【淘宝客 app源码】【ng-include源码】【网络推广工具源码】openfoam源码学习

时间:2024-12-24 08:47:44 编辑:百山探索网站源码 来源:cydia substrate 源码

1.曳力在CFD-DEM流体动量方程中的源码处理 (以MFiX和OpenFOAM为例)
2.基于OpenFOAM求解器二次开发
3.数值波浪水池构建工具waves2FOAM的安装与使用
4.openFOAM安装教程
5.OpenFOAM中的数据结构-icoFoam为例未完成

openfoam源码学习

曳力在CFD-DEM流体动量方程中的处理 (以MFiX和OpenFOAM为例)

       曳力在CFD-DEM流体动量方程中的处理涉及多个方面。首先,学习右侧曳力Ug使用n+1时刻的源码值时采用半隐式方法,这种方法在动量方程中表现出良好的学习稳定性。然而,源码如果使用n时刻的学习淘宝客 app源码Ug进行显式处理,整个曳力作为源项可能会对稳定性产生不利影响。源码

       在MFiX文档中,学习所谓的源码显式耦合是指描述粒子曳力的方法。粒子在单个CFD时间步长内会经历多个时间步。学习这种显式耦合意味着曳力在单个CFD时间步长内不会被重新计算。源码

       从我的学习理解来看,半隐式处理意味着在方程中的源码曳力项中,使用un+1的学习气体速度来隐式计算曳力,而不是源码显式地使用un。我相信这种数值处理已经在开源软件中实现了。

       以下是在OpenFOAM和MFiX中的实现方式:

       MFiX:请参阅文件中的方程

       链接:mfix.netl.doe.gov/doc/m...

       同时,您也可以查看源代码,其中曳力项被分为与气体速度相关的隐式部分(A_M)和与粒子速度相关的显式部分(B_M)。

       1) 文件:solve_vel_star.f

       2) 文件:gas_drag.f

       3) 文件:drag_gs_des1.f

       OpenFOAM:我没有找到DPMFoam实现的文档,但源代码表明它对曳力采用了半隐式处理,请参见突出显示的代码。Uc是气体速度,UCoeff()是曳力系数b,UTrans()是粒子对气体的曳力。因此,在SU函数的第行:

       UTrans() - fvm:Sp(UCoeff(), U) + UCoeff()*U

       可以简化为:

       b(Up-Ug) - fvm:Sp(b,Ug) + bUg

       简化后的表达式为:

       bUp - fvm:Sp(b,Ug)

       fvm::Sp使得源项隐式化,从而对对角线有贡献。

基于OpenFOAM求解器二次开发

       OpenFOAM是开源计算流体动力学(CFD)软件包,提供模拟和建模工具以解决复杂流体流动问题。其强大的求解器库能模拟包括湍流、多相流、ng-include源码传热在内的多种现象。使用OpenFOAM求解器进行特定问题求解时,可能需要自定义算法以满足需求。以投影法为例,本文介绍如何自定义OpenFOAM求解器。

       投影法求解原理适用于二维不可压缩N-S方程。在每一步时间推进中,通过三个子步解出压力,最终推导出速度。首先确定时间离散格式,选择显式欧拉格式,从而得到离散方程。然后,引入速度中间量分解方程组,求解速度中间量和压力项。

       要创建自定义OpenFOAM求解器,首先从现有求解器复制,如将icoFoam求解器复制至新目录,避免覆盖系统求解器。修改求解器代码目录,通常存于user目录下。接着,修改求解器源代码文件,如icoFoam.C,以实现投影法公式。同时调整createFields.H文件,确保变量规范。

       完成自定义求解器后,使用wmake命令编译。随后,对算例进行调试,网络推广工具源码包括网格绘制、边界条件设定和迭代设置。以elbow算例为例,通过自定义求解器myicoFoam进行运算,获得速度、压力场结果。

       总结,本文详细阐述了如何基于投影法自定义OpenFOAM求解器,并通过elbow算例验证方法的有效性。希望本文能为读者提供基础指导,实际应用时需根据具体情况调整参数。

数值波浪水池构建工具waves2FOAM的安装与使用

       数值波浪水池构建工具waves2FOAM是基于OpenFOAM二次开发的波浪模拟拓展工具箱。它由丹麦科技大学Niels Gjol Jacobsen于年9月开源,目前在船舶与海洋工程、港口海岸及近海工程等领域广泛应用。

       waves2FOAM采用速度入口式造波方法,具有松弛区消波功能。预设了规则波、不规则波、孤立波等造波类型,并可在水槽两端设置消波区以消除尾端波浪和结构物二次反射波浪。该工具箱造波和消波效果稳定,计算效率高,受到了众多学者的青睐。

