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sufer软件登记 均匀结构沙障流场风洞试验的数据分析与模拟 1.问题的提出 计算流体力学作为新兴学科发展飞快，风场的研究是流体力学的重要环节，对于均匀结构沙障流场风洞试验，我们想要得到空间不同点的风速分布，需要建立三元函数v(x,y,z), 想要得到时空的风速分布，就需要再引入一个时刻t，建立四元函数v(x,y,z,t)，问题变得更加困难， 我们需要采集这些点的参数，我们为了得到更准确的数据，一个点需要测三至四次后取均值，从而会产生大量的数据。对于以上大量数据的处理，就需要我们建立快速处理大量数据的程序包。 2.研究意义 本项目的研究具有重要的实际意义。在风洞模拟实验中，所有的实验 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 都会产生大量的数据文件，尤其是对三维风场进行观测模拟时，数据的规模都将幂指数增长。原始的Excel文件的操作费时、费力，并且人为造成的错误也会随之增大。如何高效的智能化提取信息及处理信息都将是重要的问题。同样本项目具有长远的意义，这一项目的实施及过程培养和提升本科生的创新能力、数据分析能力，激发科研兴趣，鼓励学生进一步从事科研创新的学习。 3.研究内容 本项目主要分析均匀结构沙障流场风洞试验的数据分析与模拟。首先根据布设的风洞试验的数据结果做可视化处理，对于大量风洞测试数据进行整合，建立快速处理大量数据的程序包。其次针对均匀结构沙障流场的理论模型及经验结果做对比分析，验证风洞试验结果的可靠性。最后，分析风洞模型在设计过程、移动采集数据过程、风洞实验室外界条件干扰因素进行系统分析，对数据结果的误差进行分析与修正。这里我们主要研究简单的二维风场v(x,y)情形，v是与x,y有关的风场函数，代表风速，x代表横向距离(测量位置点)，y表示毕托管位置高度，本程序默认参照物(障碍物)的高度为H=15cm。 风洞模拟示意图 打洞的木板 流程图如下: 文件夹及文件的 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 化 命名 数据的调用与处理 图像数据处理与可视化 图像分析 3.1文件夹及文件夹命名 对于大量的数据，我们需要把它们做成excel文件夹，用文件名来加以区别文件，使得分析对象一目了然，如图1.中的文件P10_1_V10_x_y_v，代表在木板的孔隙度为10%，木板中钻孔的孔径为1cm，初始风速为10m/s的情况下的不同x,y的风速变化数据文件。 图1.风洞数据文件名 3.2数据处理 3.2.1数据的调用 list=dir(['E:\风洞数据\P1-V10\','*.xls']); % 获取指定文件夹中所有数据文件的目录 k=length(list); %数据文件个数 s_file_name=cell(k,1); for i=1:k str= strcat ('E:\风洞数据\P1-V10\', list(i).name); a{i}=xlsread(str); s_file_name{i}=list(i).name; end sizerow=size(a{1},2); 3.2(2数据的处理 sizerow=size(a{1},2); B=zeros(k,sizerow); for i=1:k for j=1:sizerow B(i,j)=mean(a{i}(:,j)); end end Volcity_mean=B(:,[3:11]);%列标对应着毕托管位置高分别为H=[1 2 3 4 5 10 15 30 50](cm)% 行标与测量位置点有关 ############################### file_dis_v=[-10,10;-10,12;-10,14;-1,10;-1,12;-1,14;-2,10;-2 ,12;-2,14;-5,12;-5,14;10,10;10,12;10,14;15,10;15,12;15,14;1 ,10;1,12;1,14;20,10;20,12;20,14;2,10;2,12;2,14;5,10;5,12;5, 14]; H=15;%障碍物高度 单位cm % x_value=H*[-10 -5 -2 -1 1 2 5 10 15 20]; y_value=[1 2 3 4 5 10 15 30 50];%高度单位cm x_value1=H*[-10 -1 -2 -5 10 15 1 20 2 5]; whole_index=k*(sizerow-5); C=zeros(whole_index,3);%初始化风洞处理数据 