【流体】基于涡度流函数配方溶液使用两个不同密度的可混杂液体的盖子驱动腔附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

盖子驱动腔作为流体力学中经典的基准问题，因其几何结构简单却能产生丰富的流动现象（如涡旋生成、边界层分离、流动不稳定性），成为验证数值方法、探索流动机理的理想模型。从工程应用到基础研究，其身影遍布微流控芯片设计、润滑系统优化、燃烧室流场分析等领域 —— 例如，芯片实验室中液体的混合效率依赖于腔体内涡旋的分布，而发动机油底壳的流动状态直接影响润滑性能。

传统研究多聚焦于单种均质流体，然而实际工业场景中，两种不同密度的可混杂液体（如含杂质的冷却剂、油水混合液、梯度浓度溶液）的流动更为常见。这类流动的核心难点在于：密度差异引发的浮力效应与盖子驱动产生的剪切效应相互耦合，形成复杂的涡旋演化规律；同时，液体的可混性导致界面动态扩散，进一步加剧了流动场与浓度场的耦合作用。现有数值方法在处理这类耦合问题时，常面临精度不足（如界面捕捉失真）或计算效率低下的问题。因此，构建基于涡度 - 流函数法的高效数值模型，揭示双密度可混液在盖子驱动腔内的流动机理，具有重要的理论与应用价值。

核心理论与数学模型：涡度 - 流函数法的优势与扩展

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%% ---------------- Simulation Parameters ----------------

Nx  = 128;                 % Reduced grid for stability (was 256)

L   = 1;                  % cavity length [m]

h   = L/(Nx-1);           % uniform spacing

Wall_Velocity = 0.2;       % Reduced lid velocity [m s-1] (was 100)

rho1 = 1.0;               % density of fluid 1  [kg m-3]

rho2 = 1.1;               % density of fluid 2  [kg m-3]

rho_ref = rho1;           % reference density

g     = 9.81;             % gravity  [m s-2]

mu  = 0.001;               % Increased viscosity for stability [Pa s]

Sc  = 10000;                % Schmidt number

% More restrictive time step based on multiple stability criteria

dt_conv = 0.2 * h / Wall_Velocity;           % Convective CFL

dt_diff = 0.1 * h^2 / (mu/rho1);            % Diffusive stability

dt_visc = 0.1 * h^2 / (mu/rho1);            % Viscous stability

 dt = 1e-04;%=min([dt_conv, dt_diff, dt_visc]);       % Most restrictive

 % t_max = 1; 

maxIt = 1000000;            % Maximum iterations

tol   = 0.5e-7;             % Convergence tolerance

poisson_tol = 0.5e-7;       % Poisson solver tolerance

max_poisson_iter = 200;   % Maximum Poisson iterations

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码