【流体学】基于二维稳态不可压缩层流通道流使用FVM和SIMPLE的层流加热通道流求解平行板之间层流的速度、压力和温度附Matlab代码和报告

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🔥 内容介绍

一、研究背景与物理模型

（一）工程应用与求解需求

平行板层流加热通道流广泛存在于微电子散热（如芯片冷却通道）、化工换热（如微反应器流道）、航空航天热控（如卫星热管）等领域。这类场景的核心需求是精准获取流场的速度分布（判断流动均匀性）、压力分布（评估流动阻力）与温度分布（优化换热效率），而实际工况中通道多为小尺寸（如微通道水力直径＜1mm）、低雷诺数，且流体常为水、乙二醇等不可压缩介质，需通过数值方法求解耦合的流动与传热方程。

传统解析方法（如纳维 - 斯托克斯方程的相似解）仅适用于简单边界条件（如恒壁温、恒热流），无法应对复杂加热模式（如局部加热、非均匀热流）；而有限体积法（FVM）凭借 “守恒性好、边界处理灵活” 的优势，结合 SIMPLE 算法解决压力 - 速度耦合问题，成为求解这类稳态层流换热问题的主流数值方法。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

ection) coefficients

Fe(Ip,Jp) = rho*dy*dz*u(Ip ,Jp );

Fw(Ip,Jp) = rho*dy*dz*u(Ip-1,Jp );

Fn(Ip,Jp) = rho*dx*dz*v(Ip ,Jp );

Fs(Ip,Jp) = rho*dx*dz*v(Ip ,Jp-1);

% Convective flux using hybrid upwinding

for i = Ip

for j = Jp

aE(i,j) = max([-Fe(i,j),(Dx-0.5*Fe(i,j)),0]);

aW(i,j) = max([ Fw(i,j),(Dx+0.5*Fw(i,j)),0]);

aN(i,j) = max([-Fn(i,j),(Dy-0.5*Fn(i,j)),0]);

aS(i,j) = max([ Fs(i,j),(Dy+0.5*Fs(i,j)),0]);

end

end

bP(Ip,Jp) = 0;

if BC_N == 0 % Top: wall (no-slip) at Tw or qw

aN(:,Ny+1) = 2*Dy;

else

aN(:,Ny+1) = 0;

bP(:,Ny+1) = dphi*dx*dz;

end

if BC_S == 0 % Bottom: wall (no-slip) at Tw or symmetry

aS(:,2) = 2*Dy;

else

aS(:,2) = 0;

end

aE(Nx+1,:) = 0; % Right boundary (outlet, dT/dx = 0)

DF(Ip,Jp) = Fe(Ip,Jp) - Fw(Ip,Jp) + Fn(Ip,Jp) - Fs(Ip,Jp);

aP(Ip,Jp) = aE(Ip,Jp) + aW(Ip,Jp) + aN(Ip,Jp) + aS(Ip,Jp) + DF(Ip,Jp);

end

🔗 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

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