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    Zhoujq

    @Zhoujq

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    • RE: 请教下在钝体仿真中为什么网格尺度越小,反而效果越不好

      @李东岳 老师,您看这么描述可以不,还有什么需要我补充的不:140:

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      Zhoujq
    • RE: 请教下在钝体仿真中为什么网格尺度越小,反而效果越不好

      老师,这里的h就是那个阻碍面的网格尺度,这里h的值是从小往大递增的过程,因为整个仿真的计算域是固定的,随着第一层网格尺度越来越大,我们选用1.2的比例递增,整体网格数随之逐渐降低;
      这里涡的大小和阻力系数(Cd)是匹配的,水池实验的值给出的Cd=1.2,当我的Cd=1.21272时,这个涡和水池实验的尺度一样,而当h比较小时,例如 h=0.002时,Cd=1.39偏大,涡也是大的,不知道这是什么情况,需要怎么解释呢?
      非常感谢老师:140:
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      posted in Algorithm
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      Zhoujq
    • 请教下在钝体仿真中为什么网格尺度越小,反而效果越不好

      目前在仿真一个钝提绕流的案例,在这个来流的阻碍面上(图1),它的网格尺度h越小(图2),计算的阻力跟实验值比偏大,当h值稍微大一点,阻力值和实验室相匹配,请教下各位,不是说网格越密越好吗,为什么会出现这种情况呢,非常感谢各位的解答:140:
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      图1
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      图2

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      Zhoujq
    • RE: 翻到一个老照片,让我情何以堪....

      技术性的咱不行,这种咱还能评论评论,为网站做做流量:140:
      其实技术层次的东西,在自己不会的情况下,有个老师带是非常必要的,付费也是应该的,这样不但效率快,还能拿到自己想要的成果,尤其是OF这总资料少,案例少,对于英语又不好的人来说,能找到个成手带,那就是天大的福利了。
      顺便客观评价下OF课程,老师的课程从基础理论到算法植入,再到求解器编写,短短几天的时间可以让老手融汇贯通(特牛的大神除外),对于CFD有更加深入的了解,对于新手会让你觉得OF产生兴趣,觉得自己可以做东西了,我当年的感觉就是这样,从北京学习后跟周围人也是这么说的话,但是新手想要自己做东西,还是需要不断研究,我目前也还是不断摸索的状态,因为OF的深奥和精妙并不是一时就学成的,尤其是里面哪怕错一个符号,都会报错;当真正达到东岳老师的地步,那才是真正成神了,就会发现OF的前景是多么光明,所以选择OF在未来肯定是稳赚不赔的~
      PS:现在手里有些东西要写,需要点时间,马上又要跟着老师学习了,这次周期很长,想想就激动~~~:140: :140: :140:

      posted in C斯达克
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      Zhoujq
    • RE: 现在高校都放假了么

      大连大多数高校21号前强制离校,还有一些留校的封闭管理

      posted in C斯达克
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      Zhoujq
    • RE: 一种各向同性湍流生成方法

      漂亮~:xinxin:

      posted in OpenFOAM
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      Zhoujq
    • RE: ansys 2020学生版

      @bah 之前用fluent,开始能用80核,后来只能用70多核,最后只能用60多核,这个好像就是对核数的一些限制

      posted in Fluent
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      Zhoujq
    • RE: 为什么网格质量会影响收敛?

      比如正交性,有时候不用正交修正,在结果中会出现很大的耗散,当然网格也不是越细越好,有的时候中等网格得到的结果会更好~,一些湍流模型的内部参数对于网格的尺度有要求,这个大家都知道,但是这个尺度是多少,很多是不同的研究对象还是不一样的,这个就好比装大运,有的就非常不符合常理,就比如LES都是比RANS好,但是有时候RANS的到的结果和实验相比可能相对于LES更快,物理现象更符合;
      针对大多数网格是按照前人总结的,但是有时候自己的研究对象还是要和实验对比,这就是为啥论文中,评审专家都要看实验状况,而不是全部分仿真,毕竟有时候,一些东西,就是和我们想的不一样:quwan:

      posted in Algorithm
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      Zhoujq
    • RE: 求VOF基本原理相应教材或者文献

      个人建议,看这个之前,看看icoFoam,那个是绝对的经典~:146:

      posted in Algorithm
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      Zhoujq
    • RE: 想问下这个张量公式怎么推导

      这个看东岳老师的NS无痛苦笔记里面写的很详细,入门什么的也很有帮助,当然,很多时候还是要看下数学的基础知识,哟时候百度也很有用哟:146:

      posted in Algorithm
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      Zhoujq