第4章 扩散方程的数值解法及其应用

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扩散方程的数值解法及应用-热流问题的数值计算-课件-04

扩散方程的数值解法及应用-热流问题的数值计算-课件-04
离散方程为:
a PTP a E TE aW TW a N TN a S TS b
其中
r aE re ( ) e / e
r aW rw ( ) w / w
0 P
rn aN (r ) n / n
rs aS (r ) s / s
( c) P V a V 0.5(rn rs )r t
因为离散方程都可表示为
a PTP anbTnb b
aP anb S P V
线性代数方程迭代求解收敛的一个充分必 要条件是对角占优,即:
a P anb
要求
SP 0
4. 由代数方程迭代求解的公式
TP
a a
nb nb
T b
nb
S P V
SP绝对值的大小影响到迭代过程中温度的 变化速度,SP的绝对值越大,系统的惯性越大, 相邻两次迭代之间TP的变化越小,收敛速度下 降,但有利于克服迭代过程的发散;SP的绝对 值小,可使变化率加快,但容易引起发散。
由式(5),可得
0 TP aP (1 f )aE (1 f )aW 1 2(1 f ) FO 0 TP aP 1 2 fFO
FO
at 2 x
为网格Fourier数。
从物理概念上,TP与前一时层的温度 之比应永远为正值,并随时间的增长而 0 趋近于0。在不同的f下, P / TP随 FO T 的变化如图所示:图4-3。 只有全隐格 式才能满足要求,任何f<1的格式, 当 FO大于一定值后都会出现物理 上不真 实的解。
(1)
4.1.2 用控制容积积分法导出通用方程的 离散形式
假定源项S在任一控制容积内中的值可以表 示温度的线性函数:

扩散方程的数值解法及应用

扩散方程的数值解法及应用

WebCTRL Server ALC提供的WebCTRL软件于安装及运行于服务器后,该服 务器将支持BACnet/IP、BACnet/Ethernet的通讯协议可直接和 系统其它控制器通讯,交换数据。而该服务器也同时将收到的 相关系统数据转换成Web标准网页,以HTTP协议传送给支持浏 览器操作(Client)的设备,如电脑、WAP、PDA、手机等。
江森自控 美国江森公司JOHNSON CONTROLS。江森自
控公司目前的系统是Metasys系统。Metasys系 统采用两级的网络结构,第一级为N1通信网络; 第二级为支持私有N2协议的控制器层网络。两 级网络之间通过网络控制器NCU实现相互通信。 目前,江森自控公司也开发了适用于LonWorks 总线的VE800系统,可以通过FTT10LonWorks总 线扩展支持LonTalk协议的设备,另外具有支 持第三方LonMark设备的能力。
美国奥莱斯公司 ALC的系统结构特点可以体现在以下两个层面
ALC系统的开放性
完全的BACnet协议
WebCRL系统典型的BACnet协议的网络架构 以网络结构来看WebCRL系统二层式的网络结构如下
图 6-1 ALC公司WebCRL系统的网络架构示意图
管理层网 (BACnet/IP and Ethernet) 管理层网支持BACnet/IP及BACnet/Ethernet通讯协议, 可运行于大楼局域网、校园网或是互联网上。可运行于 10/100Mbyte的网络速度。 BACnet/IP通讯协议,允许BACnet数据以IP的形式在企业 网内传输。如果将Ethernet看作是企业网的物理网络标准,则 也可以认为IP是一种数据格式,数据被封装在IP包中在世界范 围内的各种类型网络里进行传输。IP不仅仅应用于Internet, 同时应用于在公司的企业网,万维网和虚拟网(VPNs)。以下 是可运行于该层内具体设备。

第四章扩散方程的数值求解

第四章扩散方程的数值求解
中国科学院研究生院2010年春季
非线性代数方程组的求解流程
给定节点上的温度值T* aPTP = aETE + aW TW + b
计算差分方程的系数和源项 a*PTP = a*ETE + a*WTW + b*
求解线性代数方程组,得到新的温度分布T
T → T*
Max T − T * < ε? Y 结束
N
例子
d2T d2x
+
f
(
x)
=
0
x
中国科学院研究生院2010年春季
3
T(K) T(K)
T(K) T(K)
x= 0 ∆x
1
i= 1 2 … i-1 i i+1 … ∆x=1/(n-1)

n
中国科学院研究生院2010年春季
500
prediction accuracy solution D-D,T(1)=300,T(100)=500,f(x)=600x
aPTP = aETE + a W TW + b
系数是待 求温度的 函数
线性代数方程组
线性代数 方程组的 求解方法
非线性代数方程组 线化
温度场
假定温度场
中国科学院研究生院2010年春季
非线性代数方程组的求解步骤
1、在所有各个网格节点上,猜测或估计或假定一个T值 2、用这些估计的T值去计算差分方程中的所有系数,从而差 分方程中的所有系数变成了已知量,而使差分方程变成了线性 方程。 3、求解上边的线性方程组,得到各离散点新T值。 4、用新得到的T值去计算差分方程中的所有系数,并返回第 3步求解系数发生了变化的线性差分方程。重复3、4这个过程, 直到重复计算不在引起T值任何有意义的变化为止。

扩散方程

扩散方程

扩散方程扩散(diffusion):物质分子从高浓度区域向低浓度区域转移,直到均匀分布的现象。

在单位时间内通过垂直于扩散方向的单位截面积的 扩散物质流量(称为 扩散通量Diffusion flux ,用 J 表示)与该截面处的 浓度梯度(Concentration gradient)成正比,也就是说, 浓度梯度越大,扩散通量越大。

