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Algorithm

基本理论区

408 主题 2.1k 帖子
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    Y

    无意间发现这个帖子,里面提到了normal turbulent model,
    https://www.cfd-online.com/Forums/openfoam/125473-low-reynolds-turbulence-models.html

  • 边界条件引起的震荡

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    李东岳

    0_1497945059409_2017-06-20 15-50-42屏幕截图.png

    震荡已经非常非常小了,

  • 关于气液两相流边界层y+的确定

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    李东岳

    能否提供一个关于气液两相流关于y+的文献?可能研究侧重点不同,目前我关注的领域对y+要求不是很严格。

    一般情况下,多相流动湍流要依据连续相而定,因此我的回答是应该根据液体来算。在某些极端情况下,气体的湍流场可以认为和液相湍流场相同。

  • 请教雷诺方程的问题?

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    @赵一铭 润滑理论的雷诺方程就是NS方程简化了,不考虑厚度方向的压力变化。因为在润滑中动静环之间的液膜很薄,可以认为在厚度方向没有压力变化,是雷诺提出的,就叫雷诺方程了。不知道和那个雷诺是不是一个雷诺。

  • 涡致振动的问题

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    W

    @赵一铭 目前想通过现有商业软件做一做···openfoam有点难,项目要求又很急····

  • Python

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    Elibathe康E

    @arctan 非常感谢!

  • 请教几个关于壁面函数的问题,谢谢

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    L

    @cfd-china link text!![alt text]0_1492654992588_QQ截图20170420102158.png 这是这个文献上说的在固壁上的条件;还有一篇文献直接在壁面设置为0了link text0_1492655090308_QQ截图20170420101901.png

  • SIMPLE 算法中密度如何求解?

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    @李东岳已经非常感谢了,我再继续努努力吧!:expressionless:

  • 气体密度如何更新?

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    @赵一铭 整个程序我用的SIMPLE算法,所以连续性方程改成了压力修正方程来求解压力,不能直接求解出密度,怎么办?

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    谢谢,我刚把这个导入到程序中,但结果仍然不理想,解出得P'偏大,在修正速度时会导致速度变成负的,而且是进口速度得负几十倍,所以总感觉压力方程和速度方程不匹配,肿么破??:crying:

  • 关于FVM的几何修正

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    李东岳

    不是很了解这个技术。

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    L

    @赵一铭 不是用软件,是编程计算,现在的问题是一个不收敛,和出现负值

  • 11 帖子
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    李东岳

    3个月前沟通过,基金会无心出理论指南,除非有重大的赞助。基金会的风格和Henry个人风格很有关系,毕竟Henry是老大,并且Henry和学术界无任何关系。考虑一些商业事情,要从人的本性出发。

    国内CFDer如果想要官方版TG,需要募集大量资金赞助基金会。

  • 气液固多相流

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    C

    没看过三相的,两相的很多。又分为欧拉欧拉,欧拉拉格朗日。Ishii2010年出了一个新书,名称不记得了。这个人和Drew是欧拉欧拉模型的先驱。

  • 一阶迎风的耗散性

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    李东岳

    0_1489821091713_vanLeer.png

    上图是细画网格后采用TVD格式计算的,型线保持的可以了。

  • 焓和温度的关系

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    Z

    Cp不是常数的情况下,焓和温度不是线性的关系吧。还是说你要找某个特定流体的焓随温度变化的关系?

  • 如何理解PDE的弱解?

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    @random_ran

    不满足微分方程,但是满足积分方程的解就是弱解吧。本来俩方程应该等价的。

    其实我觉得关键单不在于什么是弱解,而是这帮数学家为啥要引入弱解这个概念,我的理解是丫们发现物理上一些有意义的解不严格满足他们推导出来的微分方程,但是似乎又差得不多,然后整吧整吧搞出一个弱解的概念来。

    有点感觉想和稀泥。。。。

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    L

    @random_ran :upset: 老师让做这方面的,没办法啊

  • 最近看流体力学数学导论中到的一段推导

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    W

    @李东岳 哈哈,其实是从nodebb的帮助中抄来的:cheeky:

  • 求矩阵的逆一定要经过阶数的3次幂操作?

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    @李东岳

    常见的问题是求$\mathbf A \cdot \mathbf x=\mathbf b$中的$\mathbf x$,可以有直接解法(如LU),也可以用迭代法(如Gauss-Seidal),求逆矩阵肯定是下下之选,原因有几点: 操作太多,$~O(N^3)$; 稀疏矩阵的逆矩阵不是稀疏的; 你要求得$\mathbf x$还要再乘一次,$~O(N^2)$ 逆矩阵求了之后没有用,因为CFD方程组是非线性的,每次求的矩阵$\mathbf A$都不一样,所以你求得的逆矩阵只用一次,下次迭代又得重新求解。如果是针对线性问题,每次针对不同的$\mathbf b$求对应的$\mathbf x$,用逆矩阵还勉强说得过去。 现代的CFD程序似乎迭代法用得更多,JFNK, IDR(s),最不济还有CG和BiCGSTAB.有的连矩阵都不需要组装,何苦去求逆...