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@bestucan 风场计算，没到气象那个级别，网格量在千万上下，多的能到五千万的样子。我研究下您说的swap这个思路。

@cccrrryyy GAMG那面参数特别多。有可能case dependent。我记得我2020年测试的时候，没摸出来什么头绪。后来不管这些参数了。但是我应该没找出来特别优质的参数。应该都差不多。或许你可以试试别的。OpenFOAM自带tutorials稳定性优先。所以可能某些算例smoothSolver比较稳定。最简单的就是高斯赛德尔 :chouchou:

@李东岳 HPC的节点分配逻辑可以自定义，但确实最通用的就是优先占满某个节点。至少在工业场景下，比如我们是好几个应用都在集群上跑，那OpenFOAM这边我只要保证多节点不比单节点慢就很理想了。比单节点还快是加分项，但不是必须项。

或者可以设置为在集群比较空的情况下，优先采用多节点少核心的方式，但“集群比较空”在实际使用场景中基本不存在，能排上队就不错了。

如果是学术那肯定不一样，确实如李老师所说，光是并行加速这一块好好的研究下就可以发sci了。:chouchou:

@chien 什么设置？

@李东岳 看来这东西是有依据的，我还挺好奇怎么会快这么多。我再研究下看看哈哈

@cccrrryyy 有所耳闻，有空玩玩 :duang:

@浪迹天大 :140:

@李东岳 好的！我先看看这个有没有

@东岳 你忙~我最近再看Ferziger和Peric那本书的Compressible Flow一章，了解的也更多了。看代码之余还是应该多温习理论！

@东岳 对。但是如果用总压，计算中任何微小的误差都会带来计算的不准确。比如出口是给定的100000，进口是计算出来的，但算成了100009或者100011，这时候压力梯度就不正确了。
其实就是数值计算中，在计算两个量之间的差的时候，如果这两个量本身数值很大，但它们的差别相对于其绝对值来说又非常小（比如10001-10000），这时候一般应该是避免直接去做这两个量的差。处理方法是找一个标定的数值，计算这两个量的绝对值减去标定值后的差别。假设标定值为10000，那么就是计算1-0，而不是10001-10000。印象中这个是数值方法里面一个普适的东西，还是说现在的数值计算精度已经足够高所以不用考虑这个了？:chouchou:

@东岳 偶然翻看到之前的讨论，结合东岳老师提到的声速有关的内容和最近的一些新体会，贴上来和大家讨论。

对于可压缩流动的定义好像存在不同的理解，我现在倾向于认为正确的是，是否严格意义的可压缩要看密度是否随压力变化。如果密度是随压力和温度、组分等变化，那么是完全的可压缩。如果密度不随压力变化，而只随温度、组分等变化，也是可压缩（因为密度会变化），但不是完全的可压缩。后者在很多传热、燃烧应用中是广泛存在的（密度受压力影响很小，密度差主要由温度和组分变化导致），在处理的时候大多采用所谓的低马赫数近似（low Mach number approximation）。其本质是假设密度不随压力变化，不一定是字面意思上的马赫数很低才可以使用，更多的应该是指代一套数值方法（这点不是很确定:chouchou: ）。FOAM里面有一种状态方程是incompressiblePerfectGas，和普通的perfectGas区别在于，前者的压力用一个参考压力（常数），后者用的则是计算得到的压力（非常数）。

感觉FOAM里面之所以有基于psi的热物性和基于rho的热物性就是为了能够处理不同类型的可压缩流动。传热求解器（solver/heatTransfer）比如buoyantPimpleFoam采用了基于rho的热物性，而燃烧求解器（solver/combustion）比如reactingFoam，fireFoam采用了基于psi的热物性。燃烧求解器也有用基于rho的热物性的，目前还不清楚背后的原因。可压缩求解器（solver/compressible）中，像rhoPimpleFoam本来是采用基于psi的热物性，但高版本开始也把基于rho的热物性揉进去了，很好奇如果用rhoPimpleFoam采用同一套状态方程去求解同一个问题，但一个用psiThermo一个用rhoThermo，结果是否会一样？

啰嗦了两大段，还是回到之前的问题。很明显reactingFoam和rhoReactingFoam两个求解器调用的压力方程形式不同是因为密度更新的方式不同，而密度更新方式的不同很可能来源于是否采用低马赫数假设这一套计算方法。这一点现在还不明确，所以发上来希望有大佬能给讲讲:chouchou:

另外有个问题，如果采用低马赫数近似，密度随压力不变，那是不是就相当于认为声速无穷大？这样假设会导致什么呢？