热传导方程有限差分法的MATLAB实现

matlab有限差分法一、前言Matlab是一种广泛应用于科学计算和工程领域的计算机软件，它具有简单易学、功能强大、易于编程等优点。

有限差分法（Finite Difference Method）是一种常用的数值解法，它将微分方程转化为差分方程，通过对差分方程进行离散化求解，得到微分方程的数值解。

本文将介绍如何使用Matlab实现有限差分法。

二、有限差分法基础1. 有限差分法原理有限差分法是一种通过将微分方程转化为离散形式来求解微分方程的数值方法。

其基本思想是将求解区域进行网格划分，然后在每个网格点上进行逼近。

假设要求解一个二阶常微分方程：$$y''(x)=f(x,y(x),y'(x))$$则可以将其转化为离散形式：$$\frac{y_{i+1}-2y_i+y_{i-1}}{h^2}=f(x_i,y_i,y'_i)$$其中$h$为网格步长，$y_i$表示在$x_i$处的函数值。

2. 一维情况下的有限差分法对于一维情况下的常微分方程：$$\frac{d^2 y}{dx^2}=f(x,y,y')$$可以使用中心差分法进行离散化：$$\frac{y_{i+1}-2y_i+y_{i-1}}{h^2}=f(x_i,y_i,y'_i)$$这个方程可以写成矩阵形式：$$A\vec{y}=\vec{b}$$其中$A$为系数矩阵，$\vec{y}$为函数值向量，$\vec{b}$为右端项向量。

三、Matlab实现有限差分法1. 一维情况下的有限差分法假设要求解的方程为：$$\frac{d^2 y}{dx^2}=-\sin(x)$$首先需要确定求解区域和网格步长。

在本例中，我们将求解区域设为$[0,2\pi]$，网格步长$h=0.01$。

则可以通过以下代码生成网格：```matlabx = 0:0.01:2*pi;```接下来需要构造系数矩阵和右端项向量。

根据上面的公式，系数矩阵应该是一个三对角矩阵，可以通过以下代码生成：```matlabn = length(x)-2;A = spdiags([-ones(n,1), 2*ones(n,1), -ones(n,1)], [-1 0 1], n, n); ```其中`spdiags`函数用于生成一个稀疏矩阵。

使用差分方法求解下面的热传导方程2(,)4(,)0100.2t xx T x t T x t x t =<<<<初值条件：2(,0)44T x x x =-边值条件：(0,)0(1,)0T t T t ==使用差分公式1,,1,222(,)2(,)(,)2(,)()i j i j i j i j i j i j xx i j T x h t T x t T x h t T T T T x t O h h h -+--++-+=+≈,1,(,)(,)(,)()i j i j i j i jt i j T x t k T x t T T T x t O k k k ++--=+≈上面两式带入原热传导方程,1,1,,1,22i j i ji j i j i jT T T T T k h +-+--+= 令224k r h=，化简上式的 ,1,1,1,(12)()i j i j i j i j T r T r T T +-+=-++ix jt j编程MATLAB 程序，运行结果如下x t Tfunction mypdesolutionc=1;xspan=[0 1];tspan=[0 0.2];ngrid=[100 10];f=@(x)4*x-4*x.^2;g1=@(t)0;g2=@(t)0;[T,x,t]=rechuandao(c,f,g1,g2,xspan,tspan,ngrid);[x,t]=meshgrid(x,t);mesh(x,t,T);xlabel('x')ylabel('t')zlabel('T')function [U,x,t]=rechuandao(c,f,g1,g2,xspan,tspan,ngrid)% 热传导方程：% Ut(x,t)=c^2*Uxx(x,t) a<x<b ts<t<tf% 初值条件：% u(x,0)=f(x)% 边值条件：% u(a,t)=g1(t)% u(b,t)=g2(t)%% 参数说明% c：方程中的系数% f：初值条件% g1,g2：边值条件% xspan=[a,b]：x的取值范围% tspan=[ts,tf]：t的取值范围% ngrid=[n,m]：网格数量，m为x网格点数量，n为t的网格点数量% U：方程的数值解% x,t：x和t的网格点n=ngrid(1);m=ngrid(2);h=range(xspan)/(m-1);x=linspace(xspan(1),xspan(2),m);k=range(tspan)/(n-1);t=linspace(tspan(1),tspan(2),n);r=c^2*k/h^2;if r>0.5error('为了保证算法的收敛，请增大步长h或减小步长k!')ends=1-2*r;U=zeros(ngrid);% 边界条件U(:,1)=g1(t);U(:,m)=g2(t);% 初值条件U(1,:)=f(x);% 差分计算for j=2:nfor i=2:m-1U(j,i)=s*U(j-1,i)+r*(U(j-1,i-1)+U(j-1,i+1));endend。

