【流体学】基于有限元模型对充满流体的储罐的变形Matlab仿真

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🔥 内容介绍

在石油化工、能源存储、市政供水等领域，充液储罐作为关键的流体存储设备，其结构稳定性直接关系到生产安全与流体存储效率。充满流体的储罐在服役过程中，会受到流体静压力、流体动载荷（如充装 / 排空时的冲击、地震或风载荷引发的流体晃动）、温度变化等多因素作用，产生弹性或塑性变形 —— 例如，立式圆柱形储罐在满液状态下，罐壁会因流体静压力呈现 “鼓形” 变形；若储罐材质强度不足或结构设计不合理，过度变形可能导致罐壁开裂、流体泄漏，甚至引发爆炸、环境污染等重大事故。

传统的储罐变形分析方法（如理论解析法）仅能针对简单几何形状（如理想圆柱、球体）和单一工况（如静压力）进行近似计算，难以准确模拟实际复杂场景（如非对称储罐、流体晃动与结构耦合作用）。有限元法（Finite Element Method，FEM）通过将储罐与流体离散为有限个单元，建立多物理场耦合模型，可精准量化不同流体工况下储罐的变形分布规律，为储罐的结构优化设计、强度校核与寿命预测提供科学依据。本文从流体学原理出发，系统介绍充液储罐有限元模型的构建方法，分析流体静 / 动载荷对储罐变形的影响机制，并通过模拟案例验证模型的有效性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

cprintf('[10/255,30/255,150/255]','| |~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~| |\n')

cprintf('[10/255,30/255,150/255]','| | | |\n')

cprintf('[10/255,30/255,150/255]','| | | |\n')

cprintf('[10/255,30/255,150/255]','| | TANKEF vBENCHMARK VERSION | |\n')

cprintf('[210/255,0,0] ','| | (DO NOT CHANGE VALUES) | |\n')

cprintf('[10/255,30/255,150/255]','| | MATLAB Codes for FEA of Pressurized Water Tank | |\n')

cprintf('[10/255,30/255,150/255]','| | | |\n')

cprintf('[10/255,30/255,150/255]','| | Mariano Arnaiz and Damian Caballero | |\n')

cprintf('[10/255,30/255,150/255]','| | Central University of Venezuela | |\n')

cprintf('[10/255,30/255,150/255]','| | University of Hertfordshire | |\n')

cprintf('[10/255,30/255,150/255]','| | (2020) | |\n')

cprintf('[10/255,30/255,150/255]','| |--------------------------------------------------| |\n')

cprintf('[10/255,30/255,150/255]','| |--------------------------------------------------| |\n')

cprintf('\n')

%% INPUT DATA:

%% Constants

g_a=9.81; % Gravity acceleration [m/s^2]

%% Mechanical Parameters of the Tank and fluid.

E=30e9; % Youngs Modulus [Pa]

v=1/6; % Poissons ratio

Density_fluid=1000; % Density of the tank's fluid [kg/m3]

H_fluid=3; % Height of fluid in the tank [m]

%% Tank Geometry and Mesh Generation

R=2.5; % Tanks radius [m]

🔗 参考文献

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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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