流体动量控制方程【Motion Equation】

这篇博客探讨了流体动量控制方程,详细介绍了在直角坐标系(x,y,z)、圆柱坐标系(r,θ,z)和球坐标系(r,θ,ϕ)下的方程形式。特别指出,当动量ττττ具有对称性时,τrθ−τθr=0τrθ−τθr=0。参考了R. Byron Bird等人的《Transport phenomena》一书。" 123676664,6695791,pyQt5安装配置与打包发布指南,"['pyQt5', '打包发布', 'Python图形界面', '软件工程', 'Windows开发']

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流体动量控制方程

The Equation of Motion in terms of τ τ

控制方程通式:

ρDvvDt=pττ+ρgg ρ D v v D t = − ∇ p − ∇ ⋅ τ τ + ρ g g


1.直角坐标系( x,y,z x , y , z )

直角坐标系Cartesian coordinates (  x,y,z   x,y,z  ): NO.
ρ(vxt+vxvxx+vyvxy+vzvxz)=px[xτxx+yτyx+zτzx]+ρgx ρ ( ∂ v x ∂ t + v x ∂ v x ∂ x + v y ∂ v x ∂ y + v z ∂ v x ∂ z ) = − ∂ p ∂ x − [ ∂ ∂ x τ x x + ∂ ∂ y τ y x + ∂ ∂ z τ z x ] + ρ g x 1-1
ρ(vyt+vxvyx+vyvyy+vzvyz)=py[xτxy+yτyy+zτzy]+ρgy ρ ( ∂ v y ∂ t + v x ∂ v y ∂ x + v y ∂ v y ∂ y + v z ∂ v y ∂ z ) = − ∂ p ∂ y − [ ∂ ∂ x τ x y + ∂ ∂ y τ y y + ∂ ∂ z τ z y ] + ρ g y 1-2
ρ(vzt+vxvzx
### 动量方程流体力学中的重要性 动量方程是描述流体运动的核心之一,在计算流体力学(CFD)中起着至关重要的作用。它基于牛顿第二定律,表示单位时间内施加在一个控制体积上的力等于该控制体积内动量的变化率[^1]。 #### 动量方程的形式 动量方程通常分为两种主要形式:积分形式和微分形式。 - **积分形式**:适用于有限控制体模型,表达的是整个区域内动量守恒的关系。对于固定的控制体,其基本形式为: \[ \frac{d}{dt} \int_{V_c} \rho \vec{v} dV + \oint_{S_c} (\rho \vec{v} \cdot \vec{n}) \vec{v} dA = \sum F \] 其中 \( V_c \) 表示控制体体积,\( S_c \) 是控制表面,\( \rho \) 是密度,\( \vec{v} \) 是速度矢量,\( \vec{n} \) 是外法向矢量,而 \( \sum F \) 则代表作用在控制体上的总力。 - **微分形式**:适用于无限小的流体微元,能够更精确地捕捉局部变化规律。其一般形式如下所示: ```math \rho \left(\frac{\partial \vec{v}}{\partial t} + (\vec{v} \cdot \nabla)\vec{v}\right) = -\nabla p + \mu\nabla^2\vec{v} + \vec{f} ``` 这里 \( p \) 为压力场,\( \mu \) 是动态粘度系数,\( \vec{f} \) 表示其他外部体积力(如重力)。此方程包含了惯性项、压力梯度项、粘性扩散项以及外部力的作用。 #### 数值方法的应用 为了利用计算机求解上述复杂的偏微分方程组,需采用数值离散化技术将其转化为代数方程组。常见的离散方式包括但不限于有限差分法(FDM),有限体积法(FVM),有限元法(FEM)[^2]。每种方法都有各自的特点与适用范围;例如FVM因其天然保持全局质量和动量守恒特性而在CFD领域尤为流行。 #### 湍流处理 当涉及湍流现象时,原始Navier-Stokes方程变得极其复杂难以直接求解。因此引入各种简化假设和技术手段形成不同的湍流模型来近似真实情况。比如RANS(Reynolds-Averaged Navier Stokes equations)配合k-\epsilon模型就是一种广泛应用的技术路线[^3]。 ```python def solve_momentum_equation(rho, v_prev, dt, dx, dy, dz, mu, f_ext): """ A simple numerical solver for momentum equation using finite difference method. Parameters: rho (float): Density of fluid v_prev (ndarray): Velocity field at previous time step dt (float): Time step size dx,dy,dz (floats): Spatial grid sizes in three dimensions mu (float): Dynamic viscosity coefficient f_ext (function or ndarray): External force term Returns: ndarray: Updated velocity field after one iteration """ import numpy as np # Initialize new velocity array with same shape as input v_new = np.zeros_like(v_prev) # Apply central differencing scheme to approximate derivatives... laplacian_v = ... # Placeholder for actual implementation details omitted here. # Update rule based on simplified form of momentum eqution without pressure gradient etc. v_new[:] = v_prev[:] + dt * (-laplacian_v + f_ext / rho) return v_new ```
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