将偏微分方程转化为差分方程,从而可以通过计算机进行数值求解。
在一维热传导方程的差分法中,我们通常将时间和空间分别进行离散化,将连续的温度变化转化为离散的温度值。
通过迭代计算,可以得到物体内各个离散点的温度随时间的变化情况。
差分法的优点在于可以较好地模拟物体内部温度分布的变化,同时可以较快地得到数值解,对于复杂的边界条件和非线性问题也有较好的适用性。
通过研究一维热传导方程的差分法,可以更好地理解物体内部温度分布的变化规律,为工程实践提供有效的数值模拟手段。
同时也可以探讨数值解法的稳定性和收敛性,为进一步的数值模拟研究提供参考。
通过不断改进差分法的算法和技术,可以更准确地预测物体内部温度变化,为工程设计和科学研究提供有力支持。
1.2 研究背景一维热传导方程是描述热量在一维空间内传递和分布的数学模型,广泛应用于工程领域和物理学中。
研究热传导方程的差分法是为了解决实际问题中复杂边界条件和非线性情况下的热传导问题,以及对传热过程进行数值模拟和分析。
在工程实践中,热传导问题经常出现在各种材料的传热过程中,例如石油钻井中地下油层的温度分布、金属材料的焊接过程中的温度控制等。
研究热传导方程的差分法可以帮助工程师们更好地理解热传导过程,优化工程设计,提高生产效率。
研究热传导方程的差分法还可以为其他科学领域提供理论支持和数值计算方法。
在地质学中用于模拟地热传导过程、在气象学中用于模拟大气环流等。
深入研究一维热传导方程的差分法对于推动科学研究和解决实际问题具有重要意义。
1.3 研究目的研究目的是通过对一维热传导方程的差分法进行深入分析和研究,探索其在实际工程和科学问题中的应用潜力。
具体来说,我们的研究目的包括以下几个方面:我们希望能够建立一种有效的数学模型,用以描述和解决一维热传导问题,为实际问题的数值模拟提供理论基础。
一维热传导方程的差分法
一维热传导方程的差分法1. 引言1.1 简介一维热传导方程是描述物体内部热分布随时间变化的数学模型,广泛应用于工程领域中的热传导问题。
而差分法是求解偏微分方程的一种常用数值求解方法,通过将连续空间离散化为离散节点,时间离散化为不同时间步长,将偏微分方程转化为代数方程组进行求解。
在一维热传导方程的求解中,差分法可以分为显式差分法和隐式差分法两种主要方法。
显式差分法根据当前时刻的温度值和相邻节点的温度值计算下一个时刻各节点的温度值,而隐式差分法则需要求解一个代数方程组来更新温度值。
通过稳定性分析可以确定差分法的条件和参数选择,保证数值解的收敛性和准确性。
本文将从一维热传导方程的基本概念出发,介绍差分法的基本原理以及显式、隐式差分法的求解过程,最后对稳定性进行分析和讨论。
通过对差分法的研究,可以更好地理解和应用于解决实际工艺过程中的热传导问题,提高问题求解的效率和准确性。
【简介】1.2 研究背景热传导是物体内部热量传递的一种方式,其在工程、材料学、气象学等领域有着广泛的应用。
而研究热传导方程的数值解法,对于模拟和预测各种实际问题中的热传导过程具有重要意义。
研究背景部分主要介绍了一维热传导方程的差分法。
研究一维热传导方程的差分法是研究热传导过程的重要方法之一,它通过将物体划分成若干个小区间,并在每个小区间内利用差分格式逼近偏微分方程,从而得到离散的数值解。
差分法基本原理部分将介绍差分法的基本原理,包括离散化、边界条件的处理等内容。
显式差分法和隐式差分法部分将详细介绍这两种经典的差分格式及其数值求解过程。
稳定性分析部分将讨论差分法的稳定性问题,这是保证数值解的准确性和可靠性的重要因素。
通过对一维热传导方程的差分法进行研究,可以更深入地了解热传导过程的数值模拟方法,并为实际工程中的热传导问题提供有效的数值解法。
在未来的研究中,我们可以进一步探索更高维度热传导方程的差分法,以及将差分法与其他数值方法相结合,提高数值求解的效率和精度。
CP090-计算物理热传导方程的差分解法
t T
(9.6)
9.2 一维热传导方程的差分解法
边界条件: 3、 第三类边界条件:
u (, t ) x (t )u (, t ) g (t ) u (l , t ) (t )u (l , t ) g (t ) x
其中, (t )
9.1 热传导方程概述
四、三维非齐次热传导方程 由能量守恒定律,即
Q Q Q
可得:
或
u t dt V [c t ( Ku) F ]dV u c ( Ku ) F ( x, y, z, t ) t
t
(9.1)
