15、人类鼻腔气流模拟与动态优化问题的算法研究

人类鼻腔气流模拟与动态优化问题的算法研究

1. 人类鼻腔气流模拟相关内容

在对人类鼻腔气流的研究中,首先需要确定一些重要的边界条件和初始条件。
- 边界条件
- 外部空气 :温度和相对湿度的输入边界条件如下:
- 温度:$T_{in}(t, x = 0, y) = 25^{\circ}C$
- 相对湿度:$C_{in}(t, x = 0, y) = 0.0047 kg H_2O/m^3$
- 鼻腔壁和鼻甲
- 速度:$u_{wall}(t, x, y) = 0$,$v_{wall}(t, x, y) = 0$
- 温度:$T_{wall}(t, x, y) = 37^{\circ}C$
- 相对湿度:$C_{in}(t, x, y) = 0.0438 kg H_2O/m^3$
- 初始条件
- 速度:$u_0(t = 0) = 0$
- 温度:$T_0(t = 0) = 32^{\circ}C$
- 相对湿度:$C_0(t = 0) = 0.0235 kg H_2O/m^3$

接下来是数值算法的介绍。采用投影法对该方程组进行数值求解,方程通过有限体积法进行离散。具体步骤如下:
1. 假设动量传递仅通过对流和扩散进行,使用四步龙格 - 库塔法计算中间速度场。
2. 根据找到的中间速度场,得到压力场,压力场的泊松方程通过雅可比法求解。
3. 假设传递仅由压力梯度引起。
4. 使用四步龙格

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值