关键就是两个字：“壁格”&br&&br&“壁”就是流场中的固体边界，CFD中很大一部分问题都是出在流-固体接触的边界层区域。&br&&img src=&/973dcaf51cecedeb68a441_b.jpg& data-rawwidth=&730& data-rawheight=&606& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&730& data-original=&/973dcaf51cecedeb68a441_r.jpg&&（斯坦福大学做的机翼外流场大涡模拟边界层示意。）&br&&br&所以当对方说什么问题的时候，你就问他：&br&&br&“用的什么壁面函数啊？第一层网格y+是多少啊？”&br&&br&&br&“格”就是流场的空间离散化，CFD中另外很大一部分问题是出在网格质量上。&br&&br&所以当对方说什么问题的时候，你就问他：&br&&br&“结构还是非结构网格啊？网格无关性检查了没啊？”&br&&br&&br&看，是不是好像很了解CFD的样子。
关键就是两个字：“壁格”“壁”就是流场中的固体边界，CFD中很大一部分问题都是出在流-固体接触的边界层区域。（斯坦福大学做的机翼外流场大涡模拟边界层示意。）所以当对方说什么问题的时候，你就问他：“用的什么壁面函数啊？第一层网格y+是多少啊？”“…
01.&br&&br&&blockquote&“去哪里找到naca16006的翼型数据呢？”&/blockquote&&br&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Airfoil Tools&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&a href=&///?target=http%3A//m-selig.ae.illinois.edu/ads/coord_database.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&UIUC Airfoil Data Site&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&对称翼型，最大厚度 6%（50%弦长处）。&br&&img src=&/7b6aff53f39bb5e_b.jpg& data-rawwidth=&750& data-rawheight=&320& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&750& data-original=&/7b6aff53f39bb5e_r.jpg&&&br&&br&02.&br&&br&&blockquote&“为什么网上给的数据很少？”&/blockquote&&br&因为不清楚具体需要多少数据，也不知道你都上了哪些网，所以暂时无法回答这个问题。&br&&br&一种可能猜测是这样的：&br&&img src=&/f99dae3ddef4d0ea2d2e4_b.jpg& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&630& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&/f99dae3ddef4d0ea2d2e4_r.jpg&&&br&我的建议是：&br&&img src=&/ca8d444fb57dee08e51be_b.jpg& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&630& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&/ca8d444fb57dee08e51be_r.jpg&&&br&&br&03.&br&&br&&blockquote&“自己插值得到的形状不太对啊，导边都成尖的了。”&br&&/blockquote&&br&您是研究直升机的吧？一般螺旋桨才叫“导边”，飞机翼型叫“前缘”。&br&&br&NACA16系列是超音速翼型，所以前缘就是尖的。（&a href=&///?target=http%3A//people.clarkson.edu/%7Epmarzocc/AE429/The%2520NACA%2520airfoil%2520series.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&NACA Airfoil Series&i class=&icon-external&&&/i&&/a&）&br&&br&&br&另，我也觉得叫“前缘”比较好，因为前缘可以再续，听起来比较浪漫。&br&&br&&br&最后，经各位朋友提醒，“导边”原是船舶行业专用术语，旋翼机叶片也称“前缘”。
01.“去哪里找到naca16006的翼型数据呢？”对称翼型，最大厚度 6%（50%弦长处）。02.“为什么网上给的数据很少？”因为不清楚具体需要多少数据，也不知道你都上了哪些网，所以暂时无法回答这个问题。一种可能猜测是这样…
感兴趣的话，了解了解气动声学（Aero Acoustics）方向吧。&br&&br&标准大气压强101325帕，一个100分贝的声音已经震耳欲聋了，其实声压波动才2帕。&br&假设一个人身高1米5，20公分宽，他的横截面积是0.3平方米。如果一道声波响度150分贝，声压高达632帕，对人体的作用就有接近200牛，也就是约20公斤的重量。身子羸弱一点的能直接给震出去，效果参考《功夫》。&br&&img src=&/ef7a52d467da89b18c9d405d0a050741_b.jpg& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&355& class=&content_image& width=&300&&&br&研究对象都是较小的波动（真能把人震出去的那个，就不叫声学叫爆破了），所以目前的CFD还有很大局限，雷诺时均方法比较难模拟这样小尺度的脉动，而大涡模拟或脱体涡模拟的计算量又太大，现在理论方法和半经验公式仍有很多应用。&br&&br&气动声学是个相对年轻的学科，一般以1952年的Lighthill's analogy为起点。&br&&img src=&///equation?tex=%5Cfrac%7B%5Cpartial+x%5E%7B2%7D+%5Crho+%7D%7B%5Cpartial+t%5E%7B2%7D%7D+-a_%7B0%7D%5E%7B2%7D+%5CDelta+p%3D%5Cfrac%7B%5Cpartial+%5E%7B2%7D+%5Crho+%7D%7B%5Cpartial+x_%7Bi%7D%5Cpartial+x_%7Bj%7D%7DT_%7Bij%7D+& alt=&\frac{\partial x^{2} \rho }{\partial t^{2}} -a_{0}^{2} \Delta p=\frac{\partial ^{2} \rho }{\partial x_{i}\partial x_{j}}T_{ij} & eeimg=&1&&&br&&img src=&///equation?tex=T_%7Bij%7D+%3D%5Crho+u_%7Bi%7D+u_%7Bj%7D+%2Bp_%7Bij%7D-a_%7B0%7D%5E%7B2%7D%5Crho+%5Cdelta_%7Bij%7D+++& alt=&T_{ij} =\rho u_{i} u_{j} +p_{ij}-a_{0}^{2}\rho \delta_{ij}
