CN115906421A - 一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法 - Google Patents

一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115906421A
CN115906421A CN202211333526.2A CN202211333526A CN115906421A CN 115906421 A CN115906421 A CN 115906421A CN 202211333526 A CN202211333526 A CN 202211333526A CN 115906421 A CN115906421 A CN 115906421A
Authority
CN
China
Prior art keywords
calculation
boundary
flow
flow velocity
space
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202211333526.2A
Other languages
English (en)
Inventor
缪吉伦
卿云
缪雨含
黄成林
龙丽吉
段金宏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing Jiaotong University
Original Assignee
Chongqing Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing Jiaotong University filed Critical Chongqing Jiaotong University
Priority to CN202211333526.2A priority Critical patent/CN115906421A/zh
Publication of CN115906421A publication Critical patent/CN115906421A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
    • Y02A40/80—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in fisheries management
    • Y02A40/81—Aquaculture, e.g. of fish

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及鱼类管理技术领域，公开了一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法，可预测鱼类等水生生物栖息地的水动力特性，有利于研究河道边滩、河湾、汊道、沙洲、江心洲等水生生物时空分布特征，得出最适宜的栖息地。可用于研究人为工程建设对生境的影响，为优化工程方案提供解决思路。该方法不仅可用于模拟鱼类栖息地的流场问题，还可用于一些复杂流场的计算，如内爆和外爆问题、声/波及波/涡干扰问题、ZND爆轰波问题等。

Description

一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法
技术领域
本发明涉及鱼类管理技术领域，更具体地说，它涉及一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法。
背景技术
鱼类栖息地是指维持其正常生活、生长、觅食、繁殖以及其他生命循环周期的场所，包括鱼类完成全部生活史过程所必需的水域范围，如产卵场、索饵场、越冬场以及连接不同生活史阶段水域的洄游通道等。
在实际工程中，了解河道中鱼类栖息地水流条件，可通过原型观测或采用物理模型试验研究。原型观测需要耗费大量人工及仪器设备，物理模型试验存在周期长、成本高、调整方案不便等缺点，一般采用水动力数值模拟来预测各种条件下的河道水位和流速的变化情况。山区河流水位坡降变化大，流速变化剧烈，若采用微分方程致使求解不易稳定。
本发明采用结构网格技术，提出了一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法。该方法通过合理定义守恒元并把流动变量的空间导数作为自变量，从而避免了用插值方法计算流通量带来的误差，保持了守恒性，也使同尺度网格下导数计算的精度较其他方法更高。其次，本方法将时间、空间同等对待、处理，更接近于流通量守恒的本质，即时间空间域上的守恒，因而其构造的格式具有与物理方程同样的时间空间不变性。同时，该方法将变量在计算域上利用基函数展开，但其展开式的系数只与其周围的单元相关，较其它方法(如谱方法)的展开系数全域相关更具灵活性。同时又避免了使用特征技术、流量限制、斜率限制等特殊技术，编程更容易
发明内容
为了克服现有技术中所存在的上述缺陷，本发明提供了一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法，可预测鱼类等水生生物栖息地的水动力特性，有利于研究河道边滩、河湾、汊道、沙洲、江心洲等水生生物时空分布特征，得出最适宜的栖息地。可用于研究人为工程建设对生境的影响，为优化工程方案提供解决思路。该方法不仅可用于模拟鱼类栖息地的流场问题，还可用于一些复杂流场的计算，如内爆和外爆问题、声/波及波/涡干扰问题、ZND爆轰波问题等。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法，包括以下步骤：
