21、热格拉晓夫数对速度的影响

热格拉晓夫数对速度的影响

1. 热格拉晓夫数的定义

热格拉晓夫数(Grashof Number, Gr)是一个无量纲数,用来描述自然对流中浮力和粘性力之间的相对强度。它是衡量浮力驱动流动的重要参数,尤其在热传递和流体力学领域有着广泛的应用。热格拉晓夫数的定义公式为:

[ Gr = \frac{g \beta (T_s - T_\infty) L^3}{\nu^2} ]

其中:
- ( g ) 是重力加速度,
- ( \beta ) 是体积膨胀系数,
- ( T_s ) 是壁面温度,
- ( T_\infty ) 是环境温度,
- ( L ) 是特征长度,
- ( \nu ) 是动力粘度。

这个公式表明,热格拉晓夫数反映了浮力作用相对于粘性力的强度。较大的热格拉晓夫数意味着浮力占主导地位,从而引发更强烈的自然对流。

2. 速度场的变化规律

在不同的热格拉晓夫数值条件下,流体内部的速度分布会发生显著变化。为了更好地理解这一点,我们可以参考以下几种典型情况:

2.1 低热格拉晓夫数(Gr < 10^3)

当热格拉晓夫数较低时,浮力作用较弱,流体主要受粘性力控制。此时,流体流动非常缓慢,速度剖面接近层流状态。具体表现为速度梯度较小,流体层之间的相对运动不明显。

2.2 中等热格拉晓夫数(10^3 < Gr < 10^6)

随着热格拉晓夫数的增加,浮力作用逐渐增强,流体开始形成明显的对流运动。速度剖面显示出更多的波动,特别是在靠近壁面的区域,速度梯度增大,流体层之

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整据集和参加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测景中验证效果。
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