传热学实验— 墙角matlab导热问题
MATLAB在导热问题中的应用
分类号密级U D C 编号本科毕业论文(设计) 题目MATLAB在导热问题中的运用所在院系数学与数量经济学院专业名称信息与计算科学年级 05级学生姓名朱赤学号 **********指导教师周瑾二00九年四月文献综述1、概述MATLAB是一个为科学和工程计算而专门设计的高级交互式的软件包。
它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境。
在这个环境下，对所要求解的问题，用户只需简单的列出数学表达式，其结果便以数值或图形方式显示出来。
MATLAB中有大量的命令和事先定义的可用函数集，也可通称为MATLAB的M文件，这就使得用它来求解问题通常比传统编程快得多；另外一点，也是它最重要的特点，易于扩展。
它允许用户自行建立完成指定功能的M文件。
从而构成适合于其它领域的工具箱。
MATLAB既是一种编程环境，又是一种程序设计语言。
它与其它高级程序设计语言C、Fortran等一样，也有其内定的规则，但其规则更接近于数学表示，使用起来更为方便，避免了诸如C、Fortran语言的许多限制，比方说，变量、矩阵无须事先定义；其次，它的语句功能之强大，是其它语言所无法比拟的，再者，MATLAB提供了良好的用户界面，许多函数本身会自动绘制出图形，而且会自动选取坐标刻度。
传热学是一门研究由温差引起的热能传递规律的科学，其理论和技术在生产、科学研究等领域得到了广泛的应用。
在能源动力、建筑建材及机械等传统工业部门中，传热学理论的应用解决了这些部门生产过程的热工艺技术，而在新能源利用、军事高科技等新技术领域中，它甚至对一些关键技术起到了决定性作用。
传热过程是传热学研究最基本的过程之一，传统的数学分析解法只能解决相对简单的传热问题，而在解决复杂的实际传热问题时，数学描述和求解都很困难。
随着计算机技术的兴起，解偏微分方程组等早期不能被很好解决或模拟的部分已逐渐被人们完成。
同时，计算机技术的发展，尤其是MATLAB的出现，不但解决了很多较复杂的问题，也大大促进了传热学理论的发展。
一维介质中的热传导问题 卡尔曼滤波 matlab
一维介质中的热传导问题一、概述热传导是物理学中的一个重要问题，特别是对于介质的热传导问题更是如此。
一维介质中的热传导问题是指介质在一维空间内热量的传导过程。
这一问题不仅在物理学中具有重要性，而且在工程领域中也有着广泛的应用。
在实际工程中，我们常常需要对介质中的热传导问题进行分析和研究，以便更好地设计和优化热传导设备，提高能源利用效率。
二、热传导方程介质中的热传导过程可以用热传导方程来描述。
一维情况下，热传导方程可以写为：其中，u(x, t)为介质中的温度分布，k为介质的热导率，c为介质的比热容，ρ为介质的密度，t为时间，x为空间坐标。
三、数值模拟对于介质中的热传导问题，我们常常需要进行数值模拟来解决热传导方程。
数值模拟可以采用有限差分法、有限元法等数值方法来进行。
在进行数值模拟时，我们通常需要借助计算机软件来进行计算，其中Matlab是一种非常实用的数学建模和仿真软件，特别适用于解决热传导问题。
四、卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种最优状态估计算法，可以用于对系统的状态进行预测和估计。
在介质中的热传导问题中，我们可以利用卡尔曼滤波算法来对系统的温度状态进行估计，从而更好地理解和分析热传导过程。
五、Matlab仿真在研究介质中的热传导问题时，我们可以利用Matlab软件进行仿真计算。
通过编写Matlab程序，我们可以对介质中的热传导过程进行模拟，并得到系统的温度分布。
我们也可以借助Matlab提供的工具，如ODE求解器等，对热传导方程进行数值求解，得到系统的温度变化规律。
六、结论介质中的热传导问题是一个具有重要意义的物理问题，对其进行深入的研究不仅有助于提高工程设备的效率，而且可以推动物理学领域的发展。
卡尔曼滤波和Matlab仿真技术的应用为介质中的热传导问题研究提供了新的方法和手段，可以更好地帮助我们理解和解决这一重要问题。
希望未来能够有更多的研究者投入到介质中的热传导问题的研究中，共同推动科学技术的进步。
综述应用MATLAB软件求解导热和对流问题
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维普资讯
第 ２ 卷第 ２期 ７
Ｖ０．７ Ｎｏ． １ ２ ２
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MATLAB在导热问题中的应用
MATLAB在导热问题中的应用导热问题简介导热是指物质内部不同温度区域之间的热量传递现象。
在不同的热力学系统中，由于温度差异，导致热量从高温区域流向低温区域，以减少温度差异，直到两个区域相等为止，这个过程叫做导热。
在工业生产和科学研究中，导热问题是一个非常重要的问题，例如，建筑物的两面温度差、内部电子器件的散热等等都涉及到导热问题。
对于一些研究者而言，如何利用数学模型和计算机软件来解决导热问题，就成为了一个非常重要的课题。
MATLAB在导热问题中的应用MATLAB是一个非常强大的工具箱，因其拥有强大的计算功能，可以用于解决一些复杂的导热问题，例如：热传导方程热传导方程是描述物质中热量传递的基本方程，可以用MATLAB进行求解。
假设离散化的计算域中存在一系列温度节点，我们可以用以下公式表示热传导方程。
