CFD中文网

@Aaron 有回流应该是正常现象，跟毛细数和粘度比有关吧，参考这篇Advances in Water Resources 170 (2022) 104324

可以在join/intersect里面查找一下看看。

近壁面网格长宽比本来就很大，如果用RANS计算，有的模型对近壁面y+要求很小，比如SST k-omega要求y+≈1，但是对x+或者z+基本没有明确的限制，为了减少网格数量，一般流向和展向的网格无量纲参数可以在百千量级，这样的话近壁面网格长宽比就会很大，也是可以正常计算的。

有没有试过改project type？

我只做过把domain投影到database上面，在这个选项里面可以修改投影方式（版本：Pointwise V18.2 R1）

project.png

是OpenFOAM吗？
如果是的话参考
https://www.cfd-online.com/Forums/openfoam-meshing/61596-cyclic-bcs-pointwiseopenfoam-export.html

@程迪 在 GPU VS CPU 中说：

隐式的得回头修改这个自由度那个自由度

你好，请问您所说的自由度是什么意思，能够稍微解释一二，不胜感激，谢谢！

@一朵苍凉 我也不太懂，可以看看控制领域的相频特性，也许有帮助:zoule:

2016年autodesk公司把CNN用于不同外形的流场预测。但是CNN这面最爆炸性的成果当属2021年google那面发表在PNAS的工作。目前被引700多次。

在Kochkov等的工作中，作者们在4倍糙化的网格上，实现了传统CFD做直接模拟的精度。这一篇工作并不是首创。google在2021年的另外一篇文章中，将他们的思想最开始应用于一个简单的对流传输方程中。

2021年稍早，哈佛大学与google公司合作，在Zhuang等的工作中提出了Learned Intepolation。即通过大量的样本来训练出来的CFD格式。

这对于咱们做CFD的很好理解，传统的面插值格式，可以直接从网格体心插值过来，也可以从2个网格体心或者多个网格体心取平均过来。对于CNN的插值格式，是通过针对样本进行多次采样，实现一个类似可以理解的在糙网格下，实现细网格上同样结果的插值格式。更好的理解可以这样：

在细网格下，传统CFD预测的面插值是1，糙网格下，CFD预测的是0.5。CNN经过多次特征与标签的采样之后，在糙网格下预测的插值可能是0.9。通过这样来实现糙网格的高精度模拟。

在google公司的工作中，除此之外，全部用的是CFD传统的解法。这对于使用深度学习从头到尾的计算，有很多优势。最大的优势就是，可以保证传统CFD的守恒特性。

在上图中，第1行是CFD计算的细网格的结果。第4行是CFD糙网格计算的结果。第2行，是CFD细网格的结果，通过平均技术投影到糙网格的结果。第3行，是CNN计算的结果。

可以看出，第3行与第1行结果相当！也就是CNN的“学习来的数值格式”可以在糙网格上进行直接模拟。

问题还是有的，这部分数据样本还是来自于CFD。如果CFD本身样本不对。那学习的样本本身就是错误的。

需要保持警惕的是：从错误中来学习，必然是大错特错。

google的工作是通过他们自家的机器学习代码jax来实现的。google的工程师为了弄这个，在jax上面写了个错位网格的CFD代码。。

CFD自家亲戚都懂的，现在很少有错位网格的CFD代码了。

因为google那面CFD层面比较初级，所以需要处理成同位网格，时间步进还没有植入高阶格式，多重网格求解器也还没有，边界条件只有周期边界条件。。。

目前，google团队还在公开欢迎各类CFD大佬去参与合作。岳子就是没有闲工夫，要不然岳子也要躺一躺这个浑水。

有大佬可以分享一下旧版本中使用view factor模型计算的案例文件么，我装的v11找不到相关的案例了，感谢感谢

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}

感谢分享 楼主好人 :xiexie: :xiexie:

参考文献
Demirdzic, I.; Peric, M., Space conservation law in finite volume calculations of fluid flow.

@沉剑 Fluent这搞得挺狠啊

提醒读者： 因近期图床地址变动，以上贴子中的图片可能失效，这里附上我个人博客中的相应页面（可以正常浏览），以供后来者参考：写给工程技术人员的 LaTeX 安装指南

fluent等使用VOF守恒形式的通病。

@李东岳 谢谢！

不用啊，按照大佬2楼说的那么写就能用

@bestucan 好的，谢谢您。

69cdd51f-33c7-4640-9840-dea844d49ba6-image.png
请问，想把这个设置成以红点为转轴，左右摆动的摆片，该怎么设置？