S1、研究区域空间离散，采用数字高程方法，提取河道地形DEM数据，将散乱的地形高程转换到规则平面，具体为；
S2、确定计算范围并划分生成CESE网格；
S3、确定计算边界条件；
S4、CESE方程离散及迭代计算，主要包括以下步骤：
(1)对变换后的控制方程利用CESE进行离散处理；
(2)导入初始数据，对整个计算区域赋初值；
(3)启动模型。在前半个时间步长内，判断计算区域，依次计算x向流速，水位，水深和y向流速；
(4)在后半个时间步长内，判断计算区域，依次计算y向流速，水位，水深和x向流速，至此一个时间步长求解完毕；
(5)将所求得的结果作为新的初始值，进入下一个时间步长的计算过程，重复步骤(2)—(4)，直至时间步长循环到最终为止，得出整个鱼类栖息地水位及水深、流速方向及大小、紊动粘性系数等水流特征参数；
S5、后处理及图形可视化。
进一步的，步骤S1具体包括：采用二次开发程序，利用Fortran语言读写DXF文件的数据信息，在地形矢量数据的基础上，实现空间向量化，并采用径向基函数法，生成数字地形，为网格制作提供地形数据。
进一步的，步骤S2具体包括：划定数值模拟区域，建立平面二维模型控制方程，对数值模拟区域和控制方程进行坐标变换，采用坐标拟合的方法将变量从物理平面变换到计算平面，利用泊松Possion方程法进行贴体坐标变换，生成结构网格。
进一步的，步骤S3中所述的边界条件包括进出口边界、固壁边界和动边界，其中：
1)进出口边界为上游给定流量过程边界，下游给定水位过程边界；
2)固壁边界则令其流速的法向流速梯度为零；
3)动边界按干湿单元处理，即当计算网格点的水深h≤0时，引入标准水深，令流速始终为零。
进一步的，步骤S5具体包括：将经步骤S4求得的计算结果采用FORTRAN语言编程输出为DXF格式文件，利用Fortran、AUTOCAD和MATLAB实现交互，进行二次开发。
综上所述，本发明具有以下有益效果：(1)结构简单，局部性好，便于边界处理；(2)方法简单，通用性好，计算量小，便于推广到多维情形；(3)计算结果精度高，激波分辨率高；(4)除了利用简单的泰勒级数公式展开外，无需任何其它的数值逼近技术，也不需要任何单调性限制或特征技术。
附图说明
图1是本发明实施例1中一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法的流程框图；
图2是本发明实施例1中x-y平面网格布局示意图；
图3是本发明实施例1中解元SE(i,j,n)和守恒元CE(i,j,n)构成示意图；
图4是本发明实施例1中边界单元示意图；
图5是本发明实施例2中的计算域网格划分示意图；
图6是本发明实施例2中计算水位与实测值的对比图；
图7是本发明实施例2中Q＝780m3/s时的流速分布图；
图8是本发明实施例2中Q＝14250m3/s时的流速分布图；
图9是本发明实施例2中Q＝4000m3/s时的河道计算流场图；
图10是本发明实施例2中Q＝6000m3/s时的河道计算流场图；
图11是本发明实施例3中的计算范围地形云图；
图12是本发明实施例3中的计算范围网格划分示意图；
图13是本发明实施例3中Q＝43200m3/s时的流速分布云图；
图14是本发明实施例3中Q＝43200m3/s时的局部流场分布矢量图；
具体实施方式
以下结合附图1-14对本发明作进一步详细说明。
实施例1：如图1所示，一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法，包括以下步骤：
S1、研究区域空间离散，采用数字高程方法，提取河道地形DEM数据，将散乱的地形高程转换到规则平面，其中，河道地形图通常是由AUTOCAD组织，采用二次开发程序，利用Fortran语言读写DXF文件的数据信息，在地形矢量数据的基础上，实现空间向量化，并采用径向基函数法，生成数字地形，为网格制作提供地形数据；
S2、确定计算范围并划分生成CESE网格，具体为：划定数值模拟区域，建立平面二维模型控制方程，对数值模拟区域和控制方程进行坐标变换，采用坐标拟合的方法将变量从物理平面变换到计算平面，利用泊松Possion方程法进行贴体坐标变换，生成结构网格；
S3、确定计算边界条件，包括进出口边界、固壁边界和动边界，其中：
1)进出口边界为上游给定流量过程边界，下游给定水位过程边界；
2)固壁边界则令其流速的法向流速梯度为零；
3)动边界按干湿单元处理，即当计算网格点的水深h≤0时，引入标准水深，令流速始终为零；
S4、CESE方程离散及迭代计算，主要包括以下步骤：
(1)对变换后的控制方程利用CESE进行离散处理；
(2)导入初始数据，对整个计算区域赋初值；
(3)启动模型，在前半个时间步长内，判断计算区域，依次计算x向流速，水位，水深和y向流速；
(4)在后半个时间步长内，判断计算区域，依次计算y向流速，水位，水深和x向流速，至此一个时间步长求解完毕；
(5)将所求得的结果作为新的初始值，进入下一个时间步长的计算过程，重复步骤(2)—(4)，直至时间步长循环到最终为止，得出整个鱼类栖息地水位及水深、流速方向及大小、紊动粘性系数等水流特征参数；
S5、后处理及图形可视化，具体为：将经步骤S4求得的计算结果采用FORTRAN语言编程输出为DXF格式文件，利用Fortran、AUTOCAD和MATLAB实现交互，进行二次开发，完成图像处理，本发明包括了鱼类栖息地流场数值模拟计算机可读代码，生成的有关图形也可被TECPLOT,MATLAB等后期处理，可完成矢量流场图生成、水位水深图示等功能，本发明可与常用建模软件无缝接口，便于使用。
本发明采用结构网格时空守恒的CE/SE方法求解浅水方程来数值模拟研究鱼类栖息地水动力特性，其中，二维守恒型浅水方程组通常可写成如下格式：
Figure BDA0003914492100000071