一维热传导方程数值解法及matlab实现分离变量法和有限差分法一维热传导方程的Matlab解法：分离变量法和有限差分法。

问题描述：本实验旨在利用分离变量法和有限差分法解决热传导方程问题，并使用Matlab进行建模，构建图形，研究不同情况下采用何种方法从更深层次上理解热量分布与时间、空间分布关系。

实验原理：分离变量法：利用分离变量法，将热传导方程分解为两个方程，分别只包含变量x和变量t，然后将它们相乘并求和，得到一个无穷级数的解。

通过截取该级数的前n项，可以得到近似解。

有限差分法：利用有限差分法，将空间和时间分别离散化，将偏导数用差分代替，得到一个差分方程组。

通过迭代求解该方程组，可以得到近似解。

分离变量法实验：采用Matlab编写代码，利用分离变量法求解热传导方程。

首先设定x和t的范围，然后计算无穷级数的前n项，并将其绘制成三维图形。

代码如下：matlabx = 0:0.1*pi:pi;y = 0:0.04:1;x。

t] = meshgrid(x。

y);s = 0;m = length(j);for i = 1:ms = s + (200*(1-(-1)^i))/(i*pi)*(sin(i*x).*exp(-i^2*t));endsurf(x。

t。

s);xlabel('x')。

XXX('t')。

zlabel('T');title('分离变量法（无穷）');axis([0 pi 0 1 0 100]);得到的三维热传导图形如下：有限差分法实验：采用Matlab编写代码，利用有限差分法求解热传导方程。

首先初始化一个矩阵，用于存储时间t和变量x。

然后计算稳定性系数S，并根据边界条件和初始条件，迭代求解差分方程组，并将其绘制成三维图形。

代码如下：matlabu = zeros(10.25);s = (1/25)/(pi/10)^2;fprintf('稳定性系数S为:\n');disp(s);for i = 2:9u(i。

有限差分 MATLAB简介有限差分方法（Finite Difference Method）是一种常用的数值计算方法，用于求解偏微分方程或者常微分方程的数值近似解。

MATLAB是一个功能强大的数值计算软件，可以很方便地实现有限差分方法。

本文将介绍有限差分方法在MATLAB中的应用。

首先，我们将简要介绍有限差分方法的原理和基本思想。

然后，我们将通过一个具体的例子来演示如何使用MATLAB进行有限差分计算。

最后，我们将总结本文内容，并提供一些相关资源供读者进一步深入学习。

有限差分方法原理有限差分方法是一种基于离散化思想的数值计算方法。

它通过将求解区域划分为网格点，并利用离散点上函数值之间的差商逼近导数来近似求解微分方程。

对于一维问题，我们可以将求解区域划分为等距离的网格点，记作x0, x1,x2, …, xn。

每个网格点上函数值记作u0, u1, u2, …, un。

我们希望通过已知边界条件和微分方程来求解其他未知函数值。

有限差分法的基本思想是使用差商逼近导数。

例如，对于一阶导数，我们可以使用前向差分、后向差分或者中心差分来逼近。

其中，前向差分定义为：f'(x) ≈ (f(x+h) - f(x)) / h后向差分定义为：f'(x) ≈ (f(x) - f(x-h)) / h中心差分定义为：f'(x) ≈ (f(x+h) - f(x-h)) / (2h)类似地，我们可以使用更高阶的有限差分来逼近更高阶的导数。

