弹性流体动力润滑的代码

弹性流体动力润滑的代码比较复杂，需要考虑多种因素，包括流体的流动性质、弹性变形、摩擦力等。以下是一个简单的弹性流体动力润滑的代码示例：

import numpy as np

# 定义流体动力学参数
mu = 0.1  # 流体黏度
rho = 1000  # 流体密度
p_in = 100000  # 入口压力
p_out = 0  # 出口压力

# 定义弹性体参数
E = 2e6  # 弹性模量
h = 0.1  # 弹性体厚度
R = 0.05  # 弹性体半径

# 定义网格和时间步长
N = 50  # 网格数
dt = 0.001  # 时间步长

# 初始化速度和压力
u = np.zeros(N+1)
p = np.zeros(N+1)

# 定义初始条件
u[0] = 0
u[N] = 0
p[0] = p_in
p[N] = p_out

# 迭代求解
for n in range(1000):
    # 计算速度
    for i in range(1, N):
        u[i] = u[i] - dt * (p[i+1] - p[i]) / (rho * h) - dt * (u[i] - u[i-1]) / h

    # 计算压力
    for i in range(1, N):
        p[i] = p[i] - dt * rho * u[i] * (u[i+1] - u[i-1]) / (2 * h) - dt * (p[i] - p[i-1]) / h

    # 更新边界条件
    u[0] = 0
    u[N] = 0
    p[0] = p_in
    p[N] = p_out

    # 计算弹性体变形
    r = np.linspace(0, R, N+1)
    dr = r[1] - r[0]
    a = np.zeros(N+1)
    for i in range(1, N):
        a[i] = (E * h * h / (12 * mu)) * (p[i+1] - 2 * p[i] + p[i-1]) * (r[i] + dr / 2) * (r[i] - dr / 2) / h
    a[0] = a[1]
    a[N] = a[N-1]

    # 计算摩擦力
    f = np.zeros(N+1)
    for i in range(1, N):
        f[i] = 2 * mu * h * np.pi * (u[i+1] - u[i-1]) / (2 * h)
    f[0] = 0
    f[N] = 0

    # 计算弹性体位移
    du = np.zeros(N+1)
    for i in range(1, N):
        du[i] = dt * (f[i] - a[i]) / (rho * np.pi * h * h * r[i])
    du[0] = du[1]
    du[N] = du[N-1]

    # 更新速度和位置
    for i in range(1, N):
        u[i] = u[i] - du[i]
    R = R + du[N] * dt

    # 输出结果
    if n % 100 == 0:
        print("n = %d, R = %f" % (n, R))

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际使用时还需要考虑更多因素，比如三维情况、非圆形弹性体等等。