这就是菲克第一定律,它的数学表达式如下:(,,)x y z J J J J =为扩散通量,D 称为扩散系数(m 3/s),C 为扩散物质(组元)的体积浓度(原子数/m 3或kg/m 3).菲克第一定律只适应于 稳态扩散(Steady-state diffusion)的场合。

对于稳态扩散也可以描述为:在扩散过程中,各处的扩散组元的浓度 C 只随距离 x 变化,而不随时间 t 变化,每一时刻从前边扩散来多少原子,就向后边扩散走多少原子,没有盈亏,所以浓度不随时间变化。

实际上,大多数扩散过程都是在 非稳态条件下进行的。

非稳态扩散(Nonsteady-state diffusion)的特点是:在扩散过程中, J 随时间和距离变化。

通过各处的扩散通量 J 随着距离在变化,而稳态扩散的扩散通量则处处相等,不随时间而发生变化。

对于非稳态扩散,就要应用菲克第二定律了。

任取一封闭曲面Γ,它所围区域记为Ω,n 为封闭曲面指向内部的单位法向。

则从时刻1t 到时刻2t 通过扩散进入此闭曲面的物质质量为211{}t t m J ndS dt Γ=⋅⎰⎰⎰ 由高斯公式J ndS JdV ΓΩ⋅=-∇⋅⎰⎰⎰⎰⎰ ,211{}t t m JdV dt Ω=-∇⋅⎰⎰⎰⎰ 若Ω内部产生物质,其源强度函数为(,,,)f x y z t ,则Ω内部产生的物质质量为 212{(,,,)}t t m f x y z t dV dt Ω=⎰⎰⎰⎰ 同时,物质渗透到区域Ω内,使得内部的浓度发生变化,在时间间隔12[,]t t 内,浓度由1(,,,)C x y z t 变化为2(,,,)C x y z t ,增加的物质质量为221121((,,,)(,,,))()()t t t t C C C x y z t C x y z t dV dt dV dV dt t t ΩΩΩ∂∂-==∂∂⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰ 由质量守恒即有2211{((,,,))}()t t t t C J f x y z t dV dt dV dt tΩΩ∂-∇⋅+=∂⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰ 于是得到扩散方程()C D C f t∂=∇⋅∇+∂若扩散系数(,,)D x y z 为常数,则扩散方程为222222()(,,,)C C C C D f x y z t t x y z∂∂∂∂=+++∂∂∂∂三元函数的傅里叶变换及逆变换:111111()123123123123(,,)((,,))(,,)i x x x f F f x x x f x x x e dx dx dx αααααα+∞+∞+∞-++-∞-∞-∞==⎰⎰⎰ 111111()1123123123123(,,)((,,))(,,)i x x x f x x x F f f e d d d αααααααααααα+∞+∞+∞++--∞-∞-∞==⎰⎰⎰ 傅里叶变换微分性质:()()i x i F f i F f α=傅里叶变换的平移性质:1101123123((,,))((,,))i x F f x x x x e F f x x x α--= 单位脉冲函数的傅里叶变换:(())1F x δ=对于扩散方程初值问题222222000(,,,0)()()()u u u u a b c t x y z u x y z M x x y y z z δδδ⎧∂∂∂∂=++⎪∂∂∂∂⎨⎪=---⎩对,,x y z 作傅里叶变换: 102030222123()123()(,,,0)i x y z u a b c u t uMe ααααααααα-++∂⎧=-++⎪∂⎨⎪=⎩ 解此微分方程得:222102030123()()123(,,,)i x y z a b c t ut Me e ααααααααα-++-++=再作傅里叶逆变换:222000222()()()()4441322(,,,)()(4)x x y y z z a t b t c t Mu x y z t e abc t π----++=。

python数值求解扩散方程

python数值求解扩散方程

一、概述1.1 问题背景扩散方程是描述物质在空间中传播的数学模型,它在自然界和工程领域中具有广泛的应用。

数值求解扩散方程是计算数学中的一个重要问题,它涉及到数值方法、计算机编程等多个领域。

Python作为一种强大的编程语言,在数值计算方面具有得天独厚的优势,因此对于数值求解扩散方程来说,Python是一个理想的工具。

1.2 本文主要内容本文将介绍使用Python进行数值求解扩散方程的方法,包括有限差分方法和有限元方法两种常用的数值求解方法。

通过对这两种方法的介绍和实际案例的应用,读者可以了解到如何利用Python快速、准确地求解扩散方程。

二、扩散方程的数学模型2.1 扩散方程的基本形式扩散方程是描述物质在空间中传播过程的数学模型,其基本形式可以表示为:\frac{\partial u}{\partial t} = D\frac{\partial^2 u}{\partial x^2}其中,u是物质浓度随时间和空间的变化,t是时间,x是空间坐标,D是扩散系数。

对于不同的物质和不同的传播环境,扩散系数D具有不同的取值。

2.2 边界条件和初始条件在求解扩散方程时,需要给定适当的边界条件和初始条件。

边界条件是指在空间边界上关于物质浓度的限制条件,而初始条件是指在初始时刻物质浓度的分布情况。

这些条件对于数值求解方法的选择和实现具有重要影响。

三、有限差分方法3.1 基本思想有限差分方法是一种常用的数值求解方法,它将求解区域离散化为网格,利用物质浓度在空间和时间上的变化来近似扩散方程,然后通过迭代计算网格点上的物质浓度值。

