computational fluid dynamics - principles and applications - j. blazek.pdf

时间: 2023-07-11 10:01:54 浏览: 43
《计算流体力学: 原理与应用》是J. Blazek的著作,全称为《Computational Fluid Dynamics - Principles and Applications》。本书是关于计算流体力学领域的重要参考资料,介绍了计算流体力学的原理和应用。 计算流体力学是一种数值模拟方法,用于研究流体力学现象。它结合了数学建模、数值计算和计算机技术,通过对流体运动方程进行离散化求解,可以模拟和预测复杂的流体流动行为和现象。 本书首先介绍了流体力学方程,包括连续性方程、动量方程和能量方程。然后详细介绍了计算流体力学的基本原理和数值方法,包括有限差分法、有限体积法和有限元法等。通过有限体积法求解Navier-Stokes方程,可以得到流体流动的速度和压力等物理量。 此外,本书还介绍了计算网格的生成和适应性技术,以及计算结果的后处理方法。它还涵盖了多相流、湍流、传热和化学反应等流体力学中的一些重要问题,并介绍了相应的数值模型和解决方法。 这本书的应用范围非常广泛。它可以应用于各种流体力学问题的数值模拟,例如空气动力学、水动力学、工程流体力学以及燃烧和传热等领域。计算流体力学已经成为了工程设计、科学研究和工业应用中不可或缺的工具。 《计算流体力学: 原理与应用》以其清晰的讲解和实例分析,成为计算流体力学领域的经典著作之一。无论是专业人士还是研究人员,都可以通过阅读这本书,了解计算流体力学的基本原理和实践技术,从而有效地解决和预测流体力学问题。
相关问题

blazek j. computational fluid dynamics: principles and applications (second

《计算流体力学:原理与应用(第二版)》是Blazek J.(作者)编写的一本关于计算流体力学的书籍。它是该领域中一本权威的教材,被广泛用于工程、物理学和气象学等领域的教学和研究。 这本书详细介绍了计算流体力学的基本原理和方法。计算流体力学是一种利用数值方法来模拟流体流动的科学与工程领域。它结合了流体力学的基本方程和计算机算法,可以用来解决各种流体流动问题,如水力学、空气动力学、热传导等。 该书的第二版相对于第一版进行了更新和扩充。它涵盖了更多的应用案例和实例,以及最新的计算流体力学发展和技术。除了介绍基本的数值方法和离散化技术,书中还详细讨论了网格生成、边界条件、初始条件等问题。 此外,书中还介绍了计算流体力学在不同领域的具体应用。它涵盖了航空航天、汽车工程、能源系统、气象学、生物医学等多个领域的应用案例。通过这些案例,读者可以更好地理解和应用计算流体力学在不同实际问题中的作用和意义。 总的来说,Blazek J.的《计算流体力学:原理与应用(第二版)》是一本对计算流体力学进行全面而深入介绍的教材。它不仅适用于从事相关研究和工作的科学家和工程师,也适合作为大学本科和研究生水平的课程教材。通过学习这本书,读者能够掌握计算流体力学的基本理论和方法,并能够应用到实际问题中。

computational fluid dynamics principles and applications软件包

计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,简称CFD)原理和应用软件包是一种用于模拟和分析流体流动行为的工具。它基于数值计算方法和流体力学理论,通过离散化连续介质的守恒方程,利用有限差分、有限元或体积法等数值方法进行求解,以得到流场的数值解。 CFD原理和应用软件包具备以下特点和优势: 1. 多维性:能够处理各种复杂流动问题,包括三维流动、湍流等多种非线性流动现象。 2. 可视化:可以生成直观的流动数据可视化结果,如流线、等值线、涡旋等,帮助用户更好地理解流动特性。 3. 低成本:相对于实验研究,CFD软件包可以降低研究成本,减少实验装置和人力投入。 4. 高速性:借助高性能计算技术,CFD软件包可以在相对较短时间内获得较为准确的流动结果。 5. 优化设计:CFD软件包可以用于优化流体系统的设计,通过反复模拟与分析,达到流动性能的最优化。 CFD软件包的应用范围广泛,涉及航空航天、汽车、能源、建筑、生物医学等多个领域。例如,可以通过模拟飞机机翼的气动性能,提高飞机的升力和降阻;可以优化汽车的流体动力学,减少气阻扭矩,提升车辆燃油效率;可以模拟燃烧室内的流体流动,优化燃烧效率;可以分析城市建筑的风场分布,改善城市微气候环境等。 综上所述,CFD原理和应用软件包是一种用于模拟和分析流体流动行为的计算工具,具有准确性、可视化、低成本、高速性、优化设计等优势,广泛应用于多个领域,实现相关领域的优化与创新。

相关推荐

计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,简称CFD)是研究流体力学中流体运动和相互作用的数值模拟方法和理论。通常,CFD使用计算机和数值方法对流体运动进行建模和模拟,以分析流体力学问题。 CFD理论主要基于流体动力学的基本原理和方程,如连续性方程、动量方程和能量方程等。利用这些方程,可以对流场的速度、压力、温度等参数进行模拟和预测。CFD理论还涉及流体流动的边界条件、初始条件以及模拟过程中所需的数值方法和算法等。 CFD的应用非常广泛。在航空航天领域,CFD可以用来模拟飞机的气动特性、推进系统的性能以及空气动力学效应等;在能源工程中,CFD可以用于分析燃烧过程、热传导和流体传热等;在汽车工程中,CFD可以用来研究汽车的空气动力学性能、燃烧过程以及车辆的冷却系统等。此外,CFD还可以应用于建筑、环境和生物医学等领域。 John Williams是计算流体力学领域的著名学者和专家之一,他在CFD理论和应用方面有着丰富的研究经验。他的研究成果涵盖了多个方面,包括算法开发、数值方法改进以及应用于真实工程问题的模拟研究。他的工作对CFD的发展和应用都起到了积极的推动作用。 总而言之,计算流体力学是研究流体力学中流体运动的数值模拟方法和理论。通过基于流体动力学方程的建模和模拟,可以对流场的特性进行分析和预测。CFD在航空航天、能源工程、汽车工程等领域有广泛的应用,John Williams是该领域的知名专家之一,为CFD的发展和应用做出了重要贡献。
### 回答1: 计算几何算法是一种研究计算机科学和几何学交叉领域的技术。该领域的目标是通过开发算法和应用程序来处理几何对象,并解决与几何相关的问题。 计算几何算法和应用广泛应用于各种领域,如计算机图形学、计算机辅助设计(CAD)、计算机视觉、地理信息系统(GIS)等等。在这些领域中,计算几何算法被用来处理和分析几何对象,如点、线、多边形、曲线、曲面等。 计算几何算法可以解决许多不同类型的问题。例如,对于计算机图形学来说,常见问题之一是求解多边形的凸包(Convex Hull)问题。凸包是指包含给定点集的最小凸多边形。通过计算几何算法,可以高效地找到凸包并对其进行处理。 计算几何算法还可以用于解决地理信息系统中的空间查询问题,如找到两个多边形之间的交集、计算点到线的最短距离等。这些问题在城市规划、交通规划等领域中具有重要意义,通过计算几何算法可以快速有效地解决。 此外,计算几何算法还可以应用于计算机辅助设计中。例如,在工程设计中,通过计算几何算法可以对设计的二维或三维模型进行处理和分析,如计算模型的重心、计算不同物体之间的相交情况等。 综上所述,计算几何算法和应用在各个领域中都起着重要的作用。它们通过开发不同类型的算法和应用程序,帮助我们解决和处理与几何相关的问题,提高了计算机科学和几何学的交叉研究的效率和精度。 ### 回答2: 计算几何算法和应用是一门研究如何在计算机上实现几何问题的学科。它将数学和计算机科学相结合,研究如何利用计算机算法解决几何问题,并应用到多个领域。 计算几何算法可以用于解决面积、周长、距离等常见的几何计算问题。通过对点、线、面及其组合的计算,可以实现快速和准确的几何计算。这些算法可以应用于地理信息系统(GIS)、计算机图形学、机器人学等领域。 在GIS领域,计算几何算法可以处理、分析和展示地理空间数据。它可以计算地理实体之间的距离、位置关系,进行地形剖析和地形可视化等操作。通过计算几何算法,可以实现高效的地理数据处理和分析。 在计算机图形学中,计算几何算法被广泛应用于三维模型的构建与分析。它可以处理三维几何体的表面计算、光线跟踪和纹理映射等操作,实现逼真的图形渲染。计算几何算法在计算机游戏、虚拟现实和动画制作等领域都起到了重要的作用。 此外,计算几何算法还可以应用于机器人学中。它可以帮助机器人进行路径规划、避障和目标定位等任务。通过计算几何算法,机器人可以在复杂的环境中快速、准确地导航和执行任务。 总而言之,计算几何算法和应用是一门跨学科的领域,涉及数学、计算机科学和工程学等多个学科。