for i=1:k for j=1:sizerow-5 C(k*(j-1)+i,1)=x_value1(i); C(k*(j-1)+i,2)=y_value(j); end end C(:,3)=reshape(Volcity_mean,whole_index,1);%将计算矩阵重排列为1列 排列方式 B(:,1),B(:,2),...,B(:,n); 3.2.3数据输出 Surfer软件在处理数据时需要以.csv为扩展名的文件，因此当得到二维风场数据时，我们数据输出为.csv 格式 pdf格式笔记格式下载页码格式下载公文格式下载简报格式下载 。具体操作有下面命令生成。 *************************** csvwrite('E:\风洞数据\P1-V10\P1_V10_x_y_v.csv',C) **************************** v是与x,y有关的风场函数，代表风速，x代表横向距离(测 量位置点)，y表示毕托管位置高度，本程序默认参照物(障碍物)的高度为H=15cm。我们想要得到的便是在相同孔隙度下，不同位置处的风速。 Excel表1: 图2.文件P1_V10_x_y_v 相应的Matlab程序: % for i=1:2 % str= strcat ('E:\数据\p0-', int2str(i) ,'h-10.xls') ; % 连接字符串形成图像的文件名 % a{i}=xlsread(str); % end list=dir(['E:\风洞数据\P1-V10\','*.xls']); k=length(list); s_file_name=cell(k,1); for i=1:k str= strcat ('E:\风洞数据\P1-V10\', list(i).name); a{i}=xlsread(str); s_file_name{i}=list(i).name; end sizerow=size(a{1},2); B=zeros(k,sizerow); for i=1:k for j=1:sizerow B(i,j)=mean(a{i}(:,j)); end end Volcity_mean=B(:,[3:11]); %列标对应着毕托管位置高分别为H=[1 2 3 4 5 10 15 30 50](cm) % 行标与测量位置点有关一般情况 file_dis_v=[-10,10;-10,12;-10,14;-1,10;-1,12;-1,14;-2,10;-2 ,12;-2,14;-5,12;-5,14;10,10;10,12;10,14;15,10;15,12;15,14;1 ,10;1,12;1,14;20,10;20,12;20,14;2,10;2,12;2,14;5,10;5,12;5, 14]; H=15;%障碍物高度 单位cm % x_value=H*[-10 -5 -2 -1 1 2 5 10 15 20]; y_value=[1 2 3 4 5 10 15 30 50];%高度单位cm x_value1=H*[-10 -1 -2 -5 10 15 1 20 2 5]; whole_index=k*(sizerow-5); C=zeros(whole_index,3);%初始化风洞处理数据 for i=1:k for j=1:sizerow-5 C(k*(j-1)+i,1)=x_value1(i); C(k*(j-1)+i,2)=y_value(j); end end C(:,3)=reshape(Volcity_mean,whole_index,1);%将计算矩阵重排列为1列 排列方式 B(:,1),B(:,2),...,B(:,n); csvwrite('E:\fengdong\P1-V10\P10_1_V10_x_y_v.csv',C) 3.3图像数据处理与可视化 于是我们便生成了.csv文件，如图3.，图4.，图5.，图6.所示操作，打开surfer8.0软件，点击网格中的数据选项，文件类型选.csv,打开风洞数据包，文件名为P10_1_V10_x_y_v，设置网格化方法，新建等值线。 图3. 图4. 图5. 图6. 以下均是在初始风速为10m/s,木板孔径为1cm，孔隙度为10%的情况下采用不同剖分方法得到的风场分布图: 图7. 径向基函数法风场图 图8. 多项式回归法风场图 图9.