3.2 离散化和差分格式在有限差分方法中,空间上的导数和时间上的导数会被离散化为差分格式。

常见的差分格式包括向前差分、向后差分、中心差分等,它们各自对应不同的数值求解精度和稳定性。

3.3 Python实现利用Python可以快速编写有限差分方法的求解程序。

通过使用Python中的数值计算库和可视化库,可以直观地观察到扩散方程的解在空间和时间上的变化情况。

空间分数阶对流扩散方程

空间分数阶对流扩散方程

空间分数阶对流扩散方程摘要:1.空间分数阶对流扩散方程的概述2.分数阶微分方程的发展与应用背景3.分数阶对流扩散方程的数值解法4.数值解法的应用及挑战5.未来研究方向与展望正文:1.空间分数阶对流扩散方程的概述空间分数阶对流扩散方程是一类描述物质传输过程的偏微分方程,其中包含分数阶导数。

与整数阶微分方程相比,分数阶微分方程能够更好地模拟某些自然物理现象和动态系统过程,因此在物理、工程、金融、地下水和环境问题中得到了广泛应用。

然而,分数阶微分方程的求解方法远不如整数阶微分方程那样完善,目前尚无系统的求解公式,研究仍处于初级阶段。

2.分数阶微分方程的发展与应用背景分数阶微分方程是从实际问题中抽象出来的一类微分方程。

随着科学技术的发展,分数阶微分方程在各个领域的应用日益广泛,例如物理学中的混沌现象、工程学中的动态系统、金融学中的风险管理等。

这使得分数阶微分方程的研究成为了一个重要的课题。

3.分数阶对流扩散方程的数值解法针对分数阶对流扩散方程,目前主要的数值解法有有限差分法、有限体积法、有限元法等。

这些方法各有优缺点,例如有限差分法简单易行,但可能存在数值稳定性问题;有限体积法和有限元法较为稳定,但计算复杂度较高。

此外,还有一些基于特殊函数或级数的数值解法,但它们的适用范围较有限。

4.数值解法的应用及挑战分数阶对流扩散方程的数值解法在实际应用中具有重要意义,可以用于模拟污染物的扩散、生物种群的演化、金融市场的风险等。

然而,在实际应用过程中,仍然面临许多挑战,例如如何选择合适的数值方法、如何处理复杂的边界条件和初始条件、如何提高计算效率和精度等。

5.未来研究方向与展望针对分数阶对流扩散方程的研究,未来的发展方向包括:寻求更一般、更简洁的数值解法;研究分数阶对流扩散方程的稳定性和收敛性;探讨分数阶对流扩散方程与其他数学领域的联系;深入研究分数阶微分方程的性质及其应用。

反应扩散方程利用常数变易公式

反应扩散方程利用常数变易公式

反应扩散方程利用常数变易公式摘要:一、反应扩散方程的概念及应用二、常数变易公式的原理三、反应扩散方程利用常数变易公式的求解过程四、实例分析五、结论与展望正文:反应扩散方程是描述物质在空间和时间上变化的一种数学模型,常见的应用领域包括化学、生物学、物理学等。

它涉及到物质相互转化的局部化学反应以及导致物质在空间表面扩散的扩散过程。

反应扩散方程的解法有很多种,其中一种常用方法是利用常数变易公式。

常数变易公式,又称常数嵌入法,是一种求解反应扩散方程的数值方法。

其基本思想是将反应扩散方程转化为常微分方程,并通过求解常微分方程来获得反应扩散方程的解。

这种方法的优点在于其稳定性、收敛性和可靠性,适用于各种反应扩散方程的求解。

在具体求解反应扩散方程时,常数变易公式的步骤如下:1.确定反应扩散方程的初始条件和边界条件。

2.将反应扩散方程转化为对应的常微分方程。

3.利用数值方法,如欧拉法、龙格-库塔法等,求解常微分方程。

4.通过数值求解的结果,反演出反应扩散方程的解。

常数变易公式在实际应用中具有广泛的应用,例如在生物学中描述细胞生长、在化学中描述反应扩散过程等。

以下是一个实例:考虑如下反应扩散方程:$$u_t = du_x + uu_x$$其中,u表示某种物质的质量浓度。

通过常数变易公式,我们可以将其转化为如下常微分方程:$$du/dt = d/dt (u_x) + u*du/dt$$然后,利用欧拉法求解该常微分方程,得到u的数值解。

进一步,通过反演,我们可以得到反应扩散方程的解。

总之,反应扩散方程利用常数变易公式是一种有效的求解方法,广泛应用于各个领域。

通过理解常数变易公式的原理,我们可以更好地解决实际问题,并为科学研究和工程应用提供有力的支持。

计算传热学-第4讲:扩散方程的数值解

计算传热学-第4讲:扩散方程的数值解
(8c)
(8b)
aP aW aE ( S p A) P x
bP ( Sc A) P x

(8d)
下标:大写字母表示在节点处取值,小写字母表示在 相应的控制面处取值
4.1 一维稳态导热问题的数值解

可能的改进方案:对源项积分时采用线性分布
A (x) (x) w w S P AP aW 2(x) w x w
dT dx T2 T1 (x)1 (9)
x 0
T2 T1 dT qB 1 (x)1 dx x 0
4.1 一维稳态导热问题的数值解 边界条件的处理

整理后得到:
T1 T2 (x)1
1
qB
(10)