Figure BDA0003914492100000072
Figure BDA0003914492100000073
其中，t为时间；x，y分别为直角坐标系下的两个方向；h为水深；u和v分别为x，y方向的流速分量；g为重力加速度，g＝9.8m/s2；S0x和S0y分别是河床沿x，y方向坡降；Sfx和Sfy分别是摩阻沿x，y方向的分量。
Figure BDA0003914492100000074
式中，Z0为河床高程；
和Sfy的表达式可由曼宁阻力公式给出，如下所示：
Figure BDA0003914492100000075
式中，n为曼宁摩阻系数。
用变量(h，hu，hv)作为基本变量的二维守恒型浅水方程可用下式统一表示为微分形式：
Figure BDA0003914492100000076
式中：
Figure BDA0003914492100000077
Figure BDA0003914492100000078
Figure BDA0003914492100000079
Figure BDA0003914492100000081
其中：t为时间，x，y分别为直角坐标系下的两个方向；h为水深；u和v分别为x，y方向的流速分量；g为重力加速，g＝9.8m/s2；S0x和S0y分别是河床沿x，y方向坡降，n为曼宁摩阻系数。
对于时间t和空间x，y的三个变量，时空守恒元和解元格式采取完全统一起来同等看待，令x1＝x，x2＝y，x3＝t代表Euclidean空间E3中的三个坐标。利用高斯散度定理可以把二维微分形式(2)转化为如下的积分形式：
Figure BDA0003914492100000082
其中：V是E3空间中任一区域；S(V)是E2空间中任一区域V的边界；S(V)是E3中任一区域的边界；H＝[q，F，G]T，分别是时间-空间中的质量和动量流密度向量。
CE/SE法的关键是如何设计守恒元(CE)和解元(SE)，不同的划分方法可得到不同的计算格式。守恒元(CE)是时空中的某一小区域，在其中要求积分方程(3)成立，则可把整个求解域按一定要求划分成若干个相互不重叠的守恒元，这样处理可保证积分方程(3)在局部和全局均得到满足。解元(SE)就是在每一网格点附近的一个微小区域内认为流场变量可以用简单函数(如泰勒级数)来近似。通过改进和优化，使得在每一网格点只要设计一个守恒元来得到一个主要的离散方程，而采用流场变量在两个相邻时间半层解元的公共点上连续的假设来补充其余的几个关系式。格式推导方便，便于应用于河流这种边界地形复杂的情况，并给计算软件开发带来一定的简化。具体方法如下：
如图2和图3所示，基于结构网格的格式，设采用的守恒元和解元为在x，y平面上的网格布局，其中空心圆点和叉点分别表示两个不同时间半层上的网格点，用Ω代表E3中网格点(i，j，n)集合，其中n＝0，+1/2，±2/2，...，对于每一个n，取i，j＝n±1/2，n+3/2，...。
Figure BDA0003914492100000091
设有一个解元SE(i，j，n)和一个守恒元CE(i，j，n)与之对应，其中解元SE(i，j，n)取图中六面体E′F′G′H′H″G″F″E″和中间平面ABCD，守恒元CE(i，j，n)取图中六面体ABCDD′C′B′A′。
根据上述关于解元的假定，
Figure BDA0003914492100000092
可采用不同形式的函数
Figure BDA0003914492100000093
和
Figure BDA0003914492100000094
逼近方程中的Qm(x，y，t)，Fm(x，y，t)，Gm(x，y，t)和Bm(x，y，t)。本申请采用一阶泰勒级数展开式来逼近Qm(x，y，t)，Fm(x，y，t)和Gm(x，y，t)，而采用零阶泰勒级数展开式来逼近Bm(x，y，t)，得：
Figure BDA0003914492100000095
Figure BDA0003914492100000096
Figure BDA0003914492100000097
Figure BDA0003914492100000098
设：
Figure BDA0003914492100000099
则式(2)可用下式(6)来进行逼近：
Figure BDA0003914492100000101
由于F(Q)、G(Q)和B(Q)是基本变量Q的函数，因此：
Figure BDA0003914492100000102
Figure BDA0003914492100000103
Figure BDA0003914492100000104
Figure BDA0003914492100000105
Figure BDA0003914492100000106
Figure BDA0003914492100000107
Figure BDA0003914492100000108
Figure BDA0003914492100000109
其中，
Figure BDA00039144921000001010
是Jacobi矩阵，且是基本变量Q的函数。
由式(4)和式(7)可知，二维情形，需要求解的独立变量为
Figure BDA00039144921000001011
Figure BDA00039144921000001012
和
Figure BDA00039144921000001013
将式(4)中的
Figure BDA00039144921000001014
Figure BDA00039144921000001015
和
Figure BDA00039144921000001016
代入式(1)可以得到：
Figure BDA00039144921000001017
由式(4)、式(7)和式(8)进行简单分析可以看出，在每个网格点上最终要求解的独立变量只有
