15、可压缩流与两相可压缩流相关知识解析

可压缩流与两相可压缩流相关知识解析

1. 可压缩流方程

可压缩流方程是对流 - 扩散 - 反应守恒方程的一般系统,最多涉及三个空间维度。以二维情况为例,方程形式如下:
$\vec{U}_t + \vec{F}(\vec{U})_x + \vec{G}(\vec{U})_y = \vec{F}_d(\nabla\vec{U})_x + \vec{G}_d(\nabla\vec{U})_y + \vec{S}(\vec{U})$
其中,$\vec{U}$ 是守恒变量向量,$\vec{F}(\vec{U})$ 和 $\vec{G}(\vec{U})$ 是对流通量向量,$\vec{F}_d(\nabla\vec{U})$ 和 $\vec{G}_d(\nabla\vec{U})$ 是扩散通量向量,$\vec{S}(\vec{U})$ 是反应项向量。对于高速含激波的流动,通常可忽略扩散通量,这里也忽略源项。

无化学反应的单相可压缩流的无粘欧拉方程为:
$\vec{U} t + \vec{F}(\vec{U})_x + \vec{G}(\vec{U})_y + \vec{H}(\vec{U})_z = 0$
具体展开为:
$\begin{pmatrix}
\rho \
\rho u \
\rho v \
\rho w \
E
\end{pmatrix}_t +
\begin{pmatrix}
\rho u \
\rho u^2 + p \
\rho uv \
\rho uw \
(E + p)u
\end{pmatrix}_x

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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