特点: 最简单的处理方法 只有一阶精度 与控制方程的精度不匹配
( Sc A) P x ( S p A) P xTP 0 (7)

整理后得到,
aPTP aW TW aETE bP (8)

其中,
4.1 一维稳态导热问题的数值解
aPTP aW TW aETE bP

(8)
其中,
A aW x w (8a) A aE x e
e
(5)
(x)w
(x)+w (x)-e
(x)e
W
(x)-w
w
P
x
e
E
(x)+e
图 1 一维问题空间区域的离散化
4.1 一维稳态导热问题的数值解
SA( x)dx (S
w w
e
e
c
S pT ) A( x)dx

一维扩散方程数值求解

一维扩散方程数值求解

一维扩散方程数值求解一维扩散方程是描述物质扩散过程的数学模型,广泛应用于物理、化学、生物和工程等领域。

本文将介绍一维扩散方程的数值求解方法,并探讨其在实际问题中的应用。

一维扩散方程的数值求解是通过离散化连续物理问题,将其转化为有限个代数方程的求解过程。

首先,我们需要将一维空间进行离散化,将其划分为一系列离散节点。

然后,通过数值方法近似计算节点上的物理量,如浓度、温度等。

最常用的数值方法包括有限差分法和有限元法。

有限差分法是一种简单且常用的数值求解方法。

它通过将偏导数用差商近似表示,将一维扩散方程转化为离散的代数方程组。

具体而言,我们可以使用向前差分、向后差分或中心差分等方式来近似计算偏导数。

然后,通过代数方程组的求解,得到离散节点上的物理量。

有限元法是一种更为灵活和精确的数值求解方法。

它将一维空间划分为一系列小单元,通过定义适当的插值函数,将节点上的物理量表示为有限个自由度的线性组合。

然后,通过求解线性方程组,得到每个单元上的物理量。

最后,通过汇总所有单元的解,得到整个一维空间上的物理量分布。

一维扩散方程的数值求解在许多领域都有广泛的应用。

在物理学中,它可以用于描述热传导、质量传递等过程。

在化学工程中,它可以用于模拟反应器内物质的传输与转化。

在生物学中,它可以用于研究细胞内物质的扩散行为。

在工程学中,它可以用于设计材料的扩散性能和优化结构。

除了基本的一维扩散方程,还可以考虑一些扩展问题。

例如,考虑非线性扩散系数、吸附效应、反应等因素。

这些扩展模型可以更准确地描述实际问题,但也增加了数值求解的难度。

一维扩散方程的数值求解是解决物质扩散问题的重要手段。

通过合理选择数值方法和适当的离散化方式,可以得到准确的物理量分布。

这为我们研究和解决实际问题提供了有力的工具。

同时,我们也需要注意数值误差和收敛性等问题,以确保数值结果的可靠性和有效性。

因此,深入理解一维扩散方程的数值求解方法,对于科学研究和工程应用都是非常重要的。

空气污染学-第四章-高斯扩散基本公式ppt课件.ppt

空气污染学-第四章-高斯扩散基本公式ppt课件.ppt
26
此时,我们要在上游方向确定出虚拟点源的位置。
即在这一点上,使虚拟点源的扩散参数恰等于该面
源的初始扩散参数 y0 z0 。 这样,可得高架源
地面浓度为
qx, y,0; H
QA
u y y0
z
exp
Байду номын сангаас
1
2
y2
y y0
2
exp
1 2
H
2 A
2 z
27
在应用上式时,常采用经验方法给出初始扩散参
Q
1 y2 z2
q(x,
y,
z)
2 u y z
exp[(
2
(
2 y
2 z
)]
4
物理意义
Q:源强,点、面、线、体源,影响直接、明显,影响大
大气稀释因子:
q(x, y, z) 1
u y z
代表了不同气象条件和地形条件下物质散布的程度及其随空 间距离的变化
正态分布形式项:在正态分布情况下,分布形式的影响不 敏感
连续线源等价于连续点源沿着线源长度范围的积 分,其浓度场是线上无数点源浓度贡献之和
视线源为无
数点源组成
18
对于直线型的线源,可直接积分求出;对于很不 规则的线源,只能用数值求和的方法解决
点源计算一般取x轴与风向一致,线源计算时需考 虑风向与其交角以及线源的长度
19
1 无限长线源
➢ 风向与其正交
16
(2) 若 y与 z之比是变化的
xm [ c2
H
]1/ g
1 p
g
1
(
p
(
)
1 2
p 2g
)
qm

哈尔滨工业大学计算传热学第四章扩散方程的数值解法及其应用资料重点

哈尔滨工业大学计算传热学第四章扩散方程的数值解法及其应用资料重点

1
y
xw
TP
aETE
aNTN
aSTS
1
y
xw
Tf
Scxy
kB
kB
所以对第三类边界条件不仅有附加常数源项,而且还有 附加源项的斜率项
aPTP aETE aNTN aSTS (Sc•ad Sc )xy
aP aE 0 aN aS (Sp•ad Sp )xy
Sp•ad
y xy
a)算术平均线性分布
ke
kp
xe+ xe
kE
xe xe
e
••

W
Pxe xe E
xe
b)调和平均
qe
TE TP
xe
ke
TE Te
xe
kE
Te Tp
xe
kp
TE
xe
kE
TP
xe
kP
ke
kP kExe xek p xekE
当 xe xe
kP kE
算术平均
ke
kP
kE 2
kP 2
第四章 扩散方程的数值解法及其应用
§4.1 一维稳态导热
1 • d [kF(x) dT ] S 0
F (x) dx
dx
F(x):与坐标系和截面形状有关的计算因子
S:内热源。
w
e
△x
e d
dT
[kF (x) ]dx
w dx
dx
e
F (x) • Sdx 0
w