式(9.1)称为各向同性介质有热源的热传导方程,也叫三维 非齐次热传导方程。
9.1 热传导方程概述
五、三维齐次热传导方程 当介质均匀( c 、 和 K 为常数) 内无热源( F ( x, y, z, t ) )时: 、V
u c Ku, t
上式可表示为:
其中 x y z
u K u u u ( ) t c x y z
9.2 一维热传导方程的差分解法
例 9.1 求热传导方程混合问题:
u u t x u ( x,) x( x) u (, t ) , u (, t )
x , t x t
的数值解,取 N=10,h=0.1,计算到 k=36 为止。
9.2 一维热传导方程的差分解法
2、差分格式的稳定条件
h
3、具体步骤 (1)给定 , l , h, , T ; (2)计算 h / , N l / h, M T / ;
热传导方程德有限差分法
热传导方程德有限差分法在热传导领域,热传导方程是一个非常重要的数学模型。
而德有限差分法则是一种广泛使用的数值求解方法,用于解决热传导方程。
本文将介绍德有限差分法在热传导方程中的应用,包括方法的基本原理、求解过程及实际应用。
一、德有限差分法的基本原理德有限差分法是一种常用的数值程序,用于解决偏微分方程问题,尤其是热传导方程问题。
其基本思想是将二阶偏微分方程的差分替换为有限差分,再将有限差分数列的递推公式表示出来。
用这些公式代替偏微分方程中的导数,然后将其转化为一组线性方程组求解,从而得到数值解。
具体来说,偏微分方程可以通过一组一阶方程表示为:∂u/∂t = α ∂²u/∂x² (1)其中,u(x,t)表示物理量在时空域里的分布状态,α 表示热扩散系数,t表示时间。
热传导方程本质上是一个物理问题,而这里的关键在于如何求解其数值解。
德有限差分法的核心思想是将时间和空间分别分成大小相等的网格,将连续曲线上的点离散成一组点,从而转化为一个差分方程解析模型。
具体过程如下:1.选择网格网格的大小和数量;2.确定初始条件和边界条件;3.用有限差分逼近原方程;4.计算节点上的值;5.实现迭代算法。
二、对热传导方程应用德有限差分法当使用德有限差分法时,我们将网格分为水平和垂直方向,用i 和j分别表示各自的索引。
时间变量t用k表示。
由此可得,差分方程数列如下:uij(k + 1) = uij(k) + α(t/k)[ui-1,j(k) - 2ui,j(k) + ui+1,j(k) + ui,j-1(k) - 2ui,j(k) +ui,j+1(k)]这个式子表明,一个节点的表面积将受到其周围节点温度的影响,所以该节点的温度会发生变化。
通过迭代计算,我们可以得到数值解。
数值解可以通过散点图进行可视化展示,以便更好地理解结果,并作为之后评估模拟结果的基础。
三、热传导方程德有限差分法在实际应用中的举例在实际应用中,热传导方程德有限差分法可以用于解决多种问题。
一维热传导方程的差分法
一维热传导方程的差分法一维热传导方程是描述物体内部温度分布随时间演化的数学模型。
在工程领域,热传导方程经常被用来分析物体在不同热边界条件下的温度分布和热传导速度。
为了求解一维热传导方程,常常会采用差分法来进行数值计算。
差分法是一种利用差分逼近代替微分运算的数值方法,通过将空间和时间均匀划分为若干个小区间,用离散的点代表连续的物理量,在这些离散点上建立差分方程,最终得到一个离散的求解方程组。
通过求解这个方程组,可以得到不同时间和空间点上的温度分布。
一维热传导方程的一般形式可以写作:\[ \frac{\partial u}{\partial t} = \alpha \frac{\partial^2 u}{\partial x^2} \]\(u(x, t)\)为温度场变量,\(x\)为空间坐标,\(t\)为时间,\(\alpha\)为热传导系数。
为了利用差分法进行数值计算,首先需要将一维热传导方程离散化。
空间坐标可以划分为若干个网格点,记为\(x_i\),时间可以划分为若干个时间步长,记为\(\Delta t\)。
通过差分法,可以用以下二阶中心差分逼近代替偏导数:将上述离散化的结果代入一维热传导方程,可以得到如下的差分方程:\(u_i^n\)表示在空间点\(x_i\)和时间点\(t_n\)处的温度值。
通过求解上述差分方程,可以得到物体在不同的时间和空间点的温度分布。
为了求解这个差分方程,可以采用显式差分法或者隐式差分法。
