主要内容

ReducedThermalModel

降维热模型

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描述

一个ReducedThermalModel对象包含简化后的刚度矩阵K、简化后的质量矩阵M、简化后的负载向量F、初始条件、模态振型、网格以及用于适当正交分解(POD)的快照的平均值。

若要将此数据扩展到完整的瞬态热解决方案，请使用reconstructSolution．

创建

方法简化热模型减少函数。这个函数返回一个降阶热模型作为ReducedThermalModel对象。

属性

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简化刚度矩阵，指定为一个矩阵。

数据类型:双

简化质量矩阵，指定为一个矩阵。

数据类型:双

简化的负载向量，指定为列向量。

数据类型:双

模态坐标中的初始条件，指定为列向量。

数据类型:双

用于获得降阶模型的模式，指定为矩阵。

数据类型:双

有限元网格，指定为FEMesh对象。有关详细信息,请参见FEMesh属性．

用于POD的快照的平均值，作为列向量返回。

数据类型:双

对象的功能

reconstructSolution 从降阶模型中恢复全模型暂态解

例子

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使用模态解中的所有模态或指定数量的模态简化热模型。

创建一个瞬态热模型。

thermalmodel = createpde (“热”，“瞬态”）;

创建一个单元正方形几何图形，并将其包含在模型中。

geometryFromEdges (thermalmodel @squareg);

绘制几何图形，显示边缘标签。

pdegplot (thermalmodel“EdgeLabels”，“上”xlim([-1.1 1.1])

图中包含一个axes对象。axis对象包含5个类型为line、text的对象。

指定材料的热导率、质量密度和比热。

thermalProperties (thermalmodel“ThermalConductivity”, 400,.．.“MassDensity”, 1300,.．.“SpecificHeat”, 600);

把右边的温度设置为One hundred.．

thermalBC (thermalmodel“边缘”2,“温度”, 100);

设置初始值为0的温度。

thermalIC (thermalmodel 0);

生成一个网格。

generateMesh (thermalmodel);

求解三个不同热源值的模型，并采集快照。

tlist = 0:10:600;snapShotIDs = [1:10 59 60 61];Tmatrix = [];heatVariation = [10000 15000 20000];为q = heatVariation internalHeatSource(热模型，q);结果=解决(thermalmodel tlist);Tmatrix = [Tmatrix results.Temperature (:, snapShotIDs)];结束

将热模型分析类型切换为模态。

thermalmodel。一个nalysisType =“模态”；

计算POD模式。

RModal =解决(thermalmodel,“快照”Tmatrix)
RModal = ModalThermalResults with properties: DecayRates: [6x1 double] ModeShapes: [1541x1 double] snapshotsaaverage: [1541x1 double] ModeType: "PODModes" Mesh: [1x1 FEMesh]

中的所有模式减少热模型RModal．

Rtherm =减少(thermalmodel,“ModalResults”RModal)
Rtherm = ReducedThermalModel with properties: K: [7x7 double] M: [7x7 double] F: [7x1 double] InitialConditions: [7x1 double] Mesh: [1x1 FEMesh] ModeShapes: [1541x6 double] snapshotsa平均:[1541x1 double]

只使用三种模式减少热模型。

Rtherm3 =减少(thermalmodel,“ModalResults”RModal,.．.“NumModes”3)
Rtherm3 = ReducedThermalModel with properties: K: [4x4 double] M: [4x4 double] F: [4x1 double] InitialConditions: [4x1 double] Mesh: [1x1 FEMesh] ModeShapes: [1541x3 double] snapshotsa平均:[1541x1 double]

版本历史

介绍了R2022a

另请参阅

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