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方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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