博客
关于我
工程流体力学笔记暂记35 (平板层流边界层和平板混合边界层)
阅读量:321 次
发布时间:2019-03-01

本文共 563 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

湍流边界层比层流边界层更加复杂,目前尚未获得精确解析解。因此,我们基于边界层动量积分方程进行近似求解。与平流边界层的计算相似,求解过程需要补充速度和切应力的关系式。

为了给出平板湍流边界层的速度和切应力关系式,我们可以参考圆管中的湍流流动结果。普朗特认为平板的边界层与管道流动的边界层没有明显区别。对于充分发展的流动,可以认为边界层的厚度基本等于管道的半径 ( r_0 )。

在实际问题中,当流体绕过平板流动时,如果层流边界层仅占板面积的很小部分,可以近似认为整个平板均为湍流区域。但当层流边界层与湍流边界层相互接近时,则需要采用混合边界层进行计算。

为简化问题,我们进行了以下假设:假设湍流边界层的发展遵循与平板湍流类似的规律。这一假设为后续的理论分析和计算提供了基础。

基于上述假设,我们可以进一步探讨平板湍流边界层的力学性质。通过动量积分方程和湍流假设,我们可以建立速度和切应力之间的关系式。这些关系式为后续的流动学分析提供了重要依据。

在实际应用中,需要根据具体流动条件选择合适的边界层模型。对于局部流动区域,充分发展的边界层厚度可以近似为管道半径 ( r_0 )。这一假设在流体力学研究中已得到广泛应用。

通过这些理论分析,我们可以更好地理解湍流边界层的流动特性。这些分析成果为流体力学设计和工程应用提供了重要参考。

转载地址:http://kmlt.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
null可以转换成任意非基本类型(int/short/long/float/boolean/byte/double/char以外)
查看>>
Number Sequence(kmp算法)
查看>>
Numix Core 开源项目教程
查看>>
numpy
查看>>
NumPy 库详细介绍-ChatGPT4o作答
查看>>
NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
查看>>
numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
查看>>
numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
查看>>
numpy 数组与矩阵的乘法理解
查看>>
NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
查看>>
numpy 用法
查看>>
Numpy 科学计算库详解
查看>>
Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
查看>>
numpy.linalg.norm(求范数)
查看>>
Numpy.ndarray对象不可调用
查看>>
Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
查看>>
Numpy:按多个条件过滤行?
查看>>
Numpy:条件总和
查看>>
numpy、cv2等操作图片基本操作
查看>>
numpy中的argsort的用法
查看>>