流体仿真

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。

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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。

采用大涡模拟与颗粒拟流体模型，对近床面风沙流进行数值计算。分析沙相速度、浓度、脉动速度等特征，并与实验数据进行对比。模型能较好模拟风沙流特性，适用于低沙相浓度模拟。

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每个子函数都可以独立运行，但推荐使用顶级函数compressible.m以确保格式一致性。该函数解决与等熵可压缩流相关的关系、法向激波关系、具有热增加和摩擦的等熵流、Prandtl-Meyer函数、马赫角的解以及斜激波的Theta-Beta-Mach关系。它适用于任何输入值和任何比热比γ值。此外，函数还能处理输入向量，并以相同形状返回结果。compressible.m有三种使用方式：1. 如果未指定输入或输出，运行GUI，用户选择表和输入类型以及γ值，GUI将结果显示在集成图表中。2. 如果有输入但无输出，函数将在工作区中打印结果，适用于查找参考值或家庭作业。3. 如果需要内部计算，可同时指定输入和输出。

在设置仿真参数和选择解法器后，可通过Simulink菜单中的start选项或MATLAB命令窗口中的sim函数启动仿真。若模型参数未定义，将弹出错误信息提示框。确认无误后，系统开始仿真运行，结束时将发出信号提示。除SIMULINK环境外，还可通过MATLAB命令行进行，格式如：[t,x,y]=sim('模型文件名',[to tf],simset('AbsTol',1e-6,'Decimation',1,'Solver','选择解法器'))。返回值包括时间向量t、状态值x和输出向量y。

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