【温度】基于数值方法稳定的一维传导传热模拟来检查平面壁的温度趋势附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在建筑节能、工业设备散热、电子器件热管理等领域，平面壁的一维传导传热是最基础且核心的热传递场景 —— 例如建筑外墙的冬季保温与夏季隔热、锅炉壁面的热量传递、芯片散热片的温度控制等。这类场景的核心需求是精准预测平面壁内的温度分布与随时间的变化趋势，但实际传热过程中存在 “边界条件动态变化（如环境温度波动）、材料热物性随温度变化（如高温下金属导热系数下降）” 等复杂因素，导致解析解难以获取。此时，基于有限差分法（FDM） 等稳定数值方法，成为实现一维传导传热高精度模拟、掌握平面壁温度趋势的关键技术。

一、平面壁一维传导传热的核心原理与模拟挑战

要理解数值方法的应用价值，首先需明确平面壁一维传导传热的物理本质与解析法的局限性。一维传导传热的核心是傅里叶定律与热平衡方程，但其在复杂工况下的模拟面临多重挑战：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%% Set parameter values as desired

Bv = 10; %alternating field in 3rd direction [mT]

Bs = [0,1,0]; %static field in all three directions [mT]

f = 1000; %frequency [Hz]

T = 300; %temperature [degrees K]

visc = .001; %viscosity [Pa-s]

N = 10^3; %number of particles

cycs = 5; %19; end; %number of cycles

rhy = 60e-9; %hydrodynamic radius [m] (defaults give tE=1.04ms)

rco = 15e-9; %core radius [m]

%% Test for convergence by iteratively doubling the time grid size and check the "change"

% iterate until change is less than 0.25%. The change metric is just

% sum of point-wise absolute value Difference divided by sum of pointwise absolute

% value. This should be a robust metric, should not lead to NaNs. Other

% metrics are possible

tic;

change=1; %initialize

%initialize

%[M,t]=BrownV2v2(Bv,Bs,f,T,visc,N,cycs,tPts,rhy,rco);

%[M,t]=BrownSRK4(Bv,Bs,f,T,visc,N,cycs,tPts,rhy,rco);

[t,M]=Combined_Rotation_SRK4(tPts,N);

figure; plot(t,M); title('1st order');

🔗 参考文献

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🌟 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、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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