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  • 关于在哪里设置温度和压强的udf

    Fluent
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    L
    adjust init on_demand
  • 现在发帖可以编辑了

    CFD彩虹条
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    测试编辑

  • wave2foam编译问题

    OpenFOAM
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    B

    @zhou 刚才又试了一下。ubuntu18.04_of1812 gcc\g++\gfortran 7可以编译 ;另一个是ubuntu 20.04_of2012 gcc\g++\gfortran 9可以编译。但是具体好像也得看waves2foam的版本吧,这个我忘记装的哪个了……

  • 用icem画平移周期性网格

    Meshy
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    @搬运工 后来我发现我这个问题不是周期性问题,虽然结构具有周期性,谢谢你的解答:happy:

  • 如何选择scalable wall functions呢?

    Fluent
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    B

    scalable wall functions应该跟 Standard Wall Functions差不多,只是多了个,无论边界层网格怎么细化,它都能得出一致的结果

  • 如何理解CFD计算中的数值噪声?

    Algorithm
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    bestucanB

    比如
    当用浮点数乘除得到一个整数的时候,很可能是 0.99999999999 1.0000000001。
    这个完全无法预测。写函数解决?可是又不知道它本该是整数还是很接近这个整数。

  • 关于‘温升燃烧效率’

    Algorithm
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    liujunCFDL

    请问燃料燃烧时这种‘理论计算产生的平均总温’应该怎么计算啊?翻了基本燃烧学的书都没这方面的定义。温升燃烧效率.png

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    L

    首先是CPU 但是CPU的优化性和效果是非常复杂的问题 一般来说 目前的主流 最好最大主频不要低于2.8 同时并行核心数不要低于32 从我的经验48核心比较好
    其次是内存 内存对一些内存要求多的算例的提升效果比较明显 能够占到30%左右
    硬盘一般跟软件面板操作相关 有的时候也是一些时间
    显卡的话 如果你是Fluent可以适用CUDA的方法 提升效果比较明显 两张4W的卡 大概coupled的下 提升30%左右
    最后就是操作系统 你的多核心下 有些操作系统能够提升速度几百倍(显然有些系统对于40以上的核心效果很差) 一般Linux下比同等的windows server要快5%

  • 稳态求解器算出的湍流拟序结构

    Algorithm
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    C

    @evensun 求解器只负责求解数学式(控制方程),为什么要求解这个控制方程而不是别的控制方程是用户的选择,或者说取决于用户需要的是什么。
    如果你需要百分百精确的描述一个非定常的物理问题,那你用稳态求解器原则上来讲是不合理的,但这个不合理不是说解方程这一步不对,而是你没有求解与你的需求相匹配的方程。如果你只需要部分描述这个物理问题,比如你关注时间平均量,那这时候用RANS去解这个问题,这一套下来是合理的。因为你需要的只是时均量,只是这个物理问题的一部分。
    从这个角度去思考,你用稳态求解器计算了一个非定常的过程,求解器没有发散,甚至可能还体现出了一些有规律的震荡。这个现象本身其实是有意义的,但你在分析它的时候要非常小心。比如你认为“算得的结果呈现出了涡的发展变化过程”,这个表述是值得商榷的。

    再啰嗦一点,关于RANS我一直觉得有个很有意思的角度。我们都知道雷诺数是决定流动的重要因素,我们可以认为控制方程也有一个“数值雷诺数”,它和普通的雷诺数定义类似,只是粘度项应该替换为分子粘度+数值粘度。在RANS中,数值粘度一般高出分子粘度2个量级甚至3个量级,所以尽管物理问题可能雷诺数很大,但数值雷诺数可能只在10的3次方或者4次方量级。10的3次方已经和我们通常认为的临界雷诺数接近了,导致RANS结果看起来是稳定的,就好像层流一样。
    说白了,RANS模型对湍流的耗散非常强,把很多非定常的结构都给耗散掉了,留下了定常的部分。但这个耗散能力是有限度的,如果你求解的这个物理问题经过RANS模型后它的数值雷诺数正好处于临界雷诺数附近,那可能就是会有一些小的震荡。
    这个湍流模型是自己开发的吗?你可以通过尝试不同的湍流粘度来验证一下,比如量级直接调大10倍,你说的这些震荡还存在吗?

