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

@liliang2009223 我都那个丸不是很了解。这俩个互溶么？液体

@yfclark 可以去试试，最近我全天都在上课呢:zoule:

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cited:http://openfoamwiki.net/index.php/See_the_MRF_development

图为在旋转坐标系内解绝对速度的控制方程，其中 \vec \omega \times \vec U_i 这项称为科氏力，旋转坐标系内独有的力。他的效果如下面这个视频所示https://haokan.baidu.com/v?vid=4227630901810560602&pd=bjh&fr=bjhauthor&type=video
我的理解是可以将上面的式子理解为绝对速度产生组成的动量的输运方程，其中的通量是相对通量（\vec U_R \vec U_I）,同时由于动量是一个矢量，因此在旋转坐标系中还受到科氏力的作用。等式坐标是压力的贡献，和由于运输的物理量U_I的扩散贡献。

因此，我在思考是不是诸如湍动能，湍流耗散率这些标量，也可以认为在旋转坐标系内，运输物理量为湍动能，湍流耗散率这些标量，通量为相对速度的通量，但是由于这些量都是标量，因此没有多的项需要添加。另外比如SA模型中的发生项需要计算到voricity的大小，此处的voricity是不是也应该用相对速度？

@hongfu2233 不，湍流粘度并不是一个直接求解的量。并没有湍流粘度的方程，因此不需要初始值。

@李东岳 哦哦，没问题了。:142:

心态是真的棒，怪不得科研做得好👍

鼓励鼓励！:high:

@zhangxc0223
Hi
因为并没有做deterministic的模拟，所以code也基本没看过。。
stochastic collision 在计算collision probablity的时候是有限制的，具体你可以看一下O‘roucke的论文。具体是怎么定义的，怎么得到一个non-dimensional collision probablity的，还有如何决定这两个parcel发生了碰撞。

虽然碰撞在这个instantaneously 随机的，但是在统计学上，比如你有1M次碰撞的话，总的碰撞的结果就是相似的。
这也就是为什么stochastic碰撞会比deterministic相对来说’便宜'的原因，通过统计学的方法达到相似的碰撞结果，但是不需要追踪所有的parcel。

lagnrangian maxCo 存在的意义，个人认为，在一定程度上可以理解为再一次离散了每个euler time step，所以maxCo一定程度上决定了每个lagrangian time step的大小，和Euler 的Co 定义是相似的。

碰撞是不会被错过的，因为deterministic理论上来说是追踪所有的parcel，所以下一步这个parcel会在哪，走的路径应该也是计算的，所以不会存在错过的，stochastic collision 会计算两个parcel的碰撞概率，当概率很高的时候，也是不会错过的，而且就算是这次错过了，在茫茫parcel海中，总会碰到的。。统计学上是不会错过的

以上仅为个人理解

@搬运工不好当 每个边界都要赋值，格式大概是
nonuniform List<scalar>
xxx
(
aaa
bbb
ccc
.....
);
xxx 要等于边界面元的数目，括号里的数字的个数要等于xxx。

需要一些大流量流量计300Nm3/h的，网上能找到的都是一些小品牌的，有没有推荐的，热式、涡街、压差都可以

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:

@dyj19901127 hi.

我觉得一个好的习惯就是禁止复制构造函数。除非你每个类都写，但一般也用不到。henry应该是采取不写的做法吧。

这个在c++ primer plus 和effictive c加加里面提到过。书并不在手边你可以看看那个类里面存在指针的时候，复制构造函数怎么泄露的。我更觉得这是个和编程有关的问题和cfd关系不大？

缺这个包：binutils

或者路径没配置对，可以用echo $PATH看看有没有/usr/bin这一项

在气液欧拉多相流的大涡模拟中，有没有什么模型是把liquid或者particle相的SGS viscosity和主相的SGS viscosity联系起来的？
就像RANS中的一种模型：
$\begin{equation}
\frac{\nu_{t,particle}}{\nu_{t,gas}}=(\frac{k_{particle}}{k_{gas}})^2=\frac{1}{1+\frac{t_p}{t_{fl}}}
\end{equation}$
其中$\nu_t$是湍流粘度，k是湍动能，$t_p$是particle relaxation time，$t_{fl}$是Lagarangian fluid time scale。
现在像找一个类似的模型用在LES上，但是翻了好久也没翻到 :135:

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You can order it here: https://www.crcpress.com/Multiphase-Particulate-Systems-in-Turbulent-Flows-Fluid-Liquid-and-Solid-Liquid/Podgorska/p/book/9781482235685

:baobao:

批注 2019-10-20 163534.png

@bestucan
感谢您的回复！“不同方向的流动计算差异就大”这个解释很直接明了，我突然就有点明白这个网格线出现的原因了:xinxin:

@yfclark

@bestucan 感谢您的回复，我也一直尝试修改模型（尝试了不同网格类型，计算步长、加注速度、入口温度、模型尺寸等）。目前发现影响最大的还是模型尺寸，但是温度先升后降的结果还没有解决

网格数量太多了。15510 * 16000 * 22个网格？