W
xw

P
xe

E
keFe
W PE
ap
Fe k e
xe

扩散方程的数值解法

扩散方程的数值解法
第4章 扩散方程的数值解法
扩散方程的应用例子
• 多孔介质渗流
• 二维无旋流
• 充分发展的管流 • 电磁场理论
4.1 一维导热
• • • • • • 1. 一维导热问题的通用控制方程 2. 控制容积积分法离散 3. 控制容积界面当量导热系数的确定方法 4. 源项的线化处理 5. 边界条件的引入 6. 线化代数方程组的三对角阵解法
源项
0 0 a (1 f ) a (1 f ) a (1 f ) S A ( x ) T E W P P P P SC AP ( x ) P P
• 显式
aPTP a T a T b
0 E E 0 W W
• 全隐式
aPTP aETE aW TW b
• C-N格式
aE aW aPTP TE TW b 2 2
区别在于系数的表达式不同
稳态一维导热情况:没有时间积分
• 整理为:
aPTP aETE aW TW b
• 其中:
aP aE aW SP AP (x)P , b SC AP (x) P
源项
4.1.3 控制容积界面当量导热系数的 确定方法
木头

(1) 加权平均法:
( x )e ( x )e e P E ( x )e ( x )e
(2) 调和平均法
TE TP 整体 qe ( x )e
e
TE TP qe ( x )e ( x ) e
w e t t
T dx
t
t t

t
e t t T T A( x ) x A( x ) x dt A( x ) Sdxdt e w w t

计算传热学第4讲扩散方程的数值解PPT课件

计算传热学第4讲扩散方程的数值解PPT课件

38
Sp,ad( x)2
(30) (31) (32)
边界条件的处理
附加源项法的实质
– 边界节点消去法 – 不仅能用于内节点网格,也能用于外节点网格
实施方法:
– 计算附加源项:Sc,ad,Sp,ad – 把附加源项计入该控制容积中的源项中 – 令与边界节点对应的系数(aW)等于0
39
特别提示
边界条件的处理是传热问题数值计算最重要的环节之一 元体能量平衡法的基础地位 尽可能采用外节点法划分网格 边界节点消去法
从图中可以清楚地看出这一点 即使 (x)2= (x)3
( x)1也不等于 ( x)2 所以要对第一个内部节点给予特别注意。
31
x=0 (x)1
(x)2
qB 1
2
3
边界条件的处理
注意:
(x)2
( x)3
例如,对于直角坐标系,对C点于VW2节(的点节左点2控控,1制)制面重面w合e与!,节即
a P T 2 a W T 1 a E T 3 b 2 与左边( 界重2合0 ! )
(8)
边界条件的处理
整理后得到,
T1T2(xe)11 eqB1 2(x)1S
特点
二阶精度 不具有一般性 推导繁琐
(15)
26
边界条件的处理
x=0
e
qB 1
e
(x)1
2
3
(x)2
二阶精度的Taylor级数展开法
d dT x x0d dT 2 xd d2T 2x2(x)1O [(x)1 2]
4.1.3 控制方程的离散化
– 将方程(1)两边通乘A(x),并对x从w到e积分:
ddxA(x)ddT xSA (x)0

第4章 扩散方程数值解法

第4章 扩散方程数值解法
2013-7-10
e
E N-1 N
第4章 扩散方程的数值解法及应用
8
aPTP aETE aW TW b
aE Ae ( x) / (d x e P (d x e E

从i=2到N-1,遍历所有控制容积,得线性代数方程组:
(

aW Aw ( x) / (d x w P (d x e W
aPP aEE aW W b
aE e Ae / (d x e , aW w Aw / (d x w
aP aW aE SP AP Dx , b Sc AP Dx
到此为止,只剩下界面物性λe,λw取值问题了。
2013-7-10 第4章 扩散方程的数值解法及应用 4
MODULE CASEDATA USE PARAM REAL H,D REAL*8 GAM(NI),SP(NI),SC(NI),AF(NI) END MODULE
SUBROUTINE GRID USE MESH ! ----------控制容积界面位置-----------DX=XL/(N-2.) ! 控制容积的宽度 XU(2)=0 ! The first CV面编号为2 DO I=3,N XU(I)=XU(I-1)+DX ENDDO !------- 节点坐标计算 -----------X(1)=XU(2) DO I=2,N-1 X(I)=0.5*(XU(I)+XU(I+1)) ENDDO X(N)=XU(N) END SUBROUTINE
2013-7-10
第4章 扩散方程的数值解法及应用
12
SUBROUTINE COEF USE COEFDATA; USE MESH; USE CASEDATA INTEGER P,E Real*8 gamw,afw,dltax_w,RE,AFE,DIFF,CV GAMW=GAM(1) Afw=AF(2) Dltax_W=X(2)-X(1) AW(2)=GAMW*Afw/Dltax_W ! 第1个内节点的西界面总传导系数 DO I=2,N-1 P=I ; E=P+1 Re=(XU(E)-X(P))/(GAM(P)+1.0e-30)+(X(E)-XU(E))/(GAM(E)+1.0e-30) ! 热阻 计算 DIFF=AF(E)/Re AE(P)=DIFF ; AW(E)=DIFF CV= 0.5* (XU(E)-XU(P)) * ( AF(P)+AF(E)) AP(P)=AE(P)+AW(P)-SP(P)*CV CON(P)=SC(P)*CV ENDDO END SUBROUTINE