  • of软件搭配

    CFD彩虹条
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    J

    想问下,有人做过这些网格划分和几何建模工具的对比吗?也想了解了解

  • 做个公式记录

    CFD彩虹条
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    李东岳

    \begin{equation}
    \frac{{\p \left( {{\alpha_k }{\rho_k}{\bfU_k }} \right)}}{{\p t}} + \nabla \cdot \left( {{\alpha_k}{\rho_k } {{\bfU_k} {\bfU_k}} } \right) - \nabla \cdot \left( {{\alpha_k}{ \rho_k}{\tau_k}} \right)
    = - {\alpha_k} \nabla p_k + {\alpha_k}{\rho_k} \bfg + \sum {\bfM_{ij}},
    \end{equation}

    \begin{equation}
    \frac{{\p \left( {{\alpha_k }{\rho_k}{ }} \right)}}{{\p t}} + \nabla \cdot \left( {{\alpha_k}{\rho_k } { {\bfU_k}} } \right) =0
    \end{equation}

    \begin{equation}
    \nabla \cdot \left( {{\alpha_k}{\rho_k } { {\bfU_k}} } \right) =0
    \end{equation}

    \begin{equation}
    \sum {{\alpha_k}{\rho_k } { {\bfU_k}} }\cdot\bfS_f =0
    \end{equation}

    \begin{equation}
    \tau_k=-\nu_\mathrm{k,eff}\left(\nabla \bfU_k+\nabla^\rT \bfU_k\right)+\frac{2}{3}\nu_\mathrm{k,eff}\nabla \cdot \left(\bfU_k \cdot\bfI\right),
    \label{taud}
    \end{equation}

    \begin{equation}
    \bfM_{\mathrm{drag}}=\frac{3}{4}\alpha_k\rho_\rc C_\rD\frac{1}{d_k} \left|\bfU_\rc-\bfU_k\right| \left(\bfU_\rc-\bfU_k\right),
    \end{equation}

    \begin{equation}
    Re=\frac{d_k|\bfU_k-\bfU_\rc|}{\nu_\rc}
    \end{equation}

    \begin{equation}
    \bfM_\lift=\alpha_\rd C_\rL\rho_\rc\bfU_\rr\times\left(\nabla\times\bfU_\rc\right),
    \end{equation}

    \begin{equation}
    \bfM_\wall=C_\wall\rho_\rc\alpha_k|\bfU_\rc-\bfU_k|^2\cdot\bfn
    \end{equation}

    \begin{equation}
    \bfM_\turb=C_\rT\rho_\rc k_\rc\nabla\alpha_\rd,
    \end{equation}

    \begin{equation}\label{m1}
    \frac{{\p \left( {{\alpha_k }{\rho_k }{\bfU_k}} \right)}}{{\p t}} + \nabla \cdot \left( {{\alpha_k}{\rho_k} {{\bfU_k} {\bfU_k}} } \right) - \nabla \cdot \left( {{\alpha_\rd}{ \rho_\rd}{\tau_\rd}} \right)
    = -\Kd_k\bfU_k+\bfM_{\lift,k}+\bfM_{\turb,k}+\bfM_{\wall,k},
    \end{equation}

    \begin{equation}\label{Kd}
    \Kd=\frac{3}{4}\alpha_k\rho_\rc C_{\rD,k}\frac{1}{d_k} \left|\bfU_\rc-\bfU_k\right|.
    \end{equation}

    \begin{equation}
    {A_{k,\mathrm{P}}}\mathbf{U}_{k,\mathrm{P}}{\rm{ + }}\sum {A_{k,\mathrm{N}}\mathbf{U}_{k,\mathrm{N}}} = S_{k,\mathrm{P}},
    \label{apanmomrd}
    \end{equation}

    \begin{equation}
    \mathbf{HbyA}_{k,\mathrm{P}} = \frac{1}{{{A_{k,\mathrm{P}}}}}\left( { - \sum {{A_{k,\mathrm{N}}}\mathbf{U}_{k,\mathrm{N}}} + S_{k,\mathrm{P}}} \right),
    \label{hbyad}
    \end{equation}

    \begin{equation}
    \bfU_{k,\rP} = \bfHbyA_{k,\rP}+\frac{\alpha_{k,\rP}}{A_{k,\rP}}\left(\nabla p_{\mathrm{rgh},\rP}-\alpha_{\rc,\rP}\left(\rho_\rc-\rho_k\right)\bfg-\bfg\cdot\bfh_\rP\nabla\rho_\rP\right)+\frac{\Kd_k}{A_{k,\rP}}\bfU_{\rc,\rP},
    \label{hbyad2}
    \end{equation}