对于二维问题，我们可以将求解区域划分为二维网格点，并在每个网格点上计算函数值。

然后，我们可以使用类似的方法来逼近偏导数。

MATLAB实现在MATLAB中，我们可以很方便地使用矩阵运算和向量化操作来实现有限差分方法。

首先，我们需要定义求解区域和网格点。

假设我们要求解一个一维问题，在区间[0, 1]上进行离散化。

我们可以通过指定网格点个数n和步长h来确定网格点坐标：n = 100; % 网格点个数h = 1/n; % 步长x = linspace(0, 1, n+1); % 网格点坐标接下来，我们需要定义边界条件和微分方程。

热传导方程有限差分法的MATLAB实现
史策
【期刊名称】《咸阳师范学院学报》
【年(卷),期】2009(24)4
【摘要】对于有界热传导齐次方程的混合问题,用分离变量法求解往往很复杂.为了更好地理解热传导方程的解,使用MATLAB软件将方程的解用图像表示出来.通过区域转换的思想,利用MATLAB编程实现一定区域内热传导方程的有限差分方法,数值表明了方法的可行性和稳定性.
【总页数】4页(P27-29,36)
【作者】史策
【作者单位】西安建筑科技大学,理学院,陕西,西安,710055
【正文语种】中文
【中图分类】O552
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用有限差分法和Matlab 计算二维热加工温度场分析Eg1 薄板焊接过程温度场分析。

取焊件的一半为模型进行离散化，起始点为o 点，以后以v 速度沿x 轴运动。

根据题意为二维不稳态导热，二维不稳态导热方程为：k QyT x T T 12222-+∂∂+∂∂=∂∂ταyx 左边界下边界图 二维焊接离散化题目可化为以下微分方程组：(以y 轴正方向为上，x 轴正方向为右)0(,,0)0,(),(),(),e eeT C k Q T x y T Tk x Tk T T x T k T T y T k T T xρτβββ∂⎧=∆+⎪∂⎪=⎪⎪∂=⎪∂⎪⎪∂⎨=-⎪∂⎪∂⎪=-⎪∂⎪∂⎪=-⎪∂⎩左边界（y 轴）右边界下边界(x 轴)上边界需要的参数（均已cm,cal,g 为单位，所以不必换算）：用PDE Tool解题步骤如下： 0.>> pdetool 1． 区域设置 单击工具，在窗口拉出一个矩形，双击矩形区域，在Object Dialog 对话框输入Left为0，Bottom 为0，Width 为2,Height 为2。

与默认的坐标相比，图形小的看不见，所以要调整坐标显示比例。

方法：选择Options->Axes Limits,把X ，Y 轴的自动选项打开。

设置Options->Application 为Heat Transfer （设置程序应用热传输模型） 2． 设置边界条件 单击 ，使边界变红色，然后分别双击每段边界，打开Boundary Conditions对话框，设置边界条件（根据边界条件）。

所有的边界都为Neumann 条件。

输入值见下表：3． 设置方程类型 单击，打开PDE Specification 对话框，设置方程类型为Parabolic （抛物型）， C （比热）为0.16，a （导热系数）为0.1，d(密度）为7.82，f （热源）为4000*exp(-3*(x.^2+(y-0.4*t).^2)/0.49)。

第1章前言1.1问题背景在史策教授的《一维热传导方程有限差分法的MATLAB实现》和曹刚教授的《一维偏微分方程的基本解》中，对偏微分方程的解得MATLAB实现问题进行过研究，但只停留在一维中，而实际中二维和三维的应用更加广泛。

