基于中心差分有限离散化和 Newton Raphson 算法求解NACA 翼型二维不可压缩和可压缩流动附matlab代码

简介: 基于中心差分有限离散化和 Newton Raphson 算法求解NACA 翼型二维不可压缩和可压缩流动附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

该程序基于使用小微扰理论的方法求解组合欧拉方程,使用中心差分有限离散化和牛顿拉斐尔森算法。

⛄ 部分代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%% Programme principal

clear all;    % Effacer les variables

clc;          % Effacer l'ecran

format long   % Affichage en double précision

%% Données du code

prompt={'Maximum iterations', 'Calculation accuracy','Domain length (m)', ...

   'Domain Width (m)','X Step', 'Y Step','Start Airfoil position (m)',...

   'Airfoil chorde length (m)','Initial estimatation','Mach number','Airfoil thickness'};

title='Airfoils Calculator';

lines=1;

def={'100','1e-06','4.0','2.5','0.05','0.05','1.5','1.0','0.5','0.1','0.006'};

answer=inputdlg(prompt,title,lines,def);

assignin('base','maxIter',str2double(answer{1})); % max des iterations

assignin('base','tolX',str2double(answer{2}));% erreur de calcul

assignin('base','Lx',str2double(answer{3}));% longeur du domaine

assignin('base','Ly',str2double(answer{4})); % largeur du domaine

assignin('base','hx',str2double(answer{5})); % pas suivant x

assignin('base','hy',str2double(answer{6})); % pas suivant y

assignin('base','Dp',str2double(answer{7})); % position de début de profil

assignin('base','C',str2double(answer{8})); % la corde du profil

assignin('base','est_x',str2double(answer{9})); % Estimation initiale

assignin('base','M',str2double(answer{10})); % Mach number

assignin('base','t',str2double(answer{11})); % Airfoil thickness

%%

Nx=ceil(Lx/hx);  % nombre des éléments suivant ox

Ny=ceil(Ly/hy);  % nombre des éléments suivant oy

N=Nx*Ny; % nombre des équations à résoudre

Fp=Dp+C; % calcul la position de la fin du profil

Dp=ceil(Dp/hx); % position de début du maillage

Fp=ceil(Fp/hx);  % position de la fin du maillage

%% Pour tracer graphiquement les résultats

debprof=Dp:Fp;

debx=2:Nx-1;

deby=2:Ny-1;

%% Génération du maillage

x_grid=linspace(0,Lx,Nx+1);

y_grid=linspace(0,Ly,Ny+1);

[X1,Y1]=meshgrid(x_grid,y_grid);

[X2,Y2]=meshgrid(y_grid,x_grid);

%% % Conditions initiales

for i=1:N

X0(i)=est_x;   % Estimation Initiale

end

X0=X0';        % X0 sous forme colonne

%% Méthode de Newton Raphson

x=X0;

Xoled=X0;

disp('_____________________________Iterations______________________________')

for i=1:maxIter

   F=EQUATIONS(x,Dp,Fp,Nx,Ny,hx,hy,N,M,t);

   jac=JACFUNC(F,x,Dp,Fp,Nx,Ny,hx,hy,N,M,t);

   x=x-(inv(jac))*F;

   err(:,i)=abs(x-Xoled);

   Xoled=x;

   if (err(:,i)< tolX)    

     break;

   end

   disp(['Iter   ',num2str(i),'   Err= ',num2str(max(err(:,i)))]);

Err(i)=max(err(:,i));

iter(i)=i;

end

disp('_______________________________Slutions______________________________')

