(完整word版)热传导方程傅里叶解
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热传导方程傅里叶解热传导在三维的等方向均匀介质里的传播可用以下方程表达:其中:u =u(t, x, y, z) 表温度,它是时间变量t 与空间变量(x,y,z) 的函数。
/是空间中一点的温度对时间的变化率。
, 与温度对三个空间座标轴的二次导数。
k决定于材料的热传导率、密度与热容。
热方程是傅里叶冷却律的一个推论(详见条目热传导)。
如果考虑的介质不是整个空间,则为了得到方程的唯一解,必须指定u 的边界条件。
如果介质是整个空间,为了得到唯一性,必须假定解的增长速度有个指数型的上界,此假定吻合实验结果。
热方程的解具有将初始温度平滑化的特质,这代表热从高温处向低温处传播。
一般而言,许多不同的初始状态会趋向同一个稳态(热平衡)。
因此我们很难从现存的热分布反解初始状态,即使对极短的时间间隔也一样。
热方程也是抛物线偏微分方程最简单的例子。
利用拉普拉斯算子,热方程可推广为下述形式其中的是对空间变量的拉普拉斯算子。
热方程支配热传导及其它扩散过程,诸如粒子扩散或神经细胞的动作电位。
热方程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型式也被应用于影像分析。
量子力学中的薛定谔方程虽然有类似热方程的数学式(但时间参数为纯虚数),本质却不是扩散问题,解的定性行为也完全不同。
就技术上来说,热方程违背狭义相对论,因为它的解表达了一个扰动可以在瞬间传播至空间各处。
扰动在前方光锥外的影响通常可忽略不计,但是若要为热传导推出一个合理的速度,则须转而考虑一个双曲线型偏微分方程。
以傅里叶级数解热方程[编辑]以下解法首先由约瑟夫·傅里叶在他于1822年出版的著作Théorie analytique de la chaleur(中译:解析热学)给出。
先考虑只有一个空间变量的热方程,这可以当作棍子的热传导之模型。
方程如下:其中u = u(t, x) 是t和x的双变量函数。
4.2.1 傅立叶定律Fourier’s Law法国数学家Fourier: 法国拿破仑时代的高级官员。
曾于1798-1801追随拿破仑去埃及。
后期致力于传热理论,1807年提交了234页的论文,但直到1822年才出版。
1822年,法国数学家傅里叶(Fourier)在实验研究基础上,发现导热基本规律——傅里叶定律23n t A Q ∂∂λd d −=式中d Q ──热传导速率,W 或J/s ;dA ──导热面积,m 2;∂t/∂n ──温度梯度,℃/m 或K/m ;λ─导热系数,W/(m·℃)或W/(m·K)。
傅里叶定律:系统中任一点的热流密度与该点的温度梯度成正比而方向相反gradtq λ−= x y z t t t q q i q j q k i j k x y zλλλ∂∂∂=++=−−−∂∂∂r u r u u r u u r u r u u r u u r4负号表示传热方向与温度梯度方向相反q Q A t n ==−d d λ∂∂λ表征材料导热性能的物性参数λ越大,导热性能越好用热通量来表示对一维稳态热传导dxdt A Q d d λ−=注:傅里叶定律只适用于各向同性材料各向同性材料:热导率在各个方向是相同的5(2) λ是分子微观运动的宏观表现,反映了物质微观粒子传递热量的特性。
4.2.2 导热系数thermal conductivityλ∂∂=−q t n/(1) λ在数值上等于单位温度梯度下的热通量。
λ= f(物质的种类、材料成分、温度、湿度、压力、密度等)导热系数与物质几何形状无关,实验测定。
6λ金属固体> λ非金属固体> λ液体> λ气体0˚C 时:C m w °•=/22.2冰λCm w °•=/551.0水λCm w °•=/0183.0蒸汽λ(3) 各种物质的导热系数; λλλ>>固相液相气相不同物质热导率的差异:构造差别、导热机理不同Jack 的死因7)1(0at +=λλ在一定温度范围内:式中λ0, λ──0℃, t ℃时的导热系数,W/(m·K);a ──温度系数。
