79、3D非定常流动模拟与多物理场问题自适应有限元求解

3D非定常流动模拟与多物理场问题自适应有限元求解

在科学与工程领域,3D非定常流动模拟以及多物理场问题的求解至关重要。下面将详细介绍相关的程序测试、效率研究以及多物理场问题的自适应求解方法。

3D非定常流动模拟程序测试

为了验证程序的有效性,对超音速($M_{\infty}= 2$)和亚音速($M_{\infty}= 0.135$)粘性可压缩气体绕方柱的流动问题进行了测试。具体设置如下:
- 计算区域 :入口位于$x/D = -5$,出口位于$x/D = 15$,其中$D = 1$为圆柱直径。坐标系原点位于圆柱前表面中心,圆柱长度为$4D$,计算区域的高度和宽度均为$20D$。
- 计算网格 :采用局部细化的计算网格,原始粗网格的最大单元尺寸为$0.2$,在圆柱壁附近进行细化,最小单元尺寸达到$0.001$,总网格单元数约为$8000000$。
- 边界条件 :圆柱壁上设置无滑移条件,远场边界条件基于Steger - Warming的对流通量分裂方法。

模拟结果显示:
- 超音速流动 :该流动为稳态,对称平面$z = 0$处的压力分布具有典型特征,但趣味性较低。
- 亚音速流动 :计算初期形成对称流动,但随后由于圆柱后缘的涡旋脱落,对称性被打破,流动变为准周期性,圆柱后方形成复杂的流动结构。不同流动阶段对称平面$z = 0$附近的流线轨迹以及压力分布如图所示,这些结果与相关实验数据相符。

同时,将计算得到的积分特性(如阻力系

【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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