& eeimg=&1&&&br&&br&这也是一个牵扯比较广的交叉学科。有的声源是固体结构的振动，相当于单向流固耦合；声音的采样和分析实际上就是信号处理；工程上的噪音防治是一大课题；从理论上解答了“声乐有几种唱法”之后还可以往娱乐圈发展。
感兴趣的话，了解了解气动声学（Aero Acoustics）方向吧。标准大气压强101325帕，一个100分贝的声音已经震耳欲聋了，其实声压波动才2帕。假设一个人身高1米5，20公分宽，他的横截面积是0.3平方米。如果一道声波响度150分贝，声压高达632帕，对人体的作用就…
非常有用，不用整复杂的理论，说的直白点，增加凸起的作用是提前产生分离，减小速度，从而减少拐角处的负压。作用从4到十几个count都可以，看车型。楼上的gs4就是本人当年的作品。&br&&br&闲，更新一下，真的很想贴两张以前算过的背压图，一看就明白了。有了这个东西，拐角的背压一下就提上来了。风洞试验也验证了这一点。但是本人比较胆小，牵扯到泄密的问题没法放。网上找了个奔驰的“喷气尾灯”。这个是奔驰的专利，原理和尾灯上的突起一样，都是通过凸起或者高速气流，提前产生分离，降低拐角区域的较大的负压。（在这个小拐角，负压可以小于-300Pa以下)&br&&img src=&/63bd2fd024db_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&960& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&/63bd2fd024db_r.jpg&&
非常有用，不用整复杂的理论，说的直白点，增加凸起的作用是提前产生分离，减小速度，从而减少拐角处的负压。作用从4到十几个count都可以，看车型。楼上的gs4就是本人当年的作品。闲，更新一下，真的很想贴两张以前算过的背压图，一看就明白了。有了这个东…
我个人推荐：&br&&br&&a href=&///?target=http%3A///blog/cfd-python-12-steps-to-navier-stokes/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CFD Python: 12 steps to Navier-Stokes :: Lorena A. Barba Group&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&12个例子，从最简单的一维传导方程+初始条件+边界条件开始，逐步拓展到二维，最后是两个NS方程实例。&br&&br&&img src=&/d5e7c3bbc7c7ff7de8d07_b.jpg& data-rawwidth=&843& data-rawheight=&661& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&843& data-original=&/d5e7c3bbc7c7ff7de8d07_r.jpg&&&br&每一个例子都有理论解析和实例代码，很适合初学者。&br&&br&工具方面我偏好&br&&br&&a href=&///?target=https%3A//store.continuum.io/cshop/anaconda/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Anaconda Scientific Python Distribution&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&这是一个Python套件，里面既有IPython这样小巧的编辑器，也有如Spyder的集成开发环境。&br&大一点的工程我比较喜欢用Spyder：&br&&br&（图片来自网络）界面看着和Matlab差不多，左边的代码编辑功能也是很全的，关键字高亮、补全换行这些基本的都有，也支持选中任意部分运行，挺方便的。右边是文件、Console和变量。&img src=&/30c11ecf3d70e6c9f603ad42c42a42b8_b.jpg& data-rawwidth=&675& data-rawheight=&391& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&675& data-original=&/30c11ecf3d70e6c9f603ad42c42a42b8_r.jpg&&&br&&br&这个Anaconda最大的好处是集成了大量科学计算常用的库如Numpy，Scipy，Pandas等，做其他项目也可以用。目前专门针对CFD的Python库好像还不多，比较成熟的有这个：&br&&br&&a href=&///?target=http%3A//fenicsproject.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Automated Solution of Differential Equations by the Finite Element Method&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&商用软件：&br&&br&Fluent更加适合初学者，因为市场占有率最高，资料、教程、讨论最多。&br&与Fluent配套的网格划分工具，我推荐ICEM CFD。&br&&br&Turbo主要针对旋转机械设计，集成的AutoGrid效率还是挺高的，但只有结构化网格。如果你专门做旋转机械如压缩机、涡轮、风扇这一块的话，Turbo比较好上手。
我个人推荐：12个例子，从最简单的一维传导方程+初始条件+边界条件开始，逐步拓展到二维，最后是两个NS方程实例。每一个例子都有理论解析和实例代码，很适合初学者。工具方面我偏好