$$ \\dfrac{\\partial T}{\\partial t} = \ abla \\cdot (k \ abla T) $$其中，T为温度场变量，t为时间变量，k为热导率，abla表示热传导方程的梯度算子。
我们可以用MATLAB中的数值计算工具箱进行矩阵运算、微分运算等维度相关的计算，以求解这个方程。
边值问题在一些实际的导热问题中，会涉及到一些带边界的热传导问题，例如，房屋内的热传导问题，需要考虑外界空气温度对房屋内温度的影响。
这时，我们可以使用MATLAB中的偏微分方程工具箱，以求解带边值条件的问题。
辐射换热问题在一些高温应用场合，例如火车内部电力设备的散热问题，会涉及到辐射换热问题。
与传导换热不同，辐射换热是指物体表面和空间中其他物体表面之间的热量传递现象。
在这种情况下，我们可以使用MATLAB中的图像处理工具箱，通过计算辐射通量的分布来解决辐射换热问题。
结论综上所述，MATLAB可以用于解决一些复杂的导热问题，并且可以通过不同的工具箱进行平面模型、三维模型、带边值条件和辐射换热等不同类型的求解。
matlab求解一维带内热源传热问题
matlab 求解一维带内热源传热问题解一维带有内部热源的传热问题通常涉及到热传导方程的求解。
热传导方程描述了温度场随时间和空间的变化。
一维热传导方程通常写作：22()T T Q x t xα∂∂=+∂∂ 其中：• T 是温度，• t 是时间，• x 是空间坐标，• α 是热扩散系数，• Q(x) 是热源。
解这个方程需要适当的边界条件和初始条件。
为了简化问题，我们可以考虑一个稳态（0T t∂=∂）情况。
以下是使用 MATLAB 求解一维带有内部热源的传热问题的简单示例代码：% 参数设置L = 1; % 区域长度alpha = 0.01; % 热扩散系数Q = @(x) 1; % 内部热源% 空间离散化N = 100; % 离散网格数x = linspace(0, L, N);% 热传导方程T = zeros(1, N);T(1) = 0; % 初始条件T(N) = 100; % 边界条件% 离散格式求解dx = x(2) - x(1);dt = 0.01;num_steps = 1000;for step = 1:num_stepsfor i = 2:N-1T(i) = T(i) + alpha * dt / dx^2 * (T(i+1) - 2*T(i) + T(i-1)) + Q(x(i)) * dt;endend% 结果可视化plot(x, T);xlabel('空间坐标');ylabel('温度');title('一维带内部热源传热问题');请注意，这是一个简化的例子，具体的问题可能需要更多的考虑，例如更精确的数值方法、不同的边界条件和初始条件、更复杂的热源分布等。
这个示例主要用于演示MATLAB 中解决这类问题的基本方法。
利用matlab程序解决热传导问题
哈佛大学能源与环境学院课程作业报告作业名称：传热学大作业——利用matlab程序解决热传导问题院系：能源与环境学院专业：建筑环境与设备工程学号：姓名：盖茨比2015年6月8日一、题目及要求1.原始题目及要求2.各节点的离散化的代数方程3.源程序4.不同初值时的收敛快慢5.上下边界的热流量（λ=1W/(m℃））6.计算结果的等温线图7.计算小结题目：已知条件如下图所示：二、各节点的离散化的代数方程各温度节点的代数方程ta=(300+b+e)/4 ; tb=(200+a+c+f)/4; tc=(200+b+d+g)/4; td=(2*c+200+h)/4 te=(100+a+f+i)/4; tf=(b+e+g+j)/4; tg=(c+f+h+k)/4 ; th=(2*g+d+l)/4ti=(100+e+m+j)/4; tj=(f+i+k+n)/4; tk=(g+j+l+o)/4; tl=(2*k+h+q)/4tm=(2*i+300+n)/24; tn=(2*j+m+p+200)/24; to=(2*k+p+n+200)/24; tp=(l+o+100)/12 三、源程序【G-S迭代程序】【方法一】函数文件为：function [y,n]=gauseidel(A,b,x0,eps)D=diag(diag(A));L=-tril(A,-1);U=-triu(A,1);G=(D-L)\U;f=(D-L)\b;y=G*x0+f;n=1;while norm(y-x0)>=epsx0=y;y=G*x0+f;n=n+1;end命令文件为：A=[4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,0,0,0,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0;0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0;0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0;0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0;0,0,0,0,-1,0,-1,0,4,0,0,0,-1,0,0,0;0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,0,24,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,12];b=[300,200,200,200,100,0,0,0,100,0,0,0,300,200,200,100]';[x,n]=gauseidel(A,b,[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]',1.0e-6) xx=1:1:4;yy=xx;[X,Y]=meshgrid(xx,yy);Z=reshape(x,4,4);Z=Z'contour(X,Y,Z,30)Z =139.6088 150.3312 153.0517 153.5639108.1040 108.6641 108.3119 108.1523 84.1429 67.9096 63.3793 62.4214 20.1557 15.4521 14.8744 14.7746 【方法2】>> t=zeros(5,5);t(1,1)=100;t(1,2)=100;t(1,3)=100;t(1,4)=100;t(1,5)=100;t(2,1)=200;t(3,1)=200;t(4,1)=200;t(5,1)=200;for i=1:10t(2,2)=(300+t(3,2)+t(2,3))/4 ;t(3,2)=(200+t(2,2)+t(4,2)+t(3,3))/4;t(4,2)=(200+t(3,2)+t(5,2)+t(4,3))/4;t(5,2)=(2*t(4,2)+200+t(5,3))/4;t(2,3)=(100+t(2,2)+t(3,3)+t(2,4))/4;t(3,3)=(t(3,2)+t(2,3)+t(4,3)+t(3,4))/4; t(4,3)=(t(4,2)+t(3,3)+t(5,3)+t(4,4))/4; t(5,3)=(2*t(4,3)+t(5,2)+t(5,4))/4;t(2,4)=(100+t(2,3)+t(2,5)+t(3,4))/4;t(3,4)=(t(3,3)+t(2,4)+t(4,4)+t(3,5))/4;t(4,4)=(t(4,3)+t(4,5)+t(3,4)+t(5,4))/4;t(5,4)=(2*t(4,4)+t(5,3)+t(5,5))/4;t(2,5)=(2*t(2,4)+300+t(3,5))/24;t(3,5)=(2*t(3,4)+t(2,5)+t(4,5)+200)/24;t(4,5)=(2*t(4,4)+t(3,5)+t(5,5)+200)/24;t(5,5)=(t(5,4)+t(4,5)+100)/12;t'endcontour(t',50);ans =100.0000 200.0000 200.0000 200.0000 200.0000 100.0000 136.8905 146.9674 149.8587 150.7444 100.0000 102.3012 103.2880 103.8632 104.3496 100.0000 70.6264 61.9465 59.8018 59.6008 100.0000 19.0033 14.8903 14.5393 14.5117【Jacobi迭代程序】函数文件为：function [y,n]=jacobi(A,b,x0,eps)D=diag(diag(A));L=-tril(A,-1);U=-triu(A,1);B=D\(L+U);f=D\b;y=B*x0+f;n=1;while norm(y-x0)>=epsx0=y;y=B*x0+f;n=n+1;end命令文件为：A=[4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0; 0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0; 0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,0,0,0,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0; 0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0; 0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0;0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0;0,0,0,0,-1,0,-1,0,4,0,0,0,-1,0,0,0;0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,0,24,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,12];b=[300,200,200,200,100,0,0,0,100,0,0,0,300,200,200,100]'; [x,n]=jacobi(A,b,[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]',1.0e-6); xx=1:1:4;yy=xx;[X,Y]=meshgrid(xx,yy);Z=reshape(x,4,4);Z=Z'contour(X,Y,Z,30)n =97Z =139.6088 150.3312 153.0517 153.5639108.1040 108.6641 108.3119 108.152384.1429 67.9096 63.3793 62.421420.1557 15.4521 14.8744 14.7746四、不同初值时的收敛快慢1、[方法1]在Gauss 迭代和Jacobi 迭代中，本程序应用的收敛条件均为norm(y-x0)>=eps ，即使前后所求误差达到e 的-6次方时，跳出循环得出结果。
