31、孤立波与底部台阶相互作用的数值研究

孤立波与底部台阶相互作用的数值研究

1. 二维流动的涡方法

对于自由表面下的粘性流场,采用广义涡方法进行计算。流体的运动由涡度输运方程控制,该方程通过对相关方程的每一项应用“旋度”运算,从特定方程推导得出:
[
\frac{\partial\omega}{\partial t} + (\mathbf{V} \cdot \nabla)\omega = \frac{1}{Re}\nabla^2\omega
]
这种方法以“涡度”和“速度”来描述流场,具有一定优势,如无需考虑压力、自动满足连续性方程,且只需关注涡度集中区域,具有较好的适应性。

求解上述方程时,采用分数步方法,将其拆分为对流和扩散两部分分别求解:
- 扩散方程 :空间导数通过在计算域上的正交网格采用有限差分格式进行近似。
- 对流传输 :采用有限体积法模拟涡度的对流传输,控制涡度在给定基本体积边界的流动。这些体积与正交网格的节点相连,假设涡度在每个体积单元内均匀分布。
- 时间积分 :采用二阶显式格式,并在每个算子执行后对变量进行修正。

区域内的速度场通过公式计算,其中模拟自由表面的涡强度已知,粘性涡的环量由下式确定:
[
\Gamma_j(t) = \omega(z_j, t)\Delta s_j
]
这里,(\Delta s_j) 是所考虑的基本体积的面积,意味着体积单元内分布的涡度被转换为位于单元中心的点涡。

由于流体边界不断变化,网格的垂直尺寸不固定。在每个时间步,计算域的

【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、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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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的实现过程特征提取步骤,重点关注小基选择、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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