DNS，不是DNS服务器的那个DNS，而是直接数值模拟（Direct Numerical Simulation），是湍流的一种模法。&br&&br&它不似大涡模拟（LES）那样有亚网格模型，也不像脱体涡模拟（DES）把边界层单独处理，更没有RANS里的时间平均。如果说上面这些都是文艺模拟的话，那么DNS就是：&br&&br&暴力模。&br&&br&&br&雷诺数越高，流场越不稳定，形成的漩涡也就越小（如下图）。&br&能量总体上从大漩涡输入到小漩涡，再在小尺度上耗散，但同时也存在反向的回流（backscatter）。&br&&img src=&/9cf57c5dc942fb_b.jpg& data-rawwidth=&638& data-rawheight=&479& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&638& data-original=&/9cf57c5dc942fb_r.jpg&&&br&&br&DNS的网格精度需要接近Kolmogorov尺度，在这个数量级上动能不再催生漩涡，而是直接被耗散。因为能量回流的作用，如果网格精度不够就会“丢失”小尺度涡旋对大尺度流场的作用，这也是为什么LES虽然进行了滤波，但还是需要亚网格模型（sub-grid model）来补正。&br&&br&雷诺数越高，漩涡越小，最小网格的尺寸以及时间步都就越小，相应的计算量也就越大。&br&所以DNS现阶段只能模拟低雷诺数湍流。&br&&br&&br&希望有一天，人们可以无所顾忌地，暴力模。
DNS，不是DNS服务器的那个DNS，而是直接数值模拟（Direct Numerical Simulation），是湍流的一种模法。它不似大涡模拟（LES）那样有亚网格模型，也不像脱体涡模拟（DES）把边界层单独处理，更没有RANS里的时间平均。如果说上面这些都是文艺模拟的话，那么DN…
好吧, 我发现我实在太懒了, 本来想写一个很长的答案, 不过觉得真的写完可能要花小半个月了....所以, 我决定写一个短小的答案. &br&(本文将假设受众对PDE和数值方法有所了解, 对所涉及的内容不做基础科普)&br&首先, 据我所知, FLUENT 是使用有限体积法(finite volume method)来离散Navier-Stokes方程的, 什么是有限体积法呢, 让我们利用一个有限微元上的质量和动量的改变来展开。 &br&&br&
mass conservation:
&img src=&///equation?tex=%5Cintop_%7B%5COmega%7D%5Cfrac%7B%5Cpartial+%5Crho%7D%7B%5Cpartial+t%7DdV%2B%5Cintop_%7B%5Cpartial+%5COmega%7D%5Crho+u%5Ccdot+%5Chat%7Bn%7DdA+%3D+0& alt=&\intop_{\Omega}\frac{\partial \rho}{\partial t}dV+\intop_{\partial \Omega}\rho u\cdot \hat{n}dA = 0& eeimg=&1&&&br&上式的意思是说, 我们观察一个微小的体积元, 在这个小微元里, 密度的改变率, 等于单位时间内伴随着速度流进微元的物质和单位时间内流出微元的物质的率. 这两个的和, 应该为0&br&
我们再考虑 动量守恒 :&br&
momentum conservation&br&&img src=&///equation?tex=%5Cintop_%7B%5COmega%7D%5Cfrac%7B%5Cpartial%5Cleft%28%5Crho+u%5Cright%29%7D%7B%5Cpartial+t%7DdV+%2B+%5Cintop_%7B%5Cpartial%5COmega%7D%5Cleft%28%5Crho+u%5Cright%29u%5Ccdot%5Chat%7Bn%7DdA%2B%5Cintop_%7B%5Cpartial%5COmega%7D%5Cleft%28+%5Ctau+%5Ccdot+%5Chat%7Bn%7D%5Cright%29dA+%3D+%5Cintop_%7B%5Cpartial%5COmega%7D-%5Cleft%28p%5Chat%7Bn%7D%5Cright%29dA& alt=&\intop_{\Omega}\frac{\partial\left(\rho u\right)}{\partial t}dV + \intop_{\partial\Omega}\left(\rho u\right)u\cdot\hat{n}dA+\intop_{\partial\Omega}\left( \tau \cdot \hat{n}\right)dA = \intop_{\partial\Omega}-\left(p\hat{n}\right)dA& eeimg=&1&&&br&
施加的压力&br&如果说我们把空间离散成一个个的小方格&br&&img src=&/6a356eddfbeb_b.jpg& data-rawwidth=&536& data-rawheight=&489& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&536& data-original=&/6a356eddfbeb_r.jpg&& 并在小格子的中心记录压力的数值, 在小格子的面上面记录速度的数值, 我们假设这一个格子足够小, 小到在里头的压力值是可以以中心的值来代替的, 那么, 以上的质量守恒式就能写成&br&&img src=&///equation?tex=%5Cfrac%7Bu_%7Bi%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%2Cj%7D+-+u_%7Bi-%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%7D%2Cj%7D%7B%5CDelta+x%7D+%2B+%5Cfrac%7Bv_%7Bi%2Cj%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%7D+-+v_%7Bi%2Cj-%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%7D+%7D%7B%5CDelta+x%7D++%3D+0+%3B& alt=&\frac{u_{i+\frac{1}{2},j} - u_{i-\frac{1}{2}},j}{\Delta x} + \frac{v_{i,j+\frac{1}{2}} - v_{i,j-\frac{1}{2}} }{\Delta x}