Figure BDA00039144921000001018
和
Figure BDA00039144921000001019
因此，在二维情形，CE/SE方法与传统的数值方法的最大区别就是除了把基本变量
Figure BDA0003914492100000111
作为独立变量外，它的空间梯度
Figure BDA0003914492100000112
和
Figure BDA0003914492100000113
也作为独立变量同时进行求解。
式(6)进一步可以展开为：
Figure BDA0003914492100000114
将式(4)代入式(5)然后再代入式(6)进一步对式(9)进行积分，一共分为4个积分，先对
Figure BDA0003914492100000115
进行积分，注意到式(9)可以看出
Figure BDA0003914492100000116
是在y～t平面内积分。
Figure BDA0003914492100000117
Figure BDA0003914492100000118
同理可以得到：
Figure BDA0003914492100000119
Figure BDA00039144921000001110
Figure BDA00039144921000001111
Figure BDA0003914492100000121
再对
Figure BDA0003914492100000122
进行积分，注意到式(9)可以看出
Figure BDA0003914492100000123
是在x～t平面内积分。
Figure BDA0003914492100000124
Figure BDA0003914492100000125
同理可以得到：
Figure BDA0003914492100000126
Figure BDA0003914492100000127
Figure BDA0003914492100000128
进一步对
Figure BDA0003914492100000129
进行积分，注意到式(9)可以看出
Figure BDA00039144921000001210
是在x～y平面内积分。
Figure BDA00039144921000001211
Figure BDA0003914492100000131
Figure BDA0003914492100000132
同理可以得到：
Figure BDA0003914492100000133
Figure BDA0003914492100000134
Figure BDA0003914492100000135
Figure BDA0003914492100000136
进一步，对
Figure BDA0003914492100000137
进行积分，得：
Figure BDA0003914492100000141
Figure BDA0003914492100000142
同理可以得到：
Figure BDA0003914492100000143
Figure BDA0003914492100000144
Figure BDA0003914492100000145
Figure BDA0003914492100000146
把式(11)代入式(10)、式(13)代入式(12)、式(15)代入式(14)、式(17)代入式(16)，然后再把式(10)、(12)、(14)、(16)代入式(9)，经整理后可以得到：
Figure BDA0003914492100000147
其中：
Pm(Δx，Δy)＝(2Qm-ΔxQmx-ΔyQmy)/8-(Δt/Δx)(2Fm-ΔyFmy-ΔtFmt/2)/16-(Δt/Δy)(2Gm-ΔxGmx-ΔtGmt/2)/16 (19a)
Figure BDA0003914492100000151
式(18)即为求解基本变量
Figure BDA0003914492100000152
的主要离散式，由于
Figure BDA0003914492100000153
和
Figure BDA0003914492100000154
一般情况下为耦合的，不能直接求解，一般情况下可以采用牛顿迭代法进行求教，从式(18)可以看出，对于全局来说二维CE/SE格式为显格式，而对于局部来说格式是耦合的，需联合求解。
如图3所示，由于CE/SE方法把基本变量的空间梯度
Figure BDA0003914492100000155
和
Figure BDA0003914492100000156
也作为独立变量进行求解，则必须还有两个主要的离散式来求解
Figure BDA0003914492100000157
和
Figure BDA0003914492100000158
为此令
Figure BDA0003914492100000159
在两个不同时间半层的相邻解元的四个公共点A，B，C，D处连续，则可以得到：
Figure BDA00039144921000001510
Figure BDA00039144921000001511
Figure BDA00039144921000001512
Figure BDA00039144921000001513
则式(20)可以写成：
Figure BDA00039144921000001514
Figure BDA00039144921000001515
Figure BDA0003914492100000161
Figure BDA0003914492100000162
其中：
Figure BDA0003914492100000163
由式(21a)，(21c)可以得到：
Figure BDA0003914492100000164
由式(21b)，(21d)可以得到：
