空氣動力學數值方法：光滑粒子流體動力學(SPH)：光滑粒子流體動力學(SPH)簡介1光滑粒子流體動力學(SPH)概述1.11SPH的基本概念光滑粒子流體動力學（SmoothedParticleHydrodynamics,SPH）是一種無網格的數值方法，用于解決流體動力學問題。與傳統的有限元或有限體積方法不同，SPH使用一組離散的粒子來表示流體，這些粒子攜帶物理量（如質量、速度、壓力等），并通過粒子間的相互作用來模擬流體的運動。SPH的核心在于通過平滑函數（核函數）來近似流體的連續場，從而避免了網格的生成和維護，特別適用于處理自由表面流動、大變形和界面問題。1.1.1核函數核函數是SPH方法中的關鍵組成部分，用于在粒子間傳遞信息。一個常用的核函數是Spiky核函數，其定義如下：W其中，r是粒子間距離，h是平滑長度，決定了核函數的影響范圍。1.1.2連續性方程和動量方程在SPH中，連續性方程和動量方程通過粒子間的相互作用來離散化。例如，連續性方程可以表示為：d動量方程則可以表示為：d其中，ρi是粒子i的密度，vi是粒子i的速度，Pi是粒子i的壓力，mj是粒子1.22SPH的歷史發展SPH方法最早由Lucy在1977年和Gingold與Monaghan在1982年獨立提出，最初用于天體物理學中的星體形成和演化模擬。隨著計算機技術的發展，SPH逐漸被應用于更廣泛的領域，包括流體動力學、固體力學、生物力學等。近年來，SPH在空氣動力學中的應用也日益增多，特別是在模擬復雜流動現象和設計優化方面。1.33SPH在空氣動力學中的應用SPH在空氣動力學中的應用主要集中在模擬自由表面流動、多相流、沖擊波和湍流等復雜現象。由于SPH方法的無網格特性，它能夠很好地處理流體界面的移動和變形，這對于模擬飛機或火箭在高速飛行時遇到的空氣動力學問題尤為重要。1.3.1示例：使用SPH模擬二維空氣流動假設我們想要模擬一個二維空氣流動問題，其中空氣粒子在重力作用下自由下落。下面是一個簡化的SPH算法示例，使用Python語言實現：importnumpyasnp

#定義核函數

defspiky_kernel(r,h):

q=r/h

ifq<1:

return15/(7*np.pi*h**3)*(1-1.5*q**2+0.75*q**3)

elifq<2:

return15/(7*np.pi*h**3)*(0.25*(2-q)**3)

else:

return0

#定義粒子類

classParticle:

def__init__(self,pos,vel,mass,h):

self.pos=pos

self.vel=vel

self.mass=mass

self.h=h

self.rho=0

self.P=0

defupdate_density(self,particles):

forpinparticles:

ifp!=self:

self.rho+=p.mass*spiky_kernel(np.linalg.norm(self.pos-p.pos),self.h)

defupdate_pressure(self):

self.P=101325+1000*(self.rho-1000)

defupdate_velocity(self,particles,g):

acc=np.array([0,0])

forpinparticles:

ifp!=self:

r=self.pos-p.pos

acc+=p.mass*(self.P/self.rho**2+p.P/p.rho**2)*np.gradient(spiky_kernel(np.linalg.norm(r),self.h),np.linalg.norm(r))*r/np.linalg.norm(r)

self.vel+=acc*dt+g*dt

#初始化粒子

particles=[]

foriinrange(100):

particles.append(Particle(np.array([np.random.uniform(0,10),np.random.uniform(0,10)]),np.array([0,0]),1,0.5))

#重力加速度

g=np.array([0,-9.8])

#時間步長

dt=0.01

#模擬循環

fortinrange(1000):

forpinparticles:

p.update_density(particles)

p.update_pressure()

p.update_velocity(particles,g)在這個示例中，我們首先定義了一個Spiky核函數，然后創建了一個粒子類，其中包含了粒子的位置、速度、質量、平滑長度、密度和壓力等屬性。在模擬循環中，我們更新每個粒子的密度、壓力和速度，以模擬空氣粒子在重力作用下的自由下落。1.3.2結論SPH作為一種無網格的數值方法，為解決空氣動力學中的復雜流動問題提供了一種有效途徑。通過粒子間的相互作用和核函數的平滑處理，SPH能夠準確地模擬自由表面流動、多相流、沖擊波和湍流等現象，為飛機和火箭的設計優化提供了有力的工具。隨著算法的不斷改進和計算機性能的提升，SPH在空氣動力學領域的應用前景將更加廣闊。請注意，上述代碼示例是一個簡化的SPH算法實現，實際應用中需要考慮更多的物理效應和數值穩定性問題。此外，SPH方法的計算效率和精度也依賴于粒子數量、平滑長度和時間步長等參數的選擇。2空氣動力學數值方法：光滑粒子流體動力學(SPH)：粒子近似與核函數2.11.粒子近似理論光滑粒子流體動力學（SmoothedParticleHydrodynamics,SPH）是一種無網格的數值方法，用于解決流體動力學問題。在SPH中，流體被離散為一系列粒子，每個粒子代表流體的一個小體積。粒子近似理論是SPH的基礎，它通過將連續場量（如密度、壓力、速度等）在粒子位置處用粒子周圍其他粒子的加權平均值來近似。2.1.1粒子近似公式粒子近似的基本公式為：A其中，Ar是在位置r處的場量，mj和Aj分別是粒子j的質量和場量，ρj是粒子j的密度，Wr?rj2.1.2示例假設我們有三個粒子，位置分別為r1=0,0,r2=1,0,r3=0,1，質量m1=1,m2=2,m3=3，場量importnumpyasnp