= 0 ;& eeimg=&1&&&br&意思是从这个小格子的每一个“面” 上单位时间内流入和流出的量是互相抵消掉的。 （因为流体不可压， 所以每个小格子里的质量既不会增多也不会减少）&br&同样的, 我们用这种方法来重写那个连续的动量守恒式, 那么对于一个动量&img src=&///equation?tex=%5Crho+u_%7Bi%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%2Cj%7D& alt=&\rho u_{i+\frac{1}{2},j}& eeimg=&1&&, 我们有&br&&img src=&///equation?tex=%5Crho%5Cfrac%7Bu_%7Bi%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%2Cj%7D%5E%7Bn%2B1%7D-u_%7Bi%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%2Cj%7D%5E%7Bn%7D%7D%7B%5CDelta+t%7Dh%5E%7B2%7D+%2B+%0A%5Csum_%7Bfaces%7D%5Cleft%28%5Crho+u%5Cright%29V_%7Bf%7Dh%2Bp_%7Bi%2B1%2Cj%7D-p_%7Bi-1%2Cj%7D%3D%5Cmu%5CDelta+u_%7Bi%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%2Cj%7Dh%5E%7B2%7D& alt=&\rho\frac{u_{i+\frac{1}{2},j}^{n+1}-u_{i+\frac{1}{2},j}^{n}}{\Delta t}h^{2} +
\sum_{faces}\left(\rho u\right)V_{f}h+p_{i+1,j}-p_{i-1,j}=\mu\Delta u_{i+\frac{1}{2},j}h^{2}& eeimg=&1&&&br&
流通,非线性
扩散/粘性摩擦&br&&br&&br&对于不可压流来说, 我们通过一个额外的压力泊松方程把压力和速度联系起来, 这个方法又叫做投影法(projection method), 因为我们需要&img src=&///equation?tex=u%5E%7Bn%2B1%7D& alt=&u^{n+1}& eeimg=&1&& 满足&br&&img src=&///equation?tex=%5Cnabla+%5Ccdot+u%5E%7Bn%2B1%7D+%3D+0& alt=&\nabla \cdot u^{n+1} = 0& eeimg=&1&&&br&而在完成了显式的流通量(还有隐式格式, 这里不展开讨论)
和半隐式格式, 半显示格式的扩散项计算后, 我们有&br&&img src=&///equation?tex=%5Cfrac%7Bu%5E%7Bn%2B1%7D-%5Ctilde%7Bu%7D%5En%7D%7B%5CDelta+t%7D+%3D+-%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Crho%7D%5Cnabla+p& alt=&\frac{u^{n+1}-\tilde{u}^n}{\Delta t} = -\frac{1}{\rho}\nabla p& eeimg=&1&&&br&其中&img src=&///equation?tex=%5Ctilde%7Bu%7D& alt=&\tilde{u}& eeimg=&1&& 是那个中间步骤得到的数据.&br&对两边同时做&img src=&///equation?tex=%5Cnabla%5Ccdot& alt=&\nabla\cdot& eeimg=&1&& 操作, 我们得到了&br&&img src=&///equation?tex=%5Cnabla%5E%7B2%7Dp+%3D+-%5Crho%5Cnabla%5Ccdot+%5Ctilde%7Bu%7D& alt=&\nabla^{2}p = -\rho\nabla\cdot \tilde{u}& eeimg=&1&&&br&这个时候, 如果我们对于每一个小格子i,j, 计算出&img src=&///equation?tex=%5Cnabla+%5Ccdot+%5Ctilde%7Bu%7D+_%7Bi%2Cj%7D& alt=&\nabla \cdot \tilde{u} _{i,j}& eeimg=&1&&, 并且离散化&img src=&///equation?tex=%5CDelta+p+_i%2C_j& alt=&\Delta p _i,_j& eeimg=&1&&我们就可以立出一个关于&img src=&///equation?tex=p_%7Bi%2Cj%7D& alt=&p_{i,j}& eeimg=&1&&的线性方程组. &br&&img src=&///equation?tex=Ap+%3D+b& alt=&Ap = b& eeimg=&1&&&br&解得压力之后, 我们就能得到我们想要的, 无散的速度场.&br&&img src=&///equation?tex=u%5E%7Bn%2B1%7D+%3D+u%5En+-+%5CDelta+t+%5Cnabla+p& alt=&u^{n+1} = u^n - \Delta t \nabla p& eeimg=&1&&&br&对于二维情况来说, 矩阵A通常是这样的&br&&img src=&/ea9a2c51af77a82ae242f03c45beaccb_b.jpg& data-rawwidth=&430& data-rawheight=&218& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&430& data-original=&/ea9a2c51af77a82ae242f03c45beaccb_r.jpg&&&br&&br&当然,
这只是很小的一个矩阵,
实际应用中, 我们需要把一块数值模拟的区域分成很多很多小格子, 拿一个1米x1米的区域来说, 如果你想要计算出每一个厘米的细节, 你就需要分成 100x100个小格子, 而这些小格子里的信息, 必须全部存在计算机内存中. 如果是三维的情况的话, 1米x1米x1米 你想要得到每个立方厘米的细节, 你就得分成100x100x100个小格子, 这些小格子里头存储着压力, 速度等的数值的信息, 而矩阵A的数据量需要 未知量^2(平方) , 就是说, 如果你有10000个未知量的话, 矩阵A的a_ij的数量就是100,000,000, 如果你有1,000,000(三位情况)个未知量的话, 矩阵A就根本存不下! 所以说, 现实情况中求解Ap=b的算法通常由迭代法或者多重网格法并结合系数矩阵数据结构来完成(超过本篇范围, 不展开讨论). &br&&br&除了这种简单的把区域分成小格子的情况外, 有限体积法真正超越有限差分法的优势在于他可以处理各种非结构化网格, 比如这些:&br&&img src=&/a98eb80a7332f4cbeaba7_b.jpg& data-rawwidth=&869& data-rawheight=&790& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&869& data-original=&/a98eb80a7332f4cbeaba7_r.jpg&&在使用非结构化网格的时候, 我们有需要额外的存储空间来保存网格的点线面之间的邻接关系的数据结构. &br&&br&所以说, 这也就不难理解, 为什么你的网格分得越细, 所需要使用的计算机内存就越大了.
