คำถามติดแท็ก fluid-dynamics

ฉันสนใจคำแนะนำสำหรับโครงสร้างข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเรียกดูเซลล์ใน CFD ปริมาณ จำกัด บนพื้นฐานของเซลล์ ตัวอย่างหนึ่งที่ฉันพบ (ในรหัสdolfyn cfd ) เป็นเช่นนี้ (ฉันจะแสดงเซ็กเมนต์ที่เกี่ยวข้อง) ดังนั้นเราจึงมีอาร์เรย์ NFaces ซึ่งจำนวนใบหน้าสำหรับแต่ละเซลล์ถูกเก็บไว้ จากนั้น CFace array ซึ่งจับคู่หมายเลขโลคอลโลคอลกับหมายเลขใบหน้าทั่วโลก\begin{listing}do ip=1,Ncel ... do j=1,NFaces(ip) k = CFace(ip,j) ipp = Face(k)%cell1 inn = Face(k)%cell2 if( inn > 0 )then ! internal\end{listing}\begin{listing}do ip=1,Ncel ... do j=1,NFaces(ip) k = CFace(ip,j) ipp = Face(k)%cell1 inn = …

12 fluid-dynamics  finite-volume  data-structures 

ฉันกำลังทำงานกับห้องสมุด OpenFOAM C ++ Computational Continuum Mechanics (มันสามารถจัดการกับการปฏิสัมพันธ์ที่เป็นของแข็งและเป็นของเหลว, กระแส MHD ... ) ซึ่งใช้ตาข่ายที่ไม่มีโครงสร้างโดยพลการ นี่คือแรงผลักดันจากความคิดที่จะใช้ประโยชน์จากการสร้างแบบเร็ว (โดยอัตโนมัติ) ของตาข่ายที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อจำลองปัญหาในรูปทรงเรขาคณิตที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตามเมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันได้พบวิธีการอื่น: ตาข่ายคาร์เพเทียนแบบปรับตัวแปดที่มีเซลล์ "ตัด" ซึ่งการปรับแต่งตาข่าย agressive ใช้เพื่ออธิบายรูปทรงเรขาคณิตที่ซับซ้อน จากมุมมองของตัวเลขตาข่ายของ Carthesian นั้นมีความแม่นยำมากขึ้นดังนั้นคำถามของฉันคือ: มีใครเคยมีประสบการณ์ในการใช้ / นำวิธีการหนึ่งหรือทั้งสองมาใช้ไหม? พวกเขาจะเปรียบเทียบกันได้อย่างไร ฉันกำลังพัฒนารหัสสำหรับการไหลของของไหลสองเฟสและฉันสังเกตเห็นว่าการสร้างการไล่ระดับสีของฟิลด์ใหม่สามารถทำได้อย่างแม่นยำมากขึ้นบนตาข่ายของ Carthesian ในขณะที่ตาข่ายที่ไม่มีโครงสร้างต้องใช้การถดถอยเชิงเส้นสำหรับการเปลี่ยนแปลงแบบฉับพลันในสนาม ...

12 mesh-generation  fluid-dynamics 

การไหลจำนวนสูงของ Reynolds ทำให้เกิดเลเยอร์ขอบเขตที่บางมาก ถ้าความละเอียดผนังจะใช้ในการวนจำลองขนาดใหญ่อัตราส่วนอาจจะอยู่ในคำสั่งของ 6 หลายวิธีไม่เสถียรในระบอบการปกครองนี้เนื่องจากค่าคงที่ inf-sup ลดลงเป็นรากที่สองของอัตราส่วนกว้างยาวหรือแย่ลง ค่าคงที่ inf-sup มีความสำคัญเนื่องจากมันจะส่งผลกระทบต่อจำนวนเงื่อนไขของระบบเชิงเส้นและคุณสมบัติการประมาณค่าของสารละลายที่ไม่ต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งต่อไปนี้ขอบเขตเบื้องต้นเกี่ยวกับข้อผิดพลาดที่ไม่ต่อเนื่องถือ (Brezzi และ Fortin 1991)10610610^6 μ ∥ ยู - ยูชั่วโมง∥H1≤ C[ μβINFv ∈ V∥ u - v ∥H1+ infQ∈ Q∥ p - q∥L2]∥ p - pชั่วโมง∥L2≤ Cβ[ μβINFv ∈ V∥ u - v ∥H1+ infQ∈ Q∥ p - q∥L2]μ‖u−uh‖H1≤C[μβinfv∈V‖u−v‖H1+infq∈Q‖p−q‖L2]‖p−ph‖L2≤Cβ[μβinfv∈V‖u−v‖H1+infq∈Q‖p−q‖L2]\begin{split} …