显式差分法是一种迭代数值计算的方法,通过某一时刻的温度值计算下一个时刻的温度值;隐式差分法是一种同时求解多个时刻温度值的方法,需要通过线性方程组的求解来得到下一个时间点的温度分布。
在实际工程中,差分法常常会遇到数值稳定性和收敛性的问题,需要谨慎选择时间步长和空间步长以保证数值计算的准确性。
还需要考虑边界条件和初始条件的选择,对于不同类型的热传导问题,需要考虑不同的求解策略。
差分法是求解一维热传导方程的一种重要的数值方法,通过将连续的偏导数转化为离散的差分方程进行数值计算,可以得到物体在不同时间和空间点的温度分布,为工程实践中的热传导问题提供重要的数值模拟手段。
一维热传导方程的差分法
一维热传导方程的差分法一维热传导方程是描述热传导现象的重要方程,它在材料科学、热科学以及工程领域中有着广泛的应用。
在实际工程中,为了求解一维热传导方程,常常会采用差分法这一数值计算方法。
本文将详细介绍一维热传导方程的差分法,并给出具体的数值计算步骤。
一维热传导方程可以表示为:∂u/∂t = α * ∂²u/∂x²u表示物体温度随时间和空间的变化,t为时间,x为空间坐标,α为热传导系数。
在一维情况下,我们只考虑温度随空间坐标x和时间t的变化,不考虑y和z方向的变化。
为了求解这个方程,我们需要给定初始条件和边界条件,通常我们会给定物体的初始温度分布以及物体边界的温度变化情况。
差分法是一种常用的数值计算方法,它将连续的变量用离散的形式来表示,并通过有限差分近似连续微分方程。
在一维热传导方程中,我们可以采用差分法来离散化空间和时间,然后通过迭代计算来求解温度的变化情况。
我们将空间和时间进行离散化。
假设我们将空间坐标x分成N个小段,时间t分成M 个小段,那么我们可以将空间坐标和时间分别表示为x_i = i*Δx和t_n = n*Δt,其中i = 0,1,2,...,N,n = 0,1,2,...,M,Δx和Δt分别为空间和时间的步长。
然后我们用u_i^n 来表示在空间坐标x_i和时间t_n处的温度。
接下来,我们用有限差分方法来离散化一维热传导方程。
我们可以采用中心差分法来逼近二阶空间导数:∂²u/∂x² ≈ (u_{i-1}^n - 2u_i^n + u_{i+1}^n) / Δx²通过对u_i^{n+1}进行求解,我们可以得到迭代更新方程:通过迭代计算,我们可以得到物体在空间和时间上的温度变化情况。
在实际工程中,我们通常会根据具体问题的要求来选择合适的空间步长和时间步长,并通过迭代计算来求解一维热传导方程。
热传导方程差分解法的最佳网格
热传导方程差分解法的最佳网格
李先枝
【期刊名称】《河南大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2004(34)3
【摘要】论述了用有限差分方法求解一维热传导方程带权六点格式的最优网格选择问题,即在固定的运算次数下,对给定的权系数一,如何选择空间步长△x与时间步长△t,使得在此网格下,六点格式有更高阶的截断误差,并且保持差分解的正性。
【总页数】3页(P16-18)
【关键词】数值解法;正性;热情导方程
【作者】李先枝
【作者单位】郑州师范高等专科学校
【正文语种】中文
【中图分类】O175.7
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5.改进的一阶弹性波方程交错网格高阶差分解法 [J], 李萌
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u(x,0) = ϕ(x),
| x |< +∞
(9-12)
此处,并未给定介质的边界限制 此处 并未给定介质的边界限制. 并未给定介质的边界限制
初、边值混合问题 一方面,给定初始条件: 一方面 给定初始条件 给定初始条件
u(x,0) = ϕ(x),
第一类: u(0, t) = g1(t) 第一类
0≤ x ≤l
∂ui,k ∂x ∂ui,k − ∂x + h
(9-18)
二阶中心差商可近似为 二阶中心差商可近似为: 可近似为
∂2ui,k ∂x
即:
2
=
−
(9-19)
ui+1,k − 2ui,k + ui−1,k ∂2u = 2 2 ∂x i,k h
(9-20)
时间的一阶差商近似为 近似为: 另, 对时间的一阶差商近似为
uN, j,k = uN−1, j,k
j =1 2,..., M −1 , k =1 2,... ,
(9-37)
