@逆变张量 是的速度入口不合适，给的总压

@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？

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%

@walten :ok2: :ok2: :ok2: :ok2: :ok2:

@云风 主要是对方程和C编程理解较浅，想找个例子对照着改一下，代码中与fluent相关的可能就是fluent中变量的形式，比如说x,y,z是x[0],x[1],x[2]这样的

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

某一时刻是不是你需要有那个时刻的数据啊

实际结构垂直距离差了5m，

要看你整个计算域多大，如果整个计算域50m，偏差10%应该是可以的。不过动网格设置从算法上要改动，为何不直接重做一个网格呢

应该是，udf.h头文件无法读取

adjust init on_demand

@东岳 对，现在打开了

（2）
壁面函数的核心是一个简化模型。未必非常准确，需要结合case对比
（3） 标准做法下，计算结果具有网格无关性，即不影响。 对的

可以尝试一下标记一下这个区域，然后separate一下cell zone，但是多数情况下分割出来的区域边界锯齿状比较严重，尤其是非结构网格。

@zousiyu 感谢，我不做这方面，只是对这个问题进行一个有益的探索

@ibelief 问题已经解决了差不多了，应该是由于在进行定常计算作为初始化的时候，这个初始值就是有问题的，因为本人算的是管内的流体的涡旋运动，之前不知道为啥使用simple或者simplec的时候，会出现气相，虽然不是持续存在的，之后改为coupled算法后，定常计算中就在没有出现气相，所以我估计可能跟算法有一定的关系，也许在我的例子里使用coupled算法更加合理些

在fluent中VOF在缺省情况下是只能设置一项为可压缩性，如楼上所言，气体可以设置为可压缩气体，液体的压缩性可以使用Tait方程通过UDF插入fluent中，Ps：这个UDF很简单，可以参考help文件中的UDF案例，里面有一个是关于液相可压缩性的例子

感谢回复！帖子很长，还要消化一下。。但总体感觉当时花在GPU上的预算换在CPU上可能会更合适一点:zoule:

@ibelief 多谢，但是这个是含有epsilon的湍流模型中浮力项对湍动能的影响，那如果是LES方法怎么考虑浮力呢？

没有遇到过，您探索一下，然后总结一下岂不是更好！
功德无量！

(1) 计算中inject 的计算时间的长度等
(2) fluent 手册里面有详细介绍
(3)算一下速度，根据某经验公式进行计算，fluent 手册中也有提到
(4) report 出口情况