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PDE方程

PDE

PDE即偏微分方程,是指包含未知函数的偏导数(或偏微分)的方程。方程中所出现未知函数偏导数的最高阶数,称为该方程的阶。在数学、物理及工程技术中应用最广泛的,是二阶偏微分方程,习惯上把这些方程称为数学物理方程。

流体动力学、电学、电磁学、力学、经典光学或热流中的大多数物理现象都可以用偏微分方程 (PDE) 描述 事实上,众所周知的物理定律,如麦克斯韦方程、纳维-斯托克斯方程、热方程、波动方程和量子力学的薛定谔方程,都是用偏微分方程表示的;也就是说,这些定律通过关联空间和时间导数来描述物理现象. 这些方程中的导数表示速度、加速度、力、摩擦力、通量和电流等量。

偏微分方程本身是表达同一类物理现象的共性,是作为解决问题的依据;定解条件却反映出具体问题的个性,它提出了问题的具体情况。方程和定解条件合而为一体,就叫做定解问题。

求偏微分方程的定解问题可以先求出它的通解,然后再用定解条件确定出函数但是一般来说,在实际中通解是不容易求出的,用定解条件确定函数更是比较困难的偏微分方程的解法还可以用分离系数法,也叫做傅立叶级数;还可以用分离变数法,也叫做傅立叶变换或傅立叶积分分离系数法可以求解有界空间中的定解问题,分离变数法可以求解无 界空间的定解问题;也可以用拉普拉斯变换法去求解一维空间的数学物理方程的定解。对方程实行拉普拉斯变换可以转化成常微分方程,而且初始条件也一并考虑到,解出常微分方程后进行反演就可以了。应该指出,偏微分方程的定解虽然有以上各种解法,但是我们不能忽视由于某些原因有许多定解问题是不能严格解出的,只可以用近似方法求出满足实际需要的近似程度的近似解。

常用的方法有变分法和有限差分变分法是把定解问题转化成变分问题,再求变分问题的近似解;有限差分法是把定解问题转化成代数方程,然后用计算机进行计算。还有一种更有意义的模拟法,它用另一个物理的问题实验研究来代替所研究某个物理问题的定解。虽然物理现象本质不同,但是抽象地表示在数学上是同一个定解问题,如研究某个不规则形状的物体里的稳定温度分布问题,在数学上是拉普拉斯方程的边值问题,由于求解比较困难,可作相应的静电场或稳恒电流场实验研究,测定场中各处的电势,从而也解决了所研究的稳定温度场中的温度分布问题。

随着物理科学所研究的现象在广度和深度两方面的扩展,偏微分方程的应用范围更广泛。从数学自身的角度看,偏微分方程的求解促使数学在函数论、变分法、级数展开、常微分方程、代数、微分几何等各方面进行发展。因此偏微分方程变成了数学的中心

   

图1.  PDE方程求解

   

物理模型

PDE

在Comsol软件的几何建模模块中搭建一个半径为1m的圆,如图2所示。

   

图2. 物理模型

   

物理场边界条件

PDE

计算模型选择数学模块的经典PDE方程中的拉普拉斯方程,边界条件选择第一类边界条件(狄利克雷边界条件),设置变量u值为0和1,详细的边界条件如图3所示。

   

图3. 物理场边界条件

根据有限元法的求解原理,剖分越精细,求解越准确,数值计算前通过网格划分对模型计算区域进行离散化处理,采用高质量的映射网格对模型进行划分,网格质量分布如图4所示。

   

图4. 计算网格质量分布

   

结果展示

PDE

计算模型采用稳态全耦合方法进行求解,通过计算得到方程解u的分布以及线段上解u的分布如下所示。

   

图5. 解u的分布

   

图6. 解u的高度分布

   
   

图7. 截线上解u的分布



   


来源:Comsol有限元模拟
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首次发布时间:2024-07-15
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