好吧, 我发现我实在太懒了, 本来想写一个很长的答案, 不过觉得真的写完可能要花小半个月了....所以, 我决定写一个短小的答案. (本文将假设受众对PDE和数值方法有所了解, 对所涉及的内容不做基础科普)首先, 据我所知, FLUENT 是使用有限体积法(finite volume…
————————&br&关于仿真和实验的关系再多说两句&br&&br&所谓做“仿真”有两重意义&br&一重是用别人的方法来解决自己的问题，这类工作可以看做是实验的近似和补充。最极端的就是DNS，都”直接数值模拟“了，也就无所谓谁的方法，而且可行度也可以和实验比肩，代价可能还更高。&br&另一重是开发新的方法、模型用于仿真。这类工作本质和实验不同，需要一定程度的抽象和理论构造，所以不存在蒙头便算的情形。有更工程便经验的路子，也有偏理论的路子，应该说是理论研究和实用创新的结合。&br&————————&br&不大会讲客套话，见谅。&br&————————&br&题主的问题有些模糊，你所说的“湍流问题”指的是什么？ &a data-hash=&59fcae6ff171& href=&///people/59fcae6ff171& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@Kaiser& data-tip=&p$b$59fcae6ff171&&@Kaiser&/a& 的回答混淆了Clay Institute的某个千禧年问题，还有人提到了数值解的残差问题，本着正本清源的精神，这几件事应该分开来讨论。&br&&br&&b&“湍流问题”可以有两种解读&/b&&br&&br&&b&第一种&/b&是应用层面的，即在存在湍流现象的系统中，给定边界条件，我们能不能预测某些宏观统计量或者瞬时值。前者例如给定飞机翼形、攻角、速度等，能不能预测平均升力和阻力？后者例如预测下周某一天的降雨、风速、阴晴。&br&
前者应该说答案是很肯定的，现在的计算能力刚够可以做带Wall-Model的机翼LES，2030年前估计可以做整机的Wall-model LES,，机翼的DNS，或者起码Wall-Resolved LES。Wall-Resolved LES 和 DNS的精确性已经完全可以和实验比肩了。&br&
后者的答案是半个肯定。计算能力假以时日一定能达到。也就是说我们可以相当精确地计算大气运动，但是因为湍流本身是高自由度的非线性系统，或者说是混沌的，准确的长期预报是理论上不可行的。Edward Lorenz在60十年代就指出，由于混沌系统对初始值的敏感性，天气预报的理论极限在三周左右。&br&
湍流问题的&b&第二种&/b&解读是物理层面的。所谓经典物理的最后难题，指的是这个层面。虽然湍流是混沌系统，我们无法做瞬时值的长期预测，但观察表明湍流的宏观统计量是稳定的。举个例子，一个匀速运动的球体，尾部形成湍流。尾流的速度场一直在变化而球速是个定值。显然，其瞬时值并不能表示成球体速度的方程。但如果给定球速，速度场的时间平均值是确定的（起码经验的来说）。众所周知，NS方程描述的是瞬时值的演变，那什么方程式可以用来描述这个稳定的宏观统计量呢？显然这个方程不是NS方程。而简单的把NS方程做时间平均，或者系综平均，又会产生多余的未知量。&br&
换而言之，这个混沌系统有一个并不混沌的宏观统计量，约束这个量的物理规律我们还不知道。通过DNS，我们可以得到一系列的瞬时值，然后可以处理得到统计量。但这并不等于我们掌握了约束这个统计量的物理规律。DNS只能相当于用计算机做实验。数值模拟可以克服实际实验上难以逾越的困难，因此可以帮助我们得到实验难以获得的数据，可以说是对实验的补充。但是得到实验结果和发现物理规律是两回事。所以在这个层面上，答案是完全否定的。&br&&br&&b&Clay Institute的某个千禧年问题&/b&&br&（数学已经超过我的专业范围，这里只是抛砖引玉）&br&
Clay Institute关于NS方程的千禧年问题并不是求解析解，而是证明给定任意光滑无散度初值，证明或者证否三维NS方程始终存在光滑解。所以这是个证明问题而不是求解问题。那这个问题和DNS或者说数值解有没有关系呢？勉强有一点。&br&
DNS或者广义的NS方程数值模拟是求某一个弱解，NS方程千禧年问题是证明光滑强解存在性。本质上是非常不同的问题。不过，解决NS问题的一种思路是先构造某种弱解，证明这个弱解的存在性，然后通过强化这个弱解，最终得到光滑的强解。法国数学家Leray三十年代就做了类似的工作，当然最后一步没做成，后来也没有人做成。&a href=&///?target=http%3A////why-global-regularity-for-navier-stokes-is-hard/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&T&i class=&icon-external&&&/i&&/a&erry Tao的博客里说他觉得这不是一个可行的思路。而且他今年的发表的文章似乎显示证否的可能性更大。&br&
所谓数值解的残差或者说精度，只是说给定某个初始值，如果存在光滑强解（真实值），某种数值方法得到的弱解和真实值的差在某个范围里面。所以这个概念本身并不涉及任意初值的强解存在性，也不涉及湍流。 &a data-hash=&14d90e0cf3bda& href=&///people/14d90e0cf3bda& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@高阳& data-tip=&p$b$14d90e0cf3bda&&@高阳&/a&说精度问题不是计算能力可以解决的，这个说法是错误的。凡是能用的数值方法，都必须满足收敛性。方法好坏指的是收敛快慢。换句话说，给定计算资源下谁和真实值的误差更小，如果没有计算能力限制，不存在低精度方法和高精度方法谁更准的问题。
————————关于仿真和实验的关系再多说两句所谓做“仿真”有两重意义一重是用别人的方法来解决自己的问题，这类工作可以看做是实验的近似和补充。最极端的就是DNS，都”直接数值模拟“了，也就无所谓谁的方法，而且可行度也可以和实验比肩，代价可能…
