17、使用MatLab程序求解MFM方管流动与传热的有限差分法

使用MatLab程序求解MFM方管流动与传热的有限差分法

1. 引言

自上世纪以来,磁流体动力学(MHD)因其重要的应用而受到众多研究者的关注。以下是一些MHD的重要应用场景:
- 能源领域 :MHD蒸汽发电厂和MHD发电机在现代发电厂中得到应用。MHD发电机的基本原理是利用导电液体在垂直磁场中运动来产生电能,并且MHD单元的存在有助于提高卡诺效率。
- 流体输送 :MHD泵和流量计能将电能直接转化为作用在工作流体上的力。
- 金属铸造 :在金属铸造中,利用超导线圈进行MHD分离。
- 核聚变反应堆 :锂冷却包层是一个非常有用的应用。高温等离子体通过环形磁场维持在反应堆中,位于等离子体和磁绕组之间的液态锂循环回路被称为锂包层。锂具有吸收反应释放的热能(随后用于发电)和参与产生氚的核反应这两个重要功能。由于包层会受到极强的磁场作用,因此需要了解适当的MHD关系来计算不同角度下液态金属在通道或管道中的流动、所需的压降和传热等。

MHD的研究可以追溯到19世纪,但在20世纪初才得到广泛的研究。以下是不同时期的一些重要研究成果:
- 早期研究 :20世纪30年代,Williams进行了电解质在绝缘管中流动的实验,通过测量管两端的电位差来研究MHD现象。Hartmann和Lazarus使用汞进行了更全面的理论和实验研究,汞的电导率比电解质高100,000倍,这使得他们能够观察到更广泛的现象,包括磁场对阻力(摩擦)的影响和对湍流的抑制。Hartmann还获得了两平行非导电壁间

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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