@搬运工不好当 这种问题不是特别想回答了，监控你关注的量即可。 设置动画和自动保存。

@书生kao 好哒，谢谢大神，我去试试看。

@东岳 十分感谢，看了一下我的设置还是以物理核心为准吧，而且测试我感觉，多几个核心的速度几乎没有什么差距

@murphy 我主要考虑的是过程时间非常短，传热可能并没有那么迅速，所以不施加两相传热模型反而更加符合实际情况

@anubis 另一种并行方式也用过，无效

不求解动量方程的话，将相变区间比热设置为温度随时间变化即可。开融化凝固模型的话给恒定比热以及相变潜热就行，不用给比热随温度变化的函数

进口的速度不是superficial velocity，进口的速度应该是physical velocity。这俩个之间要换算。换算公式是：

#Superfacial velocity Ug = 0.1 #Volume flux Vflux = Ug*Aout #Inlet disperse phase fraction alpha = 0.01 #Inlet velocity Uin = Vflux/Ain/alpha

这是我用python下的计算器，应该会明白了。你那面的physical velocity就是代码中的Uin

你两相间的传热项选的什么？两相的温度是怎样的？

欧拉多相流的话不是应该是网格尺寸大于颗粒尺寸吗，和气泡也会有具体的关系吗？

老师们，这种关于一个涡的分析图怎么画，涡核能识别出来，但这种有坐标的局部图不知道咋弄

好的好的，支持支持

fluent dpm 中有parcel 这个概念，比如一个parcel 中有10^21个粒子，这样的话，单位体积中有100 个parcel 这样的话，就可以用了。
另外，如果droplet 的属性一样的话，不考虑droplet之间相互作用的话，就可以直接用典型粒子代替。
如果考虑相间作用的话，可能需要其他方案。

在SCI里面用云图和矢量图解释不能做正统的解释，并且云图很容易造成视觉假象。一般是用数据图。

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比如这个图，就是分析不同的阻力模型系数预测的Cd系数，可以看出他们有一些不同。接下来在文章中就可以说

由于Ma and Ahmadi模型没有考虑液体粘度的作用，其预测的阻力系数相对于其他模型预测的要低

单纯给一个云图，比如下面这个图，可以分析下涡的存在、涡的特征、相分数分布的均一程度等。

重要的是要能从理论上解释CFD预测的现象

如果不能从CFD理论解释plot以及各种云图的形状以及差异。那应该是CFD模型理解的不够深。比如有些传输模型，湍流耗散率比较大的时候，会导致产生一个较大的源项。这样在看云图的时候，就可以说

从图中可以看出，A区域湍流耗散率比较大，进而导致比较大的源项，从而变量A在此区域浓度较大。和xxx模型是一致的

比如一些模型会增加一个径向的力，那么在考虑这些模型的时候，你的浓度分布在颈向上应该分布不均：

从图中可以看出，由于考虑了径向的xxx力，其将变量A从壁面向管壁中心push，导致一个径向的浓度分布，和实验值更加温和。相比较没有考虑xxx力的情况，浓度分布差异较大。因此建议在通过CFD分析的时候开启xxx力模型获得更好的结果

不知道你用什么网格生成软件。例如ICEM，interFace界面里外一般是单独做2套网格

@astremon 诶，还没有朝这个方向想过，以前一直udf里面只有只有函数和常量......

嗯嗯，是我的公式有问题，已经解决了，谢谢

你说的对。
QMOM这面重构不出来NDF，对于矩方法如果要重构NDF，需要用EQMOM。

顶一下

@东岳 谢谢李老师的解答，我好好研究下你发给我的资料。

@两月三年 定义的flux可以是与速度无关的。参考这个例子https://wenku.baidu.com/view/af5875254b35eefdc8d3338f.html，这里例子里的flux就是单位向量乘以面积的向量。单位向量是无散的，肯定没有问题。我想知道的是如果不是无散的，为什么帮助里说会导致overshoot或undershoot。