“对压缩的分形数据不经解压直接运算”太神了，根据视频猜测一下并截图。其中包括Regele做的小波solver对于做湍流的疑似好处。&br&&br&分形和小波说的是一个东西，并且算法自带自适应网格生成器。&br&自适应网格本身提高了计算湍流的效率，即使不涉及或者不更换湍流模型。&br&&br&运行在小波基上的CFD算法应该属于某种谱方法？&br&&b&谱方法可以工程应用了？这神器程度不亚于湍流方面的进展。&/b&&br&&br&谱方法里面对于谱空间重新建立了N-S方程，对于小波基空间怎么推导要看论文。&br&&b&如果在小波基上建立了N-S方程，那么正好相当于“对不解压的数据直接计算”。&/b&&br&&a href=&///?target=http%3A//www.aere.iastate.edu/jregele/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&aere.iastate.edu/jregel&/span&&span class=&invisible&&e/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&a href=&///?target=http%3A///doi/abs/10.& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&/doi/abs&/span&&span class=&invisible&&/10.&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&b&一个耐人寻味的问题：这个方法是针对Euler方程和激波发展出来的，Euler方程由于没有粘性限制湍流尺度，似乎不可避免的进入涡结构或激波结构无限复杂化的分形解。另外，小波变换本身以及下面算法的架构与最近很火的深度学习相当类似。&br&&/b&&br&重新截图解释字幕：&br&火箭发动机燃烧问题横越8个数量级的时间尺度&br&&img data-rawheight=&379& data-rawwidth=&648& src=&/27aab813ec585b3bf09f4c36a9096206_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&648& data-original=&/27aab813ec585b3bf09f4c36a9096206_r.png&&&br&其中的湍流问题横越6个时间尺度、10的18次方字节的数据&br&&img data-rawheight=&379& data-rawwidth=&648& src=&/796a0a585badbbc7f59c0_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&648& data-original=&/796a0a585badbbc7f59c0_r.png&&&br&但湍流结构不是稠密的，数据可以压缩。&br&所以关键问题在于如何压缩可以在不解压的情况下进行计算？&br&&img data-rawheight=&379& data-rawwidth=&648& src=&/fea29cf9b2_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&648& data-original=&/fea29cf9b2_r.png&&首先要划分网格&img data-rawheight=&379& data-rawwidth=&648& src=&/217abb66596c9_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&648& data-original=&/217abb66596c9_r.png&&&br&通常用傅立叶变换可以压缩数据，但三角函数太长了。&br&&img data-rawheight=&379& data-rawwidth=&648& src=&/b523eaa7fdcbfc556bd934b4ee7be6ac_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&648& data-original=&/b523eaa7fdcbfc556bd934b4ee7be6ac_r.png&&&br&小波变换的局部基函数更适合描述湍流的分形特征：&br&&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/dbbd533fad8b68fadbcbf472bd5c8877_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/dbbd533fad8b68fadbcbf472bd5c8877_r.png&&&br&开始构建小波基函数&br&&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/43c2e226fb01a40bba112_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/43c2e226fb01a40bba112_r.png&&&br&&b&构建过程，不同尺度下点亮/熄灭各种小波基（蓝灯）的状态。&br&原视频在这里有不同尺度好多张图，必看！&/b&&br&&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/2c595d94526dad2170d1_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/2c595d94526dad2170d1_r.png&&&br&解压缩&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/cca35bbfa7eb8a4436bb_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/cca35bbfa7eb8a4436bb_r.png&&&br&生成了自适应网格，实际上相当于二叉树？&br&&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/02eeb5686e37_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/02eeb5686e37_r.png&&&br&&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/8510bccbc80cca44f140b_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/8510bccbc80cca44f140b_r.png&&&br&飞船在再入大气层&br&&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/bde9ae7c6f6f7b92c7590e3_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/bde9ae7c6f6f7b92c7590e3_r.png&&&br&亚音速绕流也能用&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/0bf3d4fe65fb32feb494f_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/0bf3d4fe65fb32feb494f_r.png&&&br&实时生成的网格&br&&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/d9ec72c2c61