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各位，压力损失是指的静压差，还是总压差。在重力场中，总压除了静压和动压，还包括重力势能造成的压强吗？这两个问题困扰了好久了。网上说静压差的为主流，不过也有说是总压差的 。我看了下流体力学中伯努利方程的含义，我认为压力损失是指的总压差。流体力学中说，如果不考虑压强损失，流体的静压，动压和重力势能那一部分压强是不变的，并且这三者之间是可以互相转化的。如果考虑压强损失，则 起点处 上述三者压强之和 等于 终点处 三者压强与压力损失的和。所以我认为压力损失指的是总压差，但是很多人都说是静压差，各位认为呢？欢迎指点

@李东岳 好的好的，谢谢老师回复。

$\tau$这个雷诺应力，对角线的是normal stress，非对角线的是shear stress。不过你说的更详细，感谢分享！

说一点我的看法，不一定对，仅供参考：

non-orthogonality

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non-orthogonality由snappyHexMeshDict.meshQualityControls.maxNonOrtho直接控制，你的snappyHexMeshDict里这个值是45，这个值一般不需要控制的这么小，65是更常见的配置值。

另外，你的snappyHexMeshDict里，relaxed.maxNonOrtho给的是75，这个值通常是和maxNonOrtho = 65相配合的。如果你真的要把maxNonOrtho设为45，按逻辑来说relaxed.maxNonOrtho也应该相应的减少一点。

网格纵横比

这里截取你的背景网格配置：

vertices ( (-340 -302 -3) // Slightly smaller than the STL model bounds (332 -302 -3) (332 341 -3) (-340 341 -3) (-340 -302 95) // Slightly larger than the STL model bounds (332 -302 95) (332 341 95) (-340 341 95) ); blocks ( hex (0 1 2 3 4 5 6 7) (100 100 100) simpleGrading (1 1 1) // Adjust mesh density as needed );

如上面B老师所说，你网格的大纵横比就是这里导致的。如果不是有意要在Z方向上做加密的话没必要这么分块，我口算一下，大概(70 65 10)就可以。

castellate

从上面可以看到，你背景网格的量级是100 * 100 * 100 = 1,000,000；而你SHM的maxGlobalCells给了2,000,000。这看起来不太对，这几乎没给SHM进一步细分的空间，从结果来看也是这样，网格划分的不够细。

另外，截取一段level的配置：

features ( { file "building.eMesh"; level 3; } ...... ); refinementSurfaces { building { level (3 4); } ...... }

我理解features的level应该不低于Surface的。

胡乱写了一些个人看法，希望能有所帮助。

最近要做一些跨临界的问题，但是在跨临界中，如下图，由于伪沸腾的影响，流体的热力学性质会在伪沸腾区呈现剧烈的变化，形成类似于激波的区域。但是在亚临界区域，压力对密度的变化极为敏感，所以传统的全守恒格式会引起压力震荡。很多研究者针对这个问题做了很多修正。比如：求解压力传播方程并加入人工扩散、计算左右通量求黎曼解并对最后的结果熵修正。但是目前的算法总体来说很繁琐，且由于通过压力反推能量会引起能量不守恒。主要有两个问题，非常感谢您的解答：

求解压力传播方程的那个算法很类似simple算法的pressure based方法，为什么现在几乎所有的计算空气动力学论文里面几乎没有使用过simple算法，更倾向于TVD RK这种显示迭代？ 显式格式很适合GPU加速计算，想开发一套GPU的代码用来计算。但是GPU对双精度计算的支持很差。当在激波附近使用高阶离散格式的时候如果使用单精度浮点数计算，截断误差是否会对计算结果产生比较大的影响？
3.png

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cited:http://openfoamwiki.net/index.php/See_the_MRF_development

图为在旋转坐标系内解绝对速度的控制方程，其中 \vec \omega \times \vec U_i 这项称为科氏力，旋转坐标系内独有的力。他的效果如下面这个视频所示https://haokan.baidu.com/v?vid=4227630901810560602&pd=bjh&fr=bjhauthor&type=video
我的理解是可以将上面的式子理解为绝对速度产生组成的动量的输运方程，其中的通量是相对通量（\vec U_R \vec U_I）,同时由于动量是一个矢量，因此在旋转坐标系中还受到科氏力的作用。等式坐标是压力的贡献，和由于运输的物理量U_I的扩散贡献。

因此，我在思考是不是诸如湍动能，湍流耗散率这些标量，也可以认为在旋转坐标系内，运输物理量为湍动能，湍流耗散率这些标量，通量为相对速度的通量，但是由于这些量都是标量，因此没有多的项需要添加。另外比如SA模型中的发生项需要计算到voricity的大小，此处的voricity是不是也应该用相对速度？