扩散系数方程

扩散系数方程

扩散系数方程
(原创实用版)
目录
1.扩散系数方程的定义
2.扩散系数方程的重要性
3.扩散系数方程的应用实例
4.扩散系数方程的计算方法
5.扩散系数方程的发展前景
正文
扩散系数方程是描述物质在介质中扩散过程的数学方程,它是物理学、化学和工程学等领域中的重要研究内容。

扩散系数方程能够准确地反映物质在介质中的扩散规律,对于研究物质传输现象具有重要的意义。

在实际应用中,扩散系数方程被广泛应用于各种领域。

例如,在化工产业中,扩散系数方程可以用来研究化学物质的传输过程,从而优化生产流程和提高生产效率。

在生物学领域,扩散系数方程可以用来研究生物体内的物质传输,从而深入了解生命过程的奥秘。

此外,扩散系数方程还被广泛应用于环境科学、材料科学等领域。

扩散系数方程的计算方法主要包括实验测量法和理论计算法。

实验测量法是通过实验测量物质在介质中的扩散速度,从而得到扩散系数。

理论计算法则是通过解决数学模型中的扩散系数方程,从而得到扩散系数。

随着计算机技术的发展,理论计算法已经成为了扩散系数方程计算的主要方法。

随着科学技术的不断发展,扩散系数方程的研究也在不断深入。

未来的发展前景非常广阔,例如,可以通过改进扩散系数方程的数学模型,提高计算精度和计算效率。

此外,还可以通过引入新的物理概念和数学方法,
拓展扩散系数方程的应用领域。

总之,扩散系数方程是描述物质在介质中扩散过程的重要数学方程,它在物理学、化学和工程学等领域中具有广泛的应用。

第4章扩散方程的数值解法及其应用

第4章扩散方程的数值解法及其应用
(1)直角坐标系
T T T c S t x x y y
非稳态项:

s
n
e
t t
w t
T c dxdydt c P TP TP0 xy t
10/30
传热与流体流动的数值计算
14/30
传热与流体流动的数值计算
二、三种坐标系中全隐格式的通用离散形式
三种坐标系的区别: x-y x-r -r 东西坐标 x x 南北坐标 y r r 通用离散形式:
引入尺度系数SX 引入名义半径R
aPTP aETE aW TW aNTN aSTS b
15/30
传热与流体流动的数值计算
一、三种正交坐标系中的全隐离散方程(续) 扩散项:

t
t t
n
s
t t n e T T dxdydt dxdydt t s w w x y y x e
TE TP TN TP TP TW TP TS e w s yt n xt x w y s x e y n
c P AP x T
t t P
T
t P


t t
t t t
TE TP TP TW w Aw e Ae dt x e x w AP SC SPTP xdt
t
采用全隐格式离散:
cP
TP a a
nb nb
4、SP绝对值的大小影响到迭代过程中温度的变化速度。
T b
nb
S P V
18/30
传热与流体流动的数值计算

哈尔滨工业大学 计算传热学 第四章 扩散方程的数值解法及其应用-2013

哈尔滨工业大学 计算传热学 第四章 扩散方程的数值解法及其应用-2013

qB未知
Tf TW TW TP Tf TP 1 xw 1 xw kB kB
TP 则 aP 1
y y TP aETE aNTN aSTS Tf Sc xy x 1 xw w kB kB
所以对第三类边界条件不仅有附加常数源项,而且还有 附加源项的斜率项
w
e
p
Sc x FpSpTp x
整理: [
Fe k e Fw kw Sp Fp x ]Tp xe xw
W
P
E
ap
Fe k e F k TE w w TW Sc Fp x xe xw
aE
aw
b
得:apTp aETE awTw b
一维稳态导热方程的离散形式
qB y b qB y Sc xy (
qB y Sc )xy xy
附加源项 Sc ad
(Scad Sc )xy
aP aW aE 0 aN aS SP xy aP
qB x
aW 0
二、第三类边界条件
qB
T T T 2 T T 显式: P P P W a E t x 2 T T TE 2TP TW P 隐式: P a t x 2
T T a T 2 T T T 2 T T P P w E P W C–N: P [ E ] 2 2 t 2 x x


U (r ) U max [1 (
r 2 ) ] R
U mv
U (r )rdr rdr
0 R 0
R
U max

R
0
[1 (

扩散方程

扩散方程

扩散方程一、扩散方程稳态扩散与非稳态扩散1.稳态扩散下的菲克第一定律(一定时间内,浓度不随时间变化dc/dt=0)单位时间内通过垂直于扩散方向的单位截面积的扩散物质流量(扩散通量)与该面积处的浓度梯度成正比即J=-D(dc/dx)其中D:扩散系数,cm2/s,J:扩散通量,g/cm2·s ,式中负号表明扩散通量的方向与浓度梯度方向相反。

可见,只要存在浓度梯度,就会引起原子的扩散。

x轴上两单位面积1和2,间距dx,面上原子浓度为C1、C2则平面1到平面2上原子数n1=C1dx ,平面2到平面1上原子数n2=C2dx若原子平均跳动频率f, dt时间内跳离平面1的原子数为n1f·dt跳离平面2的原子数为n2fdt,但沿一个方向只有1/2的几率,则单位时间内两者的差值即扩散原子净流量。