Figure BDA0003914492100000165
其中：
Figure BDA0003914492100000166
Figure BDA0003914492100000167
Figure BDA0003914492100000168
进一步由式(22)可以得到：
Figure BDA0003914492100000169
Figure BDA00039144921000001610
其中：
Figure BDA00039144921000001611
Figure BDA00039144921000001612
关于计算问题具有明显间断的情况，对式(23)进行适当的修改，采用加权平均的梯度限制器或MinMod限制器来加以限制，能够有效的抑制间断附近的非物理数值振荡和非物理扭曲，即取：
Figure BDA0003914492100000171
式中，α为一个参数，一般取α＝1，限制函数W定义如下：
①W(0，0，α)＝0
②W(x-，x+，α)＝(|x+|αx-+|x-|αx+)/(|x+|a+|x-|a)，当|x+|a+|x-|a≠0时
此处：
Figure BDA0003914492100000172
关于边界条件的处理，主要分为固体边界条件和开边界条件，其中，水平方向的固体边界，如图4所示，以三角形网格布置为例。由于网格信息值不是布置在单元节点上，而是采用质心作为单元的信息存贮点，因此，没有网格点布置在边界上，为此，虚拟一个点E，是G点关于边界的镜像点，在E点的流场变量Qm和它的空间导数Qmx和Qmy的值从G点的值得到。
即在任何时刻层，E的信息值是G点关于边界的镜像值：
Figure BDA0003914492100000173
Figure BDA0003914492100000174
Figure BDA0003914492100000175
当控制方程为浅水方程时，则：
Figure BDA0003914492100000181
开边界的处理，采用一阶外推的方式，图4所示的固体边界假设为开边界，则E点的流场变量Qm和它的空间导数Qmx和Qmy的值同样可以从G点的值得到，即在任何时刻层，E的信息值是G点关于开边界的外推值：
(Qm)E＝(Qm)G；(Qmx)E＝0；(Qmy)E＝0 (27)
关于源项的处理，在式(18)中
Figure BDA0003914492100000182
和
Figure BDA0003914492100000183
一般情况下是耦合的，联合求解得到
Figure BDA0003914492100000184
具体为：
Figure BDA0003914492100000185
Figure BDA0003914492100000186
Figure BDA0003914492100000187
其中，R1，R2，R3为式(18)等号右边的已知的前一时间半层的值，代入B1，B2，B3，得：
Figure BDA0003914492100000188
Figure BDA0003914492100000189
Figure BDA00039144921000001810
则
Figure BDA00039144921000001811
可由式(29a)直接求解得到，把
Figure BDA00039144921000001812
代入式(29b)，(29c)，对
Figure BDA00039144921000001813
和
Figure BDA00039144921000001814
进行联合求解得到：
①当
Figure BDA00039144921000001815
时，
Figure BDA00039144921000001816
②当
Figure BDA0003914492100000191
且
Figure BDA0003914492100000192
时，令
c2＝R2+ΔtgQ1S0x/4
c3＝R3+ΔtgQ1S0y/4
当c2≥0时
Figure BDA0003914492100000193
当c2＜0时
Figure BDA0003914492100000194
③当
Figure BDA0003914492100000195
且
Figure BDA0003914492100000196
时，则
当c3≥0时
Figure BDA0003914492100000197
当c2＜0时
Figure BDA0003914492100000198
Q2＝Q3(c2/c3)
其中，b23＝gn2/Q1 7/3
Figure BDA0003914492100000199
实施例2：针对河流边界和地形复杂，水位和流速变化剧烈，主流和副流明显的特点，建立了时空守恒方法并用四边形网格来离散区域，进行了水位和流速的数值模拟。
某鱼类栖息地河段平面上呈“S”形，弯道左岸为碛坝，枯、中水期水流平缓，洪水时水势凌乱、流急。计算区域共划分成600×150个网格，如图5所示，是计算域网格划分示意图，其中：沿水流方向网格总数为600个，平均网格长度约为16m，沿河宽方向网格总数为150个，平均网格宽度约为6m。
图6是计算水位与实测值的对比图，采用本模型模拟验证了Q＝780m3/s，14250m3/s两级流量下实测流速分布图，如图7、图8所示。水位偏差在±0.04m以内，流速差值在10％以内，计算结果与实测资料吻合较好.
图9和图10为计算河段鱼类栖息地在不同流量下的流场情况，从流场图可以看出，所建立的数学模型能较好的解决动边界的问题，与实际流场情况相符合。
实施例3：选取某河段计算区域全长约12.8km，模型计算区域共划分成370×42个网格，其中：顺河向网格总数为370个，平均网格长度约为34m，横河向网格总数为42个，平均网格宽度约为25m。
