CN113033124A - 一种计算流体力学模拟的参数配置方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于流体力学模拟技术领域,具体为一种计算流体力学模拟的参数配置方法及系统,该计算流体力学模拟的参数配置系统包括:输入端,所述输入端用于输入控制指令;模拟处理单元,所述输入端的输出接口与模拟处理单元的输入接口连接;数据库,所述数据库与模拟处理单元建立连接,所述数据库存储数据信息;模型建立模块;显示端,所述显示端的输入接口与模拟处理单元的输出接口连接。该计算流体力学模拟的参数配置方法的具体步骤如下:S1:建立流体力学计算模型;S2:输入数据并存储;S3:基于输入数据对计算模型演练;S4:对计算模型修正。通过该参数配置方法和参数配置系统能够对流体力学模拟模型模拟操作,演练和改进。

Description

一种计算流体力学模拟的参数配置方法及系统
技术领域
本发明涉及流体力学模拟技术领域,具体为一种计算流体力学模拟的参数配置方法及系统。
背景技术
流体力学是力学的一个分支,主要研究在各种力的作用下,流体本身的静止状态和运动状态以及流体和固体界壁间有相对运动时的相互作用和流动规律。计算流体力学比较困难,通常采用流体力学模型模拟的方式计算,在实验室内,流动现象可以在短得多的时间内和小得多的空间中多次重复出现,可以对多种参量进行隔离并系统地改变实验参量。在实验室内,人们也可以造成自然界很少遇到的特殊情况(如高温、高压),可以使原来无法看到的现象显示出来。现场观测常常是对已有事物、已有工程的观测,而实验室模拟却可以对还没有出现的事物、没有发生的现象(如待设计的工程、机械等)进行观察,使之得到改进。因此,实验室模拟是研究流体力学的重要方法。但是,要使实验数据与现场观测结果相符,必须使流动相似条件(见相似律)完全得到满足。不过对缩尺模型来说,某些相似准数如雷诺数和弗劳德数不易同时满足,某些工程问题的大雷诺数也难以达到。所以在实验室中,通常是针对具体问题,尽量满足某些主要相似条件和参数,然后通过现场观测验证或校正实验结果。而现有的流体力学模型通常为具体的模型,不容易调控,且适用范围较窄。为此,需要设计相应的技术方案给予解决。
发明内容
本发明的目的在于提供一种计算流体力学模拟的参数配置方法及系统,以解决上述背景技术中提出的现有的流体力学模型通常为具体的模型,不容易调控,且适用范围较窄的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种计算流体力学模拟的参数配置系统,该计算流体力学模拟的参数配置系统包括:
输入端,所述输入端用于输入控制指令;
模拟处理单元,所述输入端的输出接口与模拟处理单元的输入接口连接,所述输入端输入的控制指令直接到达模拟处理单元,模拟处理单元接收控制指令后并依据控制指令去执行相应操作;
数据库,所述数据库与模拟处理单元建立连接,所述数据库存储数据信息,所述模拟处理单元能够从数据库获取数据或者将数据存储在数据库内;
模型建立模块,所述模型建立模块与模拟处理单元建立连接,所述模型建立模块根据输入端输入的控制指令建立流体力学模拟模型,建立的流体力学模拟模型存储在数据库内;
所述输入端向模拟处理单元输入调整指令,模拟处理单元根据调整指令对流体力学模拟模型输入参数,使得流体力学模拟模型得到改变;
显示端,所述显示端的输入接口与模拟处理单元的输出接口连接,所述显示端将流体力学模拟模型或者改变后的流体力学模拟模型显示。
作为上述技术方案的改进,该计算流体力学模拟的参数配置系统还包括指令层,所述指令层预先存储指令集,所述输入端输入的控制指令与指令集适配。
作为上述技术方案的改进,所述模拟处理单元能够对流体力学模拟模型模拟演练。
一种计算流体力学模拟的参数配置方法,该计算流体力学模拟的参数配置方法的具体步骤如下:
S1:建立流体力学计算模型:预先获取基础的流体力学计算模型,基于基础的流体力学计算模型建立需要的流体力学计算模型;
S2:输入数据并存储:向建立的流体力学计算模型输入控制指令和调整指令,根据控制指令对该流体力学计算模型调整,使得该流体力学计算模型调整为趋向需求的流体力学计算模型;
S3:基于输入数据对计算模型演练:对步骤S2中得到的趋向需求的流体力学计算模型模拟演练,通过用户和系统同时对趋向需求的流体力学计算模型观察检测;
S4:对计算模型修正:将步骤S3中观察检测的结果记录,并针对观察检测的记录结果输入调整指令,通过输入的调整指令对趋向需求的流体力学计算模型进一步调整,使得趋向需求的流体力学计算模型调整为需求的流体力学计算模型。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
(1)通过输入端、模拟处理单元、数据库、模型建立模块的配合作用,能够对流体力学模拟模型建立,且能够根据使用情形对流体力学模拟模型调控,使得流体力学模拟模型适用范围广,根据演练,对流体力学模拟模型调整,减少误差。
