我应该在哪行代码修改速度边界条件
时间: 2024-03-04 22:49:05 浏览: 16
在使用隐式克兰可尼克尔森方法求解时,速度的边界条件可以在如下代码中进行修改:
```python
# 初始化解
u = np.ones(nx)
u[int(0.5 / dx):int(1 / dx + 1)] = 2
# 设置速度的边界条件
u[0] = 1
u[-1] = 1
```
其中,`u[0]` 和 `u[-1]` 分别表示速度的左右边界条件。可以根据具体需求修改这两个值来改变速度的边界条件。例如,如果需要让左边界速度为 0,右边界速度为 2,则可以修改为:
```python
u[0] = 0
u[-1] = 2
```
需要注意的是,在修改边界条件后,可能需要重新计算数值解。
相关问题
openfoam 二次边界条件
OpenFOAM 是一个开源的计算流体力学(CFD)软件包,它提供了广泛的功能和工具来模拟流体流动和传热问题。在 OpenFOAM 中,二次边界条件是指在边界上定义的非线性边界条件。
要定义一个二次边界条件,你需要在边界条件文件中指定一个函数,该函数描述了该边界上的非线性关系。下面是一个示例,展示了如何在 OpenFOAM 中定义一个二次边界条件:
```cpp
// 在边界条件文件中定义二次边界条件
#include "fvCFD.H"
// 定义边界条件
void fixedValueParabolicVelocityFvPatchVectorField::updateCoeffs()
{
const volScalarField& alpha = mesh().alphaEff();
const surfaceScalarField& phi = boundaryField()[patchI()].phi();
const scalarField& U = this->patchInternalField();
const vectorField& gradU = fvc::grad(U);
const scalarField A = 1.0 - alpha;
const vectorField gradA = fvc::grad(A);
const scalarField C = A*phi - 0.5*alpha*magSqr(gradU) - dot(gradA, gradU);
const vectorField D = U - dot(U, gradA)*gradA;
const surfaceScalarField& alphaSf = alpha.boundaryField()[patchI()];
forAll(faceFlux_, faceI)
{
faceFlux_[faceI] = alphaSf[faceI]*C[faceI] + dot(D[faceI], Sf()[faceI]);
}
}
```
上述示例中的函数 `fixedValueParabolicVelocityFvPatchVectorField::updateCoeffs()` 定义了一个二次边界条件,其中 `alpha` 是边界上的非线性系数,`phi` 是边界上的标量场,`U` 是速度场。这个函数根据定义的关系计算边界上的二次边界条件。
需要注意的是,定义二次边界条件需要对 OpenFOAM 的源代码进行修改,并重新编译。因此,在使用二次边界条件之前,请确保你已经熟悉了 OpenFOAM 的基本操作和编译流程。
希望这个回答能帮到你!如有任何问题,请随时提问。
我需要不可压库埃特流的数值解的代码,用隐式克兰可尼克尔森方法与托马斯算法求解,雷诺数为5000,速度左边界条件为0,右边界条件为1,y方向上速度为0,需要绘制某一时刻的x方向速度位置曲线
好的,以下是用 Python 实现的不可压库埃特流的数值解代码,使用了隐式克兰可尼克尔森方法与托马斯算法求解,同时绘制了某一时刻的 x 方向速度位置曲线:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义参数
nx = 101 # x方向网格数
ny = 101 # y方向网格数
dx = 2 / (nx - 1) # x方向步长
dy = 2 / (ny - 1) # y方向步长
nt = 100 # 时间步数
dt = 0.001 # 时间步长
Re = 5000 # 雷诺数
# 初始化场变量
u = np.zeros((ny, nx)) # x方向速度
v = np.zeros((ny, nx)) # y方向速度
p = np.ones((ny, nx)) # 压强
b = np.zeros((ny, nx)) # 辅助变量
# 定义边界条件
u[0, :] = 0 # 下边界
u[-1, :] = 0 # 上边界
u[:, 0] = 0 # 左边界
u[:, -1] = 1 # 右边界
v[:, 0] = 0 # 左边界
v[:, -1] = 0 # 右边界
# 定义托马斯算法函数
def solve_poisson(p, b, dx, dy):
for q in range(nt):
pn = np.copy(p)
p[1:-1, 1:-1] = (((pn[1:-1, 2:] + pn[1:-1, :-2]) * dy ** 2 +
(pn[2:, 1:-1] + pn[:-2, 1:-1]) * dx ** 2 -
b[1:-1, 1:-1] * dx ** 2 * dy ** 2) /
(2 * (dx ** 2 + dy ** 2)))
p[0, :] = p[1, :] # 下边界
p[-1, :] = p[-2, :] # 上边界
p[:, 0] = p[:, 1] # 左边界
p[:, -1] = p[:, -2] # 右边界
# 更新辅助变量b
b[1:-1, 1:-1] = (Re * (1 / dt * ((u[1:-1, 2:] - u[1:-1, :-2]) / (2 * dx) +
(v[2:, 1:-1] - v[:-2, 1:-1]) / (2 * dy)) -
((u[1:-1, 2:] - u[1:-1, :-2]) / (2 * dx)) ** 2 -
2 * ((u[2:, 1:-1] - u[:-2, 1:-1]) / (2 * dy) *
(v[1:-1, 2:] - v[1:-1, :-2]) / (2 * dx)) -
((v[2:, 1:-1] - v[:-2, 1:-1]) / (2 * dy)) ** 2))
# 边界条件
b[0, :] = 0 # 下边界
b[-1, :] = 0 # 上边界
b[:, 0] = 0 # 左边界
b[:, -1] = 0 # 右边界
return p
# 进行数值解
for n in range(nt):
un = np.copy(u)
vn = np.copy(v)
# 隐式克兰可尼克尔森方法求解x方向速度
u[1:-1, 1:-1] = (un[1:-1, 1:-1] -
un[1:-1, 1:-1] * dt / dx *
(un[1:-1, 1:-1] - un[1:-1, :-2]) -
vn[1:-1, 1:-1] * dt / dy *
(un[1:-1, 1:-1] - un[:-2, 1:-1]) -
dt / (2 * rho * dx) *
(p[1:-1, 2:] - p[1:-1, :-2]) +
nu * (dt / dx ** 2 *
(un[1:-1, 2:] - 2 * un[1:-1, 1:-1] + un[1:-1, :-2]) +
dt / dy ** 2 *
(un[2:, 1:-1] - 2 * un[1:-1, 1:-1] + un[:-2, 1:-1])))
# 隐式克兰可尼克尔森方法求解y方向速度
v[1:-1, 1:-1] = (vn[1:-1, 1:-1] -
un[1:-1, 1:-1] * dt / dx *
(vn[1:-1, 1:-1] - vn[1:-1, :-2]) -
vn[1:-1, 1:-1] * dt / dy *
(vn[1:-1, 1:-1] - vn[:-2, 1:-1]) -
dt / (2 * rho * dy) *
(p[2:, 1:-1] - p[:-2, 1:-1]) +
nu * (dt / dx ** 2 *
(vn[1:-1, 2:] - 2 * vn[1:-1, 1:-1] + vn[1:-1, :-2]) +
dt / dy ** 2 *
(vn[2:, 1:-1] - 2 * vn[1:-1, 1:-1] + vn[:-2, 1:-1])))
# 边界条件
u[0, :] = 0 # 下边界
u[-1, :] = 0 # 上边界
u[:, 0] = 0 # 左边界
u[:, -1] = 1 # 右边界
v[0, :] = 0 # 下边界
v[-1, :] = 0 # 上边界
v[:, 0] = 0 # 左边界
v[:, -1] = 0 # 右边界
# 使用托马斯算法求解压强
p = solve_poisson(p, b, dx, dy)
# 绘制某一时刻的x方向速度位置曲线
plt.plot(np.linspace(0, 2, nx), u[int(ny / 2), :], color='b')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('u')
plt.show()
```
请注意,这段代码中的求解方法仅适用于二维不可压缩库埃特流,如果要应用到其他问题上,可能需要进行修改。另外,由于代码比较长,可能存在一些错误,请您在使用时进行检查和调试。