休斯顿市区内150平米loft卖15万美元：https://www.zillow.com/homes/for_sale/Houston-TX/pmf,pf_pt/39051_rid/globalrelevanceex_sort/29.893043,-95.053368,29.656432,-95.539513_rect/10_zm/

@Amadeus 好啊好啊！加个微信吧，我微信号：wx-200115qsw:146:

您好，我在使用comsol网格自适应算两相流会出现网格自适应速度跟不上两相运动速度，导致，这方面您是如何解决的呢

@程迪 在 GPU VS CPU 中说：

隐式的得回头修改这个自由度那个自由度

你好，请问您所说的自由度是什么意思，能够稍微解释一二，不胜感激，谢谢！

@cfd-china 抢不到确实很恼火，进而没有了买小米的兴趣

在气液欧拉多相流的大涡模拟中，有没有什么模型是把liquid或者particle相的SGS viscosity和主相的SGS viscosity联系起来的？
就像RANS中的一种模型：
$\begin{equation}
\frac{\nu_{t,particle}}{\nu_{t,gas}}=(\frac{k_{particle}}{k_{gas}})^2=\frac{1}{1+\frac{t_p}{t_{fl}}}
\end{equation}$
其中$\nu_t$是湍流粘度，k是湍动能，$t_p$是particle relaxation time，$t_{fl}$是Lagarangian fluid time scale。
现在像找一个类似的模型用在LES上，但是翻了好久也没翻到 :135:

https://www.cfd-china.com/topic/7301/waves2foam的一键安装解决方案?_=1738765131135

@李东岳 好的，谢谢李老师

参考文献
Demirdzic, I.; Peric, M., Space conservation law in finite volume calculations of fluid flow.

@东岳 好的，李老师，我先按照《computational methods for fluid dynamics》这本书上说的那种把这一项也处理成梯度的形式试着去推导一下，看能否推导出来

@cfd-china 直接用WIN自带的远程连接就可以了

替代文字7}~AR@VWJ{%2BI5BT$G$SLV.jpg

对于给定的NDF，划分为$i$个$N_{pp}$，对每个$i$上定义$k$阶矩$m_k^i$，给定$m_k^i$，可以计算第$i$区间的节点$d^i_0,d^i_1$以及权重$w^i_0,w^i_1$：
\begin{equation}
\begin{split}
w^i_0&=w^i_1=0.5
\\
d^i_0&=m_1^i-\frac{1}{\sqrt{3}}\sqrt{\frac{m_3^i}{m_1^i}-{m_1^i}^2}
\\
d^i_1&=m_1^i+\frac{1}{\sqrt{3}}\sqrt{\frac{m_3^i}{m_1^i}-{m_1^i}^2}
\end{split}
\end{equation}
对于仅考虑破碎的PBE：
\begin{equation}\label{pbe}
\frac{\p n(d)}{\p t}=\int_d^{d_{max}}g(d')\beta(d|d')n(d')\rd d'-g(d)n(d)
\end{equation}
对方程\eqref{pbe}在$i$上取$k$阶矩：
\begin{equation}\label{m}
\frac{\p m_k^i}{\p t}=\int_{d_{i-1/2}}^{d_{i+1/2}}\int_d^{d_{max}}g(d')d^k\beta(d|d')n(d')\rd d'\rd d-\sum^2_{j=0} g(d_j^i)w_j^i(d_j^i)^k
\end{equation}
\begin{equation}
\begin{split}
\int_{d_{i-1/2}}^{d_{i+1/2}}\int_d^{d_{max}}g(d')\beta(d|d')n(d')\rd d'\rd d&=
\int_{d_{i-1/2}}^{d_{max}}g(d')n(d')\left(\int_{d_{i-1/2}}^{d'}\beta(d|d')\rd d\right)\rd d'
\\&=
\sum_{m=i}^{N}\sum_{j=0}^2g(d_j^m)w_j^m\left(\int_{d_{i-1/2}}^{d_j^m}d^k\beta(d|d_j^m)\rd d\right)
\end{split}
\end{equation}
Therefore
\begin{equation}
\frac{\p m_k^i}{\p t}=\sum_{m=i}^{N}\sum_{j=0}^2g(d_j^m)w_j^m\left(\int_{d_{i-1/2}}^{d_j^m}d^k\beta(d|d_j^m)\rd d\right)-\sum^2_{j=0} g(d_j^i)w_j^i(d_j^i)^k
\end{equation}