它的研究和应用能够帮助我们解决各种几何问题,并在GIS、计算机图形学和机器人学等领域发挥重要作用。 ### 回答3: 计算几何算法和应用是一门研究空间中几何对象的相互关系以及基于这些关系的计算方法的学科。它主要关注如何使用计算机来处理和分析各种几何问题,并应用于许多实际领域。 计算几何算法主要用于解决以下问题:点与线、线与线、线与面、面与面之间的相交关系,如求两条线段的交点、两个多边形的交集等。它还研究了一些基本的几何操作,如凸包、点包围、最近点对等。 计算几何应用广泛。在计算机图形学中,计算几何算法用于生成和渲染三维模型,处理图像、视频和动画。在计算机辅助设计中,它被用于设计曲线、曲面和复杂形状。在地理信息系统中,计算几何算法可以用于分析地图和空间数据,如计算两点之间的最短路径、判断点是否在多边形内等。另外,计算几何算法还被应用于计算机视觉、虚拟现实、工程建模等领域。 计算几何算法的研究内容包括但不限于设计高效的算法、分析算法的正确性与复杂性、实现算法的优化与加速等。同时,该领域也与离散数学、算法分析、数值计算等学科有着密切的联系。 总之,计算几何算法和应用在计算机科学和应用领域中发挥着重要的作用,它不仅深化了对几何学的理解,而且为许多实际问题的解决提供了有效的工具和方法。
《计算拓扑学导论》是美国数学学会于2010年出版的一本关于计算拓扑学的简介。计算拓扑学是数学中的一个分支领域,它涉及将拓扑学的概念和方法与计算机科学相结合,以解决实际问题。 这本书以清晰而简洁的方式介绍了计算拓扑学的基本概念和技术。它首先介绍了拓扑学的基本概念,如点、线、面以及更高维度的拓扑结构。然后,它引入了拓扑空间和连续映射的概念,并解释了在计算机中如何表示和操作拓扑数据。 接下来,书中介绍了一些计算拓扑学的基本工具和技术。其中包括拓扑不变量的计算,拓扑特征提取,拓扑演化等。通过这些工具和技术,读者可以学会如何分析和处理各种类型的拓扑数据,如网络、图像、地理空间数据等。 此外,该书还介绍了计算拓扑学在实际应用中的一些案例和领域。例如,它讨论了在生物学、医学、材料科学、计算机图形学等领域中如何利用计算拓扑学的方法解决实际问题。这些案例不仅帮助读者理解计算拓扑学的概念和方法,还展示了它在解决实际问题中的潜力和价值。 总的来说,《计算拓扑学导论》是一本适合初学者的入门教材。它以简洁明了的方式介绍了计算拓扑学的基本概念和技术,并结合实际案例展示了它的应用。这本书为读者提供了一种理解和应用计算拓扑学的方法,对于对该领域感兴趣的学生、研究人员和工程师来说是一本很有价值的参考书。
CPFD(Continuum Particle Fluid Dynamics)和CFD-DEM(Computational Fluid Dynamics-Discrete Element Method)是两种流体颗粒动力学模拟方法,在模拟颗粒流动时有一些区别。 首先,CPFD是一种基于连续体假设的方法,将颗粒流动视为连续介质的流体动力学过程。它将颗粒流体作为一个整体来处理,采用连续介质流体力学方程(如Navier-Stokes方程)来描述流体的运动行为。CPFD适用于颗粒浓度较高、流动较稳定的情况,适用于流体和颗粒之间的相互作用力相对较小的情况。 而CFD-DEM是一种将离散元法(DEM)和计算流体动力学(CFD)相结合的方法。CFD-DEM通过离散化表示每个颗粒,并同时模拟流体和颗粒的运动行为。它将颗粒和流体作为相互作用的两个独立部分进行建模,并通过引入颗粒之间的相互作用力来模拟颗粒之间的碰撞和运动。CFD-DEM适用于颗粒浓度较低、流动较不稳定的情况,适用于模拟颗粒与流体之间的相互作用较强的情况。 在模拟粒子流动过程时,CPFD更适用于粒子浓度较高、流动较稳定的情况,而CFD-DEM更适用于粒子浓度较低、流动较不稳定的情况。同时,由于CFD-DEM同时考虑了流体和颗粒之间的相互作用,它能够提供更全面、更准确的流体-颗粒系统的信息。但是CFD-DEM的计算复杂度较高,对计算资源要求较大,因此在实际应用中需要权衡模拟精度和计算成本。