e2f5db6a334e5c84c0ab0_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/d9ec72c2c61e2f5db6a334e5c84c0ab0_r.png&&&br&3D数据结构&br&&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/a8a79ceca5eecbd9d17872e4_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/a8a79ceca5eecbd9d17872e4_r.png&&&br&利用了小波的某些性质简化数据结构&br&&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/187a772ad4debb7f61f02e_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/187a772ad4debb7f61f02e_r.png&&&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/dad09dc8841aea64fb60f987b29e6980_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/dad09dc8841aea64fb60f987b29e6980_r.png&&&br&剩下基本看应用了&br&氢氧爆轰&br&&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/d954e0c5b0dcc5a1e70b7b5d6b8577cc_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/d954e0c5b0dcc5a1e70b7b5d6b8577cc_r.png&&&br&&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/19cdb905c1e75e227cead_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/19cdb905c1e75e227cead_r.png&&&br&化学反应有N多基元反应（玩火箭的同学可能还记得Guipep）&br&&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/8bbddbb8dc56b91f7aa9dead7ab539e6_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/8bbddbb8dc56b91f7aa9dead7ab539e6_r.png&&&br&字幕，鸣谢&br&&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/f01a672bb890e3381a05a_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/f01a672bb890e3381a05a_r.png&&&br&招聘广告，不过ITAR禁止中国人参与&br&&img data-rawheight=&758& data-rawwidth=&1296& src=&/12697ecaf9e30d073e18bdcb2b8a04b4_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1296& data-original=&/12697ecaf9e30d073e18bdcb2b8a04b4_r.png&&
“对压缩的分形数据不经解压直接运算”太神了，根据视频猜测一下并截图。其中包括Regele做的小波solver对于做湍流的疑似好处。分形和小波说的是一个东西，并且算法自带自适应网格生成器。自适应网格本身提高了计算湍流的效率，即使不涉及或者不更换湍流模型…
&b&主要针对学CFD的高年级本科生/研究生。假定已学过两到三门流体力学基础课。&/b&从这个基础开始的话以下流程需要一年以上。当然你也可以根据自己的实际情况跳过某些环节。&br&个人觉得&b&与其一上来就开始学CFD理论和算法，不如先把整个CFD技术上是怎么操作的走通。&/b&这样一来可以明白big picture是个啥，二来学算法的时候也能更有的放矢。&br&&br&具体建议如下，与实际流程顺序无严格对应关系：&br&1.熟练使用一种网格生成软件，这样你以后拿到任何复杂的问题都不会卡在网格这个基本环节上了。&br&2.从使用Fluent开始。什么都能算，鲁棒性非常好，而且界面相对比较友好。当然如果你有师兄或者老师给你的in-house code更好，这样有人指导的话使用难度也不会太高，而且之后学习算法会更容易。现在开源的CFD代码也很多，但不建议单枪匹马去学习使用，因为上手难度比较高。&br&3.至少熟练掌握一门编程语言。即使你一直用Fluent，总有一天你也会需要写UDF的。&br&matlab不算编程语言。python用来做CFD不是不可以，但是一般情况下会很慢，不太具有实用性。推荐C/C++/Fortran。&br&编程工具的话，反正我是用Visual Studio和Emacs的。各位见仁见智了。&br&（BTW，江湖上有大神用python写程序，再自己整一个类似编译器的东西“翻译”成C，这种高端技术目测不适合初学者）&br&4.至少学会使用一种后处理软件。要不然怎么体现CFD=ColourFul Drawing呢。Tecplot和ParaView是目前最受欢迎的两款后处理软件。&br&5.推荐的学习算例：&br&全是二维和三维的，直接解NS/RANS方程。&br&那些一维算例之类的可以在学算法的时候回过头来补都来得及。&br&a.NACA0012。网格非常好画，熟练的话结构非结构的都可以在20分钟内搞定，而且很多网格生成软件都会拿它当Tutorial，对新手来说也可以照猫画虎。可以算的case非常多，从不可压到跨音速都有实验数据。体会一下网格对计算结果的影响。&br&b.圆柱绕流，Re=200。非定常计算。群众喜闻乐见的卡门涡街。&br&c.DLR-F4翼身组合体。三维算例。体会一下什么叫面向实际飞行器的CFD。愿意挑战自己的话可以尝试画结构网格。&br&6.现在可以回过头开始学理论和算法了。&br&如果学校里有CFD课当然最好。理想情况是有两学期的CFD课（加起来6到7学分），这样现有的理论应该都能讲个大概了。&br&完全自学的话会比较难，毕竟数学内容还是涉及不少。但至少可以先看Anderson的《计算流体力学入门》。此书有中译本，翻译质量还不错。&br&&br&最后说一句，如果想真正学懂CFD，一定要自己动手写程序。&br&次之，可以看别人的程序，全看懂了也能学个80%。&br&如果只是一直在用商业软件算题的话，实际上也就是摸了个CFD的皮毛而已。&br&That's all.
主要针对学CFD的高年级本科生/研究生。假定已学过两到三门流体力学基础课。从这个基础开始的话以下流程需要一年以上。当然你也可以根据自己的实际情况跳过某些环节。个人觉得与其一上来就开始学CFD理论和算法，不如先把整个CFD技术上是怎么操作的走通。这样…
哈哈，我们公司的作品有幸被提到了，这里就也添加点吧。&br&&br&“风洞一响，黄金万两。”&br&&br&同济大学的交通中心风洞中的换热系统部分是由我们公司承包完成的。这个风洞也是个闭式循环风洞。也就是说，整体形状就是个环。风洞本身是由德国人设计的，其中具体的每个部分再分包给其他承包商负责，例如土建，压缩机和换热器等。其中一个风洞最关键的部分就是压缩机和换热器。&br&&br&闭式风洞与开式风洞最大的区别就是有没有换热器。传统的开始风洞，就像一个带了罩子的大电风扇那样。在以前如果要做一个超音速航天器的实验，需要开式风洞的空气压缩机连打两天的气，然后一次性放出，来模拟超音速气流。那么这两天的气能提供多久的超音速气流？答案是一分钟。&br&&br&&img src=&/cf0d9cbcb5c3a2c705d11f_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&320& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/cf0d9cbcb5c3a2c705d11f_r.jpg&&&br&于是有了闭式风洞，典型的形态就是上图右侧的样子。空气在里面被压缩机加速后，通过试验段，转一个圈后会再回到压缩机被加速。所以不像开式发风洞那样，空气被放出去就一去不复返了。上图里面可以明显看到压缩机段和试验段，隐约也能看到换热器.... 目前中国最大的问题是发动机，制造风洞的最大局限也就是压缩机。沈鼓和陕鼓目前都在花大力气解决压缩机的技术问题。&br&&br&但是闭式风洞有个问题。由于是个闭式系统，空气在里面流动时会产生热量。而风洞实验室为了模拟一定的雷诺数，要求条件相对稳定，会升温的空气当然就算不是理想的实验室了。所以一般在闭式风洞里，换热器和压缩机就是一对好基友，压缩机给空气带去的多余能量，需要靠换热器来交换出去。由于压缩机每次将空气加速所用的能量相比其产生的热量基本可以忽略不计，所以一般换热器的换热功率基本等于压缩机的功率。&br&&br&所以设计换热器就变成了一个手艺活儿，换热系统的换热功率必须被精确计算，换热器的结构也要进行特殊设计。换热是通过空气与水管中的冷却水来完成的，因此冷却器的风阻设计必须尽可能小。不然人家压缩机好不容易加速雄起的空气，一经过你换热器就全软了就没意思了。在这一点上，本公司设计的低风阻换热器在以同济风洞为代表的几个风洞项目中都让客户灰常满意，请允许我在这里小嘚瑟一下。&br&&br&（小插曲，当初同济大学风洞中心项目招标时，德国设计方任务换热器的设计要求过于苛刻，中国国内怕是没有能胜任的换热器厂商。参与投标时，就只有本公司和另外两家德国企业，而德国企业都报出了近千万的报价，本公司最后以低于德国企业数倍的价格中标（嘛...本地制造，光运费就省了不知道多少了~~）。项目竣工到现在也有四五年了，深受好评。以至于保时捷德国研发中心的911风洞也跑来找我们做他们的新风洞了。）&br&&br&写到这里发现自己已经严重跑题了，好吧，回到题主的问题，发展前景如何？很好，非常好！目前基本上全世界还在造大风洞的也就中国了。原因嘛，当然是中国造大飞机的决心。现在几个空气动力中心一天做的实验量能抵上90年代几年的任务量。有关更多的细节就不能随便透露了。&br&&br&目前国内风洞实验室的瓶颈是压缩机。至于换热器嘛有一定难度，但是有像我们这样的厂商在努力设计（至少说，会为了验证换热器而自己在厂里花钱造了个小风洞的二逼企业，国内估计也就我们了），跟国际上的水平差距很小，甚至偶尔略有超越。还是那句话，发动机决定工业技术的高度啊！&br&&br&广告时间，公司网址：&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&上海东润换热设备制造有限公司&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&---------------&br&有关保时捷风洞的问题，由德国WBI公司总体设计，现在还不能透露太多，只能先发两个我们生产风洞换热器的冰山一角。以下图片严格只在知乎内本问题下使用，严禁其他人以任何形式引用或转载。&br&&br&&img src=&/a09bd0c5b46_b.jpg& data-rawwidth=&1362& data-rawheight=&2483& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1362& data-original=&/a09bd0c5b46_r.jpg&&&br&&img src=&/b7cdd9b66bbf_b.jpg& data-rawwidth=&1685& data-rawheight=&1911& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1685& data-original=&/b7cdd9b66bbf_r.jpg&&&br&&img src=&/3bac8f92ac575e7a07e8e_b.jpg& data-rawwidth=&2560& data-rawheight=&1920& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2560& data-original=&/3bac8f92ac575e7a07e8e_r.jpg&&&br&&b&&i&-----------------更新 长城汽车 保定哈弗技术中心风洞资料&/i&&/b&&br& 本公司为长城汽车保定哈弗技术中心风洞的设计制造的风洞换热器也于2014年底完成制造，2015年初通过验收。&br&&img src=&/b712ca0d76db0f6b8ff26d39_b.jpg& data-rawwidth=&464& data-rawheight=&826& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&464& data-original=&/b712ca0d76db0f6b8ff26d39_r.jpg&&&br&&img src=&/f7e30cc3dbfd29962e84bc_b.jpg& data-rawwidth=&464& data-rawheight=&826& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&464& data-original=&/f7e30cc3dbfd29962e84bc_r.jpg&&&br&&img src=&/467fe6dd7c3ce0030cfdb3_b.jpg& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&450& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&/467fe6dd7c3ce0030cfdb3_r.jpg&&&p&&b&一、技术参数&/b&&/p&&p&Technical Date&/p&&p&换热功率：约2.5MW&/p&&p&Capacity：about2.5MW&/p&&p&截面尺寸：6.5米×6.5米&/p&&p&Size：6.5m×6.5m&/p&&p&换热管类型：热浸锌椭圆翅片管&/p&&p&Tube type：hot-dip galvanizing elliptical finned
tube&/p&&p&运行重量：25吨&/p&&p&Operation weight： 25 Ton&/p&&br&&p&&b&二、关键技术&/b&&/p&&p&1.
椭圆翅片管技术&/p&&p&Technology of the elliptical finned
tube &/p&&p&此次换热