(2)恒温条件(恒温热源 恒温条件 恒温热源 恒温条件 恒温热源) 低温热源为 令高温热源温度为 1 , 低温热源为 0. 高温热源温度为
u0, j,k =1 , ui,0,k = ui,M ,k = 0
λ, l, h,α,T;
二维情形及差分方法
内部无热源均匀介质中的二维热传导方程为: 内部无热源均匀介质中的二维热传导方程为 无热源均匀介质中的二维热传导方程为
∂u ∂2u ∂2u = λ( 2 + 2 ) ∂t ∂x ∂y
(0 < x < l, 0 < y < s, 0 < t < T)
初始条件为 初始条件为:
(9-15)
第三类: 第三类
∂u(0, t) ∂x − λ1(t)u(0, t) = g1(t) ∂u(l, t) − λ (t)u(l, t) = g (t) 2 2 ∂x
0 ≤ t ≤T
(9-16)
其中, 均为给定函数 给定函数. 其中 g1(t), g1(t), λ (t), λ2 (t) 均为给定函数 1 差分方法 令:
对上述二阶偏微分方程如何做数值计算 对上述二阶偏微分方程如何做数值计算? 数值计算
K 其中: 其中 λ = cρ
一维情形及差分方法
一维情形下,方程 写为: 一维情形下 方程 (9-10) 写为
∂u ∂2u =λ , λ > 0,0 < t ≤ T 2 ∂t ∂x
(9-11)
求解上述方程需要给定初始条件和边界条件 即定解条件. 求解上述方程需要给定初始条件和边界条件,即定解条件 初始条件 初值问题 时刻空间各点的温度分布 温度分布, 给定 t=0 时刻空间各点的温度分布 即:
k =1 2,... ,
x = Nh 0< y < M , h ∂uN, j,k 即: =0 ∂x
b.
j = 1 2,..., M −1 ,
(9-33)
k =1 2,... ,
(9-32), (9-33) 给出 给出:
u1, j,k −u0, j,k −u h
=0
(9-34)
k =1 2,... ,
边界条件(以一类为例): 边界条件 以一类为例 为例
(9-24)
k u0,k = g1(kτ ), uN,k = g2 (kτ ), = 0,1,..., M −1
此外, 计算值与精确解误差为 误差为: 此外 设计算值与精确解误差为 若取: 若取 则, 当
增加时 减少或不增加. k 增加时, εi,k将减少或不增加
最后,其计算步骤可列举如下: 最后 其计算步骤可列举如下 可列举如下 1. 给定 给定:
XN αh2 , M = YM , τ = , kmax = T 2. 计算 N = 计算: h τ λ h 3. 计算 计算: x = ih, y = jh, t = kτ
几何意义如图示 如图示: 的几何意义如图示 其计算可按如下简单步骤进行: 其计算可按如下简单步骤进行
1. 给定 给定:
l αh2 M = T ; 2. 计算 N = , τ = 计算: , h λ τ
3. 计算初值 ui,0 = ϕ(ih); 计算初值: 计算边界值: 计算边界值 u0,k = g1(kτ ), uN,k = g2 (kτ ); 4. 计算 ui,k +1 计算:
类似地,其偏微分用差分近似为: 类似地 其偏微分用差分近似为 近似为
∂ui, j,k ui, j,k+1 − ui, j,k = ∂t τ 2 ∂ ui, j,k ui+1, j,k − 2ui, j,k + ui−1, j,k = 2 ∂x h2 ∂2ui, j,k ui, j+1,k − 2ui, j,k + ui, j−1,k = 2 ∂y h2
ui,k+1 −ui,k ∂u = τ ∂t i,k
(9-20), (9-21) 代入 (9-11) 得:
(9-21)
ui,k +1 = αui+1,k + (1− 2α)ui,k +αui−1,k
(i =1 2,..., N −1. ,
其中: 其中
(9-22)
k = 0,1 M −1.) ,...,
∆x ≡ h, ∆t ≡τ , 空间标号为 空间标号为:
∂ui,k ∂x
+
时间标号为: i , 时间标号为 k
则一阶向前差商可近似为 一阶向前差商可近似为: 可近似为
=
ui+1,k − ui,k h
(9-17)
一阶向后差商可近似为 一阶向后差商可近似为: 可近似为
∂ui,k ∂x
−
=
ui,k − ui−1,k h
j =1 2,..., M1 −1 M2 +1 M −1 , , ,..