#粒子位置

positions=np.array([[0,0],[1,0],[0,1]])

#粒子質量

masses=np.array([1,2,3])

#粒子場量

A_values=np.array([1,2,3])

#平滑長度

h=0.5

#計算位置

r=np.array([0.5,0.5])

#核函數

defkernel(r_ij,h):

r=np.linalg.norm(r_ij)

ifr<h:

return1-r/h

else:

return0

#計算密度

defdensity(positions,masses,h,r):

rho=0

fori,posinenumerate(positions):

rho+=masses[i]*kernel(r-pos,h)

returnrho

#計算場量

defparticle_approximation(positions,masses,A_values,h,r):

A=0

fori,posinenumerate(positions):

A+=masses[i]*A_values[i]/density(positions,masses,h,pos)*kernel(r-pos,h)

returnA

#輸出結果

A_r=particle_approximation(positions,masses,A_values,h,r)

print("位置(0.5,0.5)處的場量A(r)約為:",A_r)2.22.核函數的選擇與性質核函數在SPH中扮演著關鍵角色，它決定了粒子間相互作用的范圍和強度。核函數的選擇應滿足以下性質：正則性：核函數應為連續且光滑的。歸一化：在平滑長度h內，核函數的積分應等于1。局部性：核函數在r>對稱性：核函數應關于原點對稱，即Wr2.2.1常用核函數CubicSpline核函數：在三維空間中，CubicSpline核函數定義為：WGaussian核函數：Gaussian核函數定義為：W2.2.2示例使用CubicSpline核函數計算粒子間相互作用的權重。#CubicSpline核函數

defcubic_spline_kernel(r,h):

r_norm=np.linalg.norm(r)

ifr_norm<h/2:

return(8/(np.pi*h**3))*(3/4-3/2*(r_norm/h)**2+1/2*(r_norm/h)**3)

elifr_norm<h:

return(8/(np.pi*h**3))*(1/4*(1-r_norm/h)**3)

else:

return0

#示例計算

r_ij=np.array([0.3,0.3])

h=0.5

W_ij=cubic_spline_kernel(r_ij,h)

print("粒子間距離為(0.3,0.3)時的核函數值W(r)約為:",W_ij)2.33.核函數在SPH中的應用核函數在SPH中的應用主要體現在兩個方面：粒子間相互作用的計算：通過核函數計算粒子間相互作用的權重，進而計算粒子的密度、壓力等物理量。微分算子的近似：在SPH中，微分算子（如梯度、散度、拉普拉斯算子）可以通過粒子近似和核函數來近似。2.3.1示例使用CubicSpline核函數計算粒子的密度。#計算密度

defdensity(positions,masses,h,r):

rho=0

fori,posinenumerate(positions):

rho+=masses[i]*cubic_spline_kernel(r-pos,h)

returnrho

#示例計算

r=np.array([0.5,0.5])

rho_r=density(positions,masses,h,r)

print("位置(0.5,0.5)處的密度rho(r)約為:",rho_r)通過上述示例，我們可以看到粒子近似理論和核函數在SPH中的具體應用。核函數的選擇和性質對SPH的準確性和效率有著重要影響，而粒子近似則為流體動力學問題提供了一種無網格的數值求解方法。3SPH方程的構建3.11.連續性方程的離散化在光滑粒子流體動力學（SPH）中，連續性方程描述了流體的密度隨時間的變化。連續性方程在連續介質中表示為：?其中，ρ是密度，v是流體的速度矢量。在SPH中，這個方程通過粒子近似被離散化。每個粒子代表流體的一個小體積，其密度ρi由周圍粒子的密度和位置通過核函數Wd這里，mj是粒子j的質量，vi和vj分別是粒子i和j的速度，?Wij是核函數3.1.1示例代碼#Python示例代碼：連續性方程的SPH離散化

importnumpyasnp

defsp_kernel(r,h):

"""SPH核函數，這里使用CubicSpline核函數"""

q=np.linalg.norm(r)/h

ifq<1:

return20/7*(1-q)**3/h**3

elifq<2:

return-30/7*(q-1)**2*(2-q)/h**3

else:

return0

defgrad_sp_kernel(r,h):

"""SPH核函數的梯度"""

q=np.linalg.norm(r)/h

ifq<1:

return-60/7*(1-q)**2*r/h**4

elifq<2:

return60/7*(q-1)*(2-q)*r/h**4

else:

returnnp.zeros_like(r)

defdensity_update(particles,h,dt):

"""更新粒子密度"""

fori,p_iinenumerate(particles):

rho_i=0

forj,p_jinenumerate(particles):

ifi!=j:

rho_i+=p_j['mass']*sp_kernel(p_i['pos']-p_j['pos'],h)

p_i['density']+=rho_i*dt

#假設粒子數據結構

classParticle:

def__init__(self,pos,mass,velocity):

self['pos']=pos

self['mass']=mass

self['velocity']=velocity

self['density']=0

#創建粒子列表

particles=[Particle(np.array([0.0,0.0]),1.0,np.array([1.0,0.0])),

Particle(np.array([1.0,0.0]),1.0,np.array([0.0,1.0]))]

#設置參數

h=0.1#核函數的平滑長度

dt=0.01#時間步長

#更新粒子密度

density_update(particles,h,dt)3.22.動量方程的離散化動量方程描述了流體粒子的加速度與作用力之間的關系。在連續介質中，動量方程可以表示為：ρ其中，p是壓力，g是重力加速度，T是應力張量。在SPH中，動量方程被離散化為：d3.2.1示例代碼#Python示例代碼：動量方程的SPH離散化

defmomentum_update(particles,h,dt,g):

"""更新粒子速度"""

fori,p_iinenumerate(particles):

a_i=np.zeros_like(p_i['velocity'])

forj,p_jinenumerate(particles):

ifi!=j:

a_i-=(p_i['pressure']+p_j['pressure'])*grad_sp_kernel(p_i['pos']-p_j['pos'],h)*p_j['mass']/p_j['density']

a_i+=g

p_i['velocity']+=a_i*dt

#假設粒子數據結構

classParticle:

def__init__(self,pos,mass,velocity):

self['pos']=pos

self['mass']=mass

self['velocity']=velocity

self['density']=0

self['pressure']=0

#創建粒子列表

particles=[Particle(np.array([0.0,0.0]),1.0,np.array([1.0,0.0])),

Particle(np.array([1.0,0.0]),1.0,np.array([0.0,1.0]))]

#設置參數

h=0.1#核函數的平滑長度

dt=0.01#時間步長

g=np.array([0.0,-9.81])#重力加速度

#更新粒子速度

momentum_update(particles,h,dt,g)3.33.能量方程的離散化能量方程描述了流體粒子的內能隨時間的變化。在連續介質中，能量方程可以表示為：ρ其中，e是內能，q是熱流矢量。在SPH中，能量方程被離散化為：d3.3.1示例代碼#Python示例代碼：能量方程的SPH離散化

defenergy_update(particles,h,dt):

"""更新粒子內能"""

fori,p_iinenumerate(particles):

de_i=0

forj,p_jinenumerate(particles):

ifi!=j:

de_i-=(p_i['energy']*p_i['velocity']+p_j['energy']*p_j['velocity'])*grad_sp_kernel(p_i['pos']-p_j['pos'],h)*p_j['mass']/p_j['density']

p_i['energy']+=de_i*dt

#假設粒子數據結構

classParticle:

def__init__(self,pos,mass,velocity):

self['pos']=pos

self['mass']=mass

self['velocity']=velocity

self['density']=0

self['energy']=0

#創建粒子列表

particles=[Particle(np.array([0.0,0.0]),1.0,np.array([1.0,0.0])),

Particle(np.array([1.0,0.0]),1.0,np.array([0.0,1.0]))]

#設置參數

h=0.1#核函數的平滑長度

dt=0.01#時間步長

#更新粒子內能

energy_update(particles,h,dt)以上代碼示例展示了如何在SPH框架下離散化連續性方程、動量方程和能量方程。這些離散化方程是SPH方法的核心，用于模擬流體動力學問題。通過迭代更新粒子的位置、速度和能量，可以模擬流體的動態行為。4空氣動力學數值方法：光滑粒子流體動力學(SPH)邊界條件處理4.1邊界條件處理4.1.11.固體邊界條件的實現在光滑粒子流體動力學(SPH)中，處理固體邊界條件是至關重要的，因為它直接影響流體與固體表面的相互作用。固體邊界條件的實現通常涉及兩種方法：鏡像粒子法和壁面粒子法。鏡像粒子法鏡像粒子法的基本思想是，對于靠近固體邊界的流體粒子，引入一個或多個鏡像粒子，這些鏡像粒子位于固體邊界對稱位置。通過計算流體粒子與鏡像粒子之間的相互作用力，可以模擬流體粒子受到的固體邊界的影響。示例代碼：#定義固體邊界位置

solid_boundary=[0.0,0.0,0.0]#假設固體邊界在x=0平面

#定義流體粒子位置

fluid_particle=[0.05,0.1,0.2]

#計算鏡像粒子位置

mirror_particle=[2*solid_boundary[0]-fluid_particle[0],fluid_particle[1],fluid_particle[2]]

#計算流體粒子與鏡像粒子之間的相互作用力

#假設使用SPH中的壓力梯度公式

interaction_force=-1*(fluid_particle[0]-mirror_particle[0])*pressure_gradient

#更新流體粒子的速度和位置

fluid_particle_velocity+=interaction_force*time_step

fluid_particle_position+=fluid_particle_velocity*time_step壁面粒子法壁面粒子法是在固體邊界附近放置一些虛擬粒子，這些粒子代表固體邊界。流體粒子與壁面粒子之間的相互作用力通過SPH公式計算，從而實現固體邊界條件。示例代碼：#定義壁面粒子位置

wall_particles=[[0.0,0.1,0.2],[0.0,0.3,0.4],[0.0,0.5,0.6]]

#定義流體粒子位置

fluid_particle=[0.05,0.2,0.3]

#計算流體粒子與壁面粒子之間的相互作用力

interaction_forces=[]

forwall_particleinwall_particles:

#使用SPH中的壓力梯度公式

force=-1*(fluid_particle[0]-wall_particle[0])*pressure_gradient

interaction_forces.append(force)

#更新流體粒子的速度和位置

fluid_particle_velocity+=sum(interaction_forces)*time_step

fluid_particle_position+=fluid_particle_velocity*time_step4.1.22.自由表面邊界條件的處理自由表面邊界條件處理在SPH中主要關注流體粒子在自由表面處的行為。自由表面是指流體與空氣或其他非流體介質的界面。在SPH中，自由表面的處理通常通過粒子的密度和壓力條件來實現。示例代碼：#定義流體粒子位置和密度

fluid_particles=[

{'position':[0.1,0.2,0.3],'density':1000},

{'position':[0.2,0.3,0.4],'density':1000},

{'position':[0.3,0.4,0.5],'density':1000}

]

#定義自由表面粒子位置

free_surface_particle=[0.4,0.5,0.6]

#計算自由表面粒子的密度

#假設使用SPH中的密度公式

density=0

forfluid_particleinfluid_particles:

distance=np.linalg.norm(np.array(fluid_particle['position'])-np.array(free_surface_particle))

density+=fluid_particle['density']*kernel_function(distance)

#更新自由表面粒子的壓力

#假設使用理想氣體狀態方程

pressure=(gamma-1)*density*internal_energy

#更新自由表面粒子的速度和位置

free_surface_particle_velocity+=pressure_gradient*time_step

free_surface_particle_position+=free_surface_particle_velocity*time_step4.1.33.周期性邊界條件的應用周期性邊界條件在SPH中用于模擬無限大或周期性重復的系統。在計算粒子間的相互作用時，如果粒子跨越邊界，它們的位置會被映射到對側，從而實現周期性邊界條件。示例代碼：#定義周期性邊界大小

boundary_size=[1.0,1.0,1.0]

#定義流體粒子位置

fluid_particle=[0.95,0.1,0.2]

#計算粒子在周期性邊界條件下的位置

#如果粒子位置超過邊界大小，將其映射到對側

foriinrange(3):

iffluid_particle[i]>boundary_size[i]:

fluid_particle[i]-=boundary_size[i]

eliffluid_particle[i]<0:

fluid_particle[i]+=boundary_size[i]

#計算粒子間的相互作用力

#假設使用SPH中的壓力梯度公式

interaction_force=-1*(fluid_particle[0]-other_fluid_particle[0])*pressure_gradient

#更新流體粒子的速度和位置

fluid_particle_velocity+=interaction_force*time_step

fluid_particle_position+=fluid_particle_velocity*time_step以上示例代碼展示了如何在光滑粒子流體動力學(SPH)中實現固體邊界條件、自由表面邊界條件和周期性邊界條件。通過這些方法，可以更準確地模擬流體在不同邊界條件下的行為。5數值穩定性與精度5.11.SPH方法的穩定性分析光滑粒子流體動力學（SmoothedParticleHydrodynamics,SPH）是一種無網格的數值方法，用于解決流體動力學問題。在SPH中，流體被離散為一系列粒子，每個粒子攜帶物理量（如密度、壓力、速度等），并通過核函數與鄰近粒子進行交互。SPH方法的穩定性主要依賴于粒子間的相互作用、核函數的選擇以及時間步長的控制。5.1.1核函數的選擇核函數（Kernelfunction）在SPH中扮演著關鍵角色，它定義了粒子間相互作用的范圍和強度。一個合適的核函數應滿足以下條件：正定性：核函數在定義域內應為非負。歸一化：在粒子的相互作用范圍內，核函數的積分應等于1。光滑性：核函數應具有連續的導數，以確保計算的穩定性。例如，一個常用的核函數是Spiky核函數，其定義如下：defspiky_kernel(r,h):

"""

Spiky核函數定義。

參數:

r:粒子間距離

h:核函數的平滑長度

"""

q=r/h

ifq<1:

return15/(7*np.pi*h**3)*(1-1.5*q**2+0.75*q**3)

elifq<2:

return30/(32*np.pi*h**3)*(2-q)**3

else:

return05.1.2時間步長的控制SPH方法的穩定性也受到時間步長的影響。為了確保穩定性，時間步長通常需要滿足CFL（Courant-Friedrichs-Lewy）條件，即粒子在時間步長內移動的距離不應超過粒子間相互作用的范圍。時間步長的計算可以基于粒子速度和核函數的平滑長度：defcalculate_time_step(v_max,h,c_sound):

"""

根據CFL條件計算時間步長。

參數:

v_max:最大粒子速度

h:核函數的平滑長度

c_sound:聲速

"""

cfl=0.2#通常的CFL數

dt=cfl*h/(v_max+c_sound)

returndt5.22.提高SPH精度的策略SPH方法的精度可以通過以下幾種策略來提高：5.2.1增加粒子數增加粒子數量可以提高空間分辨率，從而減少粒子間的相互作用誤差。然而，這會增加計算成本。5.2.2選擇合適的核函數核函數的選擇對SPH的精度有直接影響。更復雜的核函數，如CubicSpline核函數，可以提供更準確的近似。defcubic_spline_kernel(r,h):

"""

CubicSpline核函數定義。

參數:

r:粒子間距離

h:核函數的平滑長度

"""

q=r/h

ifq<1:

return315/(64*np.pi*h**3)*(1-1.5*q**2+0.75*q**3)

elifq<2:

return15/(64*np.pi*h**3)*(2-q)**3

else:

return05.2.3使用高階插值高階插值方法可以減少粒子間相互作用的誤差，提高計算精度。例如，使用高階核函數或改進的SPH公式。5.2.4誤差校正通過引入誤差校正項，可以進一步提高SPH方法的精度。例如，使用壓力梯度校正或速度梯度校正。5.33.誤差來源與控制在SPH方法中，誤差主要來源于以下幾點：5.3.1粒子離散誤差粒子離散誤差來源于流體的連續性被離散為有限數量的粒子。增加粒子數量可以減少這種誤差。5.3.2核函數近似誤差核函數的近似能力決定了SPH方法的精度。選擇更復雜的核函數可以減少這種誤差。5.3.3時間積分誤差時間積分方法的選擇也會影響SPH的精度。使用更高級的時間積分方法，如Runge-Kutta方法，可以提高時間精度。5.3.4誤差控制為了控制誤差，可以采取以下措施：自適應粒子數：在流體的高梯度區域增加粒子數量，以提高局部精度。自適應平滑長度：根據粒子密度動態調整平滑長度，以優化核函數的近似能力。誤差校正算法：引入誤差校正項，如壓力梯度校正或速度梯度校正，以減少計算誤差。通過綜合應用上述策略，可以顯著提高SPH方法在空氣動力學數值模擬中的穩定性和精度。6空氣動力學中的SPH模擬6.11.模擬設置與初始化在光滑粒子流體動力學（SPH）中，流體被離散為一系列粒子，每個粒子攜帶其自身的物理屬性，如質量、位置、速度和壓力。初始化階段是SPH模擬的關鍵步驟，它涉及到粒子的生成和屬性的設定。6.1.1粒子生成粒子的生成通常基于均勻分布或特定的分布模式，以確保流體的連續性和模擬的準確性。例如，使用均勻分布生成粒子：importnumpyasnp

#定義流體區域的尺寸

fluid_domain=[0,1,0,1]#x_min,x_max,y_min,y_max

#定義粒子的密度和粒子間距

density=1000.0#kg/m^3

h=0.01#粒子間距

#計算粒子數量

num_particles_x=int((fluid_domain[1]-fluid_domain[0])/h)

num_particles_y=int((fluid_domain[3]-fluid_domain[2])/h)

#生成粒子位置

positions=np.mgrid[fluid_domain[0]:fluid_domain[1]:h,fluid_domain[2]:fluid_domain[3]:h].reshape(2,-1).T

#初始化粒子質量

mass=density*h**2

#初始化粒子速度

velocities=np.zeros((positions.shape[0],2))

#初始化粒子壓力

pressures=np.zeros(positions.shape[0])6.1.2屬性設定初始化粒子的物理屬性，如質量、速度和壓力，是基于流體的初始條件。例如，設定初始速度場：#設定初始速度場

velocities[:,0]=1.0#所有粒子沿x方向有1m/s的初始速度6.22.流體動力學現象的模擬SPH方法通過粒子間的相互作用來模擬流體動力學現象，如壓力波、渦旋和邊界效應。粒子間的相互作用通過核函數（Kernelfunction）計算，核函數描述了粒子間的影響程度。6.2.1核函數核函數是SPH方法的核心，它決定了粒子間相互作用的強度。一個常見的核函數是Spiky核函數：defspiky_kernel(r,h):

"""

Spiky核函數計算

:paramr:粒子間距離

:paramh:粒子間距

:return:核函數值

"""

q=r/h

ifq<1:

return15/(7*np.pi*h**3)*(1-1.5*q**2+0.75*q**3)

elifq<2:

return15/(7*np.pi*h**3)*(2-q)**3

else:

return06.2.2粒子間相互作用粒子間相互作用的計算涉及到鄰域搜索和核函數的評估。鄰域搜索確定了哪些粒子對當前粒子有影響，然后通過核函數計算這些粒子的貢獻。deffind_neighbors(positions,h):

"""

使用KD樹進行鄰域搜索

:parampositions:粒子位置

:paramh:粒子間距

:return:鄰域粒子列表

"""

tree=spatial.cKDTree(positions)

neighbors=[]

fori,posinenumerate(positions):

dist,ind=tree.query(pos,k=32,distance_upper_bound=2*h)

neighbors.append(ind)

returnneighbors

defupdate_pressure(positions,velocities,masses,pressures,h):

"""

更新粒子壓力

:parampositions:粒子位置

:paramvelocities:粒子速度

:parammasses:粒子質量

:parampressures:粒子壓力

:paramh:粒子間距

:return:更新后的粒子壓力

"""

fori,posinenumerate(positions):

p_sum=0

m_sum=0

forjinfind_neighbors(positions,h)[i]:

r=positions[j]-pos

p_sum+=pressures[j]*masses[j]*spiky_kernel(np.linalg.norm(r),h)

m_sum+=masses[j]*spiky_kernel(np.linalg.norm(r),h)

pressures[i]=(p_sum/m_sum)*(1/(density*h**2))-16.33.結果分析與驗證SPH模擬的結果需要通過分析和驗證來確保其準確性和可靠性。這通常涉及到與實驗數據或理論解的比較，以及對模擬結果的可視化。6.3.1數據比較將模擬結果與實驗數據或理論解進行比較，是驗證SPH模擬準確性的關鍵步驟。例如，比較模擬的流體壓力與理論解：defcompare_pressure(pressures_sim,pressures_theory):

"""

比較模擬壓力與理論壓力

:parampressures_sim:模擬壓力

:parampressures_theory:理論壓力

:return:壓力差的平均值

"""

diff=np.abs(pressures_sim-pressures_theory)

returnnp.mean(diff)6.3.2可視化使用可視化工具，如Matplotlib，可以直觀地展示模擬結果，幫助理解流體動力學現象。importmatplotlib.pyplotasplt

#繪制粒子位置

plt.scatter(positions[:,0],positions[:,1],c=pressures,cmap='viridis')

plt.colorbar(label='Pressure')

plt.xlabel('XPosition')

plt.ylabel('YPosition')

plt.title('SPHSimulationPressureDistribution')

plt.show()通過上述步驟，可以有效地在空氣動力學中應用SPH方法，從模擬設置到結果分析，確保模擬的準確性和可靠性。7高級SPH技術7.11.自適應粒子間距自適應粒子間距是光滑粒子流體動力學（SPH）中的一項關鍵技術，它允許粒子間距在流體的不同區域根據流體的局部密度動態調整。這一技術對于處理流體的復雜動態行為，如渦旋、噴射和碰撞，尤其重要，因為它可以提高計算效率和模擬精度。7.1.1原理在SPH中，流體被離散為一系列粒子，每個粒子代表流體的一個小體積。粒子間距的自適應調整基于流體的局部密度變化。在高密度區域，粒子間距減小，以更精細地捕捉流體的細節；在低密度區域，粒子間距增大，以減少計算量，提高效率。7.1.2實現自適應粒子間距可以通過多種方法實現，其中一種常見方法是基于粒子的局部密度調整粒子的質量和體積。例如，當粒子密度增加時，粒子的體積減小，從而粒子間距也減小。這可以通過以下算法實現：計算粒子密度：使用SPH的核函數計算每個粒子的局部密度。調整粒子體積：根據粒子密度，調整粒子的體積，從而影響粒子間距。更新粒子質量：粒子質量與體積成正比，因此在調整體積后，需要相應地更新粒子質量。7.1.3示例代碼以下是一個使用Python實現的自適應粒子間距調整的簡單示例：importnumpyasnp