如图11所示为该河段的计算范围地形云图，图12为该河段的计算范围网格划分示意图，图13为该河段Q＝43200m3/s时的流速分布云图，图14为该河段Q＝43200m3/s时的局部流场分布矢量图。
本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。

Claims (5)

1.一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法，其特征是：包括以下步骤：
S1、研究区域空间离散，采用数字高程方法，提取河道地形DEM数据，将散乱的地形高程转换到规则平面；
S2、确定计算范围并划分生成CESE网格；
S3、确定计算边界条件；
S4、CESE方程离散及迭代计算，主要包括以下步骤：
(1)对变换后的控制方程利用CESE进行离散处理；
(2)导入初始数据，对整个计算区域赋初值；
(3)启动模型。在前半个时间步长内，判断计算区域，依次计算x向流速，水位，水深和y向流速；
(4)在后半个时间步长内，判断计算区域，依次计算y向流速，水位，水深和x向流速，至此一个时间步长求解完毕；
(5)将所求得的结果作为新的初始值，进入下一个时间步长的计算过程，重复步骤(2)—(4)，直至时间步长循环到最终为止，得出整个鱼类栖息地水位及水深、流速方向及大小、紊动粘性系数等水流特征参数；
S5、后处理及图形可视化。
2.根据权利要求1所述的一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法，其特征在于，步骤S1具体包括：采用二次开发程序，利用Fortran语言读写DXF文件的数据信息，在地形矢量数据的基础上，实现空间向量化，并采用径向基函数法，生成数字地形，为网格制作提供地形数据。
3.根据权利要求1所述的一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法，其特征在于，步骤S2具体包括：划定数值模拟区域，建立平面二维模型控制方程，对数值模拟区域和控制方程进行坐标变换，采用坐标拟合的方法将变量从物理平面变换到计算平面，利用泊松Possion方程法进行贴体坐标变换，生成结构网格。
4.根据权利要求1所述的一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法，其特征在于，步骤S3中所述的边界条件包括进出口边界、固壁边界和动边界，其中：
1)进出口边界为上游给定流量过程边界，下游给定水位过程边界；
2)固壁边界则令其流速的法向流速梯度为零；
3)动边界按干湿单元处理，即当计算网格点的水深h≤0时，引入标准水深，令流速始终为零。
5.根据权利要求1所述的一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法，其特征在于，步骤S5具体包括：将经步骤S4求得的计算结果采用FORTRAN语言编程输出为DXF格式文件，利用Fortran、AUTOCAD和MATLAB实现交互，进行二次开发。
CN202211333526.2A 2022-10-28 2022-10-28 一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法 Pending CN115906421A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211333526.2A CN115906421A (zh) 2022-10-28 2022-10-28 一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211333526.2A CN115906421A (zh) 2022-10-28 2022-10-28 一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115906421A true CN115906421A (zh) 2023-04-04

Family

ID=86470027

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211333526.2A Pending CN115906421A (zh) 2022-10-28 2022-10-28 一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115906421A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116719981A (zh) * 2023-08-08 2023-09-08 东莘电磁科技(成都)有限公司 一种基于电磁领域的细线网格流场可视化方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116719981A (zh) * 2023-08-08 2023-09-08 东莘电磁科技(成都)有限公司 一种基于电磁领域的细线网格流场可视化方法
CN116719981B (zh) * 2023-08-08 2023-10-27 东莘电磁科技(成都)有限公司 一种基于电磁领域的细线网格流场可视化方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yuan et al. Deconvolutional artificial neural network models for large eddy simulation of turbulence
Gao et al. A hierarchy-based solution to calculate the configurational entropy of landscape gradients
