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@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

@l-j刘侃 目前这个现象只是刚刚发现，暂未做深入研究。李老师对流动本身就是三维的论述点醒了我，流动本身就可以分解为平均速度和脉动速度，所以，二维发文章还是慎重点好。

如果在不考虑体积分数的情况下，颗粒粒径大于网格单元，会带来哪些影响呢？

基于DPMFoam自定义求解器，取消了对于体积分数的求解，颗粒粒径为0.45mm，计算模型为弯管（边界层网格0.2mm），入口采用patchinjection，颗粒数为10000，从inlet入射，结果进行颗粒求解时，50%的颗粒直接由inlet escape？

@l-j刘侃 刘老师这个成本很高吧:chigua:

网格数量太多了。15510 * 16000 * 22个网格？

最近看到一种说法，level set方程是简化版的相场方程，结合这三种方法在方程形式上非常相似，不知道从计算精度、计算量等方面来讲，这三个方法的优缺点有没有什么对比性结论？

均匀各向同性湍流，其雷诺应力矩阵非对角项等于0 竖向非均匀各向异性湍流，比如槽道流（水平向均匀），只有$ \left \langle u_{1} u_{2} \right \rangle $有值，其他非对角项均为0。Pope的书中也给出了解释。 现在问题是，均匀各向异性湍流，其雷诺应力矩阵非对角项是否为0？如果参照Pope书中类似推导，在空间3个方向都是均匀的，理论上$ \left \langle u_{1} u_{2} \right \rangle $，$ \left \langle u_{1} u_{3} \right \rangle $，$ \left \langle u_{2} u_{3} \right \rangle $都为0吗？

《Pope, S.B., Turbulent Flows. Vol. 12. 2000: Cambridge University Press.》89页
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注意格式还有先调试一下吧 这个问题其实最难的是最后的各个方向上的分量处理
而如果是平面各向同性的话 难点在于处理最后源项中针对的方向长度问题
注意源项的单位 你好像并没有关心

@李东岳 哇，感谢李老师:140:

2016年autodesk公司把CNN用于不同外形的流场预测。但是CNN这面最爆炸性的成果当属2021年google那面发表在PNAS的工作。目前被引700多次。

在Kochkov等的工作中，作者们在4倍糙化的网格上，实现了传统CFD做直接模拟的精度。这一篇工作并不是首创。google在2021年的另外一篇文章中，将他们的思想最开始应用于一个简单的对流传输方程中。

2021年稍早，哈佛大学与google公司合作，在Zhuang等的工作中提出了Learned Intepolation。即通过大量的样本来训练出来的CFD格式。

这对于咱们做CFD的很好理解，传统的面插值格式，可以直接从网格体心插值过来，也可以从2个网格体心或者多个网格体心取平均过来。对于CNN的插值格式，是通过针对样本进行多次采样，实现一个类似可以理解的在糙网格下，实现细网格上同样结果的插值格式。更好的理解可以这样：

在细网格下，传统CFD预测的面插值是1，糙网格下，CFD预测的是0.5。CNN经过多次特征与标签的采样之后，在糙网格下预测的插值可能是0.9。通过这样来实现糙网格的高精度模拟。

在google公司的工作中，除此之外，全部用的是CFD传统的解法。这对于使用深度学习从头到尾的计算，有很多优势。最大的优势就是，可以保证传统CFD的守恒特性。

在上图中，第1行是CFD计算的细网格的结果。第4行是CFD糙网格计算的结果。第2行，是CFD细网格的结果，通过平均技术投影到糙网格的结果。第3行，是CNN计算的结果。