带线性插值的三角剖分法风场图 以上只是绘制地理等值线图像的几种方法，就这样，我们通过Excel，Matlab和Surfer软件实现了二维风场的可视化,不过从中可以看出多项式回归法显然不适用与风洞数值模拟的实验结果分析，通过使用多种方法，我们可以得到近似程度最好，最符合实际情况，便于我们研究的图像。 [1] 附注1:Surfer8.0中若干种插值介绍 空间插值可以有很多种分类方法，插值种类也难以举尽。在网上看到这篇文章，觉得虽然作者没能进行分类，但算法本身介绍地还是不错的。 在科学计算领域中，空间插值是一类常用的重要算法，很多相关软件都内置该算法，其中 Goden Software 公司的Surfer软件具有很强的代表性，内置有比较全面的空间插值算法，主要包括: Inverse Distance to a Power(反距离加权插值法) Kriging(克里金插值法) Minimum Curvature(最小曲率) Modified Shepard's Method(改进谢别德法) Natural Neighbor(自然邻点插值法) Nearest Neighbor(最近邻点插值法) Polynomial Regression(多元回归法) Radial Basis Function(径向基函数法) Triangulation with Linear Interpolation(线性插值三角网法) Moving Average(移动平均法) Local Polynomial(局部多项式法) 下面简单说明不同算法的特点: 1、反距离加权插值法 反距离加权插值方法是一个加权平均插值法，可以进行确切的或者圆滑的方式插值。方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于一个较大的方次，较近的数据点被给定一个较高的权重份额，对于一个较小的方次，权重比较均匀地分配给各数据点。 计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。当计算一个格网结点时，配给的权重是一个分数，所有权重的总和等于1.0。当一个观测点与一个格网结点重合时，该观测点被给予一个实际为 1.0 的权重，所有其它观测点被给予一个几乎为 0.0 的权重。换言之，该结点被赋给与观测点一致的值。这就是一个准确插值。 距离倒数法的特征之一是要在格网区域内产生围绕观测 点位置的"牛眼"。用距离倒数格网化时可以指定一个圆滑参数。大于零的圆滑参数保证，对于一个特定的结点，没有哪个观测点被赋予全部的权值，即使观测点与该结点重合也是如此。圆滑参数通过修匀已被插值的格网来降低"牛眼"影响。 2、克里金法 克里金法是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。克里金法试图那样表示隐含在你的数据中的趋势，例如，高点会是沿一个脊连接，而不是被牛眼形等值线所孤立。 克里金法中包含了几个因子:变化图模型，漂移类型 和矿块效应。 3、最小曲率法 最小曲率法广泛用于地球科学。用最小曲率法生成的插值面类似于一个通过各个数据值的，具有最小弯曲量的长条形薄弹性片。最小曲率法，试图在尽可能严格地尊重数据的同时，生成尽可能圆滑的曲面。 使用最小曲率法时要涉及到两个参数:最大残差参数和最大循环次数参数来控制最小曲率的收敛标准。 4、多元回归法 多元回归被用来确定你的数据的大规模的趋势和图案。你可以用几个选项来确定你需要的趋势面类型。多元回归实际上不是插值器，因为它并不试图预测未知的 Z 值。它实际上是一个趋势面分析作图程序。 使用多元回归法时要涉及到曲面定义和指定XY的最高方次设置，曲面定义是选择采用的数据的多项式类型，这些类型分别是简单平面、双线性鞍、二次曲面、三次曲面和用户定义的多项式。参数设置是指定多项式方程中 X 和 Y组元的最高方次 。 5、径向基本函数法 径向基本函数法是多个数据插值方法的组合。根据适应你的数据和生成一个圆滑曲面的能力，其中的复二次函数被 许多人认为是最好的方法。所有径向基本函数法都是准确的插值器，它们都要为尊重你的数据而努力。为了试图生成一个更圆滑的曲面，对所有这些方法你都可以引入一个圆滑系数。你可以指定的函数类似于克里金中的变化图。当对一个格网结点插值时，这些个函数给数据点规定了一套最佳权重。 6、谢别德法 谢别德法使用距离倒数加权的最小二乘方的方法。因此，它与距离倒数乘方插值器相似，但它利用了局部最小二乘方来消除或减少所生成等值线的"牛眼"外观。谢别德法可以是一个准确或圆滑插值器。 在用谢别德法作为格网化方法时要涉及到圆滑参数的设置。圆滑参数是使谢别德法能够象一个圆滑插值器那样工作。当你增加圆滑参数的值时，圆滑的效果越好。 