12 pde  finite-element  fluid-dynamics  stability  incompressible 

วิธี Jacobian-Free Newton-Krylov (JFNK) และวิธี Krylov โดยทั่วไปจะมีประโยชน์มากเพราะพวกเขาไม่ต้องการการจัดเก็บหรือสร้างเมทริกซ์ที่ชัดเจนเพียงผลลัพธ์ของผลิตภัณฑ์ matrix-vector หากคุณสร้างระบบที่กระจัดกระจายจริง ๆ ก็มีปัจจัยที่จำเป็นหลายอย่างสำหรับคุณ มีวิธีการใดที่ปราศจากเมทริกซ์ที่แท้จริง? Googling มีการอ้างอิงถึง "การประมาณเมทริกซ์" และมีบางสิ่งที่บ่งชี้ว่าเป็นไปได้ โดยทั่วไปวิธีการเหล่านี้ทำงานอย่างไร พวกเขาเปรียบเทียบกับผู้มีประสบการณ์ก่อนได้อย่างไร? ปัจจัยพื้นฐานที่ปราศจากเมทริกซ์ทางฟิสิกส์เป็นวิธีที่จะไปไหม? มีวิธีการใดที่ใช้ได้อย่างเปิดเผยใน wild พูดใน PETSc หรือแพ็คเกจอื่น ๆ ?

11 fluid-dynamics  linear-solver  preconditioning 

ฉันกำลังใช้กระดาษ " การขนส่งมวลชนที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการลงทะเบียนและแปรปรวน " เป้าหมายของฉันคือการทำให้มันออนไลน์เพราะฉันไม่สามารถหารหัสขนส่งมวลชนแบบ eulerian ออนไลน์ได้และสิ่งนี้น่าสนใจอย่างน้อยสำหรับชุมชนการวิจัยในการประมวลผลภาพ กระดาษที่สามารถสรุปได้ดังนี้: - หาแผนที่เริ่มต้นuuuใช้ 1D จ้อ histogram พร้อม x และ y พิกัด - แก้ปัญหาสำหรับจุดคงที่ของut=1μ0Du∇⊥△−1div(u⊥)ut=1μ0Du∇⊥△−1div(u⊥)u_t = \frac{1}{\mu_0} Du \nabla^\perp\triangle^{-1}div(u^\perp)u⊥u⊥u^\perp△−1△−1\triangle^{-1}DuDuDudt&lt;min|1μ0∇⊥△−1div(u⊥)|dt&lt;min|1μ0∇⊥△−1div(u⊥)|dt<\min|\frac{1}{\mu_0}\nabla^\perp\triangle^{-1}div(u^\perp)| สำหรับการจำลองเชิงตัวเลข (ดำเนินการในตารางปกติ) พวกเขาระบุว่าใช้poicalcของmatlabสำหรับการแก้สมการปัวซองพวกเขาใช้ความแตกต่างที่มีศูนย์กลาง จำกัด สำหรับอนุพันธ์เชิงพื้นที่ยกเว้นDuDuDuซึ่งคำนวณโดยใช้แบบ upwind การใช้รหัสของฉันพลังงานการทำงานและขดของการทำแผนที่ลดลงอย่างเหมาะสมสำหรับการทำซ้ำสองสามครั้ง (จากไม่กี่สิบถึงสองสามพันขึ้นอยู่กับขั้นตอนเวลา) แต่หลังจากนั้นการจำลองจะระเบิดขึ้น: พลังงานจะเพิ่มขึ้นถึง NAN ในการวนซ้ำน้อยมาก ฉันลองคำสั่งซื้อหลายรายการสำหรับความแตกต่างและการผสานรวม (สามารถแทนที่คำสั่งที่สูงกว่าเพื่อ cumptrapz ได้ที่นี่ ) และแผนการแก้ไขที่แตกต่างกัน แต่ฉันได้รับปัญหาเดียวกันเสมอ (แม้ในภาพที่ราบรื่นมาก ทุกคนจะสนใจดูรหัสและ / หรือปัญหาทางทฤษฎีที่ฉันกำลังเผชิญอยู่หรือไม่ รหัสค่อนข้างสั้น รหัสที่มีฟังก์ชั่นการดีบัก ฟังก์ชั่นการลงทะเบียน …

