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  • UCSD-SDSU 联合博士项目招生

    CFD彩虹条
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    O

    Job description
    We provide the opportunity for the joint Ph.D. program between UCSD and SDSU.

    Research motivation
    Do you know that measurement in a turbulent environment has its own "sixth
    sense"? In fluid dynamical systems, measurements can be used to figure out
    events that happened far away from the probing location.
    Through state-of-art data assimilation techniques, we can trace back the origin
    of any information we have measured. We used this technique to locate the
    release of a pollution release, and reconstruct unknown flow fields from limited
    measurements.

    Are you self-motivated to do a Ph.D. in interdisciplinary researches about fluid
    dynamics, inverse problems, and optimization? We are looking for Ph.D. students
    that are willing to spend time studying in an encouraging and creative
    environment!

    There has been a long-hovering question about how to combine experimental
    measurements with numerical simulations. Especially in terms of designing a
    turbulence model that agrees with experimental studies. In addition, the design
    of sensor networks or sensor weighting can be optimized in terms of the amount
    of information obtained.
    In this Ph.D. project, you will develop novel simulation techniques that combine
    machine learning techniques with data assimilation.

    The required skills and preferred profile
    We are looking for self-motivated young researchers from mechanical
    engineering, aerospace engineering, computational physics, applied mathematics,
    or other closely related areas.

    Familiar with MATLAB and FORTRAN with MPI. C++ and python is a plus. Good conceptual understanding of calculus and linear algebra. Experience with simple machine learning algorithms. Good communication skills including presentation skills, academic writing
    with latex or word. Please note that the GRE is required for all JDP applicants and cannot be
    waived. Having a part-time hobby is a plus.

    Location
    Work is carried out in the Data Assimilation group at Aerospace Engineering, San Diego State University.
    We study various inverse problems in fluid dynamics using numerical simulations
    with the discrete adjoint operator.
    For further information, please visit us at
    https://qiwang.sdsu.edu/

    Information and application
    Interested applicants should visit
    https://www.engineering.sdsu.edu/admissions/jointdoc_areomech.aspx
    for more details about applying for the joint program.
    Meanwhile, please reach out to Qi Wang (qwang4@sdsu.edu), including:
    • A short description of your qualifications and motivation to apply for this
    position.
    • CV or resume.
    • Transcripts from your Bachelor and Master degrees.
    Selected candidates will be invited to an interview and should prepare a
    scientific presentation as part of the requirements.

    We highly value diversity at our university. Applicants from all backgrounds are
    welcomed.

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    李东岳

    放点图有利于讨论..

  • blastXiFoam

    OpenFOAM
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    李东岳

    blastFoam这个求解器里面的算法还挺有意思的。求解器的作者也很厉害。我一直在关注。

  • 想问下这个张量公式怎么推导

    Algorithm
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    S

    个人建议去看一下北大吴望一老师的流体力学第一章,看了之后推导这类方程简直小菜一碟

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    李东岳

    @luomuliunian 大佬这个专业了

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    李东岳

    VOF+动网格是interDyMFoam,用这个求解器就行

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    @bestucan 非常感谢老师指导:xinxin: 我回去试一试

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    I

    @bart 这部分可以从湍流模型的假设和封闭性开始入手分析,我也不是特别懂,而且内容很多。0_1544074389927_第三章,湍流模型.pdf 附件是中科大fluent 讲稿,和fluent 帮助文件类似,可以参考。其他部分可以参考陶文铨数值传热学第九章湍流模型部分。

  • 关于涡的各种复数

    CFD彩虹条
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    bestucanB

    Screenshot_20211204_182532_cn.dictcn.android.digitize.oxford_oalecd9_17203.jpg

  • 欧盟双燃料内燃机项目“EDEM”简介

    CFD彩虹条
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    李东岳

    老铁这个排版排的哎 :134:

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    李东岳

    看起来确实没辙了

  • 为什么网格质量会影响收敛?