uN, j,k − uN−1, j,k h
j =1 2,..., M −1 ,
=0
k =1 2,... ,
(9-35)
或:
u0, j ,k = u1, j ,k
k =1 2,... ,
(9-36)
j =1 2,..., M1 −1 M2 +1 M −1 , , ,..
i
λ, h,α,T, XN ,YM
j
k
4. 计算初值及边界值 计算初值 初值及 5. 计算 计算:
T (i = 0,1 N, j = 0,1 M, k = 0,1 ) ,..., ,..., ,..., τ
T M = . τ
α=
上述
τλ
h2
l N = , h
(9-23)
[]
意为取整. 意为取整
显然, 递推求解还需要定解条件: 求解还需要定解条件 显然 对 (9-22) 做递推求解还需要定解条件
, 初始条件: 初始条件 ui,0 = ϕ(ih), i = 1 2,..., N −1
依能量守恒,即 依能量守恒 即: 得:
t2
Q2 = Q + Q3 1
(9-6) (9-7) (9-8)
∂u ∫t1 dt∫∫∫[cρ ∂t −∇⋅ (K∇u) − F]dV = 0 (V ) ∂u 从而: 从而 cρ = ∇⋅ (K∇u) + F(x, y, z, t) ∂t
可得相应的三维齐次方程 若无热源,可得相应的三维齐次方程 无热源 可得相应的三维齐次方程: 或:
(9-31)
其几何意义如图示 几何意义如图示: 如图示 边界条件 (1)绝热条件(绝热壁 绝热条件 绝热壁) 绝热条件 绝热壁 有关区域: 有关区域 a.
x =0
∂u0, j,k ∂x
0 < y < M1h, M2h < y < M h
即:
=0
(9-32)
j =1 2,..., M1 −1 M2 +1 M −1 , , ,..
第九章 热传导方程的差分解法
热传导及二阶偏微分方程
处的温度 温度为 若 t 时刻点 (x, y, z) 处的温度为 u(x, y, z, t) ,则 横截面为 传导的热量可表示为: 热量可表示为 时间内通过该处横截面 时间内通过该处横截面为 ∆S 传导的热量可表示为: 其中: K(x, y, z, t) > 0 ---称介质的 热传导系数. 其中 ---称介质的 热传导系数. ∂u ---为温度梯度沿截面法向分量 沿截面法向分量 为温度梯度沿截面法向分量. ∂n 若考虑一闭合 闭合曲面 ( 内的热量变化. 若考虑一闭合曲面 S 其体积为 V )内的热量变化. 由 (9-1), 在
1 α= 2 ≤ h 2
τλ
εi,k
(9-25)
(9-26)
稳定差分格式. 此时 (9-22) 称稳定差分格式 数值计算时,应选参数满足(9-26) . 数值计算时 应选参数满足 满足
递推解 (9-22) 即:
ui,k+1 = αui+1,k + (1− 2α)ui,k +αui−1,k
(i =1 2,..., N −1. = 0,1 M −1.) , k ,...,
Q = ∫ dt ∫∫∫ ∇⋅[K(x, y, z, t)∇u]dV 1
t1 (V )ຫໍສະໝຸດ t2(9-3)哈密顿算子. 其中 ∇为哈密顿算子 温度随时间变化引起热量的消耗为 引起热量的消耗 另, V 内温度随时间变化引起热量的消耗为:
Q2 = ∫
其中
t2
t1
c和 ρ
∂u dt ∫∫∫ cρ dV ∂t (V )
(9-4)
分别为介质的比热容及密度 分别为介质的比热容及密度. 比热容