Luận văn thạc sĩ hus mô hình số giải hệ phương trình nước nông hai chiều trên lưới không cấu trúc một số kiểm nghiệm và ứng dụng

Luận văn thạc sĩ trình bày mô hình số giải hệ phương trình nước nông hai chiều trên lưới không cấu trúc cùng các kiểm nghiệm và ứng dụng thực tiễn.

• Tác giả: Nguyễn Tất Thắng
• Người hướng dẫn: GS. Dương Ngọc Hải
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghệ
• Chuyên ngành: Cơ Học Chất Lỏng
• Đề tài: Mô Hình Số Giải Hệ Phương Trình Nước Nông Hai Chiều Trên Lưới Không Cấu Trúc. Một Số Kiểm Nghiệm Và Ứng Dụng
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2005
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Các mô hình toán học và một số khái niệm
• 1.2. Các đối tượng vật lý
• 1.3. Cấu trúc hình học của khối nước
• 1.4. Các tính chất của chất lỏng
• 1.5. Các dạng ứng xử trong dòng chảy
• 1.6. Hệ phương trình nước nông hai chiều
• 1.7. Các nhóm số hạng và ý nghĩa vật lý của chúng
• 1.8. Một số dạng dẫn xuất của hệ phương trình nước nông hai chiều
• 1.9. Một số tính chất của hệ phương trình nước nông hai chiều
• 2. CHƯƠNG 2: GIẢI SẼ HỆ PHƯƠNG TRÌNH NƯỚC NÔNG HAI CHIỀU KHÔNG DÒNG, KHÔNG CÓ GIẢN ĐOẠN BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAI PHÂN TRÊN LƯỚI KHÔNG CẤU TRÚC
• 2.1. Hệ phương trình nước nông hai chiều không dòng tổng quát
• 2.2. Phương pháp sai phân trên lưới không cấu trúc
• 2.3. Điều kiện biên và điều kiện ban đầu
• 2.4. Cách giải hệ phương trình sai phân
• 2.5. Cấu trúc chương trình
• 2.6. Kiểm định chương trình với số liệu thí nghiệm dạng chảy tràn
• 2.7. Các thông số mô phỏng
• 2.8. Một số kết quả tính toán so sánh
• 2.9. Áp dụng cho bài toán dòng chảy lò tràn do vỡ đập
• 3. CHƯƠNG 3: GIẢI SẼ HỆ PHƯƠNG TRÌNH NƯỚC NÔNG HAI CHIỀU KHÔNG DÒNG, CÓ XÉT ĐƠN GIẢN ĐOẠN SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP GODUNOV VỚI XẾP XỠ HÀM DẠNG KIỂU ROE
• 3.1. Phương pháp Godunov với xếp xỡ Roe cho bài toán một chiều
• 3.2. Tổng quát hóa cho hệ phương trình nước nông hai chiều
• 3.3. Xử lý thành phần ma sát tại biên cứng
• 3.4. Chương trình tính toán dòng chảy hai chiều có xét đơn giản đoạn
• 3.4.1. Chương trình tính toán
• 3.4.2. Điều kiện biên và điều kiện ban đầu
• 3.4.3. Các thành tố tính toán chính
• 3.4.4. Sự khởi mẫu đơn tính toán
• 3.5. Kiểm định chương trình với thí nghiệm dạng chảy có giản đoạn
• 3.6. Các thông số mô phỏng
• 3.7. Kết quả tính toán so sánh
• 3.8. Bài toán dòng chảy trong kênh hình chữ nhật, đáy phẳng
• 3.9. Tính toán so sánh với mô hình DuFlow
• 3.10. Bài toán dòng chảy trong sông địa hình phức tạp có công trình
• 3.11. Tính toán so sánh với mô hình Telemac
• Danh mục công trình của tác giả
• Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Tổng quan về mô hình số giải hệ phương trình nước nông hai chiều

Mô hình số giải hệ phương trình nước nông hai chiều là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong cơ học chất lỏng. Mô hình này giúp mô phỏng và phân tích các dòng chảy trong các hệ thống thủy động lực học phức tạp. Việc áp dụng mô hình số trong giải quyết các bài toán thực tiễn như quản lý nguồn nước, thiết kế công trình thủy lợi, và dự báo lũ lụt đã trở thành một xu hướng ngày càng phổ biến. Các phương pháp số hiện đại như phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) và phương pháp thể tích hữu hạn (FVM) đã được phát triển để giải quyết các bài toán này một cách hiệu quả.

1.1. Các khái niệm cơ bản trong mô hình số

Mô hình số giải hệ phương trình nước nông hai chiều dựa trên các khái niệm cơ bản về động lực học chất lỏng. Các phương trình chính được sử dụng bao gồm phương trình liên tục và phương trình Navier-Stokes. Những khái niệm này giúp mô tả sự chuyển động của chất lỏng và các yếu tố ảnh hưởng đến dòng chảy như áp suất, tốc độ và mật độ.

1.2. Lợi ích của mô hình số trong nghiên cứu nước nông

Mô hình số mang lại nhiều lợi ích trong nghiên cứu nước nông, bao gồm khả năng mô phỏng các tình huống thực tế mà không cần thực hiện thí nghiệm tốn kém. Nó cũng cho phép phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến dòng chảy, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu cho việc quản lý và sử dụng nguồn nước.

II. Vấn đề và thách thức trong mô hình số nước nông hai chiều

Mặc dù mô hình số giải hệ phương trình nước nông hai chiều đã đạt được nhiều thành tựu, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải giải quyết. Một trong những vấn đề lớn nhất là tính chính xác của các kết quả mô phỏng. Các yếu tố như điều kiện biên, độ phân giải lưới và phương pháp số được sử dụng có thể ảnh hưởng đáng kể đến độ tin cậy của mô hình. Ngoài ra, việc xử lý các tình huống phức tạp như dòng chảy không ổn định và các điều kiện biên phức tạp cũng là một thách thức lớn.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình

Độ chính xác của mô hình số phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm chất lượng dữ liệu đầu vào, phương pháp số được sử dụng và điều kiện biên. Việc lựa chọn lưới không cấu trúc có thể giúp cải thiện độ chính xác trong các khu vực có hình dạng phức tạp, nhưng cũng có thể làm tăng độ phức tạp trong tính toán.

2.2. Thách thức trong việc mô phỏng dòng chảy không ổn định

Dòng chảy không ổn định là một trong những thách thức lớn trong mô hình số. Các phương pháp hiện tại thường gặp khó khăn trong việc mô phỏng chính xác các hiện tượng như sóng, lũ lụt và các biến động nhanh chóng trong dòng chảy. Cần có các phương pháp cải tiến để giải quyết vấn đề này.

III. Phương pháp giải hệ phương trình nước nông hai chiều hiệu quả

Để giải hệ phương trình nước nông hai chiều, nhiều phương pháp số đã được phát triển. Phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) và phương pháp thể tích hữu hạn (FVM) là hai trong số những phương pháp phổ biến nhất. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của bài toán cụ thể.

3.1. Phương pháp phần tử hữu hạn FEM

Phương pháp FEM là một trong những phương pháp phổ biến nhất trong mô hình số. Nó cho phép phân tích các bài toán phức tạp với độ chính xác cao. Tuy nhiên, việc xây dựng lưới và điều kiện biên có thể là một thách thức lớn.

3.2. Phương pháp thể tích hữu hạn FVM

Phương pháp FVM được ưa chuộng trong các bài toán dòng chảy do khả năng bảo toàn khối lượng và năng lượng. Nó cũng dễ dàng áp dụng cho các lưới không cấu trúc, giúp cải thiện độ chính xác trong các khu vực có hình dạng phức tạp.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mô hình số trong nghiên cứu nước nông

Mô hình số giải hệ phương trình nước nông hai chiều đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ quản lý nguồn nước đến thiết kế công trình thủy lợi. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng mô hình số có thể giúp cải thiện hiệu quả trong việc quản lý và sử dụng tài nguyên nước, đồng thời giảm thiểu rủi ro từ thiên tai như lũ lụt.

4.1. Quản lý nguồn nước hiệu quả

Mô hình số giúp các nhà quản lý dự đoán và kiểm soát dòng chảy, từ đó đưa ra các quyết định hợp lý trong việc phân phối và sử dụng nguồn nước. Việc áp dụng mô hình này đã giúp nhiều khu vực cải thiện tình hình nước sạch và giảm thiểu tình trạng thiếu nước.

4.2. Thiết kế công trình thủy lợi

Mô hình số cũng được sử dụng trong thiết kế và tối ưu hóa các công trình thủy lợi như đập, kênh dẫn nước và hệ thống thoát nước. Việc mô phỏng dòng chảy giúp các kỹ sư đánh giá hiệu quả và an toàn của các công trình này trước khi xây dựng.