11 pde  finite-difference  matlab  fluid-dynamics  image-processing 

ฉันรู้ว่าตัวแก้ปัญหาการไหลที่อัดไม่ได้และอัดได้ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อแก้ไขปัญหาต่าง ๆ ที่มีคุณสมบัติของของเหลว / สภาพการไหลที่แตกต่างกัน เห็นได้ชัดว่าในบรรดาข้อดีของการใช้ตัวแก้ปัญหาการไหลแบบบีบอัดสำหรับการสร้างแบบจำลองปัญหากับของเหลวที่ไม่สามารถบีบอัดได้คือสมการพลังงานสามารถถูกละเลยได้ซึ่งช่วยลดจำนวนของตัวแปรและสมการที่ต้องแก้ไข อย่างไรก็ตามฉันอยากรู้เกี่ยวกับความถูกต้องของตัวแก้ปัญหาการไหลแบบอัดได้ในขีด จำกัด เนื่องจากคุณสมบัติของของไหลและสภาพการไหลมีแนวโน้มที่จะบีบอัดไม่ได้ ตัวบีบไหลแบบไหลบีบอัดมีแนวโน้มที่จะล้มเหลวเนื่องจากรูปแบบของไหล / การไหลที่ถูกบีบอัดกลายเป็นสิ่งที่ไม่สามารถบีบอัดได้มากขึ้นหรือไม่? หรือตัวแก้ปัญหาการไหลแบบบีบอัดทำได้ดีเท่ากันโดยไม่ขึ้นกับการบีบอัดของของไหลหรือการไหล? ฉันรู้ว่าคำถามนี้ค่อนข้างกว้างและอาจขึ้นอยู่กับลักษณะของปัญหาที่ถูกสร้างแบบจำลอง หากเป็นกรณีดังกล่าวโปรดช่วยให้ฉันเข้าใจว่าปัจจัยใดที่ฉันจำเป็นต้องคำนึงถึงเมื่อพิจารณาถึงความเหมาะสมของการใช้ตัวแก้ปัญหาการไหลแบบบีบอัดได้มิฉะนั้นตัวแก้ปัญหาการไหลแบบบีบอัดจะไม่เพียงพอ

10 fluid-dynamics 

สาขาพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณ (CFD) อุทิศตนเพื่อแก้สมการเนเวียร์ - สโตคส์ (หรือทำให้เรียบง่ายขึ้น) ชุดย่อยของ CFD มหาสมุทรและแบบจำลองบรรยากาศแก้สมการเดียวกันสำหรับการใช้งานจริง อะไรคือความแตกต่างและการแลกเปลี่ยนระหว่างแนวทาง CFD ทั่วไปกับกรณีที่ใช้จริง

