有限体积法基础

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出版者:国防工业出版社
作者:李人宪
出品人:
页数:180
译者:
出版时间:2005-7
价格:16.0
装帧:平装
isbn号码:9787118039023
丛书系列:
图书标签:
  • 1,2
  • 1
  • 有限体积法
  • 数值方法
  • 计算流体力学
  • 传热学
  • 偏微分方程
  • 科学计算
  • 工程计算
  • 数值模拟
  • 流体动力学
  • 热力学
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具体描述

本书论述了有限体积法的基本思想和特点,重点介绍了稳态条件下扩散问题的有限体积法、对流扩散问题的有限体积法、压力速度搞合问题的有限体积法,简要介绍了非稳态流动问题的有限体积法和边界条件处理,讨论了对方程求解收敛性和求解精度有重要影响的差分格式问题以及有限体积法离散方程的基本解法,最后讨论了实际应用中有重要意义的非规则网格及其计算问题。

本书内容由浅入深,循序渐进,例题较多,便于自学,可作为大专院校教材使用,也可以供工程技术人员参考。

好的,这是一本关于计算流体力学(CFD)的图书简介,其内容专注于有限差分法(FDM)在处理流体动力学问题中的应用。 --- 《计算流体力学:有限差分方法在流体动力学中的应用与实践》 图书简介 本书旨在为计算流体力学(CFD)领域的初学者和需要巩固基础的工程师与研究人员,提供一套全面且深入的有限差分方法(Finite Difference Method, FDM)的理论框架与实际应用指南。本书严格聚焦于如何利用离散化技术,特别是FDM,来求解支配流体运动和能量传递的偏微分方程组,如纳维-斯托克斯方程(Navier-Stokes Equations)和能量方程。 核心内容与结构 本书的结构设计遵循从基础理论到复杂应用的逻辑递进路线,确保读者能够扎实地掌握每一步推导背后的物理和数学意义。 第一部分:流体力学基础与偏微分方程的引入 本部分首先回顾了连续介质力学的基础:动量守恒、质量守恒和能量守恒定律。我们详细介绍了牛顿流体和不可压缩流体的控制方程组。重点在于,如何将这些描述连续介质行为的偏微分方程(PDEs),转化为可以被数值方法处理的形式。 物理定律的数学表达: 深入探讨了雷诺输运定理及其在控制方程推导中的应用。 方程的分类与特性: 辨析了椭圆型、抛物线型和双曲型方程的数学特性,以及它们在流体力学中的对应(例如,稳态扩散对应椭圆型,瞬态对流对应抛物线型/双曲型)。 边界条件与初始条件的物理意义: 详细讨论了Dirichlet、Neumann和Robin边界条件在流体流动模拟中的具体物理含义和数学处理方法。 第二部分:有限差分法的基本原理与离散化技术 这是本书的理论核心。我们系统地阐述了有限差分法的构建基础,即泰勒级数展开在构造差商(Difference Quotients)中的关键作用。 导数的离散化: 详尽地推导了一阶和二阶导数的前向、后向和中心差分格式。我们对这些基本格式的精度阶(Order of Accuracy)进行了严格的数学分析,并探讨了如何通过增加网格点或使用更高阶近似来提高精度。 网格系统的构建: 介绍了均匀和非均匀网格的生成,以及在非均匀网格上如何精确构造有限差分近似,避免引入额外的截断误差。 时间离散化方案: 针对瞬态问题的求解,本书详述了显式(如欧拉前向)和隐式(如欧拉后向、Crank-Nicolson)时间推进格式。我们对这些方案的稳定性和收敛性进行了深入的分析,特别是通过冯·诺伊曼稳定性分析(Von Neumann Stability Analysis)来确定显式方法的CFL条件。 第三部分:线性方程组的求解技术 流体控制方程的离散化最终会归结为求解大规模线性代数方程组。本部分专注于针对CFD问题特性设计的求解算法。 对角占优与矩阵结构: 分析了基于FDM离散化得到的系数矩阵(通常是稀疏矩阵)的特点。 直接法概述: 简要介绍了高斯消元法,并着重讨论其在处理高维问题时计算成本和存储需求的限制。 迭代求解器: 这是CFD求解器的支柱。本书详细讲解了经典迭代方法,如雅可比(Jacobi)和高斯-赛德尔(Gauss-Seidel)方法。更重要的是,我们深入探讨了更有效的预处理共轭梯度法(PCG)和双共轭梯度法(BiCG),并讨论了预处理器(如对角缩放、不完全LU分解ILU)如何显著加速收敛。 第四部分:不可压缩流动的求解策略——压力-速度耦合 对于不可压缩流动,由于质量守恒(连续性方程)中不显含压力项,直接求解压力场是一大挑战。本书集中讨论了如何处理这种压力-速度耦合问题。 投影方法(Projection Methods): 详细介绍基于时间步进的压力校正技术。我们系统地解析了SIMPLE(Semi-Implicit Method for Pressure Linked Equations)及其变体(SIMPLEC, SIMPLER)的迭代算法流程,解释了压力泊松方程的推导和求解过程。 正则化方法(Regularization): 探讨了如何通过引入时间导数项(如伪瞬态方法)来暂时绕过连续性方程的刚性约束,从而实现速度场的计算。 第五部分:对流项的处理与数值耗散 对流项($u cdot abla phi$)是CFD数值模拟中最具挑战性的部分,因为它可能导致数值振荡和不稳定性。 标准格式的局限性: 分析了中心差分格式在强对流主导问题中产生的“锯齿波”现象(数值振荡)。 迎风格式(Upwind Schemes): 详细介绍了一阶迎风格式的稳定性和其带来的固有数值耗散问题(即数值扩散)。 高精度对流项离散化: 本书重点介绍了能够平衡稳定性和精度的混合格式,例如QUICK(Quadratic Upstream Interpolation for Convective Kinematics)格式,以及ENO (Essentially Non-Oscillatory)和WENO (Weighted Essentially Non-Oscillatory)格式的基本思想和构造,强调其在捕获不连续性(如激波)时的优越性。 学习目标 读者在完成本书的学习后,将能够: 1. 熟练地将流体控制方程离散化为有限差分形式。 2. 独立分析和选择适用于特定问题的差分格式的稳定性和精度。 3. 理解并实现处理不可压缩流动的压力-速度耦合算法框架。 4. 评估和应用针对对流项的稳定化高精度差分技术。 本书的讲解侧重于数学推导的严谨性,同时辅以大量的算例分析,旨在为读者构建一个坚实的、完全基于有限差分方法的CFD理论基石。