V. Kết luận và tương lai của mô hình số trong nghiên cứu nước nông

Mô hình số giải hệ phương trình nước nông hai chiều đã chứng minh được giá trị của nó trong nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần phải giải quyết để nâng cao độ chính xác và khả năng ứng dụng của mô hình. Tương lai của mô hình số trong nghiên cứu nước nông hứa hẹn sẽ có nhiều tiến bộ với sự phát triển của công nghệ tính toán và các phương pháp số mới.

5.1. Tiềm năng phát triển của mô hình số

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ tính toán, mô hình số sẽ ngày càng trở nên mạnh mẽ và chính xác hơn. Các nghiên cứu mới sẽ tiếp tục mở rộng khả năng ứng dụng của mô hình trong các lĩnh vực khác nhau.

5.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc cải thiện các phương pháp số hiện tại, phát triển các mô hình tích hợp và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong mô hình số để nâng cao khả năng dự đoán và phân tích.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ VIỆN CƠ HỌC Nguyễn Tất Thắng MÔ HÌNH SỐ GIẢI HỆ PHƯƠNG TRÌNH NƯỚC NÔNG HAI CHIỀU TRÊN LƯỚI KHÔNG CẤU TRÚC. MỘT SỐ KIỂM NGHIỆM VÀ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI – 2005 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ VIỆN CƠ HỌC Nguyễn Tất Thắng MÔ HÌNH SỐ GIẢI HỆ PHƯƠNG TRÌNH NƯỚC NÔNG HAI CHIỀU TRÊN LƯỚI KHÔNG CẤU TRÚC. MỘT SỐ KIỂM NGHIỆM VÀ ỨNG DỤNG Chuyên ngành: Cơ học chất lỏng Mã số: 60.22 LUẬN VĂN THẠC SĨ CƠ HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS. Dương Ngọc Hải HÀ NỘI – 2005 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 1 Môc lôc Më ®Çu.5 Ch−¬ng 1 Tæng quan .1 C¸c m« h×nh to¸n häc vµ mét sè kh¸i niÖm.2 C¸c ®èi t−îng vËt lý.1 CÊu tróc h×nh häc cña khèi n−íc .2 C¸c tÝnh chÊt cña chÊt láng.3 C¸c d¹ng øng xö trong dßng ch¶y .3 HÖ ph−¬ng tr×nh n−íc n«ng hai chiÒu .4 C¸c nhãm sè h¹ng vµ ý nghÜa vËt lý cña chóng.1 Gia tèc ®Þa ph−¬ng.2 Gia tèc convective (sè h¹ng convective) .3 §é dèc cña mÆt tho¸ng.4 Lùc do øng suÊt giã bÒ mÆt .5 Mét sè d¹ng dÉn xuÊt cña hÖ ph−¬ng tr×nh n−íc n«ng hai chiÒu .1 D¹ng trong hÖ täa ®é Decard (theo c¸c biÕn u, v vµ h) .2 D¹ng kh¸c trong hÖ täa ®é Decard (theo c¸c biÕn qx, qy vµ h) .6 Mét sè tÝnh chÊt cña hÖ ph−¬ng tr×nh n−íc n«ng hai chiÒu.7 C¸c tÝnh chÊt cña nghiÖm cña hÖ ph−¬ng tr×nh n−íc n«ng hai chiÒu .19 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.1 Sè c¸c ®iÒu kiÖn gi¶i (®iÒu kiÖn biªn vµ ®iÒu kiÖn ban ®Çu) .2 D¹ng cña c¸c ®iÒu kiÖn biªn vµ ®iÒu kiÖn ban ®Çu.3 Yªu cÇu ®èi víi c¸c ®iÒu kiÖn biªn vµ ®iÒu kiÖn ban ®Çu.8 VÒ ph−¬ng ph¸p sè gi¶i hÖ ph−¬ng tr×nh n−íc n«ng hai chiÒu .9 Ph−¬ng ph¸p thÓ tÝch h÷u h¹n (FVM) .10 Ph−¬ng ph¸p cña Godunov .11 L−íi kh«ng cÊu tróc vµ c¸c ph−¬ng ph¸p sinh l−íi kh«ng cÊu tróc .1 Yªu cÇu chung cña l−íi kh«ng cÊu tróc .2 C¸c ph−¬ng ph¸p sinh l−íi kh«ng cÊu tróc ®· ®−îc ph¸t triÓn.3 Mét sè ph−¬ng ph¸p ®ang ®−îc ph¸t triÓn .31 Ch−¬ng 2 Gi¶i sè hÖ ph−¬ng tr×nh n−íc n«ng hai chiÒu kh«ng dõng, kh«ng cã gi¸n ®o¹n b»ng ph−¬ng ph¸p sai ph©n trªn l−íi kh«ng cÊu tróc .1 HÖ ph−¬ng tr×nh n−íc n«ng hai chiÒu kh«ng dõng tæng qu¸t .2 Ph−¬ng ph¸p sai ph©n trªn l−íi kh«ng cÊu tróc.3 §iÒu kiÖn biªn vµ ®iÒu kiÖn ban ®Çu .3 §iÒu kiÖn ban ®Çu.4 C¸ch gi¶i hÖ ph−¬ng tr×nh sai ph©n .5 CÊu tróc ch−¬ng tr×nh .1 C¸c thñ tôc tÝnh to¸n chÝnh.2 S¬ ®å khèi m« ®un tÝnh to¸n.6 KiÓm ®Þnh ch−¬ng tr×nh víi sè liÖu thÝ nghiÖm dßng ch¶y trµn .42 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.2 C¸c th«ng sè m« pháng .3 Mét sè kÕt qu¶ tÝnh to¸n so s¸nh .7 ¸p dông cho bµi to¸n dßng ch¶y lò trµn do vì ®ª gi¶ ®Þnh .2 C¸c th«ng sè m« pháng .3 Mét sè kÕt qu¶ m« pháng .56 Ch−¬ng 3 Gi¶i sè hÖ ph−¬ng tr×nh n−íc n«ng hai chiÒu kh«ng dõng, cã xÐt ®Õn gi¸n ®o¹n sö dông ph−¬ng ph¸p Godunov víi xÊp xØ hµm dßng kiÓu Roe .1 Ph−¬ng ph¸p Godunov víi xÊp xØ Roe cho bµi to¸n mét chiÒu.2 Tæng qu¸t hãa cho hÖ ph−¬ng tr×nh n−íc n«ng hai chiÒu .2 Xö lý thµnh phÇn ma s¸t t¹i biªn cøng .3 Ch−¬ng tr×nh tÝnh to¸n dßng ch¶y hai chiÒu cã xÐt ®Õn gi¸n ®o¹n .1 Ch−¬ng tr×nh tÝnh to¸n.2 §iÒu kiÖn biªn vµ ®iÒu kiÖn ban ®Çu .3 C¸c thñ tôc tÝnh to¸n chÝnh.4 S¬ ®å khèi m« ®un tÝnh to¸n.4 KiÓm ®Þnh ch−¬ng tr×nh víi thÝ nghiÖm dßng ch¶y cã gi¸n ®o¹n .2 C¸c th«ng sè m« pháng .3 KÕt qu¶ tÝnh to¸n so s¸nh .78 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.5 Bµi to¸n dßng ch¶y trong kªnh h×nh ch÷ nhËt, ®¸y ph¼ng.2 TÝnh to¸n so s¸nh víi m« h×nh DuFlow.6 Bµi to¸n dßng ch¶y trong s«ng ®Þa h×nh phøc t¹p cã c«ng tr×nh .2 TÝnh to¸n so s¸nh víi m« h×nh Telemac.91 Danh môc c«ng tr×nh cña t¸c gi¶.93 Tµi liÖu tham kh¶o.93 TiÕng ViÖt.93 TiÕng Anh .93 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 5 Më ®Çu M« h×nh n−íc n«ng mét chiÒu ®· ®−îc nghiªn cøu vµ øng dông réng r·i trong c¸c m« pháng thñy lùc cña c¸c hÖ thèng kªnh, r¹ch hay c¸c m¹ng s«ng Ýt phøc t¹p vÒ mÆt ®Þa h×nh, lßng dÉn.

C¸c nghiªn cøu, ¸p dông chuyªn s©u c¸c m« h×nh sè gi¶i bµi to¸n dßng ch¶y n−íc n«ng mét chiÒu cho nhiÒu chÕ ®é dßng ch¶y trong c¸c ®iÒu kiÖn ®Þa h×nh kh¸c nhau ®· ®−îc nghiªn cøu tõ l©u trªn thÕ giíi còng nh− ë ViÖt Nam [6]. Tuy vËy do c¸c h¹n chÕ cña c¸c m« h×nh mét chiÒu mµ kh¶ n¨ng øng dông cña chóng trong mét sè tr−êng hîp, khi bµi to¸n ®−îc xÊp xØ b»ng m« h×nh mét chiÒu lµ kh«ng tèt, cÇn ph¶i cã sù xem xÐt kü. Bªn c¹nh c¸c h¹n chÕ cña m« h×nh dßng ch¶y n−íc n«ng mét chiÒu th× tÝnh phøc t¹p cïng khèi l−îng tÝnh to¸n lín cña c¸c m« h×nh gi¶i sè dßng ch¶y ba chiÒu mµ trong mét sè tr−êng hîp m« h×nh dßng ch¶y n−íc n«ng hai chiÒu lµ lùa chän phï hîp. ViÖc m« h×nh ho¸ c¸c dßng ch¶y n−íc n«ng dùa trªn viÖc gi¶i sè hÖ ph−¬ng tr×nh Saint Venant hai chiÒu ®· vµ ®ang ®−îc nghiªn cøu, øng dông ë nhiÒu n¬i trªn thÕ giíi còng nh− ë ViÖt Nam.