第八章热传导方程的傅氏解(11)一、内容摘要1.传导(扩散)混合问题:()()()()()()20,0,0,(,)00,,0.0t xx u a u x l t u t u l t t u x x x l ϕ⎧=<<>⎪==≥⎨⎪=≤≤⎩ 其解为:()()2222/012,sin,sin.1,2,l n a t ln n n n x n x u x t C eC x dx n lllπππϕ∞-====∑⎰2.初始条件()(),0u x x ϕ=. 3.边界条件:第一类边界条件:()(),.u l t t μ= 第二类边界条件:()(),.x u l t v t =第三类边界条件:()()(),,.x ku l t hu l t t θ+=()0v t =时的第二类边界条件称为绝热条件。
4.Fourier 积分对于定义在(),-∞∞上的非周期函数()f x ,在任一有限区间(),l l -上分段光滑,则在该区间上函数可以展开为Fourier 级数:()()()()0111cos sin cos22l l n n lln n x a n x n x f x a b f d f d l l lllπξππξξξξ∞--=-⎛⎫=++=+⎪⎝⎭∑⎰⎰Fourier 积分为:()()()1cos .2f x d f x d λξλξξπ∞+∞-∞-∞=-⎰⎰Fourier 积分还可以改写为如下形式:()()()()()()()()()1cos cos sin211cos ,sin .22fx d f x d A x B x d A f d B f d λξλξξλλλλλπλξλξξλξλξξππ∞+∞∞-∞-∞-∞+∞+∞-∞-∞=-=+⎡⎤⎣⎦==⎰⎰⎰⎰⎰5.初值问题的Fourier 解法 热传导方程的初值问题:()()()()2,0,,0.t xx u a u x t u x x x ϕ⎧=-∞<<∞>⎪⎨=-∞<<∞⎪⎩ 其解为:()()()()()()22222222440,cos sin 1 cos cos sin sin 2 .cos a ta tx bax a tau x t eAx B x d ex x d d ed e bxdx μμμμξμμμϕξμξμμξμμξπϕξξ∞--∞∞∞--∞-∞---∞∞--∞=+⎡⎤=+⎢⎥⎣⎦⎛⎫==⎪ ⎪⎝⎭⎰⎰⎰⎰⎰ 6.Fourier 解的物理意义考虑具有单位横截面积的细杆上,在区间()00,x x δδ-+上有()0x U ϕ=,而在区间外有()0x ϕ=.这时温度函数为:()()()()220022044000,,,x x x a ta tx u x t e d x x ξξδδξξδδ----+-==∈-+考虑极限0δ→,此时有:()()()20240,,2.x x a tu x t Q c U δρδ--→−−−→=也就是说:t = 0时刻,x 0处的瞬时点热源在杆上产生了上述温度分布。
热力学傅里叶定律傅里叶定律是热传导方程的基础之一。
它描述了热量在物质中的传导规律,可以表述为以下的数学形式:\[ q = -kA \frac{dT}{dx} \]其中,\( q \) 表示单位时间内通过横截面积为\( A \) 的物体传导的热量,\( k \) 表示热传导系数,\( \frac{dT}{dx} \) 表示温度梯度。
这个定律说明了热量传导的速率与温度梯度成正比,并与物体的热传导系数\( k \) 成反比。
热传导是物体内部随着热量的传递而发生的一种现象。
当物体的一部分温度升高时,其周围的物质也会受到热量传导的影响而温度上升。
傅里叶定律告诉我们,物体内部传导的热量与物体的导热性质(热传导系数)以及温度梯度之间有着密切的关系。
这个定律在工程、地球物理学和材料科学等领域都有着重要的应用。
热传导是自然界中一种常见的现象。
例如,当一个热杯的一侧进入了热水,热量会沿着金属传导到另一侧,使整个杯子的温度升高。
又如,地球内部的热量通过地壳的传导而导致地表的温度分布。