诸如粒子扩散或神经细胞的动作电位。

也可以作为某些金融现象的模型，诸如布莱克-斯科尔斯模型与Ornstein-uhlenbeck过程。

热方程及其非线性的推广形式也被应用与影响分析。

在科学和技术发展过程中，科学的理论和科学的实验一直是两种重要的科学方法和手段。

虽然这两种科学方法都有十分重要的作用，但是一些研究对象往往由于他们的特性（例如太大或太小，太快或太慢）不能精确的用理论描述或用实验手段来实现。

自从计算机出现和发展以来，模拟那些不容易观察到的现象，得到实际应用所需要的数值结果，解释各种现象的规律和基本性质。

科学计算在各门自然科学和技术科学与工程科学中其越来越大的作用，在很多重要领域中成为不可缺少的重要工具。

而科学与工程计算中最重要的内容就是求解科学研究和工程技术中出现的各种各样的偏微分方程或方程组。

解偏微分方程已经成为科学与工程计算的核心内容，包括一些大型的计算和很多已经成为常规的计算。

为什么它在当代能发挥这样大的作用呢？第一是计算机本身有了很大的发展；第二是数值求解方程的计算法有了很大的发展，这两者对人们计算能力的发展都是十分重要的。

1.2问题现状近三十年来，解偏微分方程的理论和方法有了很大的发展，而且在各个学科技术的领域中应用也愈来愈广泛，在我国，偏微分方程数值解法作为一门课程，不但在计算数学专业，而且也在其他理工科专业的研究生的大学生中开设。

同时，求解热传导方程的数值算法也取得巨大进展，特别是有限差分法方面，此算法的特点是在内边界处设计不同于整体的格式，将全局的隐式计算化为局部的分段隐式计算。

而且精度上更好。

目前，在欧美各国MATLAB的使用十分普及。

在大学的数学、工程和科学系科，MATLAB苏佳园：二维热传导方程有限差分法的MATLAB实现被用作许多课程的辅助教学手段，MATLAB也成为大学生们必不可少的计算工具，甚至是一项必须掌握的基本技能。

一维稳态导热数值解法matlab 在导热传输的研究中，解析方法常常难以适用于复杂的边界条件和非均匀材料性质的情况。

因此，数值解法在求解热传导方程的问题上发挥了重要作用。

本文将介绍一维稳态导热数值解法，以及如何使用MATLAB来实现。

稳态导热数值解法通常基于有限差分法(Finite Difference Method, FDM)，它将连续的一维热传导方程离散为一组代数方程。

首先，我们需要将热传导方程转化为差分格式，然后利用MATLAB编写程序来求解。

下面，将具体介绍该方法的步骤。

步骤一：离散化根据一维热传导方程，可以将其离散为一组差分方程。

假设被研究的材料长度为L，将其等分为N个离散节点。

令x为节点位置，T(x)表示节点处的温度。

则可以得到以下差分方程：d²T/dx² ≈ (T(x+Δx) - 2T(x) + T(x-Δx)) / Δx²其中，Δx = L/N是节点之间的间距。

将热传导方程在每个节点处应用上述差分格式后，我们便得到了一组代表节点温度的代数方程。

步骤二：建立矩阵方程将差分方程中各节点的温度代入，我们可以将其表示为一个线性方程组。

这个方程组可以用矩阵的形式表示为Ax = b，其中A是系数矩阵，x是节点温度的向量，b是右侧项的向量。

步骤三：求解方程组使用MATLAB的线性方程求解器可以直接求解上述的线性方程组。

具体而言，通过利用MATLAB中的"\ "操作符，我们可以快速求解未知节点的温度向量x。

步骤四：结果分析与可视化在得到节点温度向量后，我们可以对结果进行可视化和分析。

例如，可以使用MATLAB的plot函数绘制温度随位置的分布曲线，以及温度随节点编号的变化曲线。

这样可以直观地观察到温度的变化情况。

总结：本文介绍了一维稳态导热数值解法以及使用MATLAB实现的步骤。

通过将热传导方程离散化为差分方程，然后建立矩阵方程并利用MATLAB的线性方程求解器求解，我们可以得到节点温度的数值解。

二维热传导方程是描述二维热传导过程的数学模型，它在工程、物理、地球科学等领域都有重要应用。

在实际工程问题中，我们经常需要求解二维热传导方程，以预测物体表面的温度分布、热量传递速率等参数。

Matlab是一个强大的数学软件，通过Matlab我们可以很方便地求解二维热传导方程，并得到预期的结果。

一、二维热传导方程的基本形式二维热传导方程可以用偏微分方程的形式表示为：∂u/∂t = k(∂²u/∂x² + ∂²u/∂y²)其中，u(x, y, t)是温度分布随时间和空间的变化，k是热传导系数。

