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测试出来了QAQ：
𝐵𝑖𝑛 𝑓𝑟𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑠𝑜𝑢𝑟𝑐𝑒=(𝐵𝑖𝑛 𝑓𝑟𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑐ℎ𝑎𝑛𝑔𝑒×𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑝ℎ𝑎𝑠𝑒 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑓𝑟𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛)/(𝐶𝑒𝑙𝑙 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 ×𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑠𝑖𝑧𝑒)

Eg: Bin 1 bin fraction decrease 2% in 0.1s, cell volume is 0.001 m3, inclusion phase volume fraction is 1%

322c153e-e638-4775-9e9a-4e0939981818-image.png
2 is the number that we give fluent, 0.02 is actual bin fraction change.

@bestucan 在别人电脑上是正常的 ，很奇怪，我最后重装电脑解决了

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

@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

说一下我常用的做法吧： 导出图片为jpg，然后使用imageJ 生成动画

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}

蹲一个大神解答 我最近也遇到类似问题，按理说液态水是不可压的，体积应该不变是吧？

写的时候并没想那么多，只是想做个搞笑轻松的文章，但到了第4部分谁杀死了未来这里，就很难搞笑了。原文用的 “房和车子杀死了中国年轻男生的未来”，换到CFDer这里当然也通用，但这和CFDer就没啥很密切的个性化的联系了，然而如果真要谈一些东西，难免犯禁。其实，该文章本来应该有第三版修改稿，比如下面就是第三版的部分修改稿：

关于未来

发散和实验验证，杀死了中国年轻CFDer

我问过身边一些CFDer对优秀CAE工程师的标准。

不少人会说：如果自己写UDF，得要他徒手万行代码全收敛，如果他是用现成外挂库，得模拟准确度都是常规的好几倍。

我问：同龄人当中，能达到这个标准，多么？

答案自然是寥寥无几。

然而，改到到后面，行文逻辑还得斟酌更久的时间，这并不是我最开始想忙里偷闲玩一玩的初衷。并且至此，文章也完全沦为娱乐文章了。故，自己也就没有再修改了。

具体是啥阀呢，阀内流体是水还是油，我可以试试，工程问题可以用cfd计算一下阀内的噪声，但都是参考，可以通过cfd进行可视化研究，可以看到里面的流场和声场，具体咨询合作可以加微信18647841059

还没有专门看过这方面的研究

$\tau$这个雷诺应力，对角线的是normal stress，非对角线的是shear stress。不过你说的更详细，感谢分享！

现在正常了

看了一下，新版本的VOF算法被提出来了，更加的紧凑，尽可能的减少代码复用。在这种情况下，不同的算法具有不同的显性源项和隐性源项。在interFoam中，源项均为0，因此均初始化为zeroField。对于可压缩VOF，源项则初始化为其他，可参考compressibleInterFoam中的alphaSuSp.H。

会不会是安装破解出问题了，或者电脑显卡不太够？或者改一下背景颜色为纯白试试？

你的图就是节点对齐。

有文献里是中心六面体网格，边界层为四面体问题网格。

你可以试试hex-core，在做体网格的时候，可以成圣hex-core

@队长别开枪 您好，我在OF8中编译了ccm26ToFoam，想模拟波物相互作用，转化后的网格checkMesh也是ok的，转化之后的网格我放到OF v1912里面进行计算的(还没编译ccmToFoam)，但是相同的设置用OpenFOAM自带的sHM划分的网格可以计算，ccm26ToFoam转化的网格却在0.02s就突然发散了。想问一下有什么解决办法吗？:135:

@东岳 “......在计算域内部添加一个吹气孔进行吹气”
现在是要实现类似的吹气过程，将网格作为温度、质量（化学组分）源项，且网格赋予固定的速度以及压力，求解结果中反查这个网格的速度值和设定值是有偏差的（怀疑和组分浓度扩散相关，扩散系数存在导致网格有一定的附加“扩散速度”），结果的压力值误差更大（大于100%，猜测openfoam中应该用特殊的方式去限定这个压力约束）。

......BTW真正关心的问题来了，在fireFoam application源程序中没有找到质量运移的扩散系数D，也没找到施密特数Sc的设定位置（施密特数（Schmidt number, Sc）是一个无量纲的标量，定义为动黏滞系数和扩散系数的比值，用来描述同时有动量扩散及质量扩散的流体。施密特数的命名是为了纪念德国工程师 Ernst Heinrich Wilhelm Schmidt (1892-1975)。）

@evensun 嗯，涡粘系数是二阶张量这个按我理解其实就是非线性湍流模型了

网格数量太多了。15510 * 16000 * 22个网格？