最新推荐

生成式对抗网络GAN的研究进展与展望_王坤峰.pdf

生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成...and parallel execution)理论提供了十分具体和丰富的算法支持.

基于深度学习的目标检测框架介绍.ppt

PASCAL VOC : pattern analysis , statistical modelling and computational learning visual object classes. 在计算视觉的领域中,Pascal VOC Challenge 就好比是数学中的哥德巴赫猜想一样。每年,该组织都会提 ...

基于HTML5的移动互联网应用发展趋势.pptx

基于HTML5的移动互联网应用发展趋势.pptx

混合神经编码调制的设计和训练方法

可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectICTExpress 8(2022)25www.elsevier.com/locate/icte混合神经编码调制:设计和训练方法Sung Hoon Lima,Jiyong Hana,Wonjong Noha,Yujae Songb,Sang-WoonJeonc,a大韩民国春川,翰林大学软件学院b韩国龟尾国立技术学院计算机软件工程系,邮编39177c大韩民国安山汉阳大学电子电气工程系接收日期:2021年9月30日;接收日期:2021年12月31日;接受日期:2022年1月30日2022年2月9日在线发布摘要提出了一种由内码和外码组成的混合编码调制方案。外码可以是任何标准的二进制具有有效软解码能力的线性码(例如,低密度奇偶校验(LDPC)码)。内部代码使用深度神经网络(DNN)设计,该深度神经网络获取信道编码比特并输出调制符号。为了训练DNN,我们建议使用损失函数,它是受广义互信息的启发。所得到的星座图被示出优于具有5G标准LDPC码的调制�

利用Pandas库进行数据分析与操作

# 1. 引言 ## 1.1 数据分析的重要性 数据分析在当今信息时代扮演着至关重要的角色。随着信息技术的快速发展和互联网的普及,数据量呈爆炸性增长,如何从海量的数据中提取有价值的信息并进行合理的分析,已成为企业和研究机构的一项重要任务。数据分析不仅可以帮助我们理解数据背后的趋势和规律,还可以为决策提供支持,推动业务发展。 ## 1.2 Pandas库简介 Pandas是Python编程语言中一个强大的数据分析工具库。它提供了高效的数据结构和数据分析功能,为数据处理和数据操作提供强大的支持。Pandas库是基于NumPy库开发的,可以与NumPy、Matplotlib等库结合使用,为数

appium自动化测试脚本

Appium是一个跨平台的自动化测试工具,它允许测试人员使用同一套API来编写iOS和Android平台的自动化测试脚本。以下是一个简单的Appium自动化测试脚本的示例: ```python from appium import webdriver desired_caps = {} desired_caps['platformName'] = 'Android' desired_caps['platformVersion'] = '9' desired_caps['deviceName'] = 'Android Emulator' desired_caps['appPackage']

智能时代人机交互的一些思考.pptx

智能时代人机交互的一些思考.pptx

"基于自定义RC-NN的优化云计算网络入侵检测"

⃝可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectICTExpress 7(2021)512www.elsevier.com/locate/icte基于自定义RC-NN和优化的云计算网络入侵检测T.蒂拉加姆河ArunaVelTech Rangarajan博士Sagunthala研发科学技术研究所,印度泰米尔纳德邦钦奈接收日期:2020年8月20日;接收日期:2020年10月12日;接受日期:2021年4月20日2021年5月5日网上发售摘要入侵检测是保证信息安全的重要手段,其关键技术是对各种攻击进行准确分类。入侵检测系统(IDS)被认为是云网络环境中的一个重要安全问题。在本文中,IDS给出了一个创新的优化定制的RC-NN(递归卷积神经网络),提出了入侵检测与蚁狮优化算法的基础上。通过这种方法,CNN(卷积神经网络)与LSTM(长短期记忆)混合。因此,利用云的网络层识别的所有攻击被有效地分类。下面所示的实验结果描述了具有高精度的IDS分类模型的呈现,从而�

Shell脚本中的并发编程和多线程操作

# 一、引言 ## 1.1 介绍Shell脚本中并发编程和多线程操作的概念与意义 在Shell编程中,并发编程和多线程操作是指同时执行多个任务或操作,这在处理大规模数据和提高程序执行效率方面非常重要。通过并发编程和多线程操作,可以实现任务的同时执行,充分利用计算资源,加快程序运行速度。在Shell脚本中,也可以利用并发编程和多线程操作来实现类似的效果,提高脚本的执行效率。 ## 1.2 探讨并发编程和多线程在IT领域的应用场景 在IT领域,并发编程和多线程操作被广泛应用于各种场景,包括但不限于: - Web服务器中处理并发请求 - 数据库操作中的并发访问和事务处理 - 大数据处理和分析

极端随机数python

为了生成极端随机数,我们可以使用Python的random模块中的SystemRandom类。SystemRandom类使用操作系统提供的随机源来生成随机数,因此它比random模块中的其他函数更加安全和随机。以下是一个生成极端随机数的例子: ```python import random sys_random = random.SystemRandom() extreme_random_number = sys_random.randint(-9223372036854775807, 9223372036854775807) print("Extreme random number: "