CFD中文网

@东岳
不不不，您才是大佬，我是仰慕小菜鸡:xiexie:

@cfd_fly 您好，，有时间可以再分享一下嘛？非常感谢

@bestucan 非常感谢老师的提醒，让网格变稀疏之后发现了两处可疑的质量较差的地方。尝试之后发现，有一些长方体网格划的太瘦了，ICEM的网格质量检查没有问题，修改之后OpenFOAM中就也没有问题了。:huahua:

@李东岳 wifi用5G就不会干扰了啊

为什么要配台丽台的卡？

@东岳 谢谢老师，太久没看，给忘了

@bestucan :mihu: 确实是直接删除block就行，俺发现好多操作都跟人家一样。得到得结果却不一样，可能因为我用的不是正版

照片不错！

@深蓝 请问您找到输入粒径分组的方式了吗？我最近也要做这方面，如果您看到了请您教我一下

@anubis 集合重构不求解方程，而是通过通量变化计算体积分数，最后再进行界面重构。得到的体积分数必然是间断（指界面处发生跃变）的一个场。

Original RC interplation
No time dependency, No relaxation of the velocity field:

// Rhie-Chow interplation phi = (U_avg_f & mesh.Sf()) - ( (DUf*( gradp_f - gradp_avg_f)) & mesh.Sf() );

Time dependency, relaxation of the velocity field:

// Rhie-Chow interplation phi = (U_avg_f & mesh.Sf()) - ( (DUf*( gradp_f - gradp_avg_f)) & mesh.Sf() ) + (scalar(1) - URFU)*(phi.prevIter() - (U_avg_prevIter_f & mesh.Sf())) + DTf*( phi_old - (U_old_f& mesh.Sf()));

OpenFOAM
No time dependency, with or without relaxation of the velocity field (check simpleFoam solver):

surfaceScalarField phiHbyA("phiHbyA", fvc::interpolate(HbyA) & mesh.Sf());

Questions: Where is the second term of the original RC? Where is the third term of the original RC if taking the relaxation of the velocity field into consideration?

Time dependency, relaxation of the velocity field (check pisoFoam solver):

surfaceScalarField phiHbyA ( "phiHbyA", (fvc::interpolate(HbyA) & mesh.Sf()) + fvc::ddtPhiCorr(rAU, U, phi) );

Questions: ddtPhiCorr takes the function of (the third term+the fourth term of the original RC)? I guess NO. Let's recall the definition of ddtPhiCorr:

tmp<fluxFieldType> ddtPhiCorr ( new fluxFieldType ( ddtIOobject, rDeltaT * this->fvcDdtPhiCoeff(U.oldTime(), phiAbs.oldTime()) * ( fvc::interpolate(rA*rho.oldTime())*phiAbs.oldTime() - ( fvc::interpolate(rA*rho.oldTime()*U.oldTime()) & mesh().Sf() ) ) ) );

Look like ddtPhiCorr returns the following codes:

fvcDdtPhiCoeff*DTf*( phi_old - (U_old_f& mesh.Sf()));

Last question: How to take the effect of relaxation of the velocity field into ddtPhiCorr?
谢谢

试用fluent 2024r1版本，运行计算时，发现一个时间步内节点0上，DEFINE_DELTA宏要被执行两次，而在2022r1版本中，在节点0上则是正常执行一次。
在DEFINE_DELTA宏中，通过I_AM_NODE_ZERO_P来只在节点0上输出变量值到txt中，理论上是应该一个时间步只执行一次的吧；在2024r1中却被执行两次，且每个时间步都出现了警告信息：Warning: physical time step size after mesh modified = 4.5000e-5s，不知道这个警告信息所说明的问题是不是和执行两次DELTA宏有联系？（同一个算例，2022中没有警告信息出现）

@东岳 您好，东岳老师。我最近才看到您之前发的这个动图。这个是用mppicinterfoam做出来的吗？我尝试了很多次都不能堆积出您的这种沙床的结果。您能简单说一下您怎么做的吗？等您回复！

@wwzhao

是的,OpenFOAM中面的方向定义永远是从小编号指向大编号，Gauss定理中面的方向指向外。也许把这些面分为大面和小面区分一下更容易理解。

对于编号大于$P$的单元$U$,他们之间面上的量为:

$$\phi_ f = \varpi \phi_{P} + (1 - \varpi) \phi_{U}$$

$$\dot { m } _ { f } = ( \rho \mathbf { u } ) _ { f } \cdot \mathbf { S } _ { f }$$

对于编号小于$P$的单元$L$,他们之间面上的量为:

$$\phi_ f = (1 - \varpi) \phi_{P} + \varpi\phi_{L}$$

$$\dot { m } _ { f } =- ( \rho \mathbf { u } ) _ { f } \cdot \mathbf { S } _ { f }$$

$$
\sum _ { f \sim n b ( P ) } ( \rho \mathbf { u } \phi ) _ { f } \cdot \mathbf { S } _ { f }
= \sum _ { N \in L ( P ) } \left( - \dot { m } _ { f } \phi _ { f } \right) + \sum _ { N \in U ( P ) } \dot { m } _ { f } \phi _ { f }
$$
$$
= \sum _ { N \in L ( P ) } - \dot { m } _ { f } \left[ ( 1 - \varpi ) \phi _ { P } + \varpi \phi _ { N } \right] + \sum _ { N \in U ( P ) } \dot { m } _ { f } \left[ \varpi \phi _ { P } + ( 1 - \varpi ) \phi _ { N } \right]
$$

$$
= \left( \sum _ { N \in L ( P) } - \dot { m } _ { f } ( 1 - \varpi ) + \sum _ { N \in U ( P ) } \dot { m } _ { f } \varpi \right) \phi _ { P } + \sum _ { N \in L ( P ) } - \dot { m } _ { f } \varpi \phi _ { N } + \sum _ { N \in U ( P ) } \dot { m } _ { f } ( 1 - \varpi ) \phi _ { N }
$$

这样可以看出lower存的是 $- \varpi _ { f } \dot { m } _ { f } $, upper存的是$\dot { m } _ { f } ( 1 - \varpi ) _ { f } $.并且diag存的是
$$a _ { P } = -[\sum _ { N \in L ( P ) } \dot { m } _ { f } ( 1 - \varpi ) + \sum _ { N\in U ( P ) } (-\dot { m } _ { f } \varpi )]$$

我觉得STARCCM+的网格功能挺6的，笛卡尔/多面体等，控制的参数有限，基本上零基础跟着教程做几遍就差不多了，网格生成速度也很快，比较复杂的几何还是很容易解决的；
其他的用point wise多一点，复杂的几何自己划分块有点麻烦，如果不能分层很容易混乱，简单几何还是非常便利的；ICEM复杂几何切起来还是比较舒心的；^_^

考古来了 想看看大佬的论文

@李东岳
两种方式，简单的是走极限，Gauss分布函数当方差趋于0时可以逼近Dirac函数，所以Gauss分布和函数的积分在方差趋于0时的极限就是Dirac的积分特性函数。

复杂的就是泛函分析，丫们直接像有限元的加权余量法一样定义函数弱导数有满足某种加权积分关系的性质，反正就是定义都改了，想怎么玩怎么玩。

meshToMeshInterpolate.C 可以看看这个内容，对，就是插值

整体划分，然后删除多余的block，看看好用不

@小考拉 你好这个问题我和我师兄讨论过，你不可能输出瞬时的脉动速度场，因为湍流模型根本就没有求解脉动速度，只能输出二阶矩这种统计值，建模的话可以假设三个方向的速度大小相同，给出脉动速度的大小，但是不能给出速度的方向