Cd计算不准的问题-LES-Re3900-三维圆柱绕流-pisoFoam
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一种方法:
求出平均速度之后,用ParaView的 GradientOfUnstructuredDataSet 直接计算vorticity在Z方向上的分量. 不用动代码,只需要ParaView 5.2.0 版本以上。
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@random_ran 这个我也试过,还要再次处理,我觉得有点麻烦,所以改了代码,我比较懒😂
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@random_ran 这个圆形正交网格正交性确实很好,我也是做一个圆柱绕流DNS的算例验证Re=3900,刚开始采用o型网格感觉网格质量不是很好,计算效率不是很高。想换成此篇文献中的圆形正交网格,但不知道这样的网格边界条件是怎么设定的,比如说出口,入口的边界是半圆吗?希望你能解答一下疑惑
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@bingningmeng45
固定速度进口,零法向梯度出口,
零法向梯度压力进口,固定值压力出口。
Re=150
我参考的是一个SCI的文章,不过那个文章里面并没有解释为什么要用圆形计算域。如果单纯只是为了保证网格非正交质量,在圆形计算域外拓展为矩形不知有何影响?
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0307904X08000243
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@bingningmeng45
一开始的时候,我是用ICEM画的网格,矩形计算域。费劲周折对于3900的Re,Cd依然给出了偏高的预测。圆形网格我是用ANSYS自带的网格生成,几乎是自动生成的。一方面质量高,另一方面操作简单,所以就没在纠结在矩形计算域为什么预测出偏高的Cd。 CFD中很重要的一步:网格无关性验证。就是说无论我用什么样形态的计算域,只要计算域足够大,随着对网格的加密,最终的数值解应该会去逼近一个值。 很明显,用圆形计算域更容易实现这个过程。
我注意到你是用DNS来算。我不知道你的计算效率不高具体不高到什么程度。你用的什么版本的O.F.,你的计算设备怎么样?至于边界条件的设置,你可以参考摩托车算例。
cd $FOAM_TUTORIALST/incompressible/pisoFoam/les/
你可以试试
fixedValue
或者
turbulentInlet
我也用的是 @李东岳 给出的解释。
@李东岳 文献中这种圆形计算域越来越多。而且从圆形计算域衍生出来的计算域形态,比如在尾流曲渐进加密,可能能更好地捕捉尾流细节。
目前,我没有看到系统的比较计算域之间的差异,对这个经典问题的研究。还希望有了解的朋友指出。
这个网站上有人给出了这个经典算例,用网站的自己服务器两天左右就计算完成。
供你参考。
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目前,我没有看到系统的比较计算域之间的差异,对这个经典问题的研究。还希望有了解的朋友指出。
支持,可能专门做圆柱绕流的SCI里面或许有。
用网站的自己服务器两天左右就计算完成
你购买了他们的服务?2天大约用多少钱?
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@random_ran foam-extend/3.1,广州天河2,用了864核算的,10s左右才能更新一次时间步,deltaT=0.001,效率不是很高,我画的是矩形区域O型网格,网格数量5千多万。计算300s,需要50多天时间,资源消耗太多,看别人的文献DNS圆柱绕流Re=3900资源消耗并不是很大,不知问题出在哪里;我现在准备换成圆形区域网格计算
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@李东岳
我是免费用户,那个网站很赞的地方是很多用户把模型都共享了。@bingningmeng45
Hi,多谢分享细节,这个计算套装很酷。感觉你的网格可能画得太细了。稍稍满足满足y+的要求就可以。
我也更倾向用圆形计算域。
另外可以试试 OpenFOAM-dev。 大规模的计算,过多的processor文件会让你头痛的。
另外分解计算域的方式,不同scheme的选择,不同求解器的选择,不同的硬件,不同的节点选择,... 太多东西可以影响计算时间。
目前,我看到有人专门研究这些的是这篇文献:
S. Keough,2014,"Optimising the Parallelisation of OpenFOAM Simulations"。但是计算量也不是很大,供你参考。
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@random_ran
Mean streamwise velocity along the centreline of the cylinder这幅图怎么进行z轴(圆柱轴向方向)平均?还有对比其他的量也需要z轴平均。需要在算例怎么设置 -
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@random_ran 你这个做法我不是很懂,能详细说明一下吗,谢谢
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就是把ParaView中的操作脚本化。然后对生成的脚本做一些“胶水”处理。我这里用的Perl,你可以用自己熟悉的编程语言。
获得*.py 脚本的内容这样操作,在ParaView GUI 里面找到:
Tools - Start Trace
进行你的图形操作,直到输出数据文件为止。
然后 Stop Trace,就生成了 *.py 的脚本。
接下来对这个脚本文件处理就好。这个脚本文件中绝大部分都是一样的,只要你在感兴趣的地方稍作修改就好,比如储存地址,切片位置。
用Perl的目的就是少了做了几次“复制”“粘贴”。
最后生成一个“真正”的脚本,执行
pvpython *.py
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我现在正在运行一个圆柱绕流Re=3900的算例,在处理一维波数谱图(1D wavenumber spectra)中遇到问题,不太清楚下图横纵坐标如何处理得到。
纵坐标是u'u'么?
横坐标是波数k_z,如何得到的?大部分的文献说的很笼统,并不能很清楚知道他们的计算处理过程。
我现在的做法是沿圆柱轴线z方向,截取一条线上的流向(x轴)速度波动,横纵坐标不太会处理,一直纠结在这。 -
我从维基里面扣下来的一段话:
"从随着时间而变的函数萃取出的一组数据,经过傅里叶变换,会得到一个频率谱;而从随着位置而变的函数萃取出的一组数据,经过傅里叶变换,会得到一个波数谱。"
相信对于速度在时间历程上进行快速傅里叶变换(FFT),应该很熟悉。时间域内(时间, 某个方向上的速度大小) --> (频率,某个方向上的速度大小); 对应的 位置域内(位置,某个方向上的速度)--> (波数,某个方向上的速度大小)。 [位置域内是我瞎造的], 不过量纲上是讲的过去。 时间FFT后 横轴变换成 s-1; 位置(横座标)FFT后变成 m-1 也就是波数的单位。
我的感觉是作者取了4条直线。 每条直线上搜集的是沿流向方向上的速度的波动值 (u'u') [对应雷诺应力],然后以 (纵座标,u'u') 做FFT。
但是为什么这样做呢?
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@random_ran 你好,请教nut和nuTilda边界怎么设置