二、Matlab中求解二维热传导方程的方法在Matlab中，我们可以采用有限差分法（finite difference method）求解二维热传导方程。

有限差分法将偏微分方程离散化，转化为代数方程组，然后通过迭代求解得到数值解。

具体步骤如下：1. 离散化空间和时间变量，将连续的空间区域和时间区间分割成若干个小区间。

2. 利用二阶中心差分格式对二维热传导方程进行离散化，得到代数方程组。

3. 利用Matlab中的矩阵运算和迭代方法，求解代数方程组，得到数值解。

三、Matlab代码示例下面是一个简单的Matlab代码示例，用于求解二维热传导方程：```matlab定义参数和初始条件Lx = 1; Ly = 1; 区域大小Nx = 100; Ny = 100; 离散化网格数T = 1; 总时间Nt = 100; 时间步数k = 1; 热传导系数dx = Lx/Nx; dy = Ly/Ny;dt = T/Nt;x = 0:dx:Lx; y = 0:dy:Ly;[X, Y] = meshgrid(x, y);u = sin(pi*X).*sin(pi*Y); 初始温度分布迭代求解for n = 1:Ntun = u;for i = 2:Nx-1for j = 2:Ny-1u(i, j) = un(i, j) + k*dt/dx^2*(un(i+1, j)-2*un(i, j)+un(i-1, j)) + k*dt/dy^2*(un(i, j+1)-2*un(i, j)+un(i, j-1));endendend可视化结果figure;surf(X, Y, u);xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('Temperature');```以上代码首先定义了区域大小、离散化网格数、总时间、热传导系数等参数，然后利用有限差分法进行迭代求解，最后利用Matlab绘制了温度分布的三维图像。

万方数据万方数据万方数据万方数据热传导方程有限差分法的MATLAB实现作者：史策作者单位：西安建筑科技大学,理学院,陕西,西安,710055刊名：咸阳师范学院学报英文刊名：JOURNAL OF XIANYANG NORMAL UNIVERSITY年，卷(期)：2009，24(4)被引用次数：0次1.曹钢,王桂珍,任晓荣.一维热传导方程的基本解[J].山东轻工业学院学报,2005,19(4):76-80.2.万正苏,方春华,张再云.关于热传导方程有限差分区域分解并行算法精度的注记[J].湖南理工学院学报(自然科学版),2007,20(3):12-14.3.StephenJ.Chapman.MATLAB编程[M].邢树军,郑碧波,译.北京:科学出版社,2008.4.田兵.用MATLAB解偏微分方程[J].阴山学刊,2006,20(4):12-13.5.王飞,裴永祥.有限差分方法的MATLAB编程[J].新疆师范大学学报(自然科学版),2003,22(4):21-27.6.王宝红.热传导方程的可视化探讨[J].忻州师范学院学报,2008,24(2):31-36.7.李先枝.热传导方程差分解法的最佳网格[J].河南大学学报(自然科学版),2004,34(3):16-18.8.赵德奎,刘勇.MATLAB在有限差分数值计算中的应用[J].四川理工学院学报,2005,18(4):61-64.9.谢焕田,吴艳.拉普拉斯有限差分法的MATLAB实现[J].四川理工学院学报,2008,21(3):1-2.10.南京大学数学系计算数学专业.偏微分方程数值解法[M].北京:科学出版社,1979.1.学位论文申卫东热传导方程有限差分区域分解算法研究2003区域分解算法是在并行机上求解偏微分方程数值解的一种较自然的方法.该方法先将偏微分方程求解区域划分为若干个子区域,然后在各个子区域并行求解.全文共五章.第一章为引言,简要介绍了热传导方程并行算法的概况及该文所讨论的基本内容.在第二章,我们在内边界点为等距分划的多子区域条件下,得到Dawson等人关于求解热传导方程区域分解算法差分解的误差估计.在第三章,我们以Saul'yev非对称格式作内边界处理,发展了新的区域分解算法,得到了差分解的先验误差估计,并与Dawson等人的算法作了比较.给出了关于算法计算精度的数值结果.在第四章,我们发展了一些新技术,在子区域的边界处采用小时间步长古典显式格式求解,构造了新的区域分解算法,得到了差分解的先验误差估计.给出了关于算法计算精度的数值结果.在第五章,我们在二维热传导方程求解上扩充了Dawson等人的区域分解算法.给出了关于算法计算精度的数值结果.第六章为该研究工作的主要结论.2.期刊论文张守慧.王文洽.ZHANG Shou-hui.WANG Wen-qia热传导方程有限差分逼近的数学Stencil及其新型迭代格式-山东大学学报（理学版）2006,41(6)将Stencil应用于偏微分方程有限元差分逼近过程,以两类差分格式为基础建立了求解热传导方程的两种新型迭代算法.此两种算法与经典的Jacobi方法同样具有并行的性质,但比Jacobi方法收敛快.给出的算例说明方法的适用性.3.期刊论文吕桂霞.马富明.Lü Guixia.Ma Fuming二维热传导方程有限差分区域分解算法-数值计算与计算机应用2006,27(2)本文讨论了一类数值求解二维热传导方程的并行差分格式.在这个算法中,通过引进内界点将求解区域分裂成若干子区域.在子区域间内界点上采用非对称格式计算,一旦这些点的值被计算出来,各子区域间的计算可完全并行.本文得到了稳定性条件和最大模误差估计.它表明我们的格式有令人满意的稳定性,并且有着较高的收敛阶.4.学位论文田源地下煤火三维数理模型正演数值模拟2006本文首先给出了几个地下煤火随空间、温度变化的动态和稳态热数学物理模型及其简化模型。

一维非定常热传导方程的matlab代码以下是一维非定常热传导方程的MATLAB代码：```matlab% 设定参数和初始条件L = 1; % 杆的长度T = 10; % 总的时间dx = 0.01; % 空间步长dt = 0.005; % 时间步长alpha = 0.1; % 热扩散系数N = L/dx + 1; % 空间网格数M = T/dt + 1; % 时间步数x = linspace(0, L, N); % 空间坐标向量% 初始化温度矩阵u = zeros(N, M);u(:, 1) = sin(pi*x);% 使用显式有限差分方法求解热传导方程for j = 1:M-1for i = 2:N-1u(i, j+1) = u(i, j) + alpha*dt/dx^2 * (u(i+1, j) - 2*u(i, j) + u(i-1, j));endend% 绘制温度随时间变化的图形figure;for j = 1:Mplot(x, u(:, j));xlim([0 L]);ylim([-1 1]);title(['Time = ', num2str(j*dt)]);xlabel('x');ylabel('Temperature');pause(0.01); % 暂停0.01秒，使得动画显示更平滑end```这个代码使用显式有限差分方法来求解一维非定常热传导方程。

在代码中，我们首先设定参数和初始条件。

然后，我们根据离散化的空间和时间步长，计算出空间网格数和时间步数。

接下来，我们初始化温度矩阵，将初始条件赋值给第一列。

然后，使用双重循环计算每个时间步的温度分布。

循环中的计算使用了有限差分公式。

我们绘制温度随时间变化的图形。

在绘图循环中，我们每隔0.01秒暂停一下，以便观察到动画效果。

matlab练习程序（差分法解⼆维热传导⽅程）实现了⼀维热传导⽅程数值解，这⼀篇实现⼆维热传导⽅程数值解。

套路是⼀样的，先列微分⽅程，再改为差分⽅程，然后递推求解，不同的是⼀维热传导需要三维显⽰，⽽⼆维热传导需要四维，因此最后做了个三维动态图。

⼆维热传导⽅程如下：另外四条边界都是0。

写成差分⽅程为：整理⼀下就能得到u(i+1,j,k)。

matlab代码如下：clear all;close all;clc;t = 0.03; %时间范围，计算到0.03秒x = 1;y = 1; %空间范围，0-1⽶m = 320; %时间t⽅向分320个格⼦n = 32; %空间x⽅向分32个格⼦k = 32; %空间y⽅向分32个格⼦ht = t/(m-1); %时间步长dthx = x/(n-1); %空间步长dxhy = y/(k-1); %空间步长dyu = zeros(m,n,k);%设置边界[x,y] = meshgrid(0:hx:1,0:hy:1);u(1,:,:) = sin(4*pi*x)+cos(4*pi*y);%按照公式进⾏差分for ii=1:m-1for jj=2:n-1for kk=2:k-1u(ii+1,jj,kk) = ht*(u(ii,jj+1,kk)+u(ii,jj-1,kk)-2*u(ii,jj,kk))/hx^2 + ...ht*(u(ii,jj,kk+1)+u(ii,jj,kk-1)-2*u(ii,jj,kk))/hy^2 + u(ii,jj,kk);endendendfor i=1:200figure(1);mesh(x,y,reshape(u(i,:,:),[n k]));axis([0101 -22]);% F=getframe(gcf);% I=frame2im(F);% [I,map]=rgb2ind(I,256);% if i == 1% imwrite(I,map,'test.gif','gif','Loopcount',inf,'DelayTime',0.05);% else% imwrite(I,map,'test.gif','gif','WriteMode','append','DelayTime',0.05);% endend结果如下：三维热传导⽤差分法也可以解，不过不太容易可视化，就不再实现了。

哈佛大学能源与环境学院课程作业报告作业名称：传热学大作业——利用matlab程序解决热传导问题院系：能源与环境学院专业：建筑环境与设备工程学号：姓名：盖茨比2015年6月8日一、题目及要求1.原始题目及要求2.各节点的离散化的代数方程3.源程序4.不同初值时的收敛快慢5.上下边界的热流量（λ=1W/(m℃））6.计算结果的等温线图7.计算小结题目：已知条件如下图所示：二、各节点的离散化的代数方程各温度节点的代数方程ta=(300+b+e)/4 ; tb=(200+a+c+f)/4; tc=(200+b+d+g)/4; td=(2*c+200+h)/4 te=(100+a+f+i)/4; tf=(b+e+g+j)/4; tg=(c+f+h+k)/4 ; th=(2*g+d+l)/4ti=(100+e+m+j)/4; tj=(f+i+k+n)/4; tk=(g+j+l+o)/4; tl=(2*k+h+q)/4tm=(2*i+300+n)/24; tn=(2*j+m+p+200)/24; to=(2*k+p+n+200)/24; tp=(l+o+100)/12 三、源程序【G-S迭代程序】【方法一】函数文件为：function [y,n]=gauseidel(A,b,x0,eps)D=diag(diag(A));L=-tril(A,-1);U=-triu(A,1);G=(D-L)\U;f=(D-L)\b;y=G*x0+f;n=1;while