【优化求解】基于matlab多网格CFD求解盖驱动腔优化问题【含Matlab源码 2801期】

💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞欢迎来到海神之光博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；
🍎个人主页：海神之光
🏆代码获取方式：
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
更多Matlab优化求解仿真内容点击👇
①Matlab优化求解 （进阶版）
②付费专栏Matlab优化求解（初级版）

⛳️关注优快云海神之光，更多资源等你来！！

⛄一、多网格CFD求解盖驱动腔优化问题

1 多网格CFD
多网格计算流体力学（CFD）是一种用于求解流体流动问题的数值方法，它结合了不同精度的网格来提高计算效率和准确性。它在复杂流动问题的模拟中具有广泛的应用。

多网格CFD的基本原理是通过在不同的网格层次上进行迭代，使得计算在不同分辨率的网格上进行。它利用粗网格和细网格之间的差异来加速求解过程。

以下是多网格CFD的一般步骤：
1.1 网格生成：根据具体流动问题的几何形状，生成初始网格。可以使用结构化或非结构化网格。
1.2 边界条件设定：根据物理问题的边界条件，设置入口速度、出口压力等边界条件。
1.3 数值模拟：使用CFD求解器对流体流动进行数值模拟。可以采用基于有限体积法或有限元法的离散格式，求解Navier-Stokes方程组。
1.4 多网格迭代：开始时，使用粗网格进行初始迭代，得到一个近似解。然后将这个近似解插值到细网格上，并继续在细网格上进行迭代。迭代过程中，可以使用松弛方法（如Gauss-Seidel、SOR等）处理网格上的离散方程。
1.5 精细网格到粗网格的限制：在细网格上得到一个更精确的解后，将该解限制（通过平均或插值）到粗网格上，以更新粗网格上的解。
1.6 误差修正：在粗网格上进行一定次数的迭代，以修正粗网格上的解。这将有助于在细网格上获得更准确的解。
1.7 迭代终止条件：根据预设的收敛准则，判断是否达到迭代的终止条件。如果未达到条件，则返回步骤4，继续进行多网格迭代。

通过多网格CFD方法，可以提高计算效率和准确性，特别是在处理具有层次结构或局部流动现象的复杂流动问题时。它可以更好地捕捉流动特征，并减少计算时间和内存需求。

需要注意的是，多网格CFD方法的实现需要一定的数值技巧和算法调优。具体的实施细节和算法选择可能因具体问题而异。因此，在应用中，需要结合具体问题和要求进行适当的调整和优化。

2 多网格CFD求解盖驱动腔优化问题
多网格计算流体力学（CFD）方法可以用于求解盖驱动腔的优化问题。盖驱动腔是一种常见的流体力学问题，涉及到流体在一个封闭的腔体中受到盖子驱动的运动。

在多网格CFD方法中，可以使用不同的网格分辨率来处理不同区域的流动特性。一般来说，优化问题可以被定义为寻找最佳设计或参数配置，以最小化或最大化某个特定的目标函数。在盖驱动腔优化问题中，目标函数可以是某个性能指标，比如流体的速度分布、压力分布、湍流特性等。

下面是一个基本的多网格CFD求解盖驱动腔优化问题的步骤：

网格生成：根据盖驱动腔的几何形状，生成适当的网格。可以根据具体需求选择结构化或非结构化网格。

边界条件设定：根据盖驱动腔的物理边界条件，设定入口速度、出口压力等边界条件。

数值模拟：使用CFD求解器对盖驱动腔进行数值模拟。可以采用基于有限体积法或有限元法的离散格式，求解Navier-Stokes方程组。

多网格求解：在求解过程中，使用多网格方法对网格进行适应性调整，根据不同区域的流动特性选择合适的网格分辨率。通过多网格迭代，可以加速求解过程并提高计算效率。

目标函数计算：根据优化目标，计算相应的目标函数。例如，可以计算速度分布的均匀性、流体的混合效果等。

优化算法：使用适当的优化算法，如遗传算法、粒子群优化等，对盖驱动腔进行优化。根据目标函数的变化情况，调整盖驱动腔的设计参数或操作策略。

结果评估：评估优化结果，比较不同设计或参数配置的性能差异。如果需要，可以进行迭代优化，进一步改进盖驱动腔的设计。

⛄二、部分源代码

clear
%% Mesh
tic
Lx = 1; Ly = 1;
nx = 65; ny = 65;

U_lid = 1;
Re = 100;

dx = Lx/nx; dy = Ly/ny;

Nx = nx + 1; Ny = ny + 1;

x(2:Nx+1) = linspace(0, Lx, nx+1);
y(2:Nx+1) = linspace(0, Ly, ny+1);

xm = 0.5*(x(2:Nx)+x(3:Nx+1));
ym = 0.5*(x(2:Ny)+x(3:Ny+1));

% Initialize Pressure and Velocities
p = zeros(ny+2, nx+2);
u = zeros(ny+2, nx+1); u_old = u; u_star = u;
v = zeros(ny+1, nx+2); v_old = v; v_star = v;

% Initialization for time marching
t = 0;
dt = 3.125e-3;
% dt = 0.1*dx;
iter = 1;
Residual = 1;

Ax = -dtdy/dx; % Since Ae = Aw
Ay = -dtdx/dy; % Since An = As
Ap = -2*(Ax + Ay);

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]宋扬,石勇,刘宝泉,康家玉.基于反向变异麻雀搜索算法的微电网优化调度[J].电力工程技术. 2022,41(02)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 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

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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

3 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

4 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、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 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

6 无线传感器定位及布局方面
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

7 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

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合