【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】3.24 用NumPy进行流体力学模拟

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3.24 用NumPy进行流体力学模拟

目录与提纲

用NumPy进行流体力学模拟
流体力学模拟的基本概念
流体力学的定义
流体力学的研究对象
流体力学的基本方程
使用NumPy进行流体力学模拟的方法
迎风格式方法
有限差分方法
格子玻尔兹曼方法
流体力学模拟的实际应用案例
二维流体力学模拟
三维流体力学模拟
代码实现:详细原理和源码注释
二维流体力学模拟的代码实现
三维流体力学模拟的代码实现
总结与展望
模拟的优势
未来发展方向

3.24.1 流体力学模拟的基本概念

3.24.1.1 流体力学的定义

流体力学是研究流体(液体和气体)行为的科学,包括流体的运动、静止状态以及与固体和其他流体的相互作用。流体力学在航空航天、海洋工程、气象学、生物医学等领域有着广泛的应用。

3.24.1.2 流体力学的研究对象

流体力学主要研究以下对象:

  • 流体动力学:研究流体的运动规律。
  • 流体静力学:研究流体在静止状态下的性质。
  • 流体热力学:研究流体在温度、压力变化下的行为。

3.24.1.3 流体力学的基本方程

流体力学的基本方程包括:

  • 连续性方程:描述流体的质量守恒。
    ∂ ρ ∂ t + ∇ ⋅ ( ρ u ) = 0 \frac{\partial \rho}{\partial t} + \nabla \cdot (\rho \mathbf{u}) = 0 tρ+(ρu)=0
  • 动量方程:描述流体的动量守恒,等同于牛顿第二定律。
    ∂ ( ρ u ) ∂ t + ∇ ⋅ ( ρ u u ) = − ∇ p + ∇ ⋅ T + f \frac{\partial (\rho \mathbf{u})}{\partial t} + \nabla \cdot (\rho \mathbf{u} \mathbf{u}) = -\nabla p + \nabla \cdot \mathbf{T} + \mathbf{f} t(ρu)+(ρuu)
posted @ 2025-02-07 10:19  爱上编程技术  阅读(49)  评论(0)    收藏  举报  来源