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shan-chen_shanchen.rar_多孔介质_格子玻尔兹曼_玻尔兹曼_matlab

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简介:
本资源包含 Shan-Chen 模型在多孔介质中的应用代码及文档,采用格子玻尔兹曼方法进行模拟,并使用MATLAB编写。适用于研究流体动力学和传热问题。 多孔介质流动程序基于Shan-Chen模型,并采用格子玻尔兹曼理论进行开发。

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  • shan-chen_shanchen.rar____matlab
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    本资源包含 Shan-Chen 模型在多孔介质中的应用代码及文档,采用格子玻尔兹曼方法进行模拟,并使用MATLAB编写。适用于研究流体动力学和传热问题。 多孔介质流动程序基于Shan-Chen模型,并采用格子玻尔兹曼理论进行开发。
  • xuyousheng.rar_LBM___模拟
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    本资源为xuyousheng.rar,包含了基于LBM(格子玻尔兹曼方法)用于多孔介质中流体动力学问题的模拟代码和数据。适合研究与教育用途。 这是我学生利用Lattice Boltzmann method 完成的三个工作, 可以用来模拟多孔介质渗流问题。
  • LBM_P_流体_LBM_P__LBM__lbm
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    简介:LBM_P(Lattice Boltzmann Method for Porous Media)是一种模拟多孔介质中复杂流动问题的有效数值方法,基于格子玻尔兹曼模型,适用于研究流体在多孔结构中的传输特性。 格子玻尔兹曼仿真适用于多孔介质的研究,在煤炭、石油和岩土等行业具有广泛的应用价值。
  • 基于Shan-Chen模型的Matlab流动程序,运用理论
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    本程序利用Matlab实现基于Shan-Chen模型和格子玻尔兹曼理论的多孔介质内流体流动模拟,适用于研究复杂多孔结构中的传输现象。 在IT领域特别是科学计算与仿真模拟方面,MATLAB是一种广为应用的高级编程环境。本项目提供的MATLAB程序专注于多孔介质中的流动问题,并运用了Shan-Chen模型及格子玻尔兹曼方法(Lattice Boltzmann Method, LBM)。 1. MATLAB: 由MathWorks公司开发的MATLAB是一个交互式的计算平台,适用于数值分析、符号运算、数据可视化和算法设计。它拥有大量的内置函数库与工具箱,使科研人员能够迅速搭建复杂的数学模型及应用程序。 2. Shan-Chen模型: 该模型是由G.D.Shan和S.Chen于1993年提出的多组分流体相互作用的理论框架。主要用于模拟复杂流体间的交互力,包括非局部效应如表面张力等现象,在多相流动仿真中扮演着关键角色。Shan-Chen通过引入势能函数来描述不同成分之间的互动关系,能够有效再现真实液体的各种特性,例如液滴形成、泡沫生成过程。 3. 格子玻尔兹曼方法(Lattice Boltzmann Method, LBM): 这是一种基于统计物理学的数值技术,用于解决流体动力学问题。其核心理念是通过追踪大量微观粒子在离散网格上的运动状态来逼近宏观连续方程的结果,如纳维-斯托克斯方程。由于计算效率高、并行处理能力强以及容易管理复杂边界条件的特点,LBM特别适用于研究多孔介质中的流体流动问题。 4. 多孔介质流动: 指的是液体在含有大量微小通道的材料内部或周围移动的现象。这类现象广泛出现在石油工程学、地质科学、生物医学和环境科学研究中。由于存在诸如渗透性、扩散作用及毛细管效应等复杂的物理过程,多孔介质中的流体运动建模与仿真具有相当大的挑战。 5. 应用程序结构: 本项目可能包括以下模块:初始化设置(如网格尺寸设定、时间步长选择和液体属性定义)、Shan-Chen模型的实施(势能函数定义及相互作用力计算)、LBM离散化步骤(分布函数更新、碰撞过程分析以及流速评估);边界条件处理(例如固体壁面边界与多孔介质内部结构特征);结果后处理(如速度场和压力分布图可视化等)。 6. 扩展与优化: 除基础的Shan-Chen模型及LBM实现外,实际应用中还可能需要考虑温度、粘度等因素的影响,并对算法进行性能调优以提升计算效率。此外,为了验证模拟结果准确性,通常会将其与其他数值方法(如有限差分法或有限元分析)的结果相比较。 此MATLAB程序涵盖了多个高级的计算科学概念,包括多孔介质中的流体运动、多种流体混合物仿真及LBM等技术的应用。掌握这些知识不仅有助于理解并使用该程序,还能为解决其他相关领域内的复杂问题提供理论支持和实际经验。
  • 机(2-2).pdf
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    本PDF文档深入探讨了玻尔兹曼机的基本原理及其应用,特别是在机器学习领域中的重要性。通过理论讲解和实例分析,帮助读者理解这一模型的工作机制及优化方法。适合对深度学习和统计物理感兴趣的读者阅读。 模式识别是利用计算机技术和数学方法自动处理并判读各种模式的过程,其中环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的进步,人类能够研究更为复杂的信息处理过程,并且这些过程的一个重要表现形式就是生命体对周围环境及目标的识别能力。该领域的主要研究方向包括图像处理和计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组以及类脑智能等。此外,它还致力于探索人类模式识别机制及其有效的计算方法。
  • 限制型机(RBM)
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    限制型玻尔兹曼机(RBM)是一种无向图模型,由可见层和隐藏层构成,常用于深度学习中进行特征学习与概率建模。 受限玻尔兹曼机(RBM)是一种用于无监督学习的神经网络模型。它由两层组成:一层是可见单元,另一层是隐藏单元,并且这两层之间有全连接的关系,而同一层内的节点间没有直接相连。 在训练过程中,RBM通过调整权重和偏置来最大化数据集的概率分布函数,从而实现对输入数据的高效表示。这种模型在特征学习、降维以及生成建模方面有着广泛的应用。 受限玻尔兹曼机的一个重要特性是它可以使用所谓的对比散度算法进行快速有效的训练。此外,RBM还可以通过堆叠多个层来构建深层信念网络(DBN),进一步提升其处理复杂数据模式的能力。
  • LBGK-D2Q9渗透率低隙系统_ Boltzmann模型_
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    本研究探讨了利用格子Boltzmann方法模拟具有低渗透特性的复杂多孔介质系统的流动行为,开发了一种改进的玻尔兹曼格子模型以适应此类系统。 针对多孔系统的格子玻尔兹曼方法在MATLAB中的实现教程适合初学者学习。
  • 圆柱绕流研究_基于IBM的MATLAB程序_方法_圆柱绕流分析
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    本研究运用格子玻尔兹曼方法(LBM)并结合交错网格法(IBM),开发了用于圆柱绕流分析的MATLAB程序,深入探讨其流动特性。 利用MATLAB软件编写的格子玻尔兹曼方法模拟了圆柱绕流问题,并实现了可视化。
  • 方法在MATLAB中的应用(LBGK_D2Q9_poiseuille_channel2D)
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    本研究探讨了二维Poiseuille流动中格子玻尔兹曼方法(LBGK-D2Q9)的应用,使用MATLAB进行模拟和分析。 格子玻尔兹曼方法在MATLAB中的应用(LBGK_D2Q9_poiseuille_channel2D)适用于二维情况,适合初学者使用。
  • 法自然对流模拟程序
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    本程序基于格子玻尔兹曼方法开发,旨在高效准确地模拟自然对流现象。适用于研究与工程应用中复杂流体动力学问题。 格子玻尔兹曼方法用于计算自然对流的程序可以作为参考学习材料。该程序采用Fortran语言编写,适合初学者入门学习。