norm(y-x0)>=epsx0=y;y=G*x0+f;n=n+1;end命令文件为：A=[4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,0,0,0,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0;0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0;0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0;0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0;0,0,0,0,-1,0,-1,0,4,0,0,0,-1,0,0,0;0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,0,24,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,12];b=[300,200,200,200,100,0,0,0,100,0,0,0,300,200,200,100]';[x,n]=gauseidel(A,b,[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]',1.0e-6) xx=1:1:4;yy=xx;[X,Y]=meshgrid(xx,yy);Z=reshape(x,4,4);Z=Z'contour(X,Y,Z,30)Z =139.6088 150.3312 153.0517 153.5639108.1040 108.6641 108.3119 108.1523 84.1429 67.9096 63.3793 62.4214 20.1557 15.4521 14.8744 14.7746 【方法2】>> t=zeros(5,5);t(1,1)=100;t(1,2)=100;t(1,3)=100;t(1,4)=100;t(1,5)=100;t(2,1)=200;t(3,1)=200;t(4,1)=200;t(5,1)=200;for i=1:10t(2,2)=(300+t(3,2)+t(2,3))/4 ;t(3,2)=(200+t(2,2)+t(4,2)+t(3,3))/4;t(4,2)=(200+t(3,2)+t(5,2)+t(4,3))/4;t(5,2)=(2*t(4,2)+200+t(5,3))/4;t(2,3)=(100+t(2,2)+t(3,3)+t(2,4))/4;t(3,3)=(t(3,2)+t(2,3)+t(4,3)+t(3,4))/4; t(4,3)=(t(4,2)+t(3,3)+t(5,3)+t(4,4))/4; t(5,3)=(2*t(4,3)+t(5,2)+t(5,4))/4;t(2,4)=(100+t(2,3)+t(2,5)+t(3,4))/4;t(3,4)=(t(3,3)+t(2,4)+t(4,4)+t(3,5))/4;t(4,4)=(t(4,3)+t(4,5)+t(3,4)+t(5,4))/4;t(5,4)=(2*t(4,4)+t(5,3)+t(5,5))/4;t(2,5)=(2*t(2,4)+300+t(3,5))/24;t(3,5)=(2*t(3,4)+t(2,5)+t(4,5)+200)/24;t(4,5)=(2*t(4,4)+t(3,5)+t(5,5)+200)/24;t(5,5)=(t(5,4)+t(4,5)+100)/12;t'endcontour(t',50);ans =100.0000 200.0000 200.0000 200.0000 200.0000 100.0000 136.8905 146.9674 149.8587 150.7444 100.0000 102.3012 103.2880 103.8632 104.3496 100.0000 70.6264 61.9465 59.8018 59.6008 100.0000 19.0033 14.8903 14.5393 14.5117【Jacobi迭代程序】函数文件为：function [y,n]=jacobi(A,b,x0,eps)D=diag(diag(A));L=-tril(A,-1);U=-triu(A,1);B=D\(L+U);f=D\b;y=B*x0+f;n=1;while norm(y-x0)>=epsx0=y;y=B*x0+f;n=n+1;end命令文件为：A=[4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0; 0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0; 0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,0,0,0,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0; 0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0; 0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0;0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0;0,0,0,0,-1,0,-1,0,4,0,0,0,-1,0,0,0;0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,0,24,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,12];b=[300,200,200,200,100,0,0,0,100,0,0,0,300,200,200,100]'; [x,n]=jacobi(A,b,[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]',1.0e-6); xx=1:1:4;yy=xx;[X,Y]=meshgrid(xx,yy);Z=reshape(x,4,4);Z=Z'contour(X,Y,Z,30)n =97Z =139.6088 150.3312 153.0517 153.5639108.1040 108.6641 108.3119 108.152384.1429 67.9096 63.3793 62.421420.1557 15.4521 14.8744 14.7746四、不同初值时的收敛快慢1、[方法1]在Gauss 迭代和Jacobi 迭代中，本程序应用的收敛条件均为norm(y-x0)>=eps ，即使前后所求误差达到e 的-6次方时，跳出循环得出结果。

