14、二维不可压缩流体流动问题的研究

二维不可压缩流体流动问题的研究

1. 问题描述

在二维区域 $\Omega$ 中,不可压缩流体的流动由运动方程和不可压缩条件描述。
- 运动方程:$u′(t) −\eta \Delta u(t) + (u(t) · ∇)u(t) + ∇p(t) = f (t)$,在 $\Omega × (t_0, ∞)$ 内成立。
- 不可压缩条件:$div u(t) = 0$,在 $\Omega × (t_0, ∞)$ 内成立。

其中,未知量为速度 $u : \Omega × (t_0, ∞) → R^2$ 和压力 $p : \Omega × (t_0, ∞) → R$,$\eta > 0$ 是粘性系数,$f : \Omega × (t_0, ∞) → R^2$ 是体积质量力密度。

为了定义流动区域 $\Omega$,先定义无限通道 $\Omega_{\infty} = {x = (x_1, x_2) \in R^2 | x_2 \in (0, h(x_1)) }$,其中 $h : R → R$ 是正函数,光滑且关于 $x_1$ 是 $L$ 周期的。然后 $\Omega = {x = (x_1, x_2) \in R^2 | x_1 \in (0, L), x_2 \in (0, h(x_1)) }$,其边界 $\partial\Omega = \Gamma_D \cup \Gamma_C \cup \Gamma_L$,其中:
- $\Gamma_D = {(x_1, h(x_1)) | x_1 \in (0, L)}$ 为顶部边界。
- $\Gamma_C = (0, L) × {0}$ 为底部边界。
- $\Gamma_L = {0,

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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