层次分析matlab代码WindFarmSimulator（WFSim） Doekemeijer和Boersma，代尔夫特理工大学开发，2017年 概括： WindFarmSimulator（WFSim）是基于二维Navier-Stokes方程的中保真，面向控制的风电场模型。 Sjoerd Boersma和Bart Doekemeijer目前正在代尔夫特理工大学积极开发该软件。 可以在网上找到有关WFSim的最新出版物： 快速使用： 使用任何最新版本的MATLAB打开WFSim.m。 按照其中的说明执行各种风电场方案的简单模拟。 丢失的文件将在首次运行时自动下载，因此请确保您已连接到Internet。 文件夹层次结构： /bin/: contains all the functions and scripts used by WFSim. /bin/analysis/: files not essential to WFSim, but used for debugging and validation. /bin/archive/: outdated files no longer

流体中浮力对流的简单模拟。 该应用程序将绘制温度场的演变（颜色越暖越亮）。 特征： -两种对流方式： o 均匀温暖的表面（“表面”模式） o 温暖流体的初始圆形区域（“气泡”模式） - 环境流体的可变温度梯度（“失效率”设置）。 此设置模拟真实大气的衰减率。 较高的递减率对应于大气随高度升温较快，因此对流羽流上升较慢。 - 有和没有剪切的模拟。 该应用程序由康涅狄格大学的计算流体动力学小组开发。 该应用程序是康涅狄格大学焦耳研究员计划的一部分，该计划是美国国家科学基金会（NSF）教师研究经验（RET）计划的一部分。

大漩涡 maelstrom是一种数值软件工具，用于解决圆柱坐标系中的磁流体动力学问题。 因此，漩涡包括热方程式的时间积分器，Navier-Stokes方程式的时间积分器和Maxwell方程式的固定解算器，每个方程式都在圆柱坐标系中。 关于这个问题的一些细节 目的是在磁场的影响下计算液态金属的通量，其模型为 热方程 麦克斯韦方程，以及 Navier-Stokes方程。 浮力将热量和Navier-Stokes耦合在一起，焦耳效应将热量和Maxwell耦合在一起，而电流感应和洛伦兹力则将Maxwell和Navier-Stokes耦合在一起。 为简化起见，假设材料通量的影响不影响电场和磁场，即忽略了在磁场中移动熔融金属产生的电流感应。 这使麦克斯韦方程组与其他两个解耦。 本质上，任务分解为 计算焦耳热和洛伦兹力，给定线圈中的电压分布，并给定这两个量 计算容器内产生的物料通量。 求解麦克斯韦方

可压缩Euler/Navier-Stokes方程的三维混合元非结构有限体积求解器 Three-Dimensional Mixed-Element Unstructured Finite-Volume Solver for Compressible Euler/Navier-Stokes Equations

INT（E）NSE是IN插值的二维（D）-Navier-Stokes-Equations的缩写（双关语）。 这是我在业余时间开发的不稳定的Navier-Stokes解算器。 使用混合的二阶和一阶精确方案对面部速度进行插值，以便能够捕获涡旋。 使用SIMPLE算法实现了压力-速度耦合，并且随着向后有限差分离散化，时间步长是一阶精确的。

用于不可压缩湍流稳态评估的雷诺平均Navier-Stokes（RANS）方程仍然是实际计算流体力学（CFD）应用的主要工具。因此，提高速度或准确性可能会影响到各种应用。在给定初始条件的情况下，我们引入了一个机器学习框架，用于RANS模拟中稳态湍流涡流粘度的替代建模。在对压力和速度方程进行稳态数值求解的同时，对这种建模策略进行了准度量插值评估，从而代表了一种与机器学习相结合的框架。与Spalart-Allmaras单方程模型相比，我们获得了具有竞争力的稳态结果，并显著缩短了求解时间。这是因为所提出的方法允许稳态速度和压力求解器有相当大的松弛因子。我们的评估是针对具有相当大的网格各向异性和分离的后向台阶进行的，以代表实际的CFD应用。对于具有不同入口速度条件或台阶高度的测试实验，我们可以看到求解时间减少了约5倍。这些结果为快速探索参数空间提供了一个机会，当使用带有多个耦合偏微分方程的湍流闭合模型时，这些参数空间被证明是禁止的。 关键词：机器学习，代理建模，湍流模型，

遵循Navier-Stokes的12个步骤：用Python构建CFD解算器。 此回购包含我在教授创建的交互式模块的交互式模块中用Python构建简单的CFD求解器所做的工作。 我在自己的网站上写了一篇简短的文章，介绍了该项目的背景知识，并展示了我在此过程中掌握的一些技能，您可以在。 该项目的主要目标是在Python中构建一个Navier-Stokes求解器，它将作为我今后所有CFD努力的基础。 在此过程中，我学到了很多东西，甚至着手不仅要完成本课程，而且要自己动手做。 考虑到这一点，我开始对我们在课程中构建的所有图进行动画处理，以便您可以更好地了解模拟的时间历史演变。 模拟展示 以下是一些我最喜欢的动画： 内容 此回购包括每节课的Jupyter笔记本，其结构与Barba教授的模块“ 12步骤到Navier Stokes”的结构相同。 您可以在Lessons文件夹中找到这些课程的我自己的版

此代码通过求解层流状态中的完整 Navier-Stokes 方程来模拟平板上的超音速流动。 代码结构和数值算法遵循 Anderson 的 CFD 书籍（John D. Anderson, JR. - Computational Fluid Dynamics. The Basics with Applications）第 10 章中给出的描述。 基于 MacCormack 的预测器-校正器技术的时间推进有限差分方法用于求解和离散化。 恒温和绝热壁箱都可以解决。 还有一个脚本可以生成与书中那些相同的图以进行比较。

非定常Navier-Stokes-Darcy模型的数值分析，左立云，侯延仁，本文针对非定常混合的Navier-Stokes-Darcy 模型提出了一个耦合的数值格式：在空间上采用的是有限元离散在时间上采用的是向后欧拉格式。�

CFD2D是用于Linux的开源软件，用于求解任意二维域内的无量纲不可压缩Navier-Stokes方程（NSE），该二维域刻在具有Dirichlet和“不做任何事情”边界条件的单位正方形中。 空间离散化基于有限元方法（FEM），使用近似均匀的三角形网格。 提供了两种FE空间选择，分别是所谓的MINI元素和Taylor-Hood元素。 第一个元素由具有速度气泡的三次气泡函数的连续分段线性组成，第二个元素由连续分段线性组成。 在这两种情况下，都通过分段线性来近似压力场。 固定和时间相关的制度都支持。 提供了基本的绘图工具。 GMRES和CG迭代算法用于求解线性系统。 软件“ Triangle”用于网格生成。