%% Affichage les solutions

for i=1:N

disp(['x(',num2str(i),')=  ',num2str(x(i))])

end

%% Transformation vecteur x en Matrice Phi

cont=0;

for j=1:Ny

   for i=1:Nx

phi(i,j)=x(i+Nx*cont);

   end

   cont=cont+1;

end

%% Calcul - vitesse U

for i=2:Nx-1

for j=1:Ny

U(i,j)=1+((phi(i+1,j)-phi(i-1,j)))/(2*hx);

end

end

%% Calcul - vitesse V

for i=2:Nx-1

for j=2:Ny-1

V(i,j)=((phi(i,j+1)-phi(i,j-1)))/(2*hy);

end

end

%% Calcul - Coefficient de pression (Cp)

for i=2:Nx-1

   for j=1:Ny

  CP(i,j)=-2*((phi(i+1,j)-phi(i-1,j)))/(2*hx);

   end

end

%% calcul Cn et Ct

Cn=0;

for i=Dp:Fp

   for j=1:2

Cn=((CP(i,j)+CP(i+1,j))/2)*((i+1)*hx-i*hx)+Cn;

end

end

%

Ct=0;

for i=Dp:Fp

   for j=1:2

Ct=((CP(i,j)+CP(i+1,j))/2)*((j+1)*hy-j*hy)+Ct;

   end

end

%% Calcul Cl et Cdp

Alpha=0.0;

Cl=Cn*sin(Alpha)+Ct*cos(Alpha);

Cdp=Cn*sin(Alpha)-Ct*cos(Alpha);

disp('____________________________________________________________________')

%% Affichage graphique

figure

subplot(2,2,1)

box on

grid on

plot(iter,Err,'ro-')

xlabel('Iter')

ylabel('Err')

%title('Convergence Courbe')

%% Afficher les figures

subplot(2,2,2)

hold on

grid on

box on

plot(phi(:,1))

plot(phi(:,2))

plot(phi(:,3))

plot(phi(:,4))

plot(phi(:,5))

plot(phi(:,6))

plot(phi(:,7))

plot(phi(:,Ny))

legend('y=1','y=2','y=3','y=4','y=5','y=6','y=7','y=Ny')

%title('Fonction de courant Phi')

xlabel('X (m)')

ylabel('Phi')

hold off

%% Tracer la vitesse U

subplot(2,2,3)

hold on

grid on

box on

plot(U(debx,1))

plot(U(debx,2))

plot(U(debx,3))

plot(U(debx,4))

plot(U(debx,5))

plot(U(debx,6))

plot(U(debx,7))

plot(U(debx,Ny-1))

legend('y=1','y=2','y=3','y=4','y=5','y=6','y=7','y=Ny-1')

%title('Vitesse U/Uinf')

xlabel('X (m)')

ylabel('U/Uinf')

hold off

%% Tracer la vitesse V

subplot(2,2,4)

hold on

grid on

box on

debn=15:25;

%plot(V(deb,1))

plot(V(:,2))

plot(V(:,3))

plot(V(:,4))

plot(V(:,5))

plot(V(:,6))

plot(V(:,7))

plot(V(:,8))

legend('y=2','y=3','Y=4','y=5','y=6','y=7','Y=8')

%title('Vitesse V/Vinf')

xlabel('X (m)')

ylabel('V/Vinf')

hold off

%% Tracer CP

figure

subplot(2,2,1)

hold on

grid on

box on

%plot(V(deb,1))

plot(-CP(debprof,2))

plot(-CP(debprof,3))

plot(-CP(debprof,4))

plot(-CP(debprof,5))

plot(-CP(debprof,6))

plot(-CP(debprof,7))

plot(-CP(debprof,8))

legend('y=2','y=3','Y=4','y=5','y=6','y=7','Y=8')

%title(' Coefficient de pression')

xlabel('X (m)')

ylabel('-CP')

hold off

%% Afficher les contours

subplot(2,2,2)

[C,h]=contourf(phi,25,'ShowText','on')

xlabel('Contour Phi')

subplot(2,2,3)

contourf(U(debx,deby),25)

xlabel('Contour U')

subplot(2,2,4)

contourf(V(debx,deby),25)

xlabel('Contour V')

figure

subplot(2,1,1)

contourf(CP,25)

xlabel('Contour CP')

subplot(2,1,2)

hold on

plot(X1,Y1,'k-',Y2,X2,'k-')

axis([0 Lx 0 Ly])

