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请问燃料燃烧时这种‘理论计算产生的平均总温’应该怎么计算啊？翻了基本燃烧学的书都没这方面的定义。温升燃烧效率.png

或者有老师知道如何将ICEM的模型输出为.stp格式吗？

实际工程上说的压力是什么压，压力表测到的是什么压，还有就是数值模拟计算得到的压力结果我们应该关注什么压呢？或者说从动压静压总压分布图上我们能看出什么东西。谢谢

各位大佬好~向大家请教一个问题。

式（1）是大涡模拟法夫尔滤波操作以后的连续性方程
\begin{equation}
\frac{\partial{\bar{\rho}}}{t}+\frac{\partial{\bar{\rho}\tilde{u}_i}}{x_i}=0
\end{equation}

如果对$\tilde{u}_i$取时均值，即$<\tilde{u}_i>$, 这样得到的是雷诺时均值的速度吗？如果想要取法夫尔时均值，是不是需要做$<\bar{\rho} \tilde{u}_i>/<\bar{\rho}>$的处理？P.S(这里用<φ>表示对φ取时间平均)

第二个问题与第一个问题相似：基于法夫尔时均的可解尺度的湍动能的求解是否可以按照式（2）不可压缩流体的求解方式求解呢？我感觉式（2）的解更像是雷诺时均的解，因为可解尺度的湍流里面也包含了密度脉动。
\begin{equation}
k_{resolved}=\frac{1}{2}(<\tilde{u}_i\tilde{u}_i>-<\tilde{u}_i>^2)
\end{equation}

还是说需要用式（3）继续用法夫尔时均进行计算呢？
\begin{equation}
k_{resolved}=\frac{1}{2}\big(<\bar{\rho}\tilde{u}_i\tilde{u}_i>-<\bar{\rho}>(<\bar{\rho} \tilde{u}_i>/<\bar{\rho}>)^2\big)/<\bar{\rho}>
\end{equation}

之前snappyHexMesh画的3D网格进行重叠网格计算没有问题。后来为了节省计算成本用的2D网格，用的snappyHexMesh画的网格，然后使用extrudeMesh将3D网格变成2D网格后就出现问题了

short communication类的，找了几个都是做的生物、实验什么的，看的不明不白，打算研究研究文体和思路。谢谢

@kdfluxit 根据质量守恒，肯定不连续啊

采用层变进行网格更新时，同时也需要勾选局部重构，设置合适的网格分裂和合并系数

能用来算CFD么

@林飞2020
Bouncing？VOF？我不是做fluent的 但是做液滴碰撞实验。

看论文讲到液滴碰撞用VOF模拟，VOF法天然融合，没办法的，有一些比较tricky的方法，但是都非物理性的。
也有人用AMR，不知道Fluent有没有AMR，去产生极小的cell去离散两个液滴之间的气体膜，等等。还有说范德华力等等
论文：
10.1017/jfm.2021.797
10.1103/PhysRevFluids.5.113601
10.1007/s10494-012-9415-y
http://www.ilass.org/2/conferencepapers/64.pdf

简单的VOF是无法直接做出来的

@paces 哦，好像是我操作的不对，中文界面给我整会不了

@程迪 666啊老铁，听君一席话，胜读百篇论文:146: :146: :146: :146: :146:

半新手，看其他论坛上可以实现这样的操作，即把一个复杂的几何体分成多部分分别划分网格之后再进行拟合，但是我自己试了下建块merge后导入到fluent中出错，请问该如何操作呢？不胜感激

http://advances.sciencemag.org/content/2/6/e1501869

@赵一铭

对于这个问题，作为一个重度OpenFOAM v4.1, 轻度OpenFOAM v1606+,和目前轻度但在不远未来的重度OpenFOAM extend-4.1的使用者，我很想去了解这其中的一些渊源。我想从一个最普通用户的角度，来谈谈这个问题。

OpenFOAM v4.x 这个系列的最早的开创者是 Henry Weller. 来源 他在 1989年将FOAM,也就是OpenFOAM的前身创造成OpenFOAM，他被认为是OpenFOAM的创始者之一。目前这个系列的代码由 OpenFOAM Foundation 有限责任公司所推动。网站的页角列出了三名主要的董事会成员:

Henry Weller Chris Greenshields Cristel de Rouvray

OpenFOAM+ 系列的基地则对应这里。 它是由ESI公司的子公司OpenCFD有限责任公司所推动。

OpenFOAM extend 对应的是一个“延展”计划，它的基地在这里 目前的管理员主要有 来源：

Bernhard Gschaider Henrik Rusche Hrvoje Jasak Håkan Nilsson Martin Beaudoin Robert Keser

