Optimization and Computational Fluid Dynamics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Thevenin, Dominique; Janiga, Gabor; Th Venin, Dominique

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:2010-10-15

价格:GBP 81.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783642091322

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 数学
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《流体动力学中的数值计算方法》 本书是一部关于流体动力学数值计算方法（CFD）的深度探索，旨在为读者提供一个全面而扎实的理论框架和实践指导。它并非仅仅罗列算法，而是深入剖析了CFD方法背后的数学原理、物理假设，以及如何在实际工程问题中有效地应用它们。本书特别关注于如何将复杂的物理现象转化为可求解的数学模型，并在此基础上，系统地介绍和分析了各种主流的数值离散技术、求解器以及网格生成策略。 第一部分：理论基石与模型构建 在流体动力学领域，理解和预测流体的行为至关重要，无论是航空航天、汽车工程、环境科学，还是生物医学等诸多应用场景。本书的开篇，将从流体动力学的基本方程组——纳维-斯托克斯方程（Navier-Stokes equations）——出发，详细阐述其物理意义、不同形式（如不可压缩、可压缩、层流、湍流）以及在各种工程问题中的适用性。我们不仅仅是呈现这些方程，更会深入探讨其推导过程，以及方程中各项物理量的含义，例如压力梯度、粘性力、惯性力等，这些都是理解流体行为的关键。 随后，本书将详细讲解如何根据具体的物理问题，选择合适的数学模型。例如，对于低速、粘性较小的流动，不可压缩纳维-斯托克斯方程是首选；而对于高速、气体流动，则需要考虑可压缩性效应。此外，对于实际工程中普遍存在的湍流现象，本书将系统介绍不同层次的湍流模型，包括雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）模型（如 $k-epsilon$ 、$k-omega$ 模型）、大涡模拟（LES）和直接数值模拟（DNS）。我们将深入分析这些模型的物理假设、优点、缺点以及在不同应用场景下的适用性。读者将了解到，湍流模型的选择直接影响到计算的精度和成本，因此，理解其内在机制是进行有效CFD仿真的基础。 第二部分：数值离散技术精要 一旦建立了数学模型，下一步便是将其转化为计算机可以理解和求解的形式，这涉及到数值离散技术。本书将系统介绍CFD中最核心的几种离散方法，包括有限差分法（Finite Difference Method, FDM）、有限体积法（Finite Volume Method, FVM）和有限元法（Finite Element Method, FEM）。 有限差分法： 我们将从最基础的泰勒级数展开入手，讲解如何将偏微分方程在离散网格点上近似为代数方程。重点会放在各种阶数的差分格式（如前向、后向、中心差分），以及它们在稳定性、精度和守恒性方面的权衡。虽然有限差分法在结构化网格上易于实现，但本书也会讨论其在处理复杂几何形状时的局限性。 有限体积法： 这是目前CFD领域最广泛使用的方法之一。本书将详细阐述有限体积法的核心思想：将计算域划分为一系列离散的控制体积，并对每个控制体积内的积分形式方程进行守恒处理。我们将深入分析面通量（flux）的计算方法，例如通量分裂（flux splitting）和通量重构（flux reconstruction）技术，以及各种黎曼求解器（Riemann solvers）在处理激波等不连续现象时的作用。特别是对于流体守恒的精确保证，有限体积法展现出其独特的优势。 有限元法： 虽然在结构力学领域更为常见，但有限元法在CFD中也扮演着重要角色，尤其是在处理非结构化网格和复杂边界条件时。本书将介绍有限元法的基本概念，包括基函数（basis functions）、形函数（shape functions）和弱形式（weak formulation）。我们将分析有限元法如何通过加权平均来近似方程，并讨论其在处理连续性方程和动量方程时的具体应用。 在介绍这些离散方法时，本书将通过具体的算例，例如简单的一维对流方程或二位泊肃叶方程（Poisson equation），来演示离散过程。