Ford et al. A nonhydrostatic finite-element model for three-dimensional stratified oceanic flows. Part I: Model formulation
Pawar et al. Long short-term memory embedded nudging schemes for nonlinear data assimilation of geophysical flows
Janhunen et al. The GUMICS-4 global MHD magnetosphere–ionosphere coupling simulation
Lienen et al. Learning the dynamics of physical systems from sparse observations with finite element networks
CN111768502A (zh) 一种基于gpu加速技术的非结构网格二维洪水模拟系统
Peng et al. Linear attention coupled Fourier neural operator for simulation of three-dimensional turbulence
Shi et al. Gnn-surrogate: A hierarchical and adaptive graph neural network for parameter space exploration of unstructured-mesh ocean simulations
CN115906421A (zh) 一种模拟鱼类栖息地流场的时空守恒数值方法
Leer et al. Fast flow field estimation for various applications with a universally applicable machine learning concept
Pepper et al. A meshless method using global radial basis functions for creating 3-D wind fields from sparse meteorological data
Jain et al. Estimation of sound speed profiles using artificial neural networks
Yamazaki et al. Three‐dimensional cut‐cell modelling for high‐resolution atmospheric simulations
Díaz-Morales et al. Deep learning combined with singular value decomposition to reconstruct databases in fluid dynamics
Grimaldi et al. Sensitivity of a physically based method for terrain interpolation to initial conditions and its conditioning on stream location
Akbari et al. Blending machine learning and sequential data assimilation over latent spaces for surrogate modeling of Boussinesq systems
CN115600420A (zh) 基于静态非均匀网格与gpu并行计算的洪涝模拟方法
Benkhaldoun et al. Numerical modelling of sediment transport in the Nador lagoon (Morocco)
Hsu et al. A 2D SWE meshless model with fictitious water level at dry nodes
Mynett Hydroinformatics and its applications at Delft Hydraulics
Tibaut et al. Fast Boundary-Domain Integral Method with the H2-matrix formulation for large scale numerical investigations
Guo et al. Research on adaptive tide numerical simulation based on steering dynamic monitoring
Aygun et al. Physics informed neural networks for two dimensional incompressible thermal convection problems
Hasegawa et al. Continuous data assimilation of large eddy simulation by lattice Boltzmann method and local ensemble transform Kalman filter (LBM-LETKF)

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination