第七章 相似模拟,因次分析,模型建立.doc
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1、第七章 相似法,因次分析,模型建立流力的問題是有許多可以靠解方程式,求取解析解。但是也有更多的問題是要仰賴實驗提供數據來完成問題的真正解決。本章便是要介紹這方面的一些方法及觀念,對實驗的設計規劃以及結果的整理及應用,將有實質的幫助。相似法(similitude)的觀念就是要在一個系統(實驗室裡)上的測量,可以用來描述另外一個相似的系統(實驗室外)的行為表現。模型便是指實驗室裡的系統,用來觀察某些控制條件下的重要現象,(實驗室外的則稱為原型)。經由因次分析,建立出兩個系統的關聯性。而由模型的研究中,研發出預測原型某些物理量的方法(如經驗公式)。7.1通常一個流力的問題跟許多因數有關,為了觀察這些
2、因數的影響,實驗上可能十分耗時與不經濟。利用因次分析,可以整合這些許多的因數。例如,決定管路中每一固定長的壓降,有影響的因數如管徑、流體密度、流體粘滯度、流體平均速度等,於是我們可能有四張圖來表示壓降與這四個變數的關係。但是經由因次分析,我們可以的到兩個無因次參數,一樣來表示上式的關係,這樣就簡單清楚多了。而實驗室裡的模型便可以選擇適當的尺寸或不同的流體,選擇的依據就是上面的式子。7.2白金漢Pi定理說一個方程式內如有k個變數,它的關係就能整合成k r個無因次的參數來表示,r是這些變數內所使用到的因次數。通常以P來表示無因次參數。最常見的基本因次是質量(M,或是力量F)、長度(L)、時間(T)
3、。7.3決定Pi項的方法有很多。首先看的是重覆變數法(repeating variables)。幾個重要的程序是,1. 決定一個問題的有關變數(k個)2. 這些變數的基本因次是哪些,有幾個(r個)3. 從所有變數中,選擇r個所謂的重覆變數4. 剩下的k r個變數裡,逐一跟重覆變數以不同的次方相乘結合成共k r個Pi項5. 決定各變數的次方,使每一個Pi項成為無因次重覆變數的選擇要以較平常的變數為優先,因為它會重覆出現在Pi項裡面。假如某一變數是受其他變數的影響的,那麼則要避免選擇該變數做重覆變數。此時,原先變數之間的關係,改變成Pi項之間的關係,7.4提醒注意一下,Pi項是無因次的,所以任意兩
4、個Pi項的次方乘積也都是一個Pi項,但是總數只有k r個。7.57.6流體力學裡常見的無因次參數列如下表,這些無因次參數通常也代表著一些作用力的相對大小。名稱型式物理意義註雷諾數,ReReynolds number慣性力/粘滯力最重要的流力無因次參數福洛得數,FrFroude number慣性力/重力出現於有自由表面時歐拉數,EuEuler number壓力/慣性力出現於當壓力或壓力降很重要時馬赫數,MaMach number慣性力/壓縮力出現於流體壓縮性很重要時偉柏數,WeWeber number慣性力/表面張力出現於流體表面張力很重要時例如看雷諾數,慣性力是指流體在其運動方向上的力,是質量
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