#定義核函數

defkernel_function(r,h):

q=r/h

ifq<1:

return(7/8)*(1-q**2)**3/h**3

else:

return0

#計算粒子密度

defcalculate_density(particles,h):

densities=[]

fori,p_iinenumerate(particles):

density=0

forj,p_jinenumerate(particles):

ifi!=j:

r=np.linalg.norm(p_i['position']-p_j['position'])

density+=p_j['mass']*kernel_function(r,h)

densities.append(density)

returndensities

#調整粒子體積和質量

defadjust_volume_and_mass(particles,densities,target_density):

fori,p_iinenumerate(particles):

volume=target_density/densities[i]

p_i['mass']=p_i['mass']*volume/p_i['volume']

p_i['volume']=volume

#示例數據

particles=[

{'position':np.array([0.0,0.0]),'mass':1.0,'volume':1.0},

{'position':np.array([1.0,0.0]),'mass':1.0,'volume':1.0},

{'position':np.array([2.0,0.0]),'mass':1.0,'volume':1.0},

{'position':np.array([3.0,0.0]),'mass':1.0,'volume':1.0},

{'position':np.array([4.0,0.0]),'mass':1.0,'volume':1.0}

]

h=1.5#核函數的半徑

target_density=1000#目標密度

#計算密度

densities=calculate_density(particles,h)

#調整體積和質量

adjust_volume_and_mass(particles,densities,target_density)

#輸出調整后的粒子信息

forpinparticles:

print(f"粒子位置:{p['position']},質量:{p['mass']},體積:{p['volume']}")7.22.多尺度SPH方法多尺度SPH方法是一種在不同尺度上同時模擬流體行為的技術，它通過使用不同大小的核函數和粒子間距，能夠在同一模擬中處理從宏觀到微觀的流體動態。7.2.1原理多尺度SPH方法的核心在于使用多個核函數，每個核函數對應不同的尺度。在宏觀尺度上，使用較大的核函數和粒子間距，以快速捕捉流體的大規模運動；在微觀尺度上，使用較小的核函數和粒子間距，以精細地模擬流體的局部細節。7.2.2實現實現多尺度SPH方法的關鍵步驟包括：定義多尺度核函數：為不同的尺度定義多個核函數。粒子分組：將粒子根據其位置或密度分組到不同的尺度上。尺度間信息傳遞：在不同尺度的粒子之間傳遞信息，如壓力和速度。7.2.3示例代碼以下是一個使用Python實現的多尺度SPH方法的簡化示例，其中使用了兩個不同尺度的核函數：#定義兩個不同尺度的核函數

defkernel_function_large(r,h):

q=r/h

ifq<1:

return(7/8)*(1-q**2)**3/h**3

else:

return0

defkernel_function_small(r,h):

q=r/(h/2)

ifq<1:

return(7/8)*(1-q**2)**3/(h/2)**3

else:

return0

#示例數據

particles=[

{'position':np.array([0.0,0.0]),'mass':1.0,'volume':1.0},

{'position':np.array([1.0,0.0]),'mass':1.0,'volume':1.0},

{'position':np.array([2.0,0.0]),'mass':1.0,'volume':1.0},

{'position':np.array([3.0,0.0]),'mass':1.0,'volume':1.0},

{'position':np.array([4.0,0.0]),'mass':1.0,'volume':1.0}

]

h_large=1.5#大尺度核函數的半徑

h_small=0.75#小尺度核函數的半徑

#使用大尺度核函數計算密度

densities_large=calculate_density(particles,h_large)

#使用小尺度核函數計算密度

densities_small=calculate_density(particles,h_small)

#輸出不同尺度下的密度

print("大尺度密度:",densities_large)

print("小尺度密度:",densities_small)7.33.并行計算在SPH中的應用并行計算在SPH中的應用極大地提高了大規模流體模擬的計算效率。通過將計算任務分配到多個處理器或計算節點上，可以顯著減少模擬時間，使SPH成為處理復雜流體動力學問題的有力工具。7.3.1原理并行計算在SPH中的應用基于粒子之間的相互作用可以獨立計算的事實。每個粒子的更新只依賴于其鄰域內的粒子，這使得計算可以被分解并分配到多個處理器上。7.3.2實現實現SPH的并行計算通常涉及以下步驟：粒子分區：將粒子空間劃分為多個區域，每個區域由一個處理器負責。鄰域搜索：在每個處理器上，只搜索其負責區域內的粒子的鄰域。數據交換：處理器之間交換鄰域粒子的信息，以確保所有粒子的更新都是基于完整的鄰域信息。粒子更新：每個處理器獨立更新其負責的粒子狀態。7.3.3示例代碼以下是一個使用Python和mpi4py庫實現的SPH并行計算的簡化示例：frommpi4pyimportMPI

importnumpyasnp

comm=MPI.COMM_WORLD

rank=comm.Get_rank()

size=comm.Get_size()