令,则上式2.扩散系数的测定:其中一种方法可通过碳在γ-Fe中的扩散来测定纯Fe的空心园筒,心部通渗碳气氛,外部为脱碳气氛,在一定温度下经过一定时间后,碳原子从内壁渗入,外壁渗出达到平衡,则为稳态扩散单位时单位面积中碳流量:A:圆筒总面积,r及L:园筒半径及长度,q:通过圆筒的碳量则:即:则:q可通过炉内脱碳气体的增碳求得,再通过剥层法测出不同r处的碳含量,作出C-lnr曲线可求得D。

第一定律可用来处理扩散中浓度不因时间变化的问3.菲克第二定律:解决溶质浓度随时间变化的情况,即dc/dt≠0两个相距dx垂直x轴的平面组成的微体积,J1、J2为进入、流出两平面间的扩散通量,扩散中浓度变化为,则单元体积中溶质积累速率为(Fick第一定律)(Fick第一定律)(即第二个面的扩散通量为第一个面注入的溶质与在这一段距离内溶质浓度变化引起的扩散通量之和)若D不随浓度变化,则故:4.Fick第二定律的解:很复杂,只给出两个较简单但常见问题的解a. 无限大物体中的扩散设:1)两根无限长A、B合?金棒,各截面浓度均匀,浓度C2>C12)两合金棒对焊,扩散方向为x方向3)合金棒无限长,棒的两端浓度不受扩散影响4)扩散系数D是与浓度无关的常数根据上述条件可写出初始条件及边界条件初始条件:t=0时, x>0则C=C1,x<0, C=C2边界条件:t≥0时, x=∞,C=C1, x=-∞, C=C2令,代入则,则菲克第二定律为即(1)令代入式(1)则有(2)若代入(2)左边化简有而积分有(3)令,式(3)为由高斯误差积分:应用初始条件t=0时x>0, c=c1,x<0, c=c2,从式(4)求得(5)则可求得(6)将(5)和(6)代入(4)有:上式即为扩散偶经过时间t扩散之后,溶质浓度沿x方向的分布公式,其中为高斯误差函数,可用表查出:根据不同条件,无限大物体中扩散有不同情况(1)B金属棒初始浓度,则(2)扩散偶焊接面处溶质浓度c0,根据x=0时,,则,若B棒初始浓度,则。

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x 为网格间距
( x)e 设 Lx ( x) 为节点间距比 w
要获得由物理意义的解,各影响系数 均需大于等于零。
结论:数学上的稳定未必导致物理上有意
义的解;推荐使用全隐格式。
22
4.2 多维非稳态导热的全隐格式
1、三种二维正交坐标系中的全隐离散方程
(1)直角坐标系
(a)二维非稳态导热方程:
(b)控制容积积分: 空间型线与一维问题相同;
时间型线为全隐格式;
界面上热流密度均匀。
4.3.1 非常数源项的线性化处理 4.3.2 补充边界节点代数方程的方法
4.3.3 附加源项法
4.3.4 两种处理方法的比较
30
4.3.1 非常数源项的线性化处理
1、线性化方法
源项是一个广义量,其代表不能包括在控制方程的非 稳态项、对流项与扩散项中的所有其它各项之和。 线性化表达式:对任意控制容积P其源项表示为:
0 0 aPTP aE fT (1 f ) T a fT (1 f ) T E W W W E 0 TP0 a P (1 f )aE (1 f )aW (1 f ) S P AP x
SC AP x
0.5 f 1
0 f 0.5
,初值问题格式绝对稳定;
,格式条件稳定:
at 1 2 x 2(1 2 f )
5、一维非稳态导热空间项时间取值的三种常见格式
(1)显式,
f 0
; ;
(2)全隐式,
f 1
(3)C-N格式, f
0.5 ;
0 TE0 2TP0 TW TP TP0 a t x 2 T 2TP TW TP TP0 a E t x 2
4.1.4 一维非稳态导热控制方程的离散化
3、一般化时间型线下的积分结果

t t
t
t t t 0 Tdt fT (1 f ) T t fT (1 f ) T t
上角标(������+∆������)已删去,而上角标t则以0代替。f是在0与1之间 的加权因子。 代入型线,积分可得:
其中: aE
e Ae A , aW w w , ( x)e ( x) w
( c) P AP x a t
0 P
17
0 aP faE faW aP fS P AP x
4.1.4 一维非稳态导热控制方程的离散化
4、稳定性分析结果
由von Neumann分析法得:
S f ( ) 在控制容积中P点的斜率。
以变量T为例:
SC , S P 对控制容积P均为常数,S P 是变量 的源项曲线
31
4.3.1 非常数源项的线性化处理
2、线性化方法讨论与说明
(1)对与被求解变量有关的非常数源项,线性化比假 定为常数更合理:用 S f (T ) 来表示P的源项比
������
,在∆������时间间隔内对控制
( c) P AP x(T
t t t
t t P
T )
t P
t t
t
e Ae (TE TP ) w Aw (TP TW ) dt ( x)e ( x) w
需要选择对时间的型线
16
AP ( SC S PTP )xt
4.1.1 一维稳态导热的通用控制方程
4.1.2 通用控制方程控制容积积分法的离散 4.1.3 界面导热系数的确定方法
4.1.4 一维非稳态导热控制方程的离散化
4.1.5 数学上的稳定未必导致物理上有意义的解
3
4.1.1 一维稳态导热的通用控制方程
一维稳态导热问题不同坐标系通用控制方程
A( x) 是与导热面积相
串联热阻叠加原则的反映
14
4.1.3 界面导热系数的确定方法
3、两种方法的比较
设 ,热阻主要在E侧,网格均分时,但据算术平均:
( x)e
P
2
表明热阻由导热系数大的物体所决定,不符合传热学基本原理。 据调和平均:
( x)e
e

