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不可压缩湍流模型:
volScalarField G(GName(), nut_*(tgradU() && dev(twoSymm(tgradU()))));
可压缩湍流模型:
volScalarField G(GName(), mut_*(tgradU() && dev(twoSymm(tgradU()))));
你看看是不是这样的
@yfclark 多谢!这样我理解了G前面的rho的含义了。麻烦老兄看一下我代码注释中的两个问题。公式补充如下: k与e的控制方程如下: 上面的两个公式右侧第三项与OpenFOAM中代码中写的不一样,不知道是我公式的问题,还是OpenFOAM中模型的特殊处理,或者两种表达是等价的?
是对应的,fvm::Sp是源项处理,fvm::Sp(C2_*alpha()*rho()*epsilon_()/k_(), epsilon_) 可以理解为 C2_alpha()*rho()*epsilon_()/k_()*epsilon_,只不过把C2_*alpha()*rho()*epsilon_()/k_()做为显式的系数,epsilon_是求解变量做了隐式处理,论坛里有几个帖子你搜索一下
@yfclark Sp是隐式源项添加方法,将源项加到对角线的元素上。 epsilon方程中的源项离散可以理解,不过我觉得写成下面的形式收敛性会不会更好一点(红色部分为隐式离散的系数)? 在k方程中,右侧第三项是-rho* epsilon,这一项对应的变量不是k,怎么隐式离散?为什么OpenFOAM中其隐式离散的系数为rho* epsilon/k?
典型的教科书离散源项方法,你的离散完全正确,k里面应该时强行离散的,目的只是为了增加求解稳定性吧
@yfclark 多谢老师!解答了我很多疑问。 之所以对k方程右侧第三项的隐式离散比较感兴趣,是因为他是对另外一个变量的隐式离散,具体处理应该是这样的: 通过上述的方式在k方程中对epsilon进行了隐式的离散,增加求解的稳定性 如果给定任意一个传输方程组,形式如下: 两个方程的右侧第一个源项能很好的隐式离散,但是右侧第二个源项和另外一个方程的变量有关,这个怎么隐式离散?是完全凭经验,还是有一些比较好的方法进行处理?
大佬,我也遇到和你一样的疑问,为啥G前面多了个rho,不吝赐教万分感谢!!!
@史浩 对于你$\phi_1$和$\phi_2$这种方程,已经属于耦合系统。只能显性离散。比如$\phi_1$的方程$\phi_2$显性离散
@大喵 二楼已经回答了啊
@东岳 多年的僵尸帖被大佬翻牌子,吓了一跳。当时求解一个耦合方程,自己想着最理想的方式就是全耦合,两个变量组装成一个矩阵,整体求解,然后自己就掉进牛角尖里出不了。后来想k-e模型中两个变量是耦合在一起的,就学习了一下OpenFOAM中湍流方程的处理方法。现在用显示耦合方法计算,然后多迭代一两次,精度并不差,就放弃了最开始整体求解的想法。 @大喵 这个对方程和代码再好好对应一下,OpenFOAM里面的和经典湍流模型方程是一致的
谢谢两位大佬@史浩 @东岳