(2)通过该参数配置方法能够对流体力学模拟模型模拟操作,演练和改进,操作后得到的流体力学模拟模型能够更好的适用于模拟计算。
附图说明
图1为本发明参数配置系统的逻辑框图;
图2为本发明参数配置方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
实施例:
请参阅图1-2,本发明提供一种技术方案:一种计算流体力学模拟的参数配置系统,该计算流体力学模拟的参数配置系统包括:
输入端,所述输入端用于输入控制指令;输入端为基于键盘、鼠标、触摸屏、语音输入等输入设备且具有规定指令输入功能的输入端。
模拟处理单元,所述输入端的输出接口与模拟处理单元的输入接口连接,所述输入端输入的控制指令直接到达模拟处理单元,模拟处理单元接收控制指令后并依据控制指令去执行相应操作;
数据库,所述数据库与模拟处理单元建立连接,所述数据库存储数据信息,所述模拟处理单元能够从数据库获取数据或者将数据存储在数据库内;
模型建立模块,所述模型建立模块与模拟处理单元建立连接,所述模型建立模块根据输入端输入的控制指令建立流体力学模拟模型,建立的流体力学模拟模型存储在数据库内;模型建立模块内预先建立流体力学各种情况的模拟模型,需要进行模拟实验时,选择对应模型,并进行调整即可。
所述输入端向模拟处理单元输入调整指令,模拟处理单元根据调整指令对流体力学模拟模型输入参数,使得流体力学模拟模型得到改变;
显示端,所述显示端的输入接口与模拟处理单元的输出接口连接,所述显示端将流体力学模拟模型或者改变后的流体力学模拟模型显示。
具体地,该计算流体力学模拟的参数配置系统还包括指令层,所述指令层预先存储指令集,所述输入端输入的控制指令与指令集适配。
具体地,所述模拟处理单元能够对流体力学模拟模型模拟演练。
一种计算流体力学模拟的参数配置方法,该计算流体力学模拟的参数配置方法的具体步骤如下:
S1:建立流体力学计算模型:预先获取基础的流体力学计算模型,基于基础的流体力学计算模型建立需要的流体力学计算模型;
S2:输入数据并存储:向建立的流体力学计算模型输入控制指令和调整指令,根据控制指令对该流体力学计算模型调整,使得该流体力学计算模型调整为趋向需求的流体力学计算模型;
S3:基于输入数据对计算模型演练:对步骤S2中得到的趋向需求的流体力学计算模型模拟演练,通过用户和系统同时对趋向需求的流体力学计算模型观察检测;
S4:对计算模型修正:将步骤S3中观察检测的结果记录,并针对观察检测的记录结果输入调整指令,通过输入的调整指令对趋向需求的流体力学计算模型进一步调整,使得趋向需求的流体力学计算模型调整为需求的流体力学计算模型。
根据流体运动的普遍规律如质量守恒、动量守恒、能量守恒等,利用数学分析的手段,研究流体的运动,解释已知的现象,预测可能发生的结果。理论分析的步骤大致如下:
①建立“力学模型”
一般做法是:针对实际流体的力学问题,分析其中的各种矛盾并抓住主要方面,对问题进行简化而建立反映问题本质的“力学模型”。流体力学中最常用的基本模型有:连续介质(见连续介质假设)、牛顿流体、不可压缩流体、理想流体(见粘性流体)、平面流动等。
②建立控制方程
针对流体运动的特点,用数学语言将质量守恒、动量守恒、能量守恒等定律表达出来,从而得到连续性方程、动量方程和能量方程。此外,还要加上某些联系流动参量的关系式(例如状态方程),或者其他方程。这些方程合在一起称为流体力学基本方程组。流体运动在空间和时间上常有一定的限制,因此,应给出边界条件和初始条件。整个流动问题的数学模式就是建立起封闭的、流动参量必须满足的方程组,并给出恰当的边界条件和初始条件。
③求解方程组
在给定的边界条件和初始条件下,利用数学方法,求方程组的解。由于这方程组是非线性的偏微分方程组,难以求得解析解,必须加以简化,这就是前面所说的建立力学模型的原因之一。力学家经过多年努力,创造出许多数学方法或技巧来解这些方程组(主要是简化了的方程组),得一些解析解。
④对解进行分析解释
求出方程组的解后,结合具体流动,解释这些解的物理含义和流动机理。通常还要将这些理论结果同实验结果进行比较,以确定所得解的准确程度和力学模型的适用范围。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明;因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内,不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种计算流体力学模拟的参数配置系统,其特征在于,该计算流体力学模拟的参数配置系统包括:
输入端,所述输入端用于输入控制指令;
模拟处理单元,所述输入端的输出接口与模拟处理单元的输入接口连接,所述输入端输入的控制指令直接到达模拟处理单元,模拟处理单元接收控制指令后并依据控制指令去执行相应操作;
