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@tianxiawudan 恩，我明白了，谢谢了。

我是按照《普朗特流体力学基础》第208页进行翻译的，感兴趣你也可以看看这一节，不过这里没有将太细 :quwan:

应该可以写udf输出吧

我用openfoam也出现这个问题，有种说法是不可压假设导致的，我还没试过

@肖艺 暂时还没研究这个问题，不过想了一下，网格运动的控制方程只能是一个，考虑平面4个点，运动应该是参考距离/角度进行同幅度运动？好像是这样

请问有大佬知道numeca的tabgen生成物性时的bicubic插值方法使用的是什么公式吗？它里面的插值系数又是怎么排列的呢？

PeleC(AMReX)

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动图1：河床沙石冲刷运动

河流的流动会改变河床的形状。底部的沙子以及大石头通常会分为两个区：

顶层的bed-load zone（有研究河海的么，这个怎么翻译？），其中的颗粒会随之移动； 底层：沙子以及石头会被困住，但是会缓慢的爬行；

在碎石较多的河床中，较大的沙石倾向于堆积在顶层，这种现象被称之为armoring。个人感觉之所以称之为armoring是因为较大的沙石趋向于在表面，类似一种武装。

实验表明，在这个区域，大沙石有一个净得向上的运动速度，小颗粒具有一个小的向下的移动速度。 目前对于这种现象的原因尚不清楚。不过现存了一些潜在的理论。例如支持程度比较高的巴西果效应（Brazil Nut Effect）。

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动图2：有人晃荡大米里面的密度差不多的小石头

替代文字
动图3：进行的计算模拟

巴西果效应是指如果把两种颗粒的混合物置于容器中，然后施加外加的振荡，体积比较大的颗粒会上升到表层，而较小的颗粒会沉降到底部。关于这种古老的效应的动力学机制至今仍众说纷纭。

DEM模拟：文中作者采用LIGGGHTS对这个现象进行了模拟，下图可以看出，随着时间的推移，大颗粒漂浮出来。

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图4：Nature Communication中的LIGGGHTS模拟

看起来很有意思 :cheeky:

本文来自Nature Communication

@wwzhao

简单的感受了一下两种赋值方式，效率确实很大提高。

#include <stdio.h> #include <string> #include <chrono> #include <iostream> using namespace std ; class Timer { private: // Type aliases to make accessing nested type easier using clock_t = std::chrono::high_resolution_clock; using second_t = std::chrono::duration<double, std::ratio<1> >; std::chrono::time_point<clock_t> m_beg; public: Timer() : m_beg(clock_t::now()) { } void reset() { m_beg = clock_t::now(); } double elapsed() const { return std::chrono::duration_cast<second_t>(clock_t::now() - m_beg).count(); } }; class SomethingBefore11 { private: int m_array[5]; public: SomethingBefore11() // zero the member array { // If we want the array to have values, we'll have to use assignment here m_array[0] = 1; m_array[1] = 2; m_array[2] = 3; m_array[3] = 4; m_array[4] = 5; } }; class SomethingAfter11 { private: int m_array[5]; public: SomethingAfter11(): m_array { 1, 2, 3, 4, 5 } //zero the member array { } }; int main(){ Timer tBefore11; SomethingBefore11 m_array_before11; std::cout << "Time elapsed: " << tBefore11.elapsed() << ‘n’; Timer tAfter11; SomethingAfter11 m_array_after11; std::cout << "Time elapsed: " << tAfter11.elapsed() << ‘n’; return 0; } [xx OFtutorial0_helloWorld]$ whatAboutThisGuy Time elapsed: 7.506e-06 Time elapsed: 1.47e-07 [xx OFtutorial0_helloWorld]$ whatAboutThisGuy Time elapsed: 8.664e-06 Time elapsed: 1.9e-07 [xx OFtutorial0_helloWorld]$ whatAboutThisGuy Time elapsed: 7.646e-06 Time elapsed: 1.89e-07

在使用dsmcFoam+求解器时，定义了一个旋转边界条件，来流气体分子均加上了一个绕z轴旋转的角速度 omega,当计算稳定之后，使用tecplot在入口处画Streamtraces，结果如图所示，貌似加上的角速度与预期不一致，有同行遇见过类似的问题吗？

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通过阅读东岳老师以前的一篇文章：拉格朗日中的湍流分散力模型，我的理解是这个随机游走模型不应该是在粒子上添加一个随机游走速度吗？但是代码的最后有关Uc+UTurb，如果我理解没错，这不是连续相的速度加上一个湍流脉动速度么？难道是通过随机更改流体速度，间接再去更改颗粒受力，从而达到颗粒的随机？