10 fluid-dynamics  simulation  computational-physics  numerical-modelling 

ในขณะที่ทุกคนรู้ว่าการไหลที่ไม่บีบอัดไม่มีอยู่จริงในความเป็นจริงข้อสันนิษฐานของมันจึงถูกนำมาใช้เพื่อลดความซับซ้อนของสมการที่ควบคุมได้ เราไม่สามารถใช้สมมติฐานนี้ได้อย่างตรงไปตรงมา โดยทั่วไปเลขมัค (M &lt;0.3 สำหรับการไหลแบบไม่บีบอัด) การแปรผันของความหนาแน่น (การแปรผันของความหนาแน่นเป็นศูนย์) และการแปรผันของความเร็ว (เท่ากับศูนย์สำหรับการบีบอัดแบบไม่มีการบีบอัด) จะสังเกตได้ว่าในกรณีที่ปัญหาการถ่ายเทความร้อน (เช่นการพาความร้อนตามธรรมชาติ) มีความหนาแน่นแตกต่างกันไปซึ่งเป็นการละเมิดเกณฑ์สองข้อสุดท้าย เป็นไปได้หรือไม่ที่จะกำหนดสมมติฐานการไหลที่ไม่ยุบตัวซึ่งรวมถึงกระบวนการถ่ายเทความร้อนด้วย (หมายถึงการแปรผันของความหนาแน่น)

10 fluid-dynamics 

ผมทำงานเกี่ยวกับซิมของเหลว 2D โดยใช้อนุภาคน้ำวน / "vortons" ตามที่อธิบายในการจำลองของไหลสำหรับวิดีโอเกม ซึ่งฉันคิดว่าเป็นสิ่งเดียวกันกับ "วิธี vortex แยก" โดยทั่วไปคุณเป็นตัวแทนของของเหลวที่มีการสะสมของอนุภาคที่มีความ vorticity ที่กำหนดและคำนวณความเร็วของของเหลวที่จุดโดยการสรุปความเร็วที่เหนี่ยวนำให้เกิดขึ้นของ Vortons ทั้งหมดโดยใช้กฎหมายของ Biot – Savart (เช่น:โดยที่คือความแตกต่างของตำแหน่งระหว่างจุดตัวอย่างและกระแสน้ำวนคือความแปรปรวน (ปริมาณเวกเตอร์ในรูปแบบ 3 มิติ) และคือระยะทางแบบยุคลิดระหว่าง vorton และจุดตัวอย่าง)v=ω×(p2−p1)4πr3v=ω×(p2−p1)4πr3v = \frac{\omega \times (p_2-p_1)}{4\pi r^3}p2−p1p2−p1p_2-p_1wwwrrr ฉันพยายามที่จะแนะนำกล่องเข้าไปในของไหลและให้มันเคลื่อนที่ไปมาและมีอิทธิพลต่อของไหล ซึ่งหมายถึงการคำนึงถึงเงื่อนไขขอบเขตการไม่ลื่นและไม่ผ่านสำหรับกล่อง (นั่นคือการมีความเร็วของของไหลสัมพัทธ์เท่ากับ 0 อยู่ที่ขอบเขตของกล่อง) ตอนนี้ฉันสุ่มตัวอย่างความเร็วสัมพัทธ์ของกล่องและของไหลที่ 80 คะแนนรอบปริมณฑลของกล่อง ฉันยังมี vortons 80 อันวางไว้ใกล้กับขอบด้านนอกของกล่อง แต่ชดเชยออกไปเล็กน้อย ฉันสร้างเมทริกซ์ขนาดใหญ่และแก้ปัญหาค่า vorticity ซึ่ง vortons จำเป็นต้องต่อต้านความเร็วของของเหลวที่จุดตัวอย่าง นี้เกือบจะทำงาน แต่ฉันได้สังเกตเห็นว่าการแก้ปัญหาที่ผมได้รับกลับมาสูงขึ้นอยู่กับรูปแบบที่แน่นอนของจุดตัวอย่างและ …