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读后感

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用户评价

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这本书的排版和装帧设计确实让人眼前一亮。封面采用了沉稳的深蓝色调,配上简洁有力的白色字体,一眼就能感受到内容的专业和严谨。内页纸张的质感非常好,那种略带磨砂的触感拿在手里非常舒服,长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。尤其值得称赞的是插图和图表的绘制质量。清晰度极高,线条流畅,即便是复杂的网格划分和物理场分布图,也能看得一目了然。作者似乎在细节处理上花了很多心思,比如公式的字体、行距的调整,都体现出对读者阅读体验的尊重。总的来说,这本书的物理形态本身就是一种享受,让人从翻开它的那一刻起,就对接下来的学习充满了期待。这种对书籍物理品质的关注,在当今这个电子阅读盛行的时代,显得尤为可贵,它让学习过程多了一份仪式感和踏实感。

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虽然这是一本偏向理论和方法的专业书籍,但它的实用性也同样不容忽视。作者巧妙地穿插了大量的、贴近工程实际的案例分析,这使得抽象的数学模型立刻变得鲜活起来。我注意到,书中对不同边界条件的处理,以及复杂几何体网格生成时可能遇到的陷阱,都有非常详尽的讨论。这部分内容,在许多其他教材中往往被一带而过,但在实际工程应用中却是最容易出错的地方。通过这些细致的剖析,我仿佛在跟着一位经验丰富的工程师进行项目复盘。它不仅仅告诉你“怎么做”,更重要的在于告诉你“什么时候”应该这样做,以及“这样做可能导致什么后果”,这种前瞻性的指导价值,对于指导我开始自己的数值模拟工作,提供了坚实可靠的路线图。

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这本书在知识体系的构建上展现了卓越的组织能力。它从最基础的离散化理念出发,层层递进,构建起了一个逻辑自洽、结构稳固的知识框架。最让我感到惊喜的是,它对计算效率和算法优化方面的讨论,并没有放在最后作为附录或补充,而是贯穿于各个核心章节之中。这意味着,读者在学习每一个新的数值格式时,就已经同步了解了其潜在的计算成本和优化方向。这种“设计即优化”的理念,对于培养现代计算科学人才至关重要。它确保了学习者从一开始接触的就不是过时的或效率低下的方法,而是与当前主流计算实践紧密结合的前沿思路,极大地拓宽了我的技术视野。

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这本书在理论深度上达到了一个令人印象深刻的高度。它并没有满足于停留在教科书式的概念堆砌,而是深入剖析了数值方法背后的数学原理和物理基础。我特别欣赏它在推导过程中所展现的严密逻辑链条,每一步的过渡都自然且富有启发性。例如,在处理非线性问题的离散化章节,作者没有简单地抛出最终的差分格式,而是花了好大篇幅去解释为什么选择特定的近似方法,以及这种选择在物理意义上意味着什么。这种对“为什么”的深究,极大地帮助我建立了对整个方法的全局认知,而不是仅仅记住一套公式。对于那些希望从“会用”跃升到“精通”的读者来说,这种层次感是至关重要的,它让你真正理解代码背后流淌着的物理真理。

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阅读体验上,本书的叙事风格非常独特,它带有一种温和而坚定的引导力。作者的文笔成熟,既有学者的精准,又不失教者的耐心。行文间充满了对读者的信任,相信读者有能力跟上其思辨的步伐,同时也适时地给出提点,确保关键概念不会遗漏。尤其是在讲解收敛性和稳定性分析时,那种循序渐进的论证过程,如同解开一个精巧的谜题,让人欲罢不能。它不是那种冷冰冰的公式罗列,而是更像一场智力上的对话,你可以在跟随作者的思路时,不断地在脑海中进行自我验证和反思。这种交互式的学习体验,极大地提高了我的学习效率和专注度,让人在不知不觉中就消化吸收了大量复杂的知识点。

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