%title('Mesh Grid')

box on

hold off

%_____________________________________ end _________________________________

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献


⛳️ 完整代码

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料


相关文章
|
5月前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
MIMO系统中差分空间调制解调matlab误码率仿真
本项目展示了一种基于Matlab 2022a的差分空间调制(Differential Space Modulation, DMS)算法。DMS是一种应用于MIMO通信系统的信号传输技术,通过空间域的不同天线传输符号序列,并利用差分编码进行解调。项目包括算法运行效果图预览、核心代码及详细中文注释、理论概述等内容。在发送端,每次仅激活一个天线发送符号;在接收端,通过差分解调估计符号和天线选择。DMS在快速衰落信道中表现出色,尤其适用于高速移动和卫星通信系统。
|
5月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
使用Matlab绘制简单的二维与三维图形
【10月更文挑战第3天】本文详细介绍了如何在 Matlab 中绘制简单的二维和三维图形,包括曲线图、柱状图、散点图、网格图、表面图、等高线图、多边形填充图、切片图及矢量场等。文章提供了丰富的代码示例,如使用 `plot`、`bar`、`scatter`、`plot3`、`mesh`、`surf`、`contour` 等函数绘制不同类型图形的方法,并介绍了 `rotate3d`、`comet3` 和 `movie` 等工具实现图形的交互和动画效果。通过这些示例,读者可以轻松掌握 Matlab 的绘图技巧,并应用于数据可视化和分析中。
256 6
|
7月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
297 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
7月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
174 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
7月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
158 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
9月前
|
机器学习/深度学习 算法
简单遗传算法 + 最低水平线算法求解二维排样问题
简单遗传算法 + 最低水平线算法求解二维排样问题
186 0
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于生物地理算法的MLP多层感知机优化matlab仿真
本程序基于生物地理算法(BBO)优化MLP多层感知机,通过MATLAB2022A实现随机数据点的趋势预测,并输出优化收敛曲线。BBO模拟物种在地理空间上的迁移、竞争与适应过程,以优化MLP的权重和偏置参数,提升预测性能。完整程序无水印,适用于机器学习和数据预测任务。
|
23小时前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传算法的拱桥静载试验车辆最优布载matlab仿真
本程序基于遗传算法(GA)实现拱桥静载试验车辆最优布载的MATLAB仿真,旨在自动化确定车辆位置以满足加载效率要求(0.95≤ηq≤1.05),目标是使ηq尽量接近1,同时减少车辆数量和布载耗时。程序在MATLAB 2022A版本下运行,展示了工况1至工况3的测试结果。通过优化模型,综合考虑车辆重量、位置、类型及车道占用等因素,确保桥梁关键部位承受最大荷载,从而有效评估桥梁性能。核心代码实现了迭代优化过程,并输出最优布载方案及相关参数。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测算法matlab仿真
本内容主要介绍一种基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测技术及MQAM调制类型识别方法。完整程序运行效果无水印,需使用Matlab2022a版本。核心代码包含详细中文注释与操作视频。理论概述中提到,传统人脸识别易受非活体攻击影响,而MobileNet通过轻量化的深度可分离卷积结构,在保证准确性的同时提升检测效率。活体人脸与非活体在纹理和光照上存在显著差异,MobileNet可有效提取人脸高级特征,为无线通信领域提供先进的调制类型识别方案。
|
23小时前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于LSB最低有效位的音频水印嵌入提取算法FPGA实现,包含testbench和MATLAB对比
本项目展示了一种基于FPGA的音频水印算法,采用LSB(最低有效位)技术实现版权保护与数据追踪功能。使用Vivado2019.2和Matlab2022a开发,完整代码含中文注释及操作视频。算法通过修改音频采样点的最低有效位嵌入水印,人耳难以察觉变化。然而,面对滤波或压缩等攻击时,水印提取可能受影响。该项目运行效果无水印干扰,适合实时应用场景,核心逻辑简单高效,时间复杂度低。

热门文章

最新文章