CFD中文网

@东岳 是的，我看的文献大多数是关注速度，温度和涡量场变化，几乎没有涉及压力场变化，于是我编程计算的时候也没有考虑，结果老师问我为什么，我都不知道如何回答了:xinlei:

我认为这个是和几何无关的，衡量网格质量的参数中有一个叫aspect ratio，这个值为1时最好，像那种类似薄片或者细长的网格，这个值会很大，这种网格一般质量很差。

@两月三年 good ，好主意。我试试哈。

嗯 模化的$k_{sgs}$部分可以这么求

阻力还是阻力系数？如果是阻力的话，与参考值无关

@星星星星晴 可能我得太复杂了，一共200多页，用他那个就出错

我知道了，公式里面用不了，文本里面可以用

好吧，我查了一下，附加一个yhmath这个包 :136:

https://tex.stackexchange.com/questions/100574/really-wide-hat-symbol/101136#101136

@李东岳 谢谢，刚看到，应该不是网卡的问题，可能和服务的计算方式有关，现在节点之间可能是串行的计算方式，改成并行可能会有点作用

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是否是这样？应力张量我可以理解。我的疑问是速度梯度在笛卡尔坐标系下变换之后直接就变成在极坐标系中了速度梯度了？

玛丽居里博士项目2024年招聘-英国伦敦-机器学习，多相流，流体力学方向博士职位

我们很高兴地公布一个博士候选人职位，该职位由CITY, University of London招聘，作为欧盟MFLOPS “多相流优化策略与工业应用”的 Horizon Europe 博士网络的一部分。该职位 为期三年 ，将为招募的博士候选人 （DC）提供令人兴奋的研究和培训计划，增强他们在学术和非学术领域的职业前景。招募的 DC 将入读我们的博士课程。除了个人博士项目外，DC还将受益于专门的培训计划，其中包括与发展科学知识和增强可转移技能相关的本地和网络范围培训活动的综合课程。

总工资：每年 38205 英镑左右

潜在合作方包括：荷兰代尔夫特理工大学，ANSYS，美国桑迪亚国家实验室，英国劳斯莱斯公司等

更多信息、职责、要求、薪资以及如何申请：
https://euraxess.ec.europa.eu/jobs/181141
https://www.jobs.ac.uk/job/DEX423/marie-curie-early-stage-researcher

The post holder will be recruited by CITY, University of London, as part of the Horizon Europe Doctoral Networks of the European Commission MFLOPS “Multiphase Flow Optimisation Strategies with Industrial Applications”. The position lasts three years and will offer to the recruited Doctoral Candidates (DCs) an exciting research and training programme, enhancing their career perspectives in both the academic and non-academic sector. The recruited DC will be enrolled in our PhD programme. In addition to the individual doctoral project, the DCs will benefit from a dedicated training programme comprising an integrated curriculum of local and network wide training activities related to the development of scientific knowledge and the enhancement of transferable skills.

@bestucan 谢谢，这个问题解决了，需要设置UDS的个数，不论有没有标量方程

@cfd中文网 东岳老师您好，我对第三点不是很明白。不太理解这个源项是什么意思，是数值耗散项吗？（如果是数值耗散项的话，这是什么原因产生的呢）可以有具体一点的方程可以参考吗？

@hurricane007 老铁，发个联系方式

感觉模型确实用的不对，我之前用的vof模型，看了一下帮助文件，感觉应该用Multiphase Segregated Flow Model:xinlei:

@东岳 @xiezhuoyu 谢谢！

欧拉欧拉那面由于已经在统计学方面已经处理过了，没有噪音。欧拉拉格朗日模拟这面目前有什么文章在处理么？找了找，还没看到。

As an alternative, Lagrangian methods ‘‘discretize” the density function into ‘‘parcels” that are simulated using Monte-Carlo methods. While quite accurate, as in any statistical approach, Lagrangian methods require a relatively large number of parcels to control statistical noise, and thus are computationally expensive.

