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@hurricane007 那就关注一下他们近期是否会出这个功能吧
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@hurricane007 OpenFOAM的
DPMFoam
我添加过化学反应,不是很难的。你好好关注一下lagrangian/intermediate
库。 -
@hurricane007
我对DEM算法不是很熟悉,不过我在单相流和多相流中添加过单向耦合的粒子。如果你需要耦合,无非就是在DPMFoam
类求解器下添加反应和能量,要么就是在反应和能量求解器中添加粒子。我看你目前的做法是基于DPMFoam
添加反应和能量,是否可以换一种思路?比如在reactingFoam
里面添加粒子。 -
这个帖子发出来2年多,2015年的这个时候我主要做欧拉欧拉模型,2017年年初开始做一种欧拉欧拉和欧拉拉格朗日的混合方法,最近转了纯欧拉拉格朗日,加深了一点理解。
多相系统
欧拉欧拉和欧拉拉格朗日主要用于描述多相系统,欧拉欧拉是两相均用欧拉NS方程描述,欧拉拉格朗日是一相用欧拉,一相用拉格朗日方程描述。对于两相系统,欧拉欧拉方法模型为双流体模型(Two fluid model,TFM),欧拉拉格朗日方法为Discrete Particle Model(DPM)。
从数学形式上,DPM的控制方程要比TFM中的离散相方程简单,比如这个是DPM中描述粒子的速度方程(牛顿第二定律):
\begin{equation}\label{DPM1}
m\frac{\mathrm{d}\mathbf{U}}{\mathrm{d}t}=\mathbf{F}
\end{equation}
\begin{equation}\label{DPM2}
\frac{\mathrm{d}\mathbf{x}}{\mathrm{d}t}=\mathbf{U}
\end{equation}
这个是描述粒子的欧拉方程(2018.01.04更新:经石油大学某同学建议改正符号错误
):
\begin{equation}\label{TFM1}
\frac{\partial \alpha\mathbf{U}}{\partial t}+\nabla\cdot\left(\alpha\mathbf{U}\mathbf{U} \right )-\nabla\cdot\tau=-\alpha\nabla p+\mathbf{g}+\mathbf{M}
\end{equation}
\begin{equation}\label{TFM2}
\frac{\partial \alpha}{\partial t}+\nabla\cdot\left(\alpha\mathbf{U} \right )=0
\end{equation}
很明显,拉格朗日方程是一个单纯的ODE,在将方程右边某些力简化的情况下,这个ODE是存在解析解的。欧拉方程需要数值求解,并且耗散性比较严重。如果只是单纯的求解方程\eqref{DPM1}和\eqref{DPM2},你都不需要网格,直接求解就可以,这只是单纯的ODE。
个人感觉TFM要比DPM的求解数值上问题比较多,比如比较出名的相分数有界、高梯度区域力的模化、相分离导致的奇异、高阶格式震荡等等等等。DPM都不存在这些问题。
但是如果看DPM的算法,如何跟踪粒子的位置信息占据了大头。目前的算法,即使将网格拆分成为四面体,依然会发生粒子丢失的现象,在某些网格较差的情况下,会陷入死循环。
求解器不发散,就是一直loop :big_mouth:
DPM,DEM,MPPIC
在考虑多相流的情况下,一般颗粒相用方程\eqref{DPM1}和\eqref{DPM2}来描述,连续相用NS方程来描述,也就是同时求解\eqref{DPM1},\eqref{DPM2},\eqref{TFM1}和\eqref{TFM2}。
同时求解这四个方程最重要的问题就是效率问题。
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求解不需要网格的ODE方程需要高效的处理粒子跟踪位置问题,这个问题处理不好很容易导致粒子算着算着丢失了。一个一个粒子去找当然可以,但是如果有10e7个粒子肯定没办法处理。在OpenFOAM中,通过将网格四面体化来处理,由于商软代码不开源,不知道商软如何处理粒子位置跟踪的效率问题。
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粒子间作用力的处理,在这里,如果考虑OpenFOAM中的DPM模型(商软中的DPM不清楚是否也是这样),方程\eqref{DPM1}中右边的力主要包含了曳力、虚拟质量力等非常主要的力。但是在DEM中,除了上述的力,还有旋转、摩擦、凝聚等,比较重要的颗粒碰撞也通过软球模型来处理(下图是google随便找的)。
所以说,DEM 处理的力更加全面,并且在DEM中对于颗粒的形状也会进行考虑,形状会进一步影响力的作用。 -
MPPIC是为了更加的追求高效的一套算法。在MPPIC中,多个particle被打包到一起并被称之为parcel,在计算parcel运动的同时,插值出欧拉场。欧拉场的作用在于在MPPIC的控制方程中添加一个固相应力。在TFM中,也存在这样一个固相应力,因为TFM是欧拉框架下的。也就是说,MPPIC中,碰撞模型通过欧拉场的固相应力进行表征。为什么这么做?大量的节省用于计算颗粒碰撞导致特别小的时间步长。这在OpenFOAM的代码中很直接的表现出来:
#ifdef MPPIC #include "basicKinematicMPPICCloud.H" #define basicKinematicTypeCloud basicKinematicMPPICCloud #else #include "basicKinematicCollidingCloud.H" #define basicKinematicTypeCloud basicKinematicCollidingCloud #endif
如果是MPPIC方法,调用MPPIC的碰撞模型(
basicKinematicMPPICCloud.H
),如果是DPM,调用碰撞模型(basicKinematicCollidingCloud.H
)。
Misleading
另外好像现在各大厂里面的各种算法虽然是一个名字,但是使用的算法不同,比如按照 @散漫守望2016 所说:
Fluent中的DPM模型只能处理稀相的气固(气液)两相流,一般我们称它为“双向耦合”,颗粒颗粒间不发生碰撞以及在流体方程中不考虑空隙率。
但是在OpenFOAM中的
DPMFoam
也可以处理碰撞以及体积分数耦合问题。同时DPMFoam
也可以使用DEM中的软球模型,虽然他被叫成了DPMFoam
,并且DPMFoam
也可以调用MPPIC中parcel
的概念。据我所知,parcel
这个概念最早出现在Andrews and O'Rourke 1995年的文章中。同时,MPPIC在ANSYS Fluent中被称之为DDPM,在称之为CPFD。
最近我在用欧拉拉格朗日和精确解对比然后模拟3D鼓泡床 :cheeky:
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东岳兄这个回复很详细,我有一些补充。
- 我感觉DPM的控制方程虽然是个ODE,但是在运算的过程中其实 F 是在变的,理论上说解析解存在,但是在一个实际系统里面由于F在变,所以其实并没有意义。
- 跟踪粒子的位置信息占了大头,其实应该说是碰撞探测占了大头,在MPPIC里面也跟踪粒子,但是速度快得多;
- MPPIC 高效在用一个 solid stress 来模拟碰撞,因此不需要确定颗粒碰撞了,这一点省了很多时间,对于parcel 用一个点来跟踪多个颗粒,在DPM也有做,叫做coarsed grain DPM; 但是做parcel都需要一个子模型来模拟这个parcel的行为,我测试下来,对于一个 N 颗粒系统,如果一个parcel包含nParcel 个颗粒,那么 计算时间的比值大概是 T(single particle) / T(parcel) = (nParcel)^1/3 。
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@马乔 MPPIC 精髓还是在于那个solid stress 来模拟particle-particle force,而DPM/DEM 要直接计算颗粒间作用力。我觉得MP-PIC 在某种程度上是 "TFM DPM 混合"的方法,TFM来算 particle particle force,DPM 来追踪颗粒。而 Coarsed grain DPM 最初的概念是 particle-particle force 用大颗粒算,gas-particle force 用小颗粒算,似乎和PIC也没有关系啊。但是到后面发现 1. 一堆小颗粒在一起应该会“变软”;2. 转动惯量(也就是切向力)有影响,还有一些不记得了,所以后面就加了一些修正了,当然可能后面也有用PIC的思想来修正的
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关于在 DPMFoam 添加化学反应,CFD Online 上有一个关于 coalCollidingChemistryFoam 的讨论(https://www.cfd-online.com/Forums/openfoam-programming-development/158458-colliding-coal-cloud-coalcollidingchemistryfoam.html ), 即在煤燃烧的算例中添加 DPMFoam 中碰撞项的处理。在该帖子中提供的求解器可以在 OpenFOAM 2.3.x 版本中编译并运行。
但是对该模型中添加 submodel 的部分不太理解,直接将该方法用于向 MPPICFoam 中添加化学反应则一直失败。不知道有没有人有类似需求的,是否可以讨论下?