Классификация видов движения жидкости

Проведём классификацию видов движения жидкости.

• 1. Классификация по признаку зависимости движения жидкости от времени.
• 1.1. Установившееся (стационарное).
• 1.2. Неустановившееся (нестационарное).
• 2. Классификация по признаку учёта сил трения, вязкости и теплопроводности.
• 2.1. Идеальная невязкая жидкость.
• 2.2. Вязкая жидкость.
• 3. Классификация по виду движения жидкости (поступательное или вращательного движение).
• 3.1. Безвихревое (потенциальное) (движение, когда вращение отсутствует).
• 3.2. Вихревое движение.
• 4. Классификация по характеру изменения плотности в потоке.
• 4.1. Несжимаемая (жидкость), const.
• 4.2. Сжимаемая (газ), const.
• 5. Классификация по скорости и её отношению к скорости расширяющихся возмущений (скорости звука).

• 5.1. Дозвуковое (M1), где, V — скорость потока, а — скорость звука.
• 5.2. Трансзвуковое (М1).

Сверхзвуковое (М1).

Гиперзвуковое (М1).

• 6. Классификация по режиму течения.
• 6.1. Ламинарный режим, (ReRe_кр).
• 6.2. Турбулентный режим,(ReRe_кр).
• 7. Вид течения.
• 7.1. Свободное.
• 7.2. Вынужденное.

Сравнение экспериментального, теоретического и вычислительного методов

Вычислительная аэродинамика в своем развитии прошла три этапа (см. таб. 1). Каждый последующий этап базируется на более полной модели течения. На рис. 2, 3 приведена относительное быстродействие ЭВМ и относительная стоимость расчета. Структура основных методов расчета параметров течения приведены на рис. 4.

Таблица 1.

Рис. 1 Основные этапы математического моделирования

Структурные элементы математического моделирования вместе со связями показаны на рис. 1.

Математическая постановка задачи базируется на физической модели рассматриваемых течений, которая строится на основе имеющихся данных об объекте исследования.

Характеризующие математическую модель исходные уравнения и граничные условия с помощью конечно-разностных методов преобразуются в дискретную модель.

В результате реализации дискретной модели на одном из этапов программирования создают программу для ЭВМ. Решение тестовых задач и анализ результатов позволяет убедиться в работоспособности разработанных алгоритмов и программ.

Решение конкретных задач и анализ полученных результатов позволяет судить об эффективности и применимости разработанных алгоритмов.

Если обнаружится несоответствие расчётных и экспериментальных данных — это значит, что физическая модель, математическая модель или дискретная модель не адекватны изучаемому объекту. В этом случае проводятся дополнительные исследования. Процесс исследования продолжается до момента устранения несоответствия.