热传导模型方程matlab热传导模型方程可以用 MATLAB 求解，具体步骤如下:1. 导入 MATLAB 环境，新建一个 MATLAB 文件。

2. 定义热传导模型的参数，如物体的热传导系数、接触面积等。

3. 定义物体的温度分布，可以使用 MATLAB 的函数生成随机数来模拟温度分布。

4. 定义物体内部的热量传输过程，可以使用 MATLAB 的函数来计算热传导的过程。

5. 求解热传导模型的结果，可以使用 MATLAB 的积分函数来计算热量的传输速率。

6. 可视化结果，可以使用 MATLAB 的绘图函数来绘制温度分布曲线和热量传输速率曲线。

具体求解过程可以参考以下 MATLAB 代码示例:```matlab% 创建 MATLAB 文件f = @(t,y) [-y(2); y(1)]; % 定义物体的温度分布函数A = 1; % 定义接触面积k = 0.1; % 定义物体的热传导系数t0 = 0; % 定义物体初始温度t1 = 1; % 定义物体目标温度tstep = 0.1; % 定义温度变化率y0 = A*rand(1,1000); % 定义物体内部的温度分布y = f(t,y0); % 计算物体内部的温度分布t = t0:tstep:t1; % 定义时间序列Q = zeros(length(t),1); % 定义热量传输速率for i=1:length(t)y = y(1:end-1); % 将时间序列中的前一部分代入热传导模型 Q(i) = -k*sum(y(2:end),2); % 计算热量传输速率y = y(2:end); % 将时间序列中的后一部分代入热传导模型Q(i) = -k*sum(y(2:end),2); % 计算热量传输速率endQ = Q/length(t); % 将热量传输速率进行归一化处理plot(t,y,"o",t,Q); % 绘制温度分布和热量传输速率曲线title("热传导模型方程"); % 添加标题xlabel("时间"); % 添加 x 轴标签ylabel("温度分布"); % 添加 y 轴标签```上述 MATLAB 代码可以求解热传导模型方程，并可视化结果。