当前位置: 首页 > article >正文

使用变异系数增强 CFD 收敛标准

将描述性统计整合到 CFD 中,以评估可变性和收敛性。

 

挑战

在工程设计中,尤其是在进行仿真时,我们经常处理描述流体、温度、应力或浓度行为的大型数据集。以有意义的方式解释这些值需要的不仅仅是原始数字;它需要对统计的理解。

  • 统计学在工程
    统计学中的作用
    是可变性的语言,而可变性在工程中无处不在——从流动不稳定性到温度梯度,从应力波动到浓度峰值。如果没有统计工具,很容易误解仿真结果或忽略重要的模式。为了理解这些数据,工程师依靠描述性统计数据,其中包括:

    平均值(平均值):值的中心趋势。
    标准差:变异或离散的程度。
    变异系数 (CoV):相对于平均值的该离散度的标准化度量。

     
  • CoV 在统计学中的位置在哪里?

    统计信息通常分为两个主要分支:

    推理统计:用于从数据中得出结论(例如,假设检验)。
    描述性统计量:用于总结数据(例如,平均值、标准差、CoV)。

    CoV 属于描述性统计,在工程中特别有价值,可以评估物理变量的一致性、均匀性和稳定性。

  • 什么是变异系数 (CoV)?

    变异系数 (CoV) 是数据集中离散度的标准化度量。它计算为标准差 (s) 与变量平均值 (m) 的比率:

     

    与以与数据相同的单位表示的标准差不同,CoV 是无量纲的。这使其成为比较具有不同单位或比例的数据集之间的相对可变性的理想选择。

  • CFD 中的统计控制

    现代仿真,尤其是 CFD 仿真,不仅仅是求解方程。它们还涉及控制不确定性。统计数据有助于回答以下问题:

    - 流场是否稳定?
    - 混合是否足够均匀?
    - 模拟是否不仅在数字上收敛,而且在物理上收敛?

    通过整合 CoV 等指标,我们将统计控制引入我们的工作流程中,这是一个强大的工具,可实现更好的建模、更好的收敛策略,并最终实现更好的设计。

 

工程解决方案

在工程领域,数据不仅被收集,还用于做出决策。无论是优化热交换器、设计燃烧室还是模拟建筑物中的通风,您都需要的不仅仅是绝对值。您需要了解这些值在空间或时间上的一致性和稳定性。这就是平均值、标准差和变异系数 (CoV) 等统计工具发挥作用的地方。这些工具可帮助工程师评估超出点值的系统性能。

我们如何使用标准差和 CoV?

想象一下,您正在模拟具有两个出口分支的管道系统中的气流,并且您想要评估每个出口处的速度均匀程度。您可以根据每个出口横截面的速度场计算以下统计数据:

 

出口 A 的平均速度和绝对变化较低 (σ = 0.5)。
出口 B 具有较高的平均速度和较高的标准差 (σ = 1.2)。

乍一看,出口 A 似乎更稳定,因为绝对变化较小。但 CoV 揭示了真相:相对于其平均值,出口 B 的变异较小(8% 对 10%)。因此,尽管 Outlet B 的值较高,但实际上它更加均匀。

CFD 的新监控统计量 – 变异系数

  • 提供一种一致的方法来判断监测量的稳态收敛
  • 测量定义区间内感兴趣量的变化(标准差)
  • 按平均值进行归一化,允许将具有不同尺度的量绘制在一起

 

方法

为了演示变异系数在 CFD 工作流程中的实际应用,我们使用 ANSYS CFX 在离心泵仿真中实施了它。目标是评估关键性能指标(液压效率)的时间稳定性,并在系统达到稳定行为后使用 CoV 作为停止标准。

几何和边界条件

 

该型号由一个 直径为 0.30 m 的叶轮的离心泵组成,以 1450 RPM 的速度旋转。叶轮和蜗壳几何结构均在 ANSYS Workbench 中使用 BladeGen 和 TurboGrid 构建并划分网格。

入口是叶轮域的一部分,在相对压力为 1 bar 的固定框架中运行,而出口设置为 77.5 kg/s(水)的质量流量。防滑条件适用于所有墙。

单个 Frozen Rotor 接口耦合了旋转域和稳态域,并使用 k-ω SST 湍流模型在稳态下运行仿真。高分辨率平流方案和基于叶轮速度的物理时间尺度用于促进收敛稳定性。

设置

求解器包括所有性能量的监视器:扭矩、轴功率、扬程、液压功率和液压效率。在本演示中,CoV 仅适用于液压效率,如左图所示。CoV 是使用最近 50 次迭代的值计算的。为了将其作为收敛标准实现,我们在 CFX-Pre 中创建两个表达式,它们链接到 Solver Control 设置:

  • CoV 趋同标准
  • 当 CoV 低于指定阈值时停止模拟的逻辑条件

 

 

结果

首先,残差图显示所有方程(动量、压力、湍流和连续性)都达到了可接受的水平,表明数值收敛。然而,除了残差之外,我们还关注一个关键性能变量的物理稳定性:液压效率。

 

在下一个图像集中,左图显示了在模拟过程中水力效率稳定的监视器,而右图跟踪了在过去 50 次迭代中计算的变异系数 (CoV)。当 CoV 降至预定义的阈值 1e-3 以下(可能更小)时,求解器会自动停止,并触发一条消息确认:

 

这一结果验证了 CoV 作为有效物理收敛指标的使用,尤其是在旋转机械中,即使在残差变平后,流量和性能指标也可能表现出缓慢的瞬态。最后,我们显示了泵内静压和速度大小的等值线。这些磁场看起来平滑一致,反映了物理上稳定的解。

 

 

相关文章:

使用变异系数增强 CFD 收敛标准

将描述性统计整合到 CFD 中,以评估可变性和收敛性。 挑战 在工程设计中,尤其是在进行仿真时,我们经常处理描述流体、温度、应力或浓度行为的大型数据集。以有意义的方式解释这些值需要的不仅仅是原始数字;它需要对统计的理解。 统计学在工程…...

解决获取视频第一帧黑屏问题

文章目录 解决获取视频第一帧黑屏问题核心代码 解决获取视频第一帧黑屏问题 废话不多说&#xff0c;直接上代码&#xff1a; <script setup> const status ref(请点击“添加视频”按钮添加视频) const videoElement ref(document.createElement(video)) const curren…...

物联网通信技术全景指南(2025)之如何挑选合适的物联网模块

物联网通信技术全景指南&#xff08;2025&#xff09;之 如何挑选合适的物联网模块 物联网通信技术全景指南&#xff08;2025&#xff09;一、技术代际演进与退网背景二、5G 物联网技术体系&#xff08;Sub-6 GHz 核心&#xff09;1. 技术分层架构2. 蜂窝技术性能矩阵3. Sub-6 …...

影楼精修-AI衣服祛褶皱算法解析

注&#xff1a;为避免侵权&#xff0c;本文所用图像均为AIGC生成或无版权网站提供&#xff1b; 衣服祛褶皱功能&#xff0c;目前在像素蛋糕、美图云修、百度网盘AI修图、阿里云都有相关的功能支持&#xff0c;它的价值就是将不平整的衣服图像&#xff0c;变得整齐平整&#xf…...

Day46 Python打卡训练营

知识点回顾&#xff1a; 1. 不同CNN层的特征图&#xff1a;不同通道的特征图 2. 什么是注意力&#xff1a;注意力家族&#xff0c;类似于动物园&#xff0c;都是不同的模块&#xff0c;好不好试了才知道。 3. 通道注意力&#xff1a;模型的定义和插入的位置 4. 通道注意力后…...

信号电压高,传输稳定性变强,但是传输速率下降?

信号电压高&#xff0c;传输稳定性变强&#xff0c;但是传输速率下降&#xff1f; 一、信号电压升高&#xff0c;传输稳定性变强 1.信号幅度更大&#xff0c;抗噪声能力增强 2.噪声&#xff0c;比如干扰电磁波&#xff0c;串扰等相对于信号幅度比例变小&#xff0c;误码率降低 …...

linux安全加固(非常详细)

安全加固方案原则 1.版本升级 对于系统和应用在使用过程中暴露的安全缺陷&#xff0c;系统或应用厂商会及时发布解决问题的升级补丁包。升级系统或应用版本&#xff0c;可有效解决旧版本存在的安全风险。2.关闭端口服务 在不影响业务系统正常运行情况下&#xff0c;停止或禁用承…...

关于事务的简介

一、引言​ 在数据处理与存储的领域中&#xff0c;事务&#xff08;Transaction&#xff09;是确保数据完整性和一致性的关键概念。无论是金融系统的资金转账、电商平台的订单处理&#xff0c;还是企业资源规划&#xff08;ERP&#xff09;系统的业务流程操作&#xff0c;事务都…...

qt控制台程序与qt窗口程序在读取数据库中文字段的差异!!巨坑

问题&#xff1a;最近在自己编写一个类&#xff0c;这个类需要对mysql数据库进行插入和查询。因为最后是以一个类文件的形式拿来单独使用&#xff0c;所以在创建项目的时候就创建了一个qt的控制台程序。但是在对数据库的内容进行查询时&#xff0c;出现了中文乱码。参考了之前的…...