Thùc tÕ cho thÊy viÖc m« pháng dßng ch¶y n−íc n«ng hai chiÒu, cã hoÆc kh«ng xÐt ®Õn c¸c tÝnh chÊt gi¸n ®o¹n trong dßng ch¶y, trong c¸c ®iÒu kiÖn ®Þa h×nh phøc t¹p kh¸c nhau nh− c¸c khu ®« thÞ, c¸c miÒn tho¸t lò víi sù cã mÆt cña c¸c c«ng tr×nh trong miÒn tÝnh nh»m phôc vô c¸c yªu cÇu tÝnh to¸n dù b¸o, quy ho¹ch phßng chèng lò lôt ®· ®Æt ra nhu cÇu ph¸t triÓn c¸c m« h×nh gi¶i sè hÖ ph−¬ng tr×nh n−íc n«ng hai chiÒu trªn l−íi kh«ng cÊu tróc do tÝnh mÒm dÎo, thÝch øng cao cña nã. Cïng víi sù ph¸t triÓn cña kü thuËt tÝnh to¸n còng nh− kh¶ n¨ng cña m¸y tÝnh, c¸c ph−¬ng ph¸p sè sö dông l−íi tÝnh to¸n kh«ng cÊu tróc còng nh− c¸c ph−¬ng ph¸p sinh l−íi kh«ng cÊu tróc ngµy cµng ®−îc ph¸t triÓn m¹nh. Cã hai ph−¬ng ph¸p sè th−êng sö dông l−íi kh«ng cÊu tróc gi¶i hÖ ph−¬ng tr×nh n−íc n«ng hai chiÒu lµ ph−¬ng ph¸p phÇn tö h÷u h¹n (FEM) vµ ph−¬ng ph¸p thÓ tÝch h÷u h¹n (FVM). Ph−¬ng ph¸p FEM mét mÆt phøc t¹p vÒ lËp tr×nh, chi phÝ lËp tr×nh vµ khèi l−îng tÝnh to¸n lín, mÆt kh¸c trong c¸c nghiªn cøu hiÖn t¹i, trong LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 6 tr−êng hîp hai chiÒu, ph−¬ng ph¸p nµy còng míi chØ dõng ë møc ®é ¸p dông ®èi víi l−íi tam gi¸c nªn d−êng nh− xu h−íng hiÖn nay trªn thÕ giíi lµ sö dông ph−¬ng ph¸p FVM [7].

So víi ph−¬ng ph¸p FEM, ph−¬ng ph¸p FVM kh«ng nh÷ng ®ßi hái khèi l−îng tÝnh to¸n Ýt h¬n mµ cßn cho c¸c s¬ ®å b¶o toµn víi c¸c tÝnh chÊt b¾t gi¸n ®o¹n bëi ph−¬ng ph¸p nµy dùa trªn d¹ng tÝch ph©n ph−¬ng tr×nh b¶o toµn [8, pp. Trong mét sè nghiªn cøu b−íc ®Çu [1 - 5] häc viªn còng ®· t×m hiÓu, nghiªn cøu vµ ¸p dông thö nghiÖm c¸c kü thuËt rêi r¹c ho¸ trªn c¬ së ph−¬ng ph¸p FVM. Môc ®Ých cña luËn v¨n lµ: thùc hiÖn c¸c nghiªn cøu ¸p dông c¬ së lý thuyÕt, x©y dùng vµ kiÓm nghiÖm m« h×nh gi¶i sè hÖ ph−¬ng tr×nh n−íc n«ng hai chiÒu trªn l−íi kh«ng cÊu tróc theo hai h−íng kü thuËt rêi r¹c hãa kh¸c nhau. H−íng thø nhÊt lµ ¸p dông kÕt hîp ph−¬ng ph¸p FVM vµ kü thuËt sai ph©n ng−îc dßng (upwind) øng dông cho c¸c bµi to¸n dßng ch¶y trµn hai chiÒu tæng qu¸t kh«ng dõng kh«ng cã gi¸n ®o¹n.