    \begin{equation}\label{incompressiblep}
    \sum\alpha_{k,f}\phi_{k}+\alpha_{\rc,f}\phi_{\rc}=\nabla\cdot\left(\left(\sum\alpha_{k,\rP}\frac{\alpha_{k,\rP}}{A_{k,\rP}}+\alpha_{\rc,\rP}\frac{\alpha_{\rc,\rP}}{A_{\rc,\rP}}
    \right)\nabla p_{\mathrm{rgh},\rP}\right),
    \end{equation}

    \begin{equation}
    \phi_{k}=\left(\bfHbyA_{k,f}+\frac{\alpha_{k,f}}{A_{k,f}}\left(-\alpha_{\rc,f}\left(\rho_\rc-\rho_\rd\right)\bfg-\bfg\cdot\bfh_f\nabla\rho_f\right)+\frac{\Kd_f}{A_{k,f}}\bfU_{\rc,f}\right)\cdot\bfS_f
    \end{equation}

    \begin{equation}
    \phi_{\rc}=\left(\bfHbyA_{\rc,f}+\frac{\alpha_{\rc,f}}{A_{\rc,f}}\left(-\alpha_{\rd,f}\left(\rho_\rd-\rho_\rc\right)\bfg-\bfg\cdot\bfh_f\nabla\rho_f\right)+\frac{\Kd_f}{A_{\rc,f}}\bfU_{\rd,f}\right)\cdot\bfS_f
    \end{equation}

  • 关于Fluent瞬态计算残差的设置

    Fluent
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    waltenW

    @l-j刘侃
    感谢您的回复,您可以说一下他用的是absolute还是relative么? 我以前都用absolute,然后判据给的是-4。他这个是不是用的是relative格式的准则呢?

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    A

    考虑是不是网格质量太差了? 楼上说法很有道理

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    C

    @李东岳 李老师有没有兴趣看下风工程这块的有个商业软件WT,里面是速度-压力耦合求解器,真的非常快非常快。我看了下,软件底层是从PHOENICS来的,然后搞了一套叫MIGAL的算法。

    现在CFD用的SIMPLE这种segregated solver确实太慢了,城市这种尺度下的流动本身大概率又比较简单,不可压,也没有化学反应之类的,可以暂时不考虑温度?可能会有颗粒流的问题,但是不是也可以先只考虑流动对颗粒的影响。这种情况下感觉流场本身的求解其实就看求解器的效率了。

    我搜了下,OpenFOAM这边其实已经有一些coupled solver 的工作,不知道成不成熟。

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    C

    @东岳 感谢李老师!

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    东方白杨

    @学流体的小明 说错了,我的意思是v=w×r,这个算的是圆周速度,而我们看的是相对坐标系下的相对速度Urel,从NS方程来说它多受到了离心力和哥氏力,哥氏力和主流不在一个方向,而离心力是有势力,如果我进口主流速度都一样的话,不管旋转半径多大,与进口差距一定距离的点,其受到的离心力做功都是一样的,所以理论上改变旋转半径大小,那个点的相对速度应该基本是一样的吧。。。。

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    F

    可以设计一个量纲的类,里面包含一个整形数组来记录量纲的分量,如[L, M, T]还要定义量纲的运算。然后设计一个标量的类,里面除了浮点数据之外,再加一个量纲,定义标量的动作时也要注意其中的量纲计算。同理还可以定义向量和张量。比如距离的量纲是[1, 0, 0],速度的量纲是[1, 0, -1]。

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    S

    来个人回复一下嘛

  • 翻译入门教程

    CFD彩虹条
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    bestucanB

    weblate ,或者 github。
    debian中文手册翻译
    但学习成本都挺高。

    但是特性好,版本控制啥的,weblate 就是个轻量的版本控制系统。po 文件可以统一术语。后台就是这个软件 gettex

    曾经想参与 debian 手册的翻译,没时间入门这些东西。:xinlei:

    也有会用软件一个人带着其他人翻,用邮件列表报翻好的片段,然后统一上传。

    对这种不是那么重的翻译,用专业的方法成本太大。那种翻译框架搭好了是照着往多种语言翻译的。用土法对个人压力过大,这种压力不只是时间紧迫性和工作量上的。没有好的工具,hold 不住相当碎片化的翻译数据,邮件勉强可以,版本控制器最适合(全历史记录)

    可以扣搜扣搜有没有日文版和日文翻译者,取取经:chitang: 一般好多技术文档有国际翻译,八成就有日语翻译。
    日本 OpenFOAM 大本营:googlegroups
    组织上决定派你去踩点,加油:chigua2:

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    S

    @liuxin ba23ab12-472e-41b8-ba9b-2261e9863739-image.png 请问您有没有遇到这个问题呀,使用temporal shift scale之后发现有多个重复时间