( x)e
E

( x) e
P

( x) e
网格均分
qP P
要求
E P (x) e
qE qP
qE E
P E (x) e
若: P E 则违反相容性原则。
8
补充
四项基本原则
(2)系数同号原则 控制容积中心节点和其相邻节点的系数都必须是大于 等于零的,即它们必须是同号的。 这一法则是基于这样一个自然现象而提出的,在其他条 件不变的情况下,一个网格节点处变量的增加将导致相 邻节点上该值的增加。 对于扩散系统,例如导热,某一点处温度的升高必然导 致其相邻区域的温度也升高,比如:

aP aW aE
aP anb
或更一般地写成,
更一般的,如果考虑源项和非稳态项的作用,必然有:
aP anb
10
补充
四项基本原则
(4)负斜率源项原则
要求:源项的斜率必须小于等于0 依据:当源项是待求变量的函数时,即 S=S() 为了加速收敛过程,一般要对源项进行线性化除理, 即把源项写成下面的形式, S=Sc+Sp 其中Sp是源项的斜率,该原则要求:
从而违反系数同号原则和相邻系数之和原则
12
4.1.3 界面导热系数的确定方法
1、算术平均法
假设P,E之间,λ与x成线性关系, 则有:
E e e P ( x)e ( x) e
2、调和平均法
设P,E处导热系数不同,据界面连续原则:
13
4.1.3 界面导热系数的确定方法
系数
aE ,aW
的物理意义:

四项基本原则
(1)控制界面上流的相容性原则 当一个面作为两个相邻控制容积的公共界面时,这两个控制 容积的离散化方程中必须用相同的表达式来表示通过该面的 通量,如热流密度,质量流量以及动量流量等等。
要求同一时间通过同一控制面的流应该相等
由此可得:
TM 1 TM 11
( x)(x) S


q B x

x
x
2
38
4.3.2 补充边界节点代数方程的方法
1、外节点法
(b)对于第三类边界条件
分别代入具有一阶截差与二阶截差的表达式中,有:
h x TM 11 Tf TM 1 h x 1
33
4.3.1 非常数源项的线性化处理
34
4.3.1 非常数源项的线性化处理
3、线性化方法应用实例
35
4.3.2 补充边界节点代数方程的方法
对第二,第三类边界条件问题,边界温度未知,但它们 进入到内点的离散方程中,因此需做处理才能使离散方程
(代数方程)组封闭。两类方法:补充边界节点代数方程的
方法与附加源项法。
18
4.1.5 数学上的稳定未必导致物理上有意义的解
通过分析一个实例进行说明。
19
4.1.5 数学上的稳定未必导致物理上有意义的解
20
4.1.5 数学上的稳定未必导致物理上有意义的解
21
4.1.5 数学上的稳定未必导致物理上有意义的解
这只有当
f 1(全隐格式)才能满足。
从物理上分析——非稳态导热离散方程可写为:
23
4.2 多维非稳态导热的全隐格式
(1)直角坐标系
非稳态项的积分:
扩散项(x项)的积分:
24
4.2 多维非稳态导热的全隐格式
(1)直角坐标系 扩散项(y项)的积分:
源项的积分:
25
4.2 多维非稳态导热的全隐格式
(1)直角坐标系
整理上述各项结果成标准形式:
系数的物理意义:节点间的热导
26
4.2 多维非稳态导热的全隐格式
E
( x)e
e

( x)e
E
( x) e 2E
调和平均法结果合理,比算术平均要好,其已广泛为国内外
学术界所接受。
15
4.1.4 一维非稳态导热控制方程的离散化
1、一维非稳态导热通用控制方程
2、控制容积积分
设������������取t时刻之值,记为 ������������ 容积P做积分: 空间阶梯型型线
关的因子。
4
4.1.2 通用控制方程控制容积积分法的离散
方程两边同时乘以 A( x) :
假定源项可线性化: 采用分段线性型线; 对P控制容积做积分:
5
4.1.2 通用控制方程控制容积积分法的离散
将 TP 置于等号前, TE ,TW 置于等号后:
采用下列符号式表示方法:
6
4.1.2 通用控制方程控制容积积分法的离散
Sp 0
11
补充
负斜率源项原则的由来 重复前面的离散化过程,对于一维稳态问题,可以证 明,源项线性化的差分方程变为:
aPP aW W aEE bP
其中aE 和aW 的定义没变,但是,
a P aW a E S p x bP Sc x
注意到:aE>0,aW>0。但是,当Sp>0时,有可能导致aP<0,
a
nb
S P V 。所以
32
S P 0 可以确保代数方程迭代求解收敛。
4.3.1 非常数源项的线性化处理
(4)如果实际问题的 S P 0 可以人为地构造一个负的 S P 以有利于迭代过程收敛。 (5) S P 绝对值的大小对迭代收敛速度的影响
迭代算式:
分母增加,相邻两次迭代值之间的差别减小, 在一定迭代次数下,有利于强烈非线性问题迭代求解 的收敛,但迭代收敛速度减慢。
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