热传导的规律不仅在日常生活中存在,也是科学研究和工程应用中不可忽视的重要问题。
傅里叶定律的发现和应用历史悠久。
法国数学家约瑟夫·傅里叶(Jean Baptiste Joseph Fourier)在19世纪初提出了这个定律。
他在研究热学现象时,发现了这个与温度变化、传导距离和传导介质性质相关的规律,为热传导问题提供了重要的解决方案。
傅里叶定律的提出为热传导问题的理论研究提供了重要的基础,同时也为实际工程和应用提供了重要的指导。
通过傅里叶定律,我们可以更好地理解不同材料中热传导的机制,从而设计更加高效的材料和设备。
在工程领域,傅里叶定律也为热传导问题提供了解决方案,帮助工程师设计出更加安全和可靠的产品。
除了理论物理中的研究,傅里叶定律在地球物理研究中也有着重要的应用。
地球内部的热传导问题是地球物理学的重要研究方向之一。
借助傅里叶定律,科学家们可以更好地理解地球内部不同材料的热传导性质,并从中推断地球内部物质的类型和分布。
热传导在三维的等方向均匀介质里的传播可用以下方程表达:
其中:
∙u =u(t, x, y, z) 表温度,它是时间变量t 与空间变量(x,y,z) 的函数。
∙/是空间中一点的温度对时间的变化率。
∙, 与温度对三个空间座标轴的二次导数。
∙k决定于材料的热传导率、密度与热容。
热方程是傅里叶冷却律的一个推论(详见条目热传导)。
如果考虑的介质不是整个空间,则为了得到方程的唯一解,必须指定u 的边界条件。
如果介质是整个空间,为了得到唯一性,必须假定解的增长速度有个指数型的上界,此假定吻合实验结果。
热方程的解具有将初始温度平滑化的特质,这代表热从高温处向低温处传播。
一般而言,许多不同的初始状态会趋向同一个稳态(热平衡)。
因此我们很难从现存的热分布反解初始状态,即使对极短的时间间隔也一样。
热方程也是抛物线偏微分方程最简单的例子。
利用拉普拉斯算子,热方程可推广为下述形式
其中的是对空间变量的拉普拉斯算子。
热方程支配热传导及其它扩散过程,诸如粒子扩散或神经细胞的动作电位。
热方程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型式也被应用于影像分析。
量子力学中的薛定谔方程虽然有类似热方程的数学式(但时间参数为纯虚数),本质却不是扩散问题,解的定性行为也完全不同。
就技术上来说,热方程违背狭义相对论,因为它的解表达了一个扰动可以在瞬间传播至空间各处。
扰动在前方光锥外的影响通常可忽略不计,但是若要为热传导推出一个合理的速度,则须转而考虑一个双曲线型偏微分方程。
以傅里叶级数解热方程[编辑]
以下解法首先由约瑟夫·傅里叶在他于1822年出版的著作Théorie analytique de la chaleur(中译:解析热学)给出。
先考虑只有一个空间变量的热方程,这可以当作棍子的热传导之模型。
方程如下:
其中u = u(t, x) 是t和x的双变量函数。
x是空间变量,所以x∈[0,L],其中L表示棍子长度。
t是时间变量,所以t≥0。
假设下述初始条件
其中函数f是给定的。
再配合下述边界条件
.
让我们试着找一个非恒等于零的解,使之满足边界条件 (3) 并具备以下形式:
这套技术称作分离变量法。
现在将u代回方程 (1),
由于等式右边只依赖x,而左边只依赖t,两边都等于某个常数−λ,于是:
以下将证明 (6) 没有λ≤ 0 的解:
假设λ < 0,则存在实数B、C使得
从 (3) 得到
于是有B = 0 = C,这蕴含u恒等于零。
假设λ = 0,则存在实数B、C使得
仿上述办法可从等式 (3) 推出u恒等于零。
因此必然有λ > 0,此时存在实数A、B、C使得
从等式 (3) 可知C = 0,因此存在正整数n使得
由此得到热方程形如 (4) 的解。
一般而言,满足 (1) 与 (3) 的解相加后仍是满足 (1) 与 (3) 的解。
事实上可以证明满足 (1)、(2)、(3) 的解由下述公式给出:
其中
推广求解技巧[编辑]
上面采用的方法可以推广到许多不同方程。
想法是:在适当的函数空间上,算子可以用它的特征矢量表示。
这就自然地导向线
性自伴算子的谱理论。
