2、粘弹性流体振荡流中的切向剪切应力研究

粘弹性流体振荡流中的切向剪切应力研究

1. 研究背景与问题提出

在流体力学领域,对于粘弹性流体振荡流的研究具有重要意义。以往的研究主要集中在不同压力梯度变化模式下的流体速度场,而对运动过程中剪切应力和法向应力的变化研究相对较少。在非定常流的水动力模型中,常将液体替换为具有准定常水动力参数分布的流动序列,但非定常流与定常流结构不同,这种替换在具体情况中需要合理依据。目前,对于粘性和粘弹性流体非定常流中研究准定常特性以确定剪切应力场的合理性问题尚未解决。

在此背景下,本文研究了在平板通道中,当流体流量的谐波振荡叠加在流动上时,使用麦克斯韦模型的粘弹性流体的振荡流。确定了振幅 - 相位频率特性(APFC)的传递函数,用于研究壁面非定常剪切应力与无量纲振荡频率、流体加速度和松弛特性之间的关系。

2. 问题描述与求解方法

2.1 物理模型

考虑粘弹性不可压缩流体在两个固定平行平面之间的缓慢振荡流,平面向两侧无限延伸。设壁面间距为 (2h),(0x) 轴沿通道中部水平流动方向,(0y) 轴垂直于 (0x) 轴。粘弹性流体沿通道轴对称流动。

2.2 方程建立

粘弹性不可压缩流体的运动微分方程为:
(\rho \frac{\partial u}{\partial t} = -\frac{\partial p}{\partial x} - \frac{\partial \tau}{\partial y}) (1)
其中,(u) 为纵向速度,(p) 为压力,(\rho) 为密度,(\mu) 为动力粘度,(\tau) 为切向应力,(t) 为时间。

液体的流变状态方程采用麦克斯韦方程:

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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