7、三角网/线性插值法 三角网插值器是一种严密的插值器，它的工作路线与手工绘制等值线相近。这种方法是通过在数据点之间连线以建立起若干个三角形来工作的。原始数据点的连结方法是这样:所有三角形的边都不能与另外的三角形相交。其结果构成了一张覆盖格网范围的，由三角形拼接起来的网。 每一个三角形定义了一个覆盖该三角形内格网结点的面。三角形的倾斜和标高由定义这个三角形的三个原始数据点确定。给定三角形内的全部结点都要受到该三角形的表面的限制。因为原始数据点被用来定义各个三角形，所以你的数据是很受到尊重的。 8.自然邻点插值法 自然邻点插值法(NaturalNeighbor)是Surfer7.0才有的网格化新方法。自然邻点插值法广泛应用于一些研 究领域中。其基本原理是对于一组泰森(Thiessen)多边形,当在数据集中加入一个新的数据点(目标)时,就会修改这些泰森多边形,而使用邻点的权重平均值将决定待插点的权重,待插点的权重和目标泰森多边形成比例[9]。实际上,在这些多边形中,有一些多边形的尺寸将缩小,并且没有一个多边形的大小会增加。同时,自然邻点插值法在数据点凸起的位置并不外推等值线(如泰森多边形的轮廓线)。 9.最近邻点插值法 最近邻点插值法(NearestNeighbor)又称泰森多边形方法,泰森多边形(Thiesen,又叫Dirichlet或Voronoi多边形)分析法是荷兰气象学家A.H.Thiessen提出的一种分析方法。最初用于从离散分布气象站的降雨量数据中计算平均降雨量,现在GIS和地理分析中经常采用泰森多边形进行快速的赋值[2]。实际上,最近邻点插值的一个隐含的假设条件是任一网格点p(x,y)的属性值都使用距它最近的位置点的属性值,用每一个网格节点的最邻点值作为待的节点值[3]。当数据已经是均匀间隔分布,要先将数据转换为SURFER的网格文件,可以应用最近邻点插值法;或者在一个文件中,数据紧密完整,只有少数点没有取值,可用最近邻点插值法来填充无值的数据点。有时需要排除网格文件中的无值数据的区域,在搜索椭圆(SearchEllipse)设置一个值,对无数据区域赋予该网格文件里的空白值。设置的搜索半径的大小要小于该网格文件数据值之 间的距离,所有的无数据网格节点都被赋予空白值。在使用最近邻点插值网格化法,将一个规则间隔的XYZ数据转换为一个网格文件时,可设置网格间隔和XYZ数据的数据点之间的间距相等。最近邻点插值网格化法没 有选项,它是均质且无变化的,对均匀间隔的数据进行插值很有用,同时,它对填充无值数据的区域很有效。 3.4图像分析 木板孔径为1cm，风速为10m/s的风场 图10径向基函数法 由图10可以看出距离障碍物-50cm~80 cm,高度在20 cm ~40 cm处的风速变化较大，该区域风速有突增的现象，风速从10m/s增加到12m/s再增加到14m/s又逐渐下降至8m/s.还有两个类似区域，我们为了方便记为(以下都如此，单位: cm)矩形区域[130,170]*[18,30]和[220,240]*[15,30],这种不均匀的风速形成涡流，棕色区域的风速没有改变，高度在20cm以下的减风效果较好。 图11线性插值三角网法 由图11可以看出，风速在整个过程中没有太多增加，整体呈现下降趋势，区域[-40,80]*[20,40]处的风速基本不变，20cm以下的高度处的风场减风效果显著这一点与用径向基函数法剖分的网格图相似。 图12.加权反距离法 图12是加权反距离法生成的等值线图，由它得到的风场图显得比较简单，风速不变的区域只有一小块，整体减风效果好，风速为零的区域为[70,80]*[0,8]. 图13.克里格法 图13中，毕托管高度在20 cm以上，横向距离-20cm至40 cm 14 13 12 11 10为加速区，风速在此区域内上升，其它区域的风速呈现下降趋势。 9 8 7 6 5 4 3 2 401 0 -1 -2 -320-4 -150-100-50050100150200250300 图14.(最小曲率法) 最小曲率法图14中矩形区域[-20,85]*[12,40]风速有突增的现象，风速从 10m/s增加到13m/s又逐渐下降至8m/s，内部包含两个涡流。 图15.局部多项式法 该方法得到的等值线图的各风速区的层次比较分明，离障碍物正50 cm至100 cm，高度5 cm以下的风速减为0.高度在40 cm以上才有存在风速增加的情况。 图16.自然邻点法 存在一个涡流，风速增加的区域的范围很小，发生在高度为20 cm左右，横向距离在[0,50]的区域。 