你的理解是正确的。他的随机，主要体现在随机数的生成上（不是一个固定的数）。

@东岳 又出现了owner和neighbour的概念，以前还以为和i,j,k一样的概念，看来又有知识点需要补咯，谢谢东岳老师

之前有点问题，最终如下
\par $C_p$采用4次多项式分段拟合
\begin{equation}\label{equ:NS_Cp}
C_p(T)=a_1+a_2T+a_3T^2+a_4T^3+a_5T^4
\end{equation}
\par静焓
\begin{equation}\label{equ:NS_H}
H(T)=\int_{T_{0}}^{T_{x}}C_p(T)dT=a_1T+\frac{a_2}{2}T^2+\frac{a_3}{3}T^3+\frac{a_4}{4}T^4+\frac{a_5}{5}T^5+a_6
\end{equation}
\par熵
\begin{equation}\label{equ:NS_S}
S(T)=\int_{T_{0}}^{T_{x}}C_p(T)\frac{dT}{T}=a_1\ln{T}+a_2T+\frac{a_3}{2}T^2+\frac{a_4}{3}T^3+\frac{a_5}{4}T^4+a_7
\end{equation}
\par$\bullet$求解静温(已知总温和马赫数)
\begin{equation}\label{equNSUs}
U_s^2=2\left(H(T_{tot})-H(T_{sta})\right)
\end{equation}
\begin{equation}\label{equNSmach}
Mach^2=\frac{U^2}{\gamma(T)R_gT}=\frac{U^2}{\frac{C_p(T)}{C_p(T)-R_g}R_gT}
\end{equation}
\par由(\ref{equ:NSmach})和(\ref{equ:NSUs})得
\begin{equation}\label{equNSTsta}
T_{sta}=\frac{2\left(H(T_{tot})-H(T_{sta})\right)}{Mach^2\frac{C_p(T_{sta})R_g}{C_p(T_{sta})-R_g}}
\end{equation}
$\bullet$求解静压(已知总温、总压和静温)
\par由p等熵过程
\begin{equation}
ds = C_p(T)\frac{dT}{T} -R_g\frac{d p}{p}=0
\end{equation}
\par两边同时积分有
\begin{equation}
\int_{T_{tot}}^{T_{sta}}C_p(T)\frac{dT}{T} =\int_{p_{tot}}^{p_{sta}} R_g\frac{d p}{p}
\end{equation}
\par记
\begin{equation}
S(T_{x})=\int_{T_{0}}^{T_{x}}C_p(T)\frac{dT}{T}
\end{equation}
\par则
\begin{equation}
S(T_{sta}) - S(T_{tot}) = R_g\ln\frac{p_{sta}}{p_{tot}}
\end{equation}
\par那么
\begin{equation}\label{equNS_psta}
p_{sta}=p_{tot}e^{\left(\frac{S(T_{sta})-S(T_{tot})}{R_g}\right)}
\end{equation}

你需要重新关联一下，挺费事的

#0 Foam::error::printStack(Foam::Ostream&) in ~/OpenFoam/OpenFOAM-v2212/platforms/linux64GccDPInt32Opt/lib/libOpenFOAM.so
#1 Foam::sigFpe::sigHandler(int) in ~/OpenFoam/OpenFOAM-v2212/platforms/linux64GccDPInt32Opt/lib/libOpenFOAM.so
#2 ? in /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6
#3 Foam::divide(Foam::Field<double>&, double const&, Foam::UList<double> const&) in ~/OpenFoam/OpenFOAM-v2212/platforms/linux64GccDPInt32Opt/lib/libOpenFOAM.so
#4 void Foam::divide<Foam::fvPatchField, Foam::volMesh>(Foam::GeometricField<double, Foam::fvPatchField, Foam::volMesh>&, Foam::dimensioned<double> const&, Foam::GeometricField<double, Foam::fvPatchField, Foam::volMesh> const&) in ~/OpenFoam/OpenFOAM-v2212/platforms/linux64GccDPInt32Opt/bin/pimpleFoam
#5 Foam::tmp<Foam::GeometricField<double, Foam::fvPatchField, Foam::volMesh> > Foam::operator/<Foam::fvPatchField, Foam::volMesh>(Foam::dimensioned<double> const&, Foam::tmp<Foam::GeometricField<double, Foam::fvPatchField, Foam::volMesh> > const&) in ~/OpenFoam/OpenFOAM-v2212/platforms/linux64GccDPInt32Opt/bin/pimpleFoam
#6 ? in ~/OpenFoam/OpenFOAM-v2212/platforms/linux64GccDPInt32Opt/bin/pimpleFoam
#7 ? in /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6
#8 __libc_start_main in /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6
#9 ? in ~/OpenFoam/OpenFOAM-v2212/platforms/linux64GccDPInt32Opt/bin/pimpleFoam
Floating point exception (core dumped)

@cloud1990 在 VOF求解自由水面问题，求解空气区域吗？ 中说：

Image

Left: Correct jet shape predicted by TruVOF technique used in FLOW-3D. Right: Incorrect jet shape predicted by pseudo-VOF technique used by other CFD codes.

Image
Left: FLOW-3D‘s TruVOF technique predicts jet impingement on wall and some outflow. Right: Pseudo-VOF methods don’t predict realistic jetting of fluid on side walls.