    Algorithm
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    在评估网格质量的时候,一般常用下面4种标准进行衡量。
    1 均匀性(Uniformity)
    定义:网格从最小单元过渡到最大单元的速度(反之亦然)。
    网格单元之间尺寸变化越缓慢,则均匀性越好,结果越精确。
    一般来说,当整个计算域空间的所有网格都在同一尺寸时,均匀性是最好的。然而,在一些区域,所允许的最大网格尺寸非常小,因此,如果在整个计算域都采用这种尺度的网格将会导致过多的网格数目,这在实际应用中是不现实的。
    有了这个约束,在网格划分阶段,决定从哪里开始进行网格单元增长,以多大的速率增长就非常重要了,最终目的是在保证关键位置网格解析度的同时尽可能减少总的网格数目

    2 纵横比(aspect ratio)
    定义:下面两个值中较大的一个:
    网格单元边界框各个面中最大面积和最小面积的比值
    表达式的值
    捕获.PNG
    其中,ax、ay、az是网格单元边界框各个面的面积,V是网格单元的体积
    纵横比越接近1,结果越精确。
    这类网格质量问题最常见于两种情景:
    • 边界层网格
    • 六面体网格的各向异性细化(refinement)
    前者最为常见,为了捕捉近壁面处流动,需要在垂直壁面方向上布置非常精细的网格,尤其对于Yplus≈1的情形,有可能会导致纵横比高达几千。
    后者常见于网格加密,譬如在模拟船体兴波时,对于自由液面处网格的加密,将导致垂向上的网格尺度远远小于纵向上的尺度。

    3 正交性(Orthogonality)
    定义:连接两个相邻单元中心的直线和两个单元所共面的法线之间的夹角。
    越接近于0,精度越高
    在多面体网格中,正交性经常被提及,因为在有限的空间中,网格单元的形状可以有多种选择。正交性对于模拟精度具有重要影响,因为它与变量梯度、粘性和对流通量的计算息息相关。

    4 偏斜度(Skewness)
    定义:连接相邻两个单元中心的直线与所共面的交点,距离该面中心点的长度。
    偏斜度越接近于0,精度越高
    较为复杂的几何结构加上比较粗糙的网格,是导致偏斜度大的主要罪魁祸首。同样,该因素对于结果的精确性也有很大影响,它影响着通量平衡的计算。
    针对此因素,提高网格质量的方法一般是在几何较为复杂的地方,适当减小网格尺寸和增加网格密度。

  • 湍流模型计算层流转变为湍流

    Algorithm
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    李东岳

    我碰巧最近在看这方面的工作,打算在OKS课进行植入,中文还对不上,但是应该就是楼上说的 转捩模型。我参考的是Menter的文章A One-Equation Local Correlation-Based Transition Model,他们的参考案例也很有意思,T3A系列,单独用层流、湍流都不行,只能用附加转变的模型。下图:

    捕获.JPG

  • Fluent编译 error C2371: 'size_t' 错误

    Fluent
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    @两月三年 你现在用的编译器是VC98? 不知道其他版本会不会解决这个问题。

  • snappyHexMesh画内部网格

    Meshy
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    @chengan-wang 你好,请问你说少了一个定义是啥?我好像遇到了和你一样的问题,先谢谢啦。

  • ICEM网格划分过程中的part问题

    Meshy
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    N

    @wwxdli 谢谢,我试一试

  • OpenFOAM上实现VOF-DPM

    OpenFOAM
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    杨英狄

    @杨英狄 就是说想以这样的方式注入拉格朗日粒子:每个时间步注入流场的粒子的数量、位置都与当前时间步的流场有关,这样的注入方式怎么实现呢?

  • 多相液体表面网格动态加密

    Meshy
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    李东岳

    就是两种液体接触的界面部分就没有办法加密啊?

    不就是界面(表面)么?

  • advection 和convection 的区别

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    S

    advection:可以理解为平流,主要由物质浓度存在梯度引起的变化。convection:可以理解为对流,主要是由热量不均匀引起的垂直方向的对流。好像在流体力学中对这两者区别不是很大:xiabanle:

  • UDF数据类型

    Fluent
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    L

    因为cell_t 和 face_t 就是int 所以int就不会有数据了
    Domain thread 都有ID的
    至于真正的网格和面数据 实际上是存放在t->sv[n]中间了
    所以实际上有很长的一个参数列表
    这些都是fluent为了二次开发者进行的优化 他这方面做了很大量的工作