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@李东岳 谢谢李老师

fluent无论设置周期边界（控制质量流率），还是速度入口压力出口，都算不出湍流，结果和层流相近，是什么原因哇。

@samuel-tu
前辈好，请问交界面网格畸形的问题您是否解决了？我也遇到了类似的问题:135:

9个月过去了，仔细看了一下一楼的结果，依然没看出什么区别..

@Ivan 速度为10 ，管径0.075m 粘度0.2 雷诺数5000多，计算误差不大昂，直接用SSTkOmega计算的，压降取充分发展段，与达西公式计算相符。WALLSHEARSTRESS也是符合的。

OF有标准版，什么都不需要改，如果仔细看程序的话。
Wall shear在有fv3的情况下不是特别好而已。

那就在做O形网格的时候，“O穿”整个区域。就是假设那个圆柱两端无限延伸，对这个无限长的圆柱做O形网格。

如果不知道空心实心怎么选。做的时候；part里有个part，是专门放已经被删除的block；把这个part打开。就当是个全实心的圆柱。完了再关了那个part。

@piteqiu 使用laplacianFoam，添加#include "fvOptions.H"，方程中添加源项（参考scalarTransportFoam），在fvOptions中定义codedSource。

src/fvOptions/sources/general/codedSource/CodedSource.H

你需要依据时间确定你的区域添加源项就可以了。可能需要一些网格的东西：mesh.C()返回网格位置，mesh().time()返回当前时间。

可能是温度边界条件有点问题。你的E发散了。

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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。

0_1516841984913_捕获.PNG
图4：Nature Communication中的LIGGGHTS模拟

看起来很有意思 :cheeky:

本文来自Nature Communication

snappyHexMesh边界层这个问题有的时候确实不太好处理。目前我也没有什么太好的建议。看看有没有其他大佬关注关注 :jingya:

@shrine

我上面说过的，字典文件中有一个坐标，这个坐标落在几何里面，生成的网格就在里面，落在几何外面，生成的网格就在外面
66148774-6b5c-42db-a783-f365dc9e147d-image.png
2.在生成几何时就对每一个面进行分part并命名，然后就可以对part分别命名，我是用ICEM画的stl几何，里面可以进行这个操作，其他软件我不了解

你看看反应速率有没有 是太低了 还是模型设置有问题

那么我的波浪在遇到物体之后形成的反射波也会在inlet边界直接流出吗？还是会产生二次反射呢？

:chouchou:

你好，想问一下你升阻力和文献对的上吗，我算的误差有12%

@东岳 等我今天晚上也跑一下，我也是9750H。
好像我的6142鸽了好久了。。。

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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？

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}

喜大普奔，北京市民发来贺电:chigua: