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基于圣维南方程的保守有限体积(FV)方法,浅水方程的一维MUSCL求解器已实现,该求解器为MATLAB开发。

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简介:
通过运用二阶 MUSCL-LF、MUSCL-Rusanov 和 MUSCL-HLL 方法,能够解决任意初始条件的单维浅水方程 (SWE),例如模拟溃坝过程。该代码片段提供了一个精确求解器,专门用于处理 SWE 的黎曼问题。为了确保代码的可读性和易于学习性,尤其考虑到 CFD 领域的初学者,我致力于使这段代码清晰易懂。需要注意的是,目前包含地形的示例尚未完全实现,后续我会及时更新完善。祝您编码愉快! ;D

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客服
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  • MUSCL应用:(FV)MATLAB研究
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    本研究开发了一维MUSCL求解器,并结合保守有限体积法,实现了圣维南方程组在浅水方程问题上的MATLAB模拟,为流体力学提供精确计算工具。 使用二阶 MUSCL-LF、MUSCL-Rusanov 和 MUSCL-HLL 方法来求解一维浅水方程(SWE)以处理各种初始条件,比如溃坝场景。这段代码还包括了 SWE 黎曼问题的精确求解器,并且设计得易于阅读和学习,尤其适合 CFD 社区的新手使用。需要注意的是,包含地形在内的示例尚未完成;我会在未来继续更新和完善这个例子。希望各位在编码过程中有所收获!;D
  • HLLC Riemann
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    本研究采用HLLC(Harten-Lax-van Leer-Contact)Riemann求解器来高效、准确地解决二维浅水方程,适用于模拟洪水、波浪等现象。 用MATLAB编写的基于有限体积法求解二维浅水方程边界数值通量的Riemann求解器(HLLC格式),可处理干河床问题,并适用于规则网格及不规则网格,只需提供边界左右两侧的水深和流速以及外法线矢量。
  • C#中代码
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    本代码实现了一维圣维南方程组在C#环境中的数值求解,适用于河流水力学研究及水资源管理等领域的模拟与分析。 我编写了一个使用Preissmann方法求解一维圣维南方程组的代码,并采用了一个简单的案例(假设的简单河道虚拟情况)进行测试。
  • 雷诺
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    本研究运用有限体积法求解雷诺方程,探讨了润滑理论中的流体动力学问题,分析了不同条件下接触面的压力分布情况。 求解雷诺方程的方法有有限元法、有限差分法和有限体积法。本程序采用的是有限体积法来对雷诺方程进行求解。
  • PDE差分:采用二差分椭圆型偏微分-MATLAB
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    该MATLAB项目提供了一种创新方法,通过应用二维差分方案来高效解决一维椭圆型偏微分方程问题。此工具展示了有限差分法在简化复杂PDE求解中的强大能力。 该项目采用二次元差分方案来实现一维椭圆偏差分方程的求解器。所考虑的部分偏微分方程(PDE)具有以下形式:-(pu)+qu=f, [a,b],其中u(a)=c1和u(b)=c2。这里的p、q、f是给定函数,而c1和c2是一些常数。用户可以在项目文件中定义自己的p、q、f函数。然后求解器可以估计出对应的u函数值。
  • (洪模拟).zip_Saint__
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    本资料包包含关于圣维南方程的一维方程组及其在洪水模拟中的应用内容,适用于研究和教学用途。 基于MATLAB编程,利用一维圣维南方程组模拟洪水演进过程。
  • 势阱中薛定谔差分-MATLAB
    优质
    本项目利用MATLAB编程实现了一维势阱中薛定谔方程的数值求解,采用有限差分法处理非均匀网格,适用于物理学中的量子力学问题。 如果我们想知道波函数在量子阱中的分布情况,可以通过计算薛定谔方程来获得势阱中的本征能量。在这里,我们只考虑一维束缚势作为我们的例子。
  • MATLAB
    优质
    本项目开发了一套基于MATLAB平台的有限体积法求解程序,用于高效解决流体动力学中的偏微分方程问题。该工具包提供了用户友好的界面和强大的数值计算能力,适用于科研及工程应用。 有限体积法的MATLAB求解程序可以帮助用户有效地解决各种工程和科学计算问题。这种方法基于控制体的概念,在数值模拟中有广泛应用。编写此类程序需要对数学模型有深入理解,并且熟悉MATLAB编程语言的特点与功能。 对于初学者来说,可以参考一些教程来学习如何使用有限体积法进行编程实现。此外,还可以通过阅读相关文献或参加在线课程进一步提高自己的技能水平。
  • Python 机学习决PDE项目:使用PINNPoisson - PINNPoisson
    优质
    本项目运用Python编程实现基于物理信息神经网络(PINN)的方法,专注于求解具有代表性的偏微分方程——一维泊松方程,展示PINN在机器学习中的应用潜力。 使用PINN求解一维Poisson方程是一种数值方法,它结合了深度学习技术与物理定律来解决偏微分方程问题。这种方法通过构建一个神经网络模型,该模型能够逼近给定区域内的未知函数,并且满足边界条件和内部的物理规律(例如泊松方程)。在具体实施过程中,需要定义损失函数以最小化预测值与实际解之间的差异以及对物理定律的遵守程度。此方法的一个关键优势在于它可以处理复杂的几何形状或非线性问题而无需显式网格划分。 PINN求解一维Poisson方程通常涉及以下几个步骤: 1. 定义神经网络架构,选择合适的激活函数和优化器。 2. 根据物理定律设置损失项,例如对于泊松方程来说就是控制梯度的平方误差。 3. 通过随机采样点来估计解区域内的数值分布,并结合边界条件一起训练模型。 4. 调整超参数以达到最佳拟合效果。 这种方法在处理传统方法难以解决的问题时展现出了独特的优势。
  • Richards差分
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    本研究探讨了一维Richards方程的数值解法,采用差分方法进行土壤水分运动模拟,为农业灌溉和水资源管理提供理论支持。 该程序使用差分法求解一维Richards方程。