MATLAB在导热问题中的应用
分类号密级U D C 编号本科毕业论文(设计) 题目MATLAB在导热问题中的运用所在院系数学与数量经济学院专业名称信息与计算科学年级 05级学生姓名朱赤学号 0515180004指导教师周瑾二00九年四月文献综述1、概述MATLAB是一个为科学和工程计算而专门设计的高级交互式的软件包。
它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境。
在这个环境下，对所要求解的问题，用户只需简单的列出数学表达式，其结果便以数值或图形方式显示出来。
MATLAB中有大量的命令和事先定义的可用函数集，也可通称为MATLAB的M文件，这就使得用它来求解问题通常比传统编程快得多；另外一点，也是它最重要的特点，易于扩展。
它允许用户自行建立完成指定功能的M文件。
从而构成适合于其它领域的工具箱。
MATLAB既是一种编程环境，又是一种程序设计语言。
它与其它高级程序设计语言C、Fortran等一样，也有其内定的规则，但其规则更接近于数学表示，使用起来更为方便，避免了诸如C、Fortran语言的许多限制，比方说，变量、矩阵无须事先定义；其次，它的语句功能之强大，是其它语言所无法比拟的，再者，MATLAB提供了良好的用户界面，许多函数本身会自动绘制出图形，而且会自动选取坐标刻度。
传热学是一门研究由温差引起的热能传递规律的科学，其理论和技术在生产、科学研究等领域得到了广泛的应用。
在能源动力、建筑建材及机械等传统工业部门中，传热学理论的应用解决了这些部门生产过程的热工艺技术，而在新能源利用、军事高科技等新技术领域中，它甚至对一些关键技术起到了决定性作用。
传热过程是传热学研究最基本的过程之一，传统的数学分析解法只能解决相对简单的传热问题，而在解决复杂的实际传热问题时，数学描述和求解都很困难。
随着计算机技术的兴起，解偏微分方程组等早期不能被很好解决或模拟的部分已逐渐被人们完成。
同时，计算机技术的发展，尤其是MATLAB的出现，不但解决了很多较复杂的问题，也大大促进了传热学理论的发展。
导热的反问题matlab
导热的反问题matlab
在MATLAB中，导热问题通常涉及热传导方程的数值求解。
热传导方程描述了物体内部温度分布随时间的变化，通常采用偏微分方程来描述。
解决导热问题的一种常见方法是使用有限差分法。
在MATLAB中，可以通过编写代码来离散化热传导方程，并使用迭代方法求解离散化后的方程。
另一种常见的方法是使用MATLAB的偏微分方程工具箱（Partial Differential Equation Toolbox）。
该工具箱提供了一系列函数和工具，可以帮助用户建立和求解偏微分方程，包括热传导方程。
用户可以通过定义边界条件、初始条件和热传导方程的参数来建立模型，并使用工具箱中的函数进行数值求解。
此外，MATLAB还提供了用于可视化和分析结果的丰富工具，例如绘制温度分布图、计算热通量等。
通过这些工具，用户可以全面分析导热问题的结果，并对模型进行验证和优化。
总之，在MATLAB中，可以通过编写代码、使用偏微分方程工具箱以及可视化分析工具来解决导热问题，从而全面深入地研究热传导现象。
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二维导热物体温度场的数值模拟
姓名小明
学号 ******
班级能动
学院能动
一、问题描述
有一墙角模型，尺寸如图1所示，导热系数0.53W/(m·K)，墙角内外壁为第一类边界条件。
求解该模型的温度分布及导热量。
图1
q=0
二、计算原理
根据热平衡法列出节点方程，各方向导入单元体的热量之和为零。
内节点和绝热边界点（图1点划线上的点）的方程形式不同。
图2
图2所示的内节点和绝热边界节点方程如下：
内节点：
0)()()()(1,,1,,1,1,,1,=⎥⎦
⎤⎢⎣⎡-+-+-+-••=+++-+-+x y t t x y t t y x t t y x t t j i j i j i j i j i j i j i j i W E S N ∆∆∆∆∆∆∆∆ΦΦΦΦλ
绝热边界点：
)(02)(2)(1,,1,1,,1,=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+
+-+-••=+++--+x y t t y x t t y x t t j i j i j i j i j i j i W E S N ∆∆∆∆∆∆ΦΦΦΦλ
三、计算过程
用Matlab7.1语言编写计算程序，初取网格步长m y x 1.0=∆=∆
运行结果：
图1：各个点的温度数值图2：分层设色等温线分布
图3：等温线分布（每两条线间隔为三度）
四、小结
本次数值模拟是运用matlab程序用于数值计算。
小组成员共同讨论并复习了热传导问
题的数学描述和热平衡法；从模拟过程中练习了不同节点迭代方程的建立；并简单学习了matlab语言的使用。
这次大作业对于我们以后的学习和可能的研究来说是一个很好的锻炼机会。