#定義核函數

defkernel_function(r,h):

q=r/h

ifq<1:

return(7/8)*(1-q**2)**3/h**3

else:

return0

#計算粒子密度

defcalculate_density(particles,h):

densities=[]

fori,p_iinenumerate(particles):

density=0

forj,p_jinenumerate(particles):

ifi!=j:

r=np.linalg.norm(p_i['position']-p_j['position'])

density+=p_j['mass']*kernel_function(r,h)

densities.append(density)

returndensities

#示例數據

total_particles=1000

particles_per_rank=total_particles//size

#初始化粒子數據

particles=[{'position':np.random.rand(2),'mass':1.0,'volume':1.0}for_inrange(particles_per_rank)]

#分布粒子數據

ifrank==0:

particles=[{'position':np.random.rand(2),'mass':1.0,'volume':1.0}for_inrange(total_particles)]

particles=np.array_split(particles,size)

foriinrange(1,size):

comm.send(particles[i],dest=i)

else:

particles=comm.recv(source=0)

h=1.5#核函數的半徑

#計算密度

local_densities=calculate_density(particles,h)

#收集所有處理器的密度數據

all_densities=comm.gather(local_densities,root=0)

#輸出結果

ifrank==0:

all_densities=[densityforsublistinall_densitiesfordensityinsublist]

print("所有粒子的密度:",all_densities)這個示例展示了如何使用mpi4py庫在多個處理器之間分布粒子數據，計算密度，并收集結果。在實際應用中，鄰域搜索和數據交換的實現會更加復雜，以確保高效和準確的并行計算。8空氣動力學數值方法：光滑粒子流體動力學(SPH)案例研究與應用8.11.風洞實驗的SPH模擬8.1.1原理光滑粒子流體動力學(SPH)是一種無網格的數值方法，特別適用于模擬流體動力學問題，包括風洞實驗中的氣流行為。SPH方法通過將流體域離散為一系列粒子，每個粒子攜帶物理屬性（如密度、壓力、速度等），并通過粒子間的相互作用來求解流體動力學方程。這種方法在處理自由表面流動、流體-結構相互作用和復雜幾何形狀時具有優勢。8.1.2內容在風洞實驗中，SPH可以用來模擬高速氣流與模型的相互作用，提供氣動力和氣動熱的詳細信息。通過調整粒子的分布和屬性，可以模擬不同條件下的氣流，如不同速度、溫度和壓力。示例假設我們有一個簡單的風洞實驗，目標是模擬氣流繞過一個二維圓柱體的情況。以下是一個使用Python和SPH方法的簡化示例：importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定義粒子屬性

classParticle:

def__init__(self,x,y,m,h):

self.x=x

self.y=y

self.m=m

self.h=h

self.rho=1.0#密度

self.p=0.0#壓力

self.v=np.array([0.0,0.0])#速度

#SPH核函數

defcubic_spline_kernel(r,h):

q=r/h

ifq<=1:

return7.0/8.0/np.pi/h**3*(1-1.5*q**2+0.75*q**3)

elifq<=2:

return7.0/8.0/np.pi/h**3*(0.25*(2-q)**3)

else:

return0.0

#計算粒子密度

defcalculate_density(particles):

forpinparticles:

p.rho=0.0

forqinparticles:

r=np.sqrt((p.x-q.x)**2+(p.y-q.y)**2)

p.rho+=q.m*cubic_spline_kernel(r,p.h)

#計算粒子壓力

defcalculate_pressure(particles):

forpinparticles:

p.p=101325.0+1450.0*(p.rho-1.0)

#更新粒子速度

defupdate_velocity(particles,dt):

forpinparticles:

p.v+=-dt*p.m*np.array([0.0,0.0])

forqinparticles:

r=np.array([p.x-q.x,p.y-q.y])

dist=np.sqrt(np.sum(r**2))

ifdist>0:

p.v+=dt*(p.p+q.p)/(p.rho+q.rho)*r/dist**3*q.m

#初始化粒子

particles=[]

foriinrange(100):

forjinrange(100):

x=i*0.1

y=j*0.1

particles.append(Particle(x,y,1.0,0.2))

#模擬步驟

dt=0.01

forstepinrange(1000):

calculate_density(particles)

calculate_pressure(particles)

update_velocity(particles,dt)

#可視化結果

x=[p.xforpinparticles]

y=[p.yforpinparticles]

plt.scatter(x,y,c=[np.sqrt(np.sum(p.v**2))forpinparticles],cmap='hot')

plt.colorbar()

plt.show()8.1.3描述此示例中，我們首先定義了一個Parti