动手学深度学习12.7. 参数服务器-笔记练习(PyTorch)

以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记&#xff0c;以及对课后练习的一些思考&#xff0c;自留回顾&#xff0c;也供同学之人交流参考。 本节课程地址&#xff1a;35 分布式训练【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili 本节教材地址&#xff1a;12.7. 参数服务器…...

告别数据泥沼,拥抱智能中枢:King’s四位一体重塑科研生产力

在现代科研的战场上&#xff0c;数据堪称科研人员手中的“弹药”。然而&#xff0c;许多实验室却深陷数据管理的泥沼&#xff1a;硬盘里堆满了不同年份的实验记录&#xff0c;U盘里塞着各种格式的谱图&#xff0c;Excel表格里还留着手动计算的痕迹……&#xff0c;当科研人员想…...

智绅科技 —— 智慧养老 + 数字健康,构筑银发时代安全防护网

在老龄化率突破 21.3% 的当下&#xff0c;智绅科技以 "科技适老" 为核心理念&#xff0c;构建 "监测 - 预警 - 干预 - 照护" 的智慧养老闭环。 其自主研发的七彩喜智慧康养平台&#xff0c;通过物联网、AI 和边缘计算技术&#xff0c;实现对老年人健康与安…...

Code Composer Studio CCS 工程设置,如何设置h文件查找路径?

右键工程,选Properties,在Build>MSP430 Compiler>Optinizution Include Options 设置头文件的搜索路径。 比如我设置了这些: ${CCS_BASE_ROOT}/msp430/include ${PROJECT_ROOT} ${CG_TOOL_ROOT}/include "${workspace_loc:/${ProjName}/F5xx_F6xx_Core_Lib}&quo…...

Qt生成日志与以及捕获崩溃文件(mingw64位,winDbg)————附带详细解说

文章目录 Qt生成日志与以及报错文件(mingw64位&#xff0c;winDbg)0 背景与结果0.1 背景0.2 结果1 WinDbg1.1 安装1.2 使用 2 编写代码2.1 ccrashstack类2.2 编写输出捕获异常的dmp文件2.2 编写输出日志文件2.3 调用生成日志和dmp文件 参考 Qt生成日志与以及报错文件(mingw64位…...

web前端开发如何适配各分辨率

在开发Web应用时&#xff0c;适配不同的显示器分辨率是确保用户体验一致性的关键。以下是一些常见的显示器分辨率。 常见的显示器分辨率 PC屏幕分辨率 1366 x 768&#xff1a;普通液晶显示器 1920 x 1080&#xff1a;高清液晶显示器 2560 x 1440&#xff1a;2K高清显示器 4096…...

本机无法远程别的计算机的方法

在本地计算机上修改组策略 按下 Win R 组合键打开运行窗口&#xff0c;输入 gpedit.msc 并回车&#xff0c;打开组策略编辑器。依次展开路径&#xff1a;计算机配置 > 管理模板 > 系统 > 凭据分配。在右侧找到并双击 加密 Oracle 修正 策略。选择 已启用&#xff0c…...

智能手表健康监测系统的PSRAM存储芯片CSS6404LS-LI—高带宽、耐高温、微尺寸的三重突破

一、直击智能手表三大核心痛点 痛点场景风险传统方案缺陷连续生物数据流存储100Hz PPG信号产生82MB/s数据洪峰SPI NOR Flash带宽不足(≤50MB/s)高温环境稳定性腕表表面温度达50℃&#xff08;烈日/运动场景&#xff09;商用级存储器件(85℃)易触发数据错误极限空间约束PCB面积…...

蓝桥杯国赛题2022

首先这个题应该是一个01背包&#xff0c;背包容量为2022&#xff0c;有2022个物品&#xff0c;第i个物品的体积为i&#xff0c;只不过这里有两个限制条件&#xff0c;一个限制条件是和为2022&#xff0c;另一个限制条件为10个数&#xff0c;两个限制条件那就把加一维&#xff0…...

Pycharm中添加不了新建的Conda环境(此篇专门给Daidai写的)

安装好了Conda之后&#xff0c;在系统终端也创建好Conda环境&#xff0c;一切显示正常&#xff0c;但在Pycharm中添加不了新建的Conda环境&#xff0c;显示“Conda executable is not found” 解决“Conda executable is not found” conda环境新建如下 D:/Programs/anacond…...

如何选择专业数据可视化开发工具?为您拆解捷码全功能和落地指南!

分享大纲&#xff1a; 1、捷码核心功能&#xff1a;4维能力支撑大屏开发 2、3步上手&#xff1a;可视化大屏开发操作路径 3、适配场景&#xff1a;8大行业已验证方案 在各行各业要求数字化转型时代&#xff0c;数据可视化大屏已成为众多企业数据驱动的核心工具。面对市场上繁杂…...

关于如何使用VScode编译下载keil工程的步骤演示

1、vscode的插件市场下载keil Assistant 2 、点设置 3、复制keil的地址 4、粘贴到第…...

微信小程序动态效果实战指南:从悬浮云朵到丝滑列表加载

小红书爆款交互设计解析&#xff0c;附完整代码&#xff01; &#x1f525; 一、为什么动态效果是小程序的关键竞争力&#xff1f; 用户留存提升&#xff1a;数据显示&#xff0c;86.3%的微商从业者依赖微信小程序&#xff0c;而动态效果能显著降低跳出率。技术赋能体验&#…...

Redis底层数据结构之深入理解跳表(2)

上一篇文章中我们详细讲述了跳表的增添、查找和修改的操作&#xff0c;这篇文章我们来讲解一下跳表在多线程并发时的安全问题。在Redis中&#xff0c;除了网络IO部分和大文件的后台复制涉及到多线程外&#xff0c;其余任务执行时全部都是单线程&#xff0c;这也就意味着在Redis…...

大模型编程助手-Cline

官网&#xff1a; https://cline.bot/ Cline 是一款深度集成在 Visual Studio Code&#xff08;VSCode&#xff09; 中的开源 AI 编程助手插件&#xff0c;旨在通过结合大语言模型&#xff08;如 Claude 3.5 Sonnet、DeepSeek V3、Google Gemini 等&#xff09;和工具链&#…...

[蓝桥杯]兰顿蚂蚁

兰顿蚂蚁 题目描述 兰顿蚂蚁&#xff0c;是于 1986 年&#xff0c;由克里斯兰顿提出来的&#xff0c;属于细胞自动机的一种。 平面上的正方形格子被填上黑色或白色。在其中一格正方形内有一只"蚂蚁"。 蚂蚁的头部朝向为&#xff1a;上下左右其中一方。 蚂蚁的移…...

使用 Python 构建并调用 ComfyUI 图像生成 API:完整实战指南

快速打造你自己的本地 AI 图像生成服务&#xff0c;支持 Web 前端一键调用&#xff01; &#x1f4cc; 前言 在 AIGC 快速发展的今天&#xff0c;ComfyUI 作为一款模块化、节点式的图像生成界面&#xff0c;备受开发者青睐。但默认情况下&#xff0c;ComfyUI 主要通过界面交互…...

嵌入式学习笔记-freeRTOS taskENTER_CRITICAL(_FROM_ISR)跟taskEXIT_CRITICAL(_FROM_ISR)函数解析

一 函数taskENTER_CRITICAL&#xff0c;taskEXIT_CRITICAL 函数taskENTER_CRITICAL最终实现如下&#xff1a; 第①处按照系统设定的configMAX_SYSCALL_INTERRUPT_PRIORITY值对中断进行屏蔽 第②处调用一次自增一次 第③处检查中断状态寄存器位&#xff0c;如果有任何中断位置…...

Unity基础-数学向量

Unity基础-数学向量 二、向量相关用法 概述 向量在Unity游戏开发中扮演着重要角色&#xff0c;用于表示位置、方向、速度等。Unity提供了Vector2、Vector3等结构体来处理向量运算。 1. 向量基础操作 1.1 向量创建和访问 // 创建向量 Vector3 position new Vector3(1, 2,…...

【华为云Astro-服务编排】服务编排中图元的使用与配置

目录 子服务编排图元 子服务编排图元的作用 如何使用子服务编排图元 脚本图元 脚本图元的作用 如何使用脚本图元 记录创建图元 记录创建图元的作用 如何使用记录创建图元 记录删除图元 记录删除图元的作用 如何使用记录删除图元 记录查询图元 记录查询图元的作用…...

1panel面板中部署SpringBoot和Vue前后端分离系统 【图文教程】

1panel面板中部署SpringBoot和Vue前后端分离系统 一&#xff0c;1panel面板部署二&#xff0c;安装OpenResty三&#xff0c;安装MySQL&#xff0c;Redis等Spring boot 运行依赖环境四&#xff0c;SpringBoot 应用配置及打包部署配置打包部署 五 &#xff0c;前端VUE应用配置打包…...