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
### 不可压缩流体流量方程的过程控制与计算方法 #### 背景理论 不可压缩流体的流动通常由纳维-斯托克斯 (Navier-Stokes, NS) 方程描述。对于二维不可压缩流体,在笛卡尔坐标系下,其守恒形式可以表示为[^1]: \[ \frac{\partial u}{\partial t} + \nabla \cdot (\vec{u} \otimes \vec{u}) = -\frac{1}{\rho}\nabla p + \nu\nabla^2\vec{u} \] 其中 \(u\) 是速度矢量,\(p\) 是压力场,\(\rho\) 是密度(常数),而 \(\nu\) 表示动力粘度。 进一步简化后,针对不可压缩牛顿流体控制方程组被推导出来,并结合泥沙输移等特定条件进行了扩展[^2]。 #### 数值求解方法 在实际工程中,由于解析解难以获得,因此多采用数值方法来解决不可压缩 N-S 方程。一种常见的数值策略是通过分离变量的方式分别处理速度和压力项。具体而言,这涉及两个主要部分: 1. **动量方程** 的离散化以更新速度场; 2. **泊松方程** 的求解以修正压力分布并满足连续性约束。 例如,有研究提出了基于粒子平流的速度场传播技术,利用四阶龙格-库塔法追踪粒子轨迹,并借助雅可比迭代法高效求解压力泊松方程[^3]。 此外,差分格式也是另一种经典途径。它通过对时间和空间维度上的偏微分进行近似替代实现数值积分。这种方法的核心在于如何合理设计时间步长及网格分辨率,从而平衡精度需求与计算成本之间的关系[^4]。 以下是使用有限差分法的一个简单 Python 实现案例: ```python import numpy as np def solve_poisson_jacobi(p, dx=0.1, dy=0.1, tol=1e-6, max_iter=1000): """ 使用 Jacobi 方法求解 Poisson 方程 """ pn = np.copy(p) iter_count = 0 while True: pdiff = 0 for i in range(1, p.shape[0]-1): for j in range(1, p.shape[1]-1): residual = -(pn[i+1,j]+pn[i-1,j])/dx**2-(pn[i,j+1]+pn[i,j-1])/dy**2 new_val = ((pn[i+1,j]+pn[i-1,j])*dy**2+(pn[i,j+1]+pn[i,j-1])*dx**2)/(-2*(dx**2+dy**2)) diff = abs(new_val-p[i,j]) if diff > pdiff: pdiff = diff p[i,j] = new_val iter_count += 1 if pdiff < tol or iter_count >= max_iter: break return p, iter_count # 初始化压力矩阵 grid_size = 50 pressure_matrix = np.zeros((grid_size, grid_size)) # 设置边界条件 pressure_matrix[:,0] = 1 # 左侧边界固定压强为1 pressure_matrix[:,-1] = 0 # 右侧边界固定压强为0 result_pressure, iterations = solve_poisson_jacobi(pressure_matrix) print(f"Poisson equation solved after {iterations} iterations.") ``` 此脚本展示了如何运用 Jacobi 迭代算法求数值解的压力场分布情况。 #### 应用于过程控制 当涉及到工业自动化领域内的流程控制系统时,理解这些基本原理尤为重要。因为它们可以直接影响到诸如管道网络优化、泵送系统效能评估等方面的应用效果。比如,在化工厂或者水处理设施里,精确预测液体输送路径及其动态特性有助于提升整体运营效率减少能源消耗。
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