考虑线性算子Δu = u x x,以下函数序列
(n≥ 1)是Δ的特征矢量。
诚然:
此外,任何满足边界条件f(0)=f(L)=0 的Δ的特征矢量都是某个e n。
令 L2(0, L) 表 [0, L] 上全体平方可积函数的矢量空间。
这些函数e n构成 L2(0, L) 的一组正交归一基。
更明白地说:
最后,序列 {e n}n∈N张出 L2(0, L) 的一个稠密的线性子空间。
这就表明我们实际上已将算子Δ对角化。
非均匀不等向介质中的热传导
一般而言,热传导的研究奠基于以下几个原理。
首先注意到热流是能量流的一种形式,因此可以谈论单位时间内流进空间中一块区域的热量。
∙单位时间内流入区域V的热量由一个依赖于时间的量q t(V) 给出。
假设q有个密度Q(t,x),于是
∙热流是个依赖于时间的矢量函数H(x),其刻划如下:单位时间内流经一个面积为dS而单位法矢量为n的无穷小曲面元素
的热量是
因此单位时间内进入V的热流量也由以下的面积分给出
其中n(x) 是在x点的向外单位法矢量。
∙热传导定律说明温度对时间的梯度满足以下线性关系
其中A(x) 是个3 × 3 实对称正定矩阵。
利用格林定理可将之前的面积分转成一个体积分
∙温度在x点对时间的改变率与流进x点所在的无穷小区域的热量成正比,此比例常数与时间无关,而可能与空间有关,写作κ(x)。
将以上所有等式合并,便获得支配热流的一般公式。
注记:
∙系数κ(x) 是该材料在x点的密度和比热的积的倒数。
∙在等方向性介质的情况,矩阵A只是个标量,等于材料的导热率。
∙在非等向的情况,A不一定是标量,我们鲜少能明确写出热方程的解。
然而通常可考虑相应的抽象柯西问题,证明它是适定
的,并(或)导出若干定性结果(诸如初始值保持正性、无穷
传播速度、收敛至平衡态或一些平滑化性质)。
这些论证通常有
赖于单参数半群理论:举例来说,如果A是个对称矩阵,那
么由
定义的椭圆算子是自伴而且耗散的,因此由谱定理导出它生成
一个单参数半群。
粒子扩散[编辑]
粒子扩散方程[编辑]
在粒子扩散的模性中,我们考虑的方程涉及
∙在大量粒子集体扩散的情况:粒子的体积浓度,记作c。
或者
∙在单一粒子的情况:单一粒子对位置的概率密度函数,记作P。
不同情况下的方程:
或者
c与P都是位置与时间的函数。
D是扩散系数,它控制扩散速度,通常以米/秒为单位。
如果扩散系数D依赖于浓度c(或第二种情况下的概率密度P),则我们得到非线性扩散方程。
单一粒子在粒子扩散方程下的随机轨迹是个布朗运动。
如果一个粒子在时间时置于,则相应的概率密度函数具
有以下形式:
它与概率密度函数的各分量、和的关系是:
随机变量服从平均数为 0、变异数为的正态分布。
在三维的情形,随机矢量服从平均数为、变异数为的正态
分布。
在t=0时,上述的表示式带有奇点。
对应于粒子处在原点
之初始条件,其概率密度函数是在原点的狄拉克δ函数,记为
(三维的推广是);扩散方程对此初始值的解也称作格林函数。
扩散方程的历史源流[编辑]
粒子扩散方程首先由 Adolf Fick 于1855年导得。
以格林函数解扩散方程[编辑]
格林函数是扩散方程在粒子位置已知时的解(数学家称之为扩散方程
的基本解)。
当粒子初始位置在原点时,相应的格林函数记作(t>0);根据扩散方程对平移的对称性,对一般的已知初始
位置,相应的格林函数是。
对于一般的初始条件,扩散方程的解可以透过积分分解为一族格林函数的叠加。
举例来说,设t=0时有一大群粒子,根据浓度分布的初始值
分布于空间中。
扩散方程的解将告诉我们浓度分布如何随时间演化。
跟任何(广义)函数一样,浓度分布的初始值可以透过积分表为狄拉克δ函数的叠加:
扩散方程是线性的,因此在之后的任一时刻t,浓度分布变为:
在粒子扩散的情形,我们可以将狄拉克δ函数对应的初始条件理解为粒子落在一个已知位置。
一般而言,任何扩散过程的解都有这种表法,包括热传导或动量的扩散;后者关系到流体的粘性现象。
一维格林函数解列表[编辑]
以下以简写 BC 代表边界条件,IC 代表初始条件。
(可能的问题:根据上解,u(0)=0)。