重点将放在如何分析不同离散格式的精度阶数、稳定性和收敛性。 第三部分：求解器技术与算法 离散化后，CFD问题通常会转化为一个大型稀疏线性方程组。如何高效、稳定地求解这些方程组是CFD计算效率的关键。本书将深入探讨各种数值求解器技术。 迭代求解器： 对于大型线性系统，直接求解器（如高斯消元法）的计算量往往不可接受。因此，迭代求解器成为了主流。本书将介绍一系列经典的迭代求解器，包括雅可比法（Jacobi method）、高斯-赛德尔法（Gauss-Seidel method）和逐次超松弛法（Successive Over-Relaxation, SOR）。更重要的是，我们将详细讲解对称正定（SPD）和非对称（non-SPD）方程组的求解策略，以及预条件子（preconditioners）在加速收敛中的重要作用。 多网格方法（Multigrid Methods）： 作为一种高效的迭代求解器，多网格方法能够以近乎线性的计算成本解决许多CFD问题。本书将深入剖析多网格法的原理，包括粗网格修正、多重网格的构建以及不同粗化策略。读者将理解多网格法如何通过在不同尺度的网格上迭代，有效地消除低频和高频误差，从而实现快速收敛。 耦合求解器（Coupled Solvers）与分离求解器（Segregated Solvers）： 对于不可压缩流动，速度和压力之间存在着耦合关系。本书将详细介绍处理这种耦合的策略，包括压力泊肃叶方程（Pressure Poisson Equation）方法（如 SIMPLE、SIMPLER、PISO 系列算法）以及耦合求解器。我们将分析不同算法在收敛性和鲁棒性方面的差异，并提供选择合适求解器的指导。 隐式与显式时间推进： 对于瞬态问题，时间推进方法的选择同样至关重要。本书将区分隐式和显式时间推进方法，并介绍如欧拉法（Euler forward/backward）、龙格-库塔法（Runge-Kutta methods）等经典方法。我们将讨论不同方法的稳定性和精度阶数，以及它们在处理大时间步长时的适用性。 第四部分：网格生成与质量控制 有效的CFD仿真离不开高质量的计算网格。本书将专题讨论网格生成技术。 结构化网格与非结构化网格： 我们将对比这两种网格类型的优缺点，以及它们在不同问题和软件中的应用。 网格划分方法： 详细介绍多种网格生成技术，包括块结构网格（block-structured grids）、扫掠网格（swept grids）、贴体网格（body-fitted grids）以及基于 Delaunay triangulations/tetrahedralizations 的非结构化网格生成。 网格质量： 强调网格质量的重要性，以及如何通过各种指标（如纵横比、歪斜度、光滑度）来评估和改进网格质量。我们将讨论网格分辨率对计算结果的影响，以及如何根据物理量的梯度自适应地调整网格。 自适应网格精化（Adaptive Mesh Refinement, AMR）： 介绍如何根据计算过程中的误差估计，动态地调整网格密度，从而在保持计算精度的同时，最大限度地减少计算量。 第五部分：后处理与验证 仿真完成后，对结果进行准确的后处理和严格的验证是不可或缺的环节。 可视化技术： 介绍流线图、等值线图、矢量图、速度/压力云图等各种可视化方法，以及如何利用这些工具来理解流体行为。 工程量提取： 讲解如何从CFD结果中提取关键工程参数，如阻力、升力、热流密度、压降等。 数值误差分析： 强调网格收敛性研究（grid convergence study）的重要性，以及如何通过系统地改变网格密度来评估数值解的收敛性和精度。 与实验数据的对比： 讲解如何将CFD仿真结果与可靠的实验数据进行对比，以验证模型的准确性。 模型不确定性量化（Model Uncertainty Quantification, MUQ）： 探讨如何在CFD仿真中考虑和量化模型本身的误差和不确定性。 实践导向与应用案例 本书的理论讲解将贯穿实际的工程应用案例，例如： 翼型绕流模拟： 分析不同攻角下翼型的气动性能，验证CFD在航空航天领域的应用。 管道内流动仿真： 模拟管道内的压力损失和流速分布，为流体机械设计提供参考。 热交换器传热分析： 评估热交换器的传热效率，优化设计参数。 多相流模拟（可选，根据侧重点）： 介绍多相流模型，如欧拉-欧拉模型或欧拉-拉格朗日模型，并探讨其在化工、能源领域的应用。 本书旨在帮助读者不仅能够理解CFD的基本原理和常用算法，更重要的是能够独立地运用CFD技术来解决实际工程问题，并对仿真结果进行科学的评估和解读。通过理论与实践的结合，读者将能够掌握一套强大的工具，以应对日益复杂的流体动力学挑战。