从结果上看，flow3D 所谓的TruVOF是有问题的，air velocity 和　air resistance = 0?　这个可能比较适合粗网格计算，作为一个tricky的存在．但理论上，这个TruVOF是无法解决wind wave的问题．

用pimplefoam求解了圆管在水中运动的场景，分别给圆管设置了x,z的初始速度1m/s，但是无论怎么修改dynamicmeshdict都只能求解z方向，无法求解x方向运动，换了两者位置就变成了只求解x无法求解z了，希望有大佬能够解答一下。f83053e5-2d8d-4c09-a483-553e16f8bfc2-image.png

@李东岳 在 无线鼠标掉帧 中说：

最近10年一直用mx anywhere系列，用了3个，都有无线鼠标掉帧问题（我怀疑是跟无线网卡一起用有信号干扰，然后每次插硬盘必掉帧成狗，拔了就好，插上就掉帧）。也懒得处理。有时候卡顿到不行。不知道你们用其他的无线鼠标有没有这个问题。anywhere主要是那个滚轮比较好，pdf可以一刷刷一大片。

东岳老师遇到这个问题极大可能是主机不同的信号互相干扰了，买一个usb延长线，把2.4G接收器插到延长到桌面的usb口就能解决这个问题

🏷️【职位信息】
研究方向为计算流体力学、多相流、界面追踪、空天发动机喷雾燃烧、壁面冷却、燃烧室优化等。

博士生和博士后要求：

中华人民共和国公民，拥护中国共产党的领导，品德良好，遵纪守法； 取得工程热物理、能源工程、航空航天、或流体力学等学科的本/硕/博学位； 具有良好的团队合作和科研热情，严谨的科学态度，吃苦耐劳，积极向上，具有良好的英语写作能力； 毕业于双一流、985院校优先。

博士生福利待遇：

将为博士生提供有竞争力的补贴和待遇，月薪不低于5000元，科研成绩突出者可申请诸多奖学金，并获得课题组额外奖励； 博士期间有多次参加国际、国内会议和交流的机会；与众多知名大学（如斯坦福大学、北京大学、浙江大学等）建立了良好的合作关系，可为科研能力优秀的同学提供国际合作、访学以及海外高校深造机会等； 优秀的学生博士毕业后可留在课题组继续工作或推荐到海外著名高校做博士后。

博士后福利待遇：

年薪不低于30万（含18万元深圳市政府补贴），优秀者可以面议； 鼓励申请“博士后创新人才支持计划”，国家可给予每人两年60万元的资助，其中40万元为博士后日常经费，20万元为博士后科学基金； 优秀博士后出站前可申请学校优秀博士后奖励（比例约30%），一次性奖励12万； 福利：享受五险一金； 住房：可租住深圳市人才公寓，或享受深圳市政府租房补贴； 海外全球前200高校毕业生待遇更优，详见深圳市政策。

申请流程：

申请博士和博士后的学生，请以“【应聘博士/博士后+姓名】”为主题发送个人简历至邮箱：shaochangxiao@hit.edu.cn。申请截止日期为2024年9月22日。 博士研究生采用申请考核制，不需要进行博士入学考试。对于优秀学子，推荐通过《哈尔滨工业大学博士研究生招生优秀生源快响行动》来申请。

🏷️【课题组简介】
哈尔滨工业大学（深圳）流体和燃烧模拟课题组的负责人是邵长孝，目前担任教授、博士生导师。加入哈工大深圳之前，曾在浙江大学能源工程学院获得博士学位，导师为罗坤教授、樊建人教授和岑可法院士，之后在美国斯坦福大学湍流研究中心（Center for Turbulence Research）从事两年博士后研究。
课题组主要从事空天发动机复杂多相流动和燃烧的模拟和工业软件开发等研究，近年来在算法、机理、模型方面取得了多项重要成果，并发表在Prog. Energ. Combust. Sci., J. Comput. Phys., J. Fluid Mech., P. Combust. Inst.等期刊。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目，以及多项省市项目，荣获广东省珠江青年人才、深圳市海外高层次人才、深圳市南山区领航人才等荣誉。详细信息见个人主页：https://faculty.hitsz.edu.cn/shaochangxiao。

🏷【学校简介】
哈尔滨工业大学深圳校区由哈工大与深圳市政府合作共建，以全日制本科生与研究生教育为主、非全日制教育为辅，是国家“985工程”建设高校和“双一流”建设A类高校首个在深圳市举办的本硕博培养体系齐全的高水平校区。
校区在办学过程中始终坚持扎根深圳，面向国家重大需求，立足国际学术前沿，紧密结合广东省、深圳市经济社会发展战略目标，坚持“高等教育改革的试验田、汇聚高端人才的桥头堡、培育创新成果的策源地、国际合作办学的示范区”的办学定位，贯彻落实哈工大“一校三区”融合发展要求，开展党建思政、人才培养、师资队伍建设、学术研究、国际合作交流等各项工作。