10 fluid-dynamics  simulation 

การอ่านวันนี้เกี่ยวกับทฤษฎีของรูปแบบที่แตกต่างฉันรู้สึกประทับใจมากที่เตือนให้ฉันทราบถึงลำดับที่สองของระเบียบวิธีไฟไนต์วอลลุ่ม (FVM) ฉันกำลังดิ้นรนเพื่อคิดออกคือการคิดแบบนี้เพียงเล็กน้อยหรือมีการเชื่อมต่อที่ลึกลงไป รูปแบบที่แตกต่างกันทำหน้าที่พูดคุยแนวคิดบางอย่างที่หยั่งรากลึกในลำดับที่สอง FVM เช่นฟลักซ์ของรางน้ำบนพื้นผิวและเราทุกคนเกี่ยวกับฟลักซ์ใน FVM จากนั้นทฤษฎีบทอินทิกรัล (ของสโตกส์) เป็นหนึ่งในวัตถุศูนย์กลางในทฤษฎีของรูปแบบที่แตกต่างกัน มันพิสูจน์แล้วว่าเกี่ยวข้องกับการรวมกันของรูปแบบที่แตกต่างกันในหลาย ๆ ที่ที่มีซิมเพลกซ์ (สามเหลี่ยม, จัตุรมุข ฯลฯ ) ปรากฏขึ้น จริง ๆ แล้ว Manifold ถูก tessellated ในลักษณะเดียวกับที่เราเป็นตัวแทนรูปทรงเรียบซึ่งของเหลวที่ผ่านการใช้เซลล์ที่มีขอบตรง นี่เป็นเพียงบางสิ่งที่คล้ายกัน ความจริงก็คือการอ่านเกี่ยวกับรูปแบบที่แตกต่างกันทำให้ฉันไม่สามารถหยุดคิดเกี่ยวกับ FVM ได้ ระเบียบวิธีไฟไนต์ลำดับที่สองจริง ๆ แล้วเป็นตัวแทนของการรวมตัวกันของทฤษฎีแบบฟอร์มอนุพันธ์หรือไม่?

10 fluid-dynamics  finite-volume 

ในฐานะที่ได้รับมอบหมายในวิทยาลัยฉันได้จำลอง 1d คำแถลงปัญหาคือการแก้ปัญหาท่อช็อตที่ 1d ที่เกี่ยวข้องกับก๊าซอุดมคติที่อัดได้ในรูปของของไหลทำงาน สำหรับปัญหานี้ฉันแก้ไขระบบสมการของ Eulers โดยใช้ตัวแก้ Riemann ของ Roe ฉันต้องการทราบเพื่อแก้สมการของออยเลอร์ใน 2 หรือ 3 มิติฉันจะเริ่มจากตรงไหน ปัญหาการทดสอบแบบไหนที่ฉันควรพิจารณาก่อน (โปรดอย่าแนะนำนักแก้ปัญหาเชิงพาณิชย์ฉันต้องการเขียนรหัสของตัวเอง) ฉันต้องการความช่วยเหลือในการเขียนรหัสของตัวเอง แหล่งข้อมูลที่ดีที่นำเสนอปัญหา 2 มิติในทางปฏิบัติจริงที่สุดคืออะไร

10 fluid-dynamics 

ผมเริ่มที่จะเรียนรู้จาก OpenFOAM กวดวิชาโพรงซึ่งมีที่เว็บไซต์ เมื่อทำการทดลองกับหมายเลข Reynolds ที่แตกต่างกันในส่วน "2.1.8.2 เรียกใช้รหัส" กวดวิชาบอกให้รันตัวแก้ปัญหาอีกครั้งเนื่องจาก "มีเหตุผลที่จะเพิ่มเวลาแก้ปัญหา" แต่เมื่อฉันทำสิ่งนี้ฉันไม่สามารถหาความแตกต่างใด ๆ ระหว่างการไหลในโพรงด้วยค่าต่ำ (0.2) และจำนวนสูง (0.6) จำนวนคูรันต์ ฉันจะรู้ได้อย่างไรว่าฉันจำเป็นต้องทำการจำลองซ้ำอีกครั้ง?

10 software  fluid-dynamics  convergence  openfoam 

ฉันได้ใช้ระบบ Galerkin ของ ADER-Discontinuous สำหรับการแก้ปัญหาระบบเชิงเส้นของกฎหมายการอนุรักษ์ประเภทและสังเกตว่าเงื่อนไข CFL นั้นเข้มงวดมาก ในบรรณานุกรมขอบเขตบนของขั้นตอนเวลาสามารถพบได้โดยที่คือขนาดเซลล์คือจำนวนของ ขนาดและคือระดับสูงสุดของพหุนาม∂tU+A∂xU+B∂yU=0∂tU+A∂xU+B∂yU=0\partial_t U + A \partial_x U + B \partial_y U=0 Δ t ≤ชั่วโมงd( 2 N+ 1 )λm a xΔt≤hd(2N+1)λmax\Delta t \leq \frac{h}{d(2N+1)\lambda_{max}}ชั่วโมงhhdddNNN มีวิธีใดที่จะหลีกเลี่ยงปัญหานี้หรือไม่? ฉันทำงานร่วมกับรูปแบบปริมาณ จำกัด ของ WENO-ADER และข้อ จำกัด CFL นั้นผ่อนคลายมากขึ้น ตัวอย่างเช่นสำหรับชุดรูปแบบลำดับที่ 5 จะต้องกำหนด CFL ที่ต่ำกว่า 0.04 เมื่อใช้ DG ในขณะที่ CFL = …

9 fluid-dynamics  finite-volume  discontinuous-galerkin  numerical-modelling 

ความเป็นมา: ฉันได้สร้างโซลูชันตัวเลขที่ใช้งานได้หนึ่งตัวสำหรับ Navier-Stokes 2d เท่านั้นสำหรับหลักสูตร มันเป็นทางออกสำหรับการไหลของโพรงที่ขับเคลื่อนด้วยฝา อย่างไรก็ตามหลักสูตรดังกล่าวได้พูดคุยเกี่ยวกับสกีมาจำนวนหนึ่งสำหรับการแยกเชิงพื้นที่และการแยกเวลา ฉันใช้หลักสูตรการจัดการสัญลักษณ์มากขึ้นที่นำไปใช้กับ NS ด้วย แนวทางตัวเลขเพื่อจัดการการแปลงสมการวิเคราะห์ / สัญลักษณ์จาก PDE เป็นผลต่างที่แน่นอน ได้แก่ : ออยเลอร์ FTFS, FTCS, BTCS หละหลวม การเล่นต้องเตจุดกึ่งกลาง หละหลวม-Wendroff MacCormack ออฟเซ็ตกริด (การกระจายเชิงพื้นที่ช่วยให้ข้อมูลสามารถแพร่กระจายได้) TVD สำหรับฉันในเวลาเหล่านี้ดูเหมือนว่า "ชื่อแทรกพบรูปแบบและมันเกิดขึ้นในการทำงาน" หลายสิ่งเหล่านี้มาจากก่อนเวลา "ซิลิคอนที่อุดมสมบูรณ์" พวกเขาทั้งหมดประมาณ ในวงเงินที่พวกเขา ในทางทฤษฎีนำไปสู่การ PDE ในขณะที่ Direct Numerical Simulation ( DNS ) คือความสนุกและ Reynolds Averaged Navier-Stokes ( RANS ) …

9 finite-difference  fluid-dynamics  machine-learning  numerics 

โดย "ง่ายที่สุด" ฉันหมายถึงวิธีที่ง่ายที่สุดในการเรียนรู้และนำไปปฏิบัติตั้งแต่เริ่มต้น ฉันหวังว่าคำถามของฉันสามารถตอบได้มากหรือน้อย

9 fluid-dynamics