数据库,所述数据库与模拟处理单元建立连接,所述数据库存储数据信息,所述模拟处理单元能够从数据库获取数据或者将数据存储在数据库内;
模型建立模块,所述模型建立模块与模拟处理单元建立连接,所述模型建立模块根据输入端输入的控制指令建立流体力学模拟模型,建立的流体力学模拟模型存储在数据库内;
所述输入端向模拟处理单元输入调整指令,模拟处理单元根据调整指令对流体力学模拟模型输入参数,使得流体力学模拟模型得到改变;
显示端,所述显示端的输入接口与模拟处理单元的输出接口连接,所述显示端将流体力学模拟模型或者改变后的流体力学模拟模型显示。
2.根据权利要求1所述的一种计算流体力学模拟的参数配置系统,其特征在于:该计算流体力学模拟的参数配置系统还包括指令层,所述指令层预先存储指令集,所述输入端输入的控制指令与指令集适配。
3.根据权利要求1所述的一种计算流体力学模拟的参数配置系统,其特征在于:所述模拟处理单元能够对流体力学模拟模型模拟演练。
4.一种计算流体力学模拟的参数配置方法,其特征在于:该计算流体力学模拟的参数配置方法的具体步骤如下:
S1:建立流体力学计算模型:预先获取基础的流体力学计算模型,基于基础的流体力学计算模型建立需要的流体力学计算模型;
S2:输入数据并存储:向建立的流体力学计算模型输入控制指令和调整指令,根据控制指令对该流体力学计算模型调整,使得该流体力学计算模型调整为趋向需求的流体力学计算模型;
S3:基于输入数据对计算模型演练:对步骤S2中得到的趋向需求的流体力学计算模型模拟演练,通过用户和系统同时对趋向需求的流体力学计算模型观察检测;
S4:对计算模型修正:将步骤S3中观察检测的结果记录,并针对观察检测的记录结果输入调整指令,通过输入的调整指令对趋向需求的流体力学计算模型进一步调整,使得趋向需求的流体力学计算模型调整为需求的流体力学计算模型。
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Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1133775A (zh) * 1994-08-01 1996-10-23 东丽株式会社 流体流动分析的装置和方法和注模产品的生产方法
US20080162090A1 (en) * 2006-12-27 2008-07-03 Ernest Clay Perry System, methods, and computer readable media, for product design using t-spline deformation
CN101246515A (zh) * 2008-03-03 2008-08-20 哈尔滨工程大学 基于cfd软件的数字船模平面运动机构实验方法
CN101272851A (zh) * 2005-02-28 2008-09-24 霍尼韦尔国际公司 用于微型流体分析器的固定相
CN101857305A (zh) * 2010-06-30 2010-10-13 哈尔滨工业大学 升流式反应器反应区流体力学模型的构建方法
CN102011573A (zh) * 2010-12-20 2011-04-13 中国海洋石油总公司 一种在水平井中均匀注入多元热流体的方法
CN102110183A (zh) * 2010-12-30 2011-06-29 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司地质科学研究院 一种反映流体沿储层大裂缝窜流的数值模拟方法
CN102663251A (zh) * 2012-04-09 2012-09-12 华北电力大学 基于计算流体力学模型的风电场功率物理预测方法
CN102750426A (zh) * 2012-07-19 2012-10-24 华南理工大学 基于cfd技术的流动调整器整流效果评判方法
CN106529063A (zh) * 2016-11-14 2017-03-22 宜兴八达流体技术有限公司 基于cfd技术的流体系统及其设计方法
CN109815573A (zh) * 2019-01-16 2019-05-28 中铁二院工程集团有限责任公司 一种基于流体颗粒耦合模拟高铁路基注浆微观机理的方法
CN109858158A (zh) * 2019-02-01 2019-06-07 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 一种计算流体力学模拟的参数配置方法及系统
CN110114025A (zh) * 2016-10-28 2019-08-09 美敦力阿迪安卢森堡有限公司 用于使用计算流体动力学优化血管周围神经调节治疗的方法和系统
