流体力学

CFD（计算流体力学）仿真技术在流体动力学研究中的应用越来越普及。这一技术能够准确预测流体的运动行为，为工程设计和优化提供关键数据。CFD仿真模拟方法包括直接数值模拟（DNS）和基于模型的模拟（MBM），两者在模拟复杂流动现象时各有优势。在航空航天、能源与动力工程以及环境与流体机械领域，CFD仿真技术都有着广泛的应用。通过CFD仿真，工程师们可以更深入地理解流体流动的规律，并优化设计。

深入探讨了计算流体力学中有限体积法的核心概念，并结合 OpenFOAM 平台阐述其实际应用。文章详细解读了有限体积法的理论基础，并辅以 Matlab 代码示例，以便读者更好地理解其实现细节。此外，还介绍了 OpenFOAM 的基本架构和语法，为 OpenFOAM 的入门学习提供了实用指南。

MATLAB的CNNforCFD源代码包含一个示例代码，用于使用卷积神经网络预测钝体流的流体力。该代码在MATLAB 2017b版本上开发，并使用MATLAB-Neural Networks Toolbox。要使用此代码，用户需要确保他们具有MATLAB 2017b或更新版本，且带有Neural Networks Toolbox。 该存储库包含以下文件：- 'CNNforCD.m'：用于基于CNN的阻力系数预测的示例MATLAB代码。- 'TrainingSetSmooth.mat'：输入13种不同钝体的几何函数。- 'TestSet.mat'：包含TrainingSetSmooth.mat中不包含的14种不同钝体的输入函数。- 'CDFOM.mat'：对于雷诺数=100的流，TrainingSetSmooth.mat中的钝体的平均阻力系数，使用CFD模拟计算得出。 要运行该程序，请下载上述所有文件并将它们存储在一个目录中。文件SemiSubCNN.zip包含训练有素的CNN，用于预测不同半潜式模型的升力系数。 使用说明：1. 下载并解压文件。2. 确保已安装合适的MATLAB版本和工具箱。3. 运行CNNforCD.m进行钝体流的流体力预测。 该项目通过应用卷积神经网络，展示了如何在CFD仿真中利用深度学习技术提高预测精度。

过去，流体动力学振动测试通常依赖于现场或模型实验。现在，可利用单向和双向流体软件进行模拟，提出了一种在特定假设下模拟闸门在最危险工况下流体动力学振动荷载的时域方法。

该工具箱提供了简单的GUI界面，用于进行固体力学有限元分析，包括线性系统的静态、动态和模态分析，以及传热分析。

此资源库包含与计算流体动力学相关的项目和课程资料。它包括两套使用C++和MATLAB编写的文件，用于完成Imperial Aeronautics模块AERO96014。第一套任务（占总成绩90%）实施托马斯算法和最速下降迭代法解决亥姆霍兹方程。第二套任务（占总成绩100%）涉及开发计算机代码，并使用Steger and Warming（1981）磁通矢量分裂方法评估一维Euler方程解。

这个存储库包含2019年夏季慕尼黑工业大学（TUM）科学计算-计算流体动力学课程的最终项目，涵盖了对域几何形状的分析和应用Navier-Stokes方程的时间步长方法。项目考虑了使用固定时间步明确的欧拉Heun方法、龙格库塔4阶、自适应时间步Bogacki–Shampine（Runge-Kutta 3/4）和龙格-库塔-菲尔伯格（龙格-库塔4/5）等数值积分方法。存储库包含格式化的makefile、参数文件和几何文件，可通过指定问题名称运行模拟。

这段Matlab代码解析了欧拉公式并且摘自Eleuterio F. Toro的流体动力学数值方法和Riemann求解器，详尽讨论了CFD的关键要素。它涵盖了线性对流，同时检查了平滑和不连续的初始速度曲线。确切的解决方案简单明了，只需沿着特征线回溯即可。使用不同的方案进行比较，如CIR、弗里德里希斯（Lax-Friedrichs）、Lax-Wendroff和WAF。编译和执行指南包含在内。此外，还包括了Invisid Burgers方程的分析，专注于不连续的初始速度曲线，确切的解决方案涉及冲击波或稀疏波。

欧拉公式用于计算圆周率的Matlab代码，通过有限体积技术解决流体动力学的Navier-Stokes方程。该代码采用标准Fortran 2003编写，设计上高度模块化，支持并行计算和对象导向编程。

该程序专为轨道力学计算而设计，可用于模拟和分析天体及航天器的轨道运动。