       本文将分享waves2FOAM的安装与使用方法。首先,阅读waves2FOAM手册中的安装指南,尤其是manualwaves2Foam.pdf文件,了解基本安装流程和依赖环境。安装过程中,新手常遇的文字加密解密源码小问题有版本兼容性、依赖下载等,可参考手册解决。

       对于支持版本,手册明确列出支持的OpenFOAM版本。对于OpenFOAM-v版本,waves2FOAM已支持,但在安装时注意版本差异,确保源代码兼容性。在尝试安装时,如遇到未声明变量(如scAlpha)的错误,参考手册中的代码片段进行修改,如在alphaEqn.H中添加相应的声明。

       安装前需确保所有相关依赖已下载并编译完成,特别是OceanWave3D-Fortran的安装方法需自行查阅。对于OceanWave3D的编译问题,可参考手册中的操作,手动解决下载和编译步骤。

       环境变量设置是安装的关键环节,确保按照手册要求在$FOAM_RUN/../applications/utilities路径下安装waves2FOAM。在bin\bashrc.org中定义所有waves2FOAM的环境变量,完成环境变量配置后,可通过source .bashrc自动加载设置。

       在编译安装过程中,遇到的问题包括环境变量错误、缺少include文件等。为避免这些问题,建议使用绝对路径进行编译,或在.bashrc中添加相关设置。此外,确保在编译前运行`source bin\bashrc`,以正确加载waves2FOAM环境变量。jdk源码解析 Thread

       在验证安装无误后,可尝试运行默认算例,通过Allrun命令执行waves2FOAM算例。若算例换到其他位置后无法运行Allrun,需检查代码注释部分,确保路径正确无误。

       在理解waveDyMFoam修改方法后,可将修改流程应用到overWaveDyMFoam solver中。关键在于理解造波边界条件与动网格求解器的独立性,确保相关依赖和include文件正确,建议基于overInterDyMFoam进行修改。

       通过以上步骤,可正确安装并使用waves2FOAM工具,实现波浪模拟。在使用过程中,注意根据实际需求调整配置和参数,以获得更精确的模拟结果。

openFOAM安装教程

       OpenFOAM初学者可能会觉得安装过程是最大挑战,特别是对Linux不熟悉的新手。好消息是,最新版本如4.0提供了简单安装方式,以下步骤以Ubuntu .及以上为例:

       第一步:添加openfoam apt源

       第二步:更新apt源

       第三步:在线安装

       只需这三条指令即可轻松完成安装!如有疑问,请在下方留言。

       但对于对源码有追求的用户,这显然过于简单,不够刺激。接下来,我将详细介绍源码安装方式,只需几个关键配置文件即可搞定。

       首先,需要编辑系统配置文件(~/.bashrc),添加如下代码:

       FOAM_INST_DIR:OpenFOAM解压的位置,即安装位置。

       接着,打开OpenFOAM的环境变量文件(OpenFOAM-2.4.0/etc/bashrc),了解并认识几个关键配置,无需修改。

       接下来,需要配置的文件是(OpenFOAM-2.4.0/etc/bashrc),主要涉及编译采用系统自带或ThirdParty依赖的代码、使用哪个编译器、以及使用的MPI类型等。

       最后,通过三条命令在Ubuntu下安装OpenFOAM的依赖包。安装完成后,进行漫长的编译过程,大概需要三四个小时,期间请适当休息。

       编译后的可执行文件存放在OpenFOAM-2.4.0/applications 和 ThirdParty-2.4.0/platforms 下。

       完成编译后,创建测试目录,拷贝测试目录并执行网格划分、求解和显示。

       至此,OpenFOAM的安装和配置流程已经介绍完毕,感谢您的耐心阅读。

OpenFOAM中的数据结构-icoFoam为例未完成

       撰写博客并整理思路确实能提高工作效率。我本想利用暑假进行一项关于 OpenFOAM 数据结构的深入研究,然而日程安排总是让我疲于应对各种事务,仿佛永远在追赶时间的脚步。近期,因大雪封校和周五晚上的闲暇时光,我终于有了时间来解决这个问题。

       我撰写这篇博客的目的,是希望从数据结构的角度,详细解析 OpenFOAM 如何对一个案例进行运算。我将从一个最简单的例子出发(1*2*3的网格),通过数字来演示 OpenFOAM 的运算过程。本文将分为两部分,首先分析不带湍流模型的 `icoFoam` 例子,之后有空时再探讨带湍流模型的 `pisoFoam`。

