@xpqiu 好像是这样的，但是xxxx是对颗粒的某个值进行统计，类似于求D32。xxxx应该是不同核内取值不一样的数，如果这样的话，那么每个核内是计算自身负责区域内的颗粒，redece则是求和，应该是没问题的
下面是of内求D32的代码：
template<class CloudType>
inline Foam::scalar Foam::KinematicCloud<CloudType>::Dij
(
const label i,
const label j
) const
{
scalar si = 0.0;
scalar sj = 0.0;
forAllConstIter(typename KinematicCloud<CloudType>, *this, iter)
{
const parcelType& p = iter();
si += p.nParticle()*pow(p.d(), i);
sj += p.nParticle()*pow(p.d(), j);
}
reduce(si, sumOp<scalar>());
reduce(sj, sumOp<scalar>());
sj = max(sj, vSmall);
return si/sj;
}
我的代码是仿照写的，不过我要统计的是20个变量，所以直接定义List：
List<scalar> np(20,0.0);
for (label i=0;i<20;i++)
{
forAllIter(typename basicSprayCloud::sprayCloudType,parcels,pIter)
{
parceltype& p = pIter();
if (p满足条件)
{
np[i] += xxxx; //每个时间步累加
}
}
reduce(np[i], sumOp<scalar>());
}
