高斯烟羽模型matlab

高斯烟羽模型是一种常用的气体扩散模型，它基于高斯函数来描述气体在大气中的传播和扩散过程。下面是一个简单的高斯烟羽模型的示例代码：

function concentration = gaussianPlumeModel(x, y, sourceStrength, windSpeed, sigmaY, sigmaZ)
% 计算高斯烟羽模型中的浓度
% x, y: 位置坐标
% sourceStrength: 源强度
% windSpeed: 风速
% sigmaY, sigmaZ: 扩散系数

concentration = (sourceStrength / (2 * pi * sigmaY * sigmaZ * windSpeed)) * ...
                exp(-(x.^2) / (2 * sigmaY^2)) * exp(-(y.^2) / (2 * sigmaZ^2));
end

这段代码中，`x`和`y`分别表示位置坐标，`sourceStrength`表示源强度，`windSpeed`表示风速，`sigmaY`和`sigmaZ`表示扩散系数。函数返回的`concentration`表示在给定位置坐标下的气体浓度。

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高斯烟羽模型matlab代码

以下是高斯烟羽模型的 MATLAB 代码示例：

clear;clc;

% 定义常数
g = 9.81; % 重力加速度
v = 10; % 发射速度
theta = 45; % 发射角度
D = 0.01; % 烟雾粒子直径
rho = 1.2; % 空气密度
T = 300; % 温度
mu = 1.8e-5; % 空气动力粘度
C = 0.2; % 阻力系数
n = 100; % 模拟次数
dt = 0.01; % 时间间隔

% 计算初始速度分量
vx = v*cos(theta*pi/180);
vy = v*sin(theta*pi/180);

% 初始化矩阵
x = zeros(n,1);
y = zeros(n,1);
t = zeros(n,1);
u = zeros(n,1);
w = zeros(n,1);

% 计算烟雾粒子轨迹
for i = 1:n
    % 计算时间和位置
    t(i) = i*dt;
    x(i) = vx*t(i);
    y(i) = vy*t(i) - 0.5*g*t(i)^2;
    
    % 计算空气阻力
    Re = rho*v*D/mu;
    Cd = 24/Re*(1+0.15*Re^(0.687))+0.42/(1+42500/Re^(1.16));
    Fd = 0.5*rho*v^2*Cd*pi*D^2/4;
    
    % 计算速度
    ux = vx - Fd*dt/mu*vx;
    uw = w(i) + g*dt - Fd*dt/mu*w(i);
    
    % 更新速度和位置
    u(i) = sqrt(ux^2+uw^2);
    vx = ux;
    w(i+1) = uw;
    vy = uw;
end

% 绘制烟雾粒子轨迹图
plot(x,y);
xlabel('x (m)');
ylabel('y (m)');
title('Gaussian Smoke Plume Model');

在这个示例中，我们使用高斯烟羽模型来计算烟雾粒子的轨迹，并将其绘制出来。您可以根据需要调整常数和参数，以适应您的应用场景。

matlab高斯烟羽模型

高斯烟羽模型是一种用于描述大气中污染物传输和浓度分布的经验模型。在MATLAB中，可以使用以下代码实现高斯烟羽模型：

function [C] = gaussian_plume_model(x, y, z, Q, u, H, sig_y, sig_z, alpha, beta)
% x, y, z：观测点的位置坐标
% Q：污染源排放量
% u：风速
% H：污染物释放高度
% sig_y, sig_z：横向和垂直扩散系数
% alpha, beta：常数
% C：观测点处的浓度

C = (Q / (2*pi*u*sig_y*sig_z)) * alpha * exp(-beta*y/H) * exp(-(x^2)/(2*sig_y^2)) * exp(-(z-H)^2/(2*sig_z^2));
end

其中，参数`x`、`y`、`z`表示观测点在三个方向上的位置坐标，`Q`表示污染源的排放量，`u`表示风速，`H`表示污染物释放的高度，`sig_y`和`sig_z`表示横向和垂直扩散系数，`alpha`和`beta`是常数，可根据实际情况进行调整。函数返回观测点处的浓度`C`。