CN110575252A (zh) * 2018-06-07 2019-12-17 张�浩 基于计算流体力学的脑血管疾病风险预警方法及系统
CN111444557A (zh) * 2020-01-14 2020-07-24 江苏大学镇江流体工程装备技术研究院 基于ansys与matlab数据接口的cfd数值模拟优化设计方法
CN111832132A (zh) * 2020-07-17 2020-10-27 江苏大学镇江流体工程装备技术研究院 一种低比转速高速离心泵水力模型设计方法
CN112231991A (zh) * 2020-10-13 2021-01-15 江苏大学镇江流体工程装备技术研究院 一种机器学习数据库的自动构建方法

Patent Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1133775A (zh) * 1994-08-01 1996-10-23 东丽株式会社 流体流动分析的装置和方法和注模产品的生产方法
CN101272851A (zh) * 2005-02-28 2008-09-24 霍尼韦尔国际公司 用于微型流体分析器的固定相
US20080162090A1 (en) * 2006-12-27 2008-07-03 Ernest Clay Perry System, methods, and computer readable media, for product design using t-spline deformation
CN101246515A (zh) * 2008-03-03 2008-08-20 哈尔滨工程大学 基于cfd软件的数字船模平面运动机构实验方法
CN101857305A (zh) * 2010-06-30 2010-10-13 哈尔滨工业大学 升流式反应器反应区流体力学模型的构建方法
CN102011573A (zh) * 2010-12-20 2011-04-13 中国海洋石油总公司 一种在水平井中均匀注入多元热流体的方法
CN102110183A (zh) * 2010-12-30 2011-06-29 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司地质科学研究院 一种反映流体沿储层大裂缝窜流的数值模拟方法
CN102663251A (zh) * 2012-04-09 2012-09-12 华北电力大学 基于计算流体力学模型的风电场功率物理预测方法
CN102750426A (zh) * 2012-07-19 2012-10-24 华南理工大学 基于cfd技术的流动调整器整流效果评判方法
CN110114025A (zh) * 2016-10-28 2019-08-09 美敦力阿迪安卢森堡有限公司 用于使用计算流体动力学优化血管周围神经调节治疗的方法和系统
CN106529063A (zh) * 2016-11-14 2017-03-22 宜兴八达流体技术有限公司 基于cfd技术的流体系统及其设计方法
CN110575252A (zh) * 2018-06-07 2019-12-17 张�浩 基于计算流体力学的脑血管疾病风险预警方法及系统
CN109815573A (zh) * 2019-01-16 2019-05-28 中铁二院工程集团有限责任公司 一种基于流体颗粒耦合模拟高铁路基注浆微观机理的方法
CN109858158A (zh) * 2019-02-01 2019-06-07 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 一种计算流体力学模拟的参数配置方法及系统
CN111444557A (zh) * 2020-01-14 2020-07-24 江苏大学镇江流体工程装备技术研究院 基于ansys与matlab数据接口的cfd数值模拟优化设计方法
CN111832132A (zh) * 2020-07-17 2020-10-27 江苏大学镇江流体工程装备技术研究院 一种低比转速高速离心泵水力模型设计方法
CN112231991A (zh) * 2020-10-13 2021-01-15 江苏大学镇江流体工程装备技术研究院 一种机器学习数据库的自动构建方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘恒星: "基于粒子系统的Web数字地球海洋矢量场数据动态可视化方法", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)基础科学辑》 *
唐昌新 等: "基于EFDC模型的鄱阳湖水动力模拟", 《中国水利学会2013学术年会论文集》 *

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