可以看出，第3行与第1行结果相当！也就是CNN的“学习来的数值格式”可以在糙网格上进行直接模拟。

问题还是有的，这部分数据样本还是来自于CFD。如果CFD本身样本不对。那学习的样本本身就是错误的。

需要保持警惕的是：从错误中来学习，必然是大错特错。

google的工作是通过他们自家的机器学习代码jax来实现的。google的工程师为了弄这个，在jax上面写了个错位网格的CFD代码。。

CFD自家亲戚都懂的，现在很少有错位网格的CFD代码了。

因为google那面CFD层面比较初级，所以需要处理成同位网格，时间步进还没有植入高阶格式，多重网格求解器也还没有，边界条件只有周期边界条件。。。

目前，google团队还在公开欢迎各类CFD大佬去参与合作。岳子就是没有闲工夫，要不然岳子也要躺一躺这个浑水。

恭喜恭喜

因为时间比较紧，叙述不是很明了，现在按照李老师的建议，加上标点。

一般dpm的碰撞判断基本是BC宏，这个不多说。

碰撞算法fluent未透露，但是在ANSYS博客中间有一部分提及了，是采用了颗粒轨迹线与面相交的办法。这个办法是属于碰撞检测算法 line-surface。 这个方法非常的复杂。同时在CFD-ONLINE中间，也有人讨论过这个问题。 从我观点，这点Fluent的保密算法不可能是采用最原始的intersection算法；如果是的话，那么巨量的颗粒沉降计算很明显没有fluent这样的高效。

好了，这是说了题外话，但是也跟接下来的相关。

也就是当你不利用BC宏的时候，你需要写这样一个算法（line-surface）来判断 dpm 的截留。而这显然是在半透处理上是较为简单的。因为这样的话，你只要一个在某一个面上，甚至是一个解析几何的构成虚拟面上，就可以构造你的半透面。只要颗粒符合你的条件。 当然这种复杂在于你的颗粒将在第几步碰撞？ 他能够在途中的每个网格的步数是多少？(假设颗粒在第一次进入一个cell内被捕获，这一般是现实的，因为你基本上只要处理碰撞表面网格的数据)。 那么又有一个很关键的问题： 你需要重新编制一个颗粒更新步的计算。 假设你是最简单的欧拉蛙跳，也显然你需要了解一个parcel的合外力，所以你必须了解整个dpm.h和其他几个.h的头文件。 那么，你将可以直接解决这个半透的问题。

而如果你不写trap算法。那么很明显，你需要使用fluent所谓的DPM体系的BC宏。这个宏在颗粒碰撞你挂载的壁面的时候执行，记住这个宏执行将中断颗粒时间步。 而他本身是不出网格的。 因为出网格需要赋值新的P0值。（P0属于particle结构体而p属于tracked particle ）。也就是说，当颗粒碰到这个面的时候，碰撞数据被计算，碰撞点被获取，颗粒必须更新他的P_v0值，而particle依然是在当前cell，且颗粒的fate只有active， end， abort， escape 四种。 你的trap可以使用abort，但是他的显示数值决于于p->gvtp， 如果要他在head中显示正常， 你还得做一番处理。

最要的问题是，颗粒将在当前cell被分割，但是这个这个新的P0值依然是在当前cell内。 那么就是说，这些颗粒继续会被这个BC执行。 最终的结果是所有颗粒都被在封闭在这个cell内来回碰壁， 截留， 最后造成完全的incomplete。
那么如何半透？ 现在已经说明了在fluent实现这个半透可能的方法。

设想一个现实的条件。颗粒一部分会被反弹（他的vo重新被设置） 一部分被捕获（path_abort） 一部分透过（记住你的时间步已经被分割， 而透过是不分割时间步的）。但就是这样最简单的日常物理现象，因为时间步被分割，碰撞算法被黑盒子，依然是十分困难的。（并且fluent的更新过程并不是属于经典的更新过程，时间步的更新会被更小的切分，根据你的设定，并且每一个切分步，你的UPDATA_SCALAR宏都会被执行。也就是说一个理论上的碰撞算法，很可能并不具备真正的可实现性。）

如果提示xcb的问题，注意一下libudev.so.0这个库能不能找到

fluent主要是做工程的 你要搞机理不要用fluent
当然fluent的二次开发的功能基本上可以覆盖95%的研究要求了
毕竟UDS也是可以随便你加理论

@李东岳 :140: ，效果很好。还能把点调大点，调成正方形，然后就可以没有空隙了。pointtype, pointsize这些

@李东岳 :146: :146: :146: ，谢谢李老师，醍醐灌顶

@李东岳 那理解了，谢谢李老师

@李东岳 谢谢李老师，我再多看看文献