       在深入代码之前,了解其数学表达式至关重要。关于 `icoFoam` 的数学模型,我主要参考了李东岳博士的论文。`icoFoam` 是一个基于 NS 方程(无湍流项)的简单例子,适用于分析流体动力学基本原理。

       NS 方程描述了动量方程,我们假设忽略压力梯度项,以便进行动量预测。OpenFOAM 使用有限体积法(FVM)对每个项进行体积积分离散化,最终形成如下方程:

       Vp * dU/dt = Ff - SS * ν * ∇U

       其中,Vp 表示网格单元体积,Ff 为通量,SS 是网格单元面矢量,ν 是动力粘度,U 是速度向量,下标 n 表示当前时间步(已知),r 表示预测时间步(待求)。N 和 P 分别代表相邻网格单元和当前网格单元。

       接着,我们将忽略了的压力梯度项加入方程中,得到:

       Vp * dU/dt = Ff - SS * (p/rho) - SS * ν * ∇U

       这里的 p/rho 表示单位压力,是 OpenFOAM 中定义的压力。

       这实际上是一个线性方程,方程在某一时间 n 上,除了 U^r 未知,其他变量都是已知的,因此可以看作是求解线性方程组(ax=b)的问题。

       接下来是压力泊松方程,我们需要根据 U^r 预测出下一时刻的压力 p^r,以完成循环并满足物理约束。

       循环内,我们通过不断修正 U^r 和 p^r,加入动量方程和连续性方程的物理约束,最终得到满足这些约束的 U^r 和 p^r,再带入下一个时间步进行计算。

       在 `pisoFoam` 中,循环的过程是如何更新速度和压力的呢?

       将动量方程代入连续性方程,可以得到浓缩的 2 合 1 方程式,即压力泊松方程。其中,HbyA 是基于省略了压力项的动量方程计算出的速度预测值,用于更新变量。

       通过 piso 循环,最终目的是在每个循环中得到满足 2 合 1 方程式的预测结果,这样得到的预测结果在物理上是合理的。

       整个流程包括:

       1. 获取第一个压力预测值,通过将动量方程带入压力泊松方程而求得。

       2. 根据第一个压力预测值修正速度。

       3. 循环重复直到收敛。

       在理解了数学模型之后,接下来是观察代码,看看 OpenFOAM 是如何实现这些概念的。在图中,我总结了对 `icoFoam` 代码的理解,提供了一个清晰的视图。跑一个 1*2*3 网格的 case,如自带的 `cavity` case。

       首先调整 `blockMeshDict` 为 1*2*3 的网格。

       运行代码,观察网格形状。

       从 0 到第一个时间步,再到从第一个到第二个时间步。

       1. 从 0 到第一个时间步。

       这段代码的主要目的是将动量方程放入求解器中,通过 `solve` 命令计算出预测速度 U^r。

       疑问在于,`solve(UEqn == -fvc::grad(p));` 之后速度变量 U 直接更新,这在 C++ 中是合法的吗?U 不是 UEqn 的子变量,这行代码没有赋值给 U,怎么就能更新 U?

       经过验证,在 `solve` 语句前后输出 U 的结果确实不同,说明 `solve` 确实修改了外部变量 U。

       这种操作可能涉及指针(pointer)或引用(reference)的使用,以提高代码效率。在 C 语言中,这样的操作是常见的,但在不了解内存管理的情况下可能会引发问题。

       通过复制一个引用实例,观察了 `icoFoam.C` 中的传递方式。从 `UEqn` 到 `solve` 函数的参数传递,可能是通过某种间接引用实现的。

       在 `fvMatrix` 中,包含 A 和部分 b(如 `fvm::ddt(U)`)的结构。`fvMatrix` 分为两部分,一部分用于 A,另一部分用于 b。

       观察到 `fvMatrix` 中确实包含引用变量 psi_,这是 U 的引用位置。`solve` 函数通过创建引用 psi 来更新 U 的值。

       总结了 `fvMatrix` 的结构,确认了 `solve` 函数在更新 U 值时使用了引用或指针。

       在了解了如何在矩阵 A 和 b 中进行操作后,我们接下来需要验证矩阵是如何变化的。

       修改源代码,输出 `solve` 公式中的变量,进行比较。

       对于输出的矩阵和源代码进行了详细的对比分析,确认了矩阵 A 和 b 的结构与预期一致。

       最后,分析了整个 piso 循环过程,从预测速度到修正压力,再到最终得到满足物理约束的 U^r 和 p^r,整个流程在代码中得到了清晰的体现。

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