C++编程:利用格子玻尔兹曼方法模拟自然对流
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更新于2024-09-09
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"自然对流C++程序是一个利用格子玻尔兹曼方法(LBM)模拟自然对流现象的应用程序。程序设计旨在辅助后期的数据处理,如使用tecplot和origin进行数据分析。用户在操作过程中可以学习到C++编程及数值模拟的相关知识。"
这个程序的核心在于格子玻尔兹曼方法,它是一种数值计算方法,常用于流体动力学的模拟。在这个程序中,`Q`代表考虑的九个速度方向,`NX`和`NY`定义了模拟区域的网格数量(在x和y方向上),`T2`和`T1`分别表示上边界和下边界的温度。数组`e`存储了九个速度向量,而`w`则包含了对应每个速度方向的概率权重。
程序中定义的变量`rho`、`u`、`u0`、`T`、`g`、`G`分别代表密度、速度、初始速度、温度、分布函数和更新后的分布函数。这些是LBM方法中的关键变量,它们在模拟过程中不断迭代以逼近流体动力学方程的解。其中,`rho`表示流体密度,`u`是速度向量,`T`是温度,`g`和`G`则是分布函数在每个时间步长的当前状态和更新后状态。
`c`、`Ra`、`Pr`是流体动力学中的关键参数,分别代表声速、雷诺数和普朗特数,它们影响着流体的流动特性。`dx`、`dy`、`Lx`、`Ly`定义了空间网格尺寸和模拟区域的长度,`dt`是时间步长,`rho0`、`P0`是参考密度和压力,`tau_f`、`tau_g`与动量输运有关,`niu`是黏度,`rsk`、`beta`、`tref`和`temp`则是与温度场相关的参数。
`init()`函数用于初始化这些变量,`feqf`和`feqt`函数分别计算分布函数在给定速度和温度下的平衡态分布,这是LBM的基础。`evolution()`函数执行主要的迭代过程,更新流体的动态状态。`outputf`和`outputt`用于输出流体的速度和温度数据,方便后期分析。`Error()`函数则计算并输出误差,用于评估模拟结果的精度。
在`main`函数中,程序从初始化开始,然后进入一个无限循环,每200个时间步长输出一次计算结果,以便用户监控模拟的进展和结果。通过这种方式,用户可以观察到自然对流现象的模拟过程,并根据需要进行数据后处理。
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