H−íng nµy do mét sè t¸c gi¶ NhËt B¶n nghiªn cøu ph¸t triÓn [9]. H−íng thø hai lµ kÕt hîp ph−¬ng ph¸p FVM, ph−¬ng ph¸p Godunov víi xÊp xØ hµm dßng kiÓu Roe gi¶i c¸c bµi to¸n Riemann ®Þa ph−¬ng, ®−îc ph¸t triÓn cho l−íi kh«ng cÊu tróc. S¬ ®å nµy, cã sö dông kÕt hîp kü thuËt sai ph©n ng−îc dßng, cã kh¶ n¨ng m« pháng tèt c¸c tÝnh chÊt gi¸n ®o¹n cña dßng ch¶y [7]. H−íng nghiªn cøu nµy hiÖn nay ®ang ®−îc thÕ giíi quan t©m nghiªn cøu, øng dông [10, 11, 12, 13, 14, 15].

C¸c m« h×nh sè ®−îc nghiªn cøu, x©y dùng sÏ lµ c¬ së ban ®Çu quan träng cho nh÷ng øng dông thùc tÕ tiÕp theo nh− nghiªn cøu ®¸nh gi¸ qu¸ tr×nh lò trµn hay qu¸ tr×nh lan truyÒn sãng gi¸n ®o¹n do vì ®ª, ®Ëp trong c¸c miÒn hai chiÒu. Chóng còng cã thÓ ®−îc sö dông ®Ó ghÐp nèi víi c¸c m« h×nh mét chiÒu m« pháng ®ång thêi diÔn biÕn lò trong s«ng (dßng ch¶y mét chiÒu) vµ qu¸ tr×nh lò ë b·i s«ng hay c¸c miÒn tho¸t lò (dßng ch¶y hai chiÒu). §ång thêi chóng còng cã thÓ lµ c¬ së cho mét sè øng dông kh¸c cã liªn quan trong lÜnh vùc m«i tr−êng nh− khi ghÐp nèi víi c¸c bµi to¸n vÒ m« pháng chÊt l−îng m«i tr−êng n−íc s«ng ngßi, ao hå hoÆc c¸c bµi to¸n vÒ båi xãi, vËn chuyÓn bïn c¸t v. Néi dung cña luËn v¨n gåm c¸c phÇn chÝnh sau: • PhÇn Më ®Çu gåm c¸c giíi thiÖu chung vÒ ®Ò tµi, c¸c nghiªn cøu liªn quan, LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 7 ph¹m vi nghiªn cøu, ý nghÜa khoa häc vµ thùc tiÔn cña ®Ò tµi vµ néi dung luËn v¨n.

• Ch−¬ng 1 giíi thiÖu vÒ c¬ së vËt lý, to¸n häc, hÖ ph−¬ng tr×nh n−íc n«ng hai chiÒu, c¸c ph−¬ng ph¸p sè sÏ ®−îc sö dông trong c¸c ch−¬ng tiÕp theo gåm ph−¬ng ph¸p FVM vµ ph−¬ng ph¸p Godunov, mét sè vÊn ®Ò kh¸i qu¸t vÒ l−íi kh«ng cÊu tróc. • Ch−¬ng 2 tr×nh bµy kü thuËt rêi r¹c ho¸ trªn c¬ së ph−¬ng ph¸p FVM kÕt hîp víi ph−¬ng ph¸p sai ph©n ng−îc dßng ¸p dông cho hÖ ph−¬ng tr×nh n−íc n«ng hai chiÒu kh«ng dõng, kh«ng cã gi¸n ®o¹n, s¬ ®å khèi ch−¬ng tr×nh tÝnh to¸n cña ph−¬ng ph¸p, kÕt qu¶ kiÓm nghiÖm m« h×nh nµy b»ng c¸ch so s¸nh kÕt qu¶ tÝnh to¸n víi sè liÖu thÝ nghiÖm dßng ch¶y trµn theo m« h×nh khu vùc ®« thÞ vµ kÕt qu¶ ¸p dông thö nghiÖm m« pháng lò trµn do vì ®ª gi¶ ®Þnh vµo khu vùc Hµ Néi.