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说实话，刚拿到这本书时，我对它能否真正提供超越现有文献的价值持保留态度，毕竟该领域已经有许多经典著作。然而，阅读过半后，我彻底改变了看法。这本书最宝贵的地方在于它对“不确定性量化”和“高保真度模拟”之间权衡的深入探讨。它没有提供一劳永逸的银弹，而是教会我们如何在计算成本、精度需求和工程容忍度之间做出最优选择。作者在阐述计算效率时，并没有停留在简单的CPU时间比较上，而是引入了更多关于并行化架构和GPU加速的讨论，这非常贴合当前高性能计算的趋势。这种与时俱进的专业视角，使得这本书的生命力极强，它不是一本写给过去的教科书，而是一本面向未来十年计算流体力学研究者的必备工具书。每一章节都像是一个精心打磨的论点，论据充分，说服力极强。

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这本书的封面设计得相当引人注目，色彩搭配和字体选择都透露出一种严谨而又不失现代感的氛围。初翻开目录时，我立刻被其中丰富且深入的内容所吸引。作者显然在流体力学和优化理论这两个领域都有着非常扎实的功底，并且巧妙地将两者结合起来，构建了一个既具有理论深度又兼具实际应用价值的知识体系。特别是关于湍流模型和数值方法的介绍部分，逻辑清晰，层层递进，即便是初学者也能从中窥见一斑，而对于资深研究人员来说，其中提及的最新进展和独到见解无疑是一笔宝贵的财富。书中对复杂算例的剖析，让人不禁拍案叫绝，那种将抽象数学语言转化为生动物理图像的能力，是真正的大师手笔。我尤其欣赏作者在阐述复杂算法时，那种不厌其烦的耐心和对细节的极致追求，使得原本枯燥的公式推导过程也变得生动起来，仿佛有一位经验丰富的导师在身边亲自指导。

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这本书的装帧质量和排版设计也值得称赞，这在技术类书籍中常常被忽视，但对于长时间阅读的读者来说，体验感至关重要。纸张的触感细腻，印刷清晰度极高，即便是复杂的图表和公式，看起来也毫不费力。内容编排上，作者似乎深谙读者心理学，总能在关键的理论转折点设置恰到好处的案例演示，有效地缓解了长时间高强度阅读带来的疲劳感。我特别喜欢它在理论介绍后紧接着的“实践考量”部分，这部分内容直接对接了工程现实中的痛点，比如如何处理边界条件的不一致性，或者如何优化求解速度以满足实时性要求。这种“理论先行，实践跟进”的结构，使得知识点能够迅速内化为解决实际问题的能力。这本书的厚度本身就说明了内容的广度，但神奇的是，它却丝毫没有显得冗余或拖沓，每增加一页，都意味着知识量的有效增长。

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这本书的作者显然是一位深谙跨学科融合之道的大家。我所接触过的大部分流体力学书籍，要么过于偏向基础理论，与现代计算优化手段脱节；要么则是过于侧重工具应用，缺乏对底层数学原理的深挖。然而，这本书完美地找到了那个黄金分割点。它不仅详细介绍了有限体积法、有限元法这些传统武器的最新迭代，更关键的是，它用一种非常直观的方式解释了如何将诸如遗传算法、粒子群优化等前沿优化技术嵌入到CFD求解流程中去。这种深度融合的视角，极大地拓宽了我对“计算流体力学”这一概念的理解边界。过去我对优化在CFD中的应用总感觉有些牵强，但读完后才明白，这是一种必然的趋势，而这本书就是指引我们走向这个未来的路线图，细节之丰富，令人叹服。

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阅读这本书的过程，简直是一场对计算科学思维的深度洗礼。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一套系统的思维训练工具。作者并没有满足于罗列现有的方法，而是深入挖掘了不同算法背后的哲学思想和适用边界。我发现，书中对于网格生成和离散化的讨论，细致到了几乎偏执的程度，这对于任何严肃的CFD工程师来说都是至关重要的。最让我印象深刻的是，作者在处理非线性问题时的那种“庖丁解牛”式的分解和求解策略，既稳健又高效。读完相关章节后，我感觉自己对于如何设计一个鲁棒的求解器，有了全新的认识和更深层次的理解。那些原本在其他教材中晦涩难懂的迭代收敛准则，在这里被阐释得淋漓尽致，充满了洞察力。这本书无疑是为那些渴望从“会用”软件进阶到“理解原理”的工程师和研究人员量身定做的。

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