以上分析了木板孔径为1cm，孔隙度为10%，初始风速为10m/s距障碍物不同距离、不同高度处的风场图像，我们用surfer8.0采用了七种不同的绘图方法得到了相同条件下的七种风场图，我们知道微 观的风场是极为复杂的，风速的变化也绝不会像我们想象得那么简单，不均匀的风速会形成涡流，有时不只有一个涡流，以上比较符合实际情况的有线性插值三角网法，径向基函数法和最小曲率法得到的等值线图。 相同条件下，对于不同初始风速的风场，它们的风速分别为10m/s,12m/s和14m/s，孔径都为1cm，孔隙度为20%，我们想要研究它们之间的差异，类似的，采用以上相同的流程。 相应的Excel文件 图16 P20-D1V10ms文件 图17P20-D1V12ms 图18 P20-D1V14ms 图19 各自的等值线图: 1.采用加权反距离法 图20 这三种风速降为0的区域大致相同，越低的地方风速越小，越高的地方风速越大，风速保持不变的点也很一致，都在40H以上的地方，但是初始风速为12m/s和14m/s形成的风场风速不变区域明显多于10m/s的情况。而且风速14m/s形成的风场随着高度增加，风速增加幅度与其它两种情况相比较多。其实这与实际情况是一致的，对于大风速风场，防风就显得棘手，风速变化较为频繁，且风速不变或增加的区域较多。 2.采用自然邻点方法 图21 图22 图23 以上是用自然邻点方法生成的等值线图，与加权反距离法生成的等值线图不同的地方是区域(风速不变区、风速减小区和风速增大区)比较明显，更醒目，整体趋势也是越低的地方风速越小，越高的地方风速越大，初始风速为12m/s和14m/s的风场明显比10m/s的复杂，图23显示，初始风速为10m/s的风场，障碍物负方向(可理解为其左边)只有风速减小区，这和用加权反距离法生成的初始风速为10m/s的等值线图是一致的，还有一点也是一致的，即风速14m/s形成的风场随着高度增加，增大的风速与其它两种情况相比较多。综上，两种作图方法虽然产生的效果没有太大区别，但自然邻点方法生成的等值线图更“耐看”，但是我们一般情况下都使用克里格法，以下均用该方法绘图。 进一步分析: 通过以上讨论分析，我们可以得到结论，高风速风场风速变化频繁，防风就显得棘手，而该项目的其中一个意义就是通过研究有障碍物风场的风速分布，找到有效防风的合理方案，而研究高风速风场就使问题显得很有意义，因此以下只研究不同情况下初始风速为12m/s的风场，即不同孔隙度和不同孔径下的风场情况。 (1)不同空隙度 以下是初始风速为12m/s，孔隙度分别为0(0%)，10%，20%，100%(空场)，孔径均为1cm的风场，即研究在木板孔隙度不同的情况下的风场。 (a)空场 (b)0% (c)10% (d)20% 图24不同孔隙度下风场图 以上是我们的得到四种情形下对应的风场图，四张图基本成上下对称分布。空场，即没有障碍物的风场，在原来有木板的区域上下风速接近0，进口和出口的风速不变，仍为12m/s,唯一风速增加的区域是其包裹着的涡流部分，整体上，风速不变及增加的区域集中在中间，周围的风速都很小。从图中可以看出，孔隙度为0(木板不打眼)的风场风速增加幅度最大，减风效果其实不好;减风效果最好的是孔隙度为10%的风场(风速低于14m/s的区域最多，可以从分布面积中看出);还要说明的一点，孔隙度为20%的风场有这样的特点，越高的 地方风速越大，这与上面的分析中是一致的，而孔隙度为10%和0的风场并不具有这样的特点，高风速区域反而偏下方，低风速风场反而偏上方，即存在一块区域，越往上风速越小，相对整个木板区域，风速分 (2)不同孔径 以下是初始风速为12m/s，孔径分别为1cm，0.5cm，0.25cm，孔隙度均为20%的风场，即研究在木板孔径不同的情况下的风场。 图24风速12m/s 相同孔隙度不同孔径下的速度场分布 由图可知，孔径为1cm条件下的风场减风效果最好，其次是孔径为0.5cm，最差的是孔径为0.25cm条件下的风场，后两者风速不变及增加的区域较多，风速增加幅度较大。三种情况下都是整体呈中间风速大，周围风速小的风场分布。 综上，我们选择孔隙度为10%，孔径为1cm的木板可以获得较好的挡风效果。 参考文献 [1] 朱庆俊、 李风哲;SURFER软件在地球物理 资料 新概念英语资料下载李居明饿命改运学pdf成本会计期末资料社会工作导论资料工程结算所需资料清单 处理中的应用. [2]郑则浩，雷加强，李生宇，王海峰，范敬龙可移动式环境风洞气动特性测试 与评价,中国沙漠，2012.Vol32(6):1151-1158. [3] Quarteroni, Alfio; Saleri, Fausto (2006). Scientific Computing with MATLAB and Octave. Springer.