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动图1：河床沙石冲刷运动

河流的流动会改变河床的形状。底部的沙子以及大石头通常会分为两个区：

顶层的bed-load zone（有研究河海的么，这个怎么翻译？），其中的颗粒会随之移动； 底层：沙子以及石头会被困住，但是会缓慢的爬行；

在碎石较多的河床中，较大的沙石倾向于堆积在顶层，这种现象被称之为armoring。个人感觉之所以称之为armoring是因为较大的沙石趋向于在表面，类似一种武装。

实验表明，在这个区域，大沙石有一个净得向上的运动速度，小颗粒具有一个小的向下的移动速度。 目前对于这种现象的原因尚不清楚。不过现存了一些潜在的理论。例如支持程度比较高的巴西果效应（Brazil Nut Effect）。

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动图2：有人晃荡大米里面的密度差不多的小石头

替代文字
动图3：进行的计算模拟

巴西果效应是指如果把两种颗粒的混合物置于容器中，然后施加外加的振荡，体积比较大的颗粒会上升到表层，而较小的颗粒会沉降到底部。关于这种古老的效应的动力学机制至今仍众说纷纭。

DEM模拟：文中作者采用LIGGGHTS对这个现象进行了模拟，下图可以看出，随着时间的推移，大颗粒漂浮出来。

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图4：Nature Communication中的LIGGGHTS模拟

看起来很有意思 :cheeky:

本文来自Nature Communication

@shuchang769 一样的思路啊

之前有点问题，最终如下
\par $C_p$采用4次多项式分段拟合
\begin{equation}\label{equ:NS_Cp}
C_p(T)=a_1+a_2T+a_3T^2+a_4T^3+a_5T^4
\end{equation}
\par静焓
\begin{equation}\label{equ:NS_H}
H(T)=\int_{T_{0}}^{T_{x}}C_p(T)dT=a_1T+\frac{a_2}{2}T^2+\frac{a_3}{3}T^3+\frac{a_4}{4}T^4+\frac{a_5}{5}T^5+a_6
\end{equation}
\par熵
\begin{equation}\label{equ:NS_S}
S(T)=\int_{T_{0}}^{T_{x}}C_p(T)\frac{dT}{T}=a_1\ln{T}+a_2T+\frac{a_3}{2}T^2+\frac{a_4}{3}T^3+\frac{a_5}{4}T^4+a_7
\end{equation}
\par$\bullet$求解静温(已知总温和马赫数)
\begin{equation}\label{equNSUs}
U_s^2=2\left(H(T_{tot})-H(T_{sta})\right)
\end{equation}
\begin{equation}\label{equNSmach}
Mach^2=\frac{U^2}{\gamma(T)R_gT}=\frac{U^2}{\frac{C_p(T)}{C_p(T)-R_g}R_gT}
\end{equation}
\par由(\ref{equ:NSmach})和(\ref{equ:NSUs})得
\begin{equation}\label{equNSTsta}
T_{sta}=\frac{2\left(H(T_{tot})-H(T_{sta})\right)}{Mach^2\frac{C_p(T_{sta})R_g}{C_p(T_{sta})-R_g}}
\end{equation}
$\bullet$求解静压(已知总温、总压和静温)
\par由p等熵过程
\begin{equation}
ds = C_p(T)\frac{dT}{T} -R_g\frac{d p}{p}=0
\end{equation}
\par两边同时积分有
\begin{equation}
\int_{T_{tot}}^{T_{sta}}C_p(T)\frac{dT}{T} =\int_{p_{tot}}^{p_{sta}} R_g\frac{d p}{p}
\end{equation}
\par记
\begin{equation}
S(T_{x})=\int_{T_{0}}^{T_{x}}C_p(T)\frac{dT}{T}
\end{equation}
\par则
\begin{equation}
S(T_{sta}) - S(T_{tot}) = R_g\ln\frac{p_{sta}}{p_{tot}}
\end{equation}
\par那么
\begin{equation}\label{equNS_psta}
p_{sta}=p_{tot}e^{\left(\frac{S(T_{sta})-S(T_{tot})}{R_g}\right)}
\end{equation}