以上是仅列举了一些主要三大分支的一些基本信息。

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下面我想谈谈基于这些基本信息的个人感受：

个人来讲，我使用OpenFOAM的最主要原因是Licence的问题。Fluent的费用是无法承担的。 可以这么说，如果研究组里能用钱能解决Licence的问题，我恐怕很难会像今天这么依赖OpenFOAM。

Henry Weller对于我来说，一直是一个神秘一般的存在。作为OpenFOAM这样一款优秀的C++库的作者之一，我在互联网上很难找到有关他的个人信息。如果有一天，当面见到他，我恐怕都无法认出他。对Hrvoje Jasak 则是我在这个帖子中才听说的一个人，可能是由于我过分依赖OpenFOAM vx.x 系列。但是，我简单搜索就能找到关于Hrvoje Jasak的个人信息。我不想也不愿意做过多的猜测Henry Weller为什么如此“低调”。

另外，我想谈谈自己对开源精神的理解。

我觉得开源最核心的思想是这样：当一个东西被开源出来，它就不属于与任何一个人，而存在于人们共同的某种“想象”。人们觉得在自己力所能及的范围内，贡献出自己的东西，能够让这个“想象”更好，是推动这个“想象”不断前进的动力。至于推动的动机何在，不同的人有不同的理解。商业运作并没有被排斥在外。维基百科的理念，我个人觉得就是对开源精神的最好实现之一。但是人是复杂的，社会是复杂的。一个人的想法都会随着年龄段的不同而呈现不同想法，更何况千千万万人组成的社会呢？Linux各种各样的发行版，何尝不是这种对开源精神的不同解读而产生的结果。

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想请教一下各位大佬关于Fluent，可不可以用来模拟电场下的流体形变过程？或者硬质的基板，可以定义为软、可以变形的薄膜吗？

无论是什么行业，赚点小钱，够自己家里开支，努力就够了；要赚
大钱，除了聪明努力勤奋，还需要势，顺势而为才是正道。逆势而为，觉得自己辛苦努
力，都把自己感动了，其实到头来还是成功概率很低的。

https://www.esi-group.com/sites/default/files/resource/other/6395/abstract-roe-university-michigan-upwinding-past-present-future.pdf

We are pleased to announce that Prof. Philip Roe, best known for his work on high-resolution compressible flows based on approximate Riemann solvers and Godunov methods will deliver the keynote at this year’s conference.

@李东岳 +1

对于给定的NDF，划分为$i$个$N_{pp}$，对每个$i$上定义$k$阶矩$m_k^i$，给定$m_k^i$，可以计算第$i$区间的节点$d^i_0,d^i_1$以及权重$w^i_0,w^i_1$：
\begin{equation}
\begin{split}
w^i_0&=w^i_1=0.5
\\
d^i_0&=m_1^i-\frac{1}{\sqrt{3}}\sqrt{\frac{m_3^i}{m_1^i}-{m_1^i}^2}
\\
d^i_1&=m_1^i+\frac{1}{\sqrt{3}}\sqrt{\frac{m_3^i}{m_1^i}-{m_1^i}^2}
\end{split}
\end{equation}
对于仅考虑破碎的PBE：
\begin{equation}\label{pbe}
\frac{\p n(d)}{\p t}=\int_d^{d_{max}}g(d')\beta(d|d')n(d')\rd d'-g(d)n(d)
\end{equation}
对方程\eqref{pbe}在$i$上取$k$阶矩：
\begin{equation}\label{m}
\frac{\p m_k^i}{\p t}=\int_{d_{i-1/2}}^{d_{i+1/2}}\int_d^{d_{max}}g(d')d^k\beta(d|d')n(d')\rd d'\rd d-\sum^2_{j=0} g(d_j^i)w_j^i(d_j^i)^k
\end{equation}
\begin{equation}
\begin{split}
\int_{d_{i-1/2}}^{d_{i+1/2}}\int_d^{d_{max}}g(d')\beta(d|d')n(d')\rd d'\rd d&=
\int_{d_{i-1/2}}^{d_{max}}g(d')n(d')\left(\int_{d_{i-1/2}}^{d'}\beta(d|d')\rd d\right)\rd d'
\\&=
\sum_{m=i}^{N}\sum_{j=0}^2g(d_j^m)w_j^m\left(\int_{d_{i-1/2}}^{d_j^m}d^k\beta(d|d_j^m)\rd d\right)
\end{split}
\end{equation}
Therefore
\begin{equation}
\frac{\p m_k^i}{\p t}=\sum_{m=i}^{N}\sum_{j=0}^2g(d_j^m)w_j^m\left(\int_{d_{i-1/2}}^{d_j^m}d^k\beta(d|d_j^m)\rd d\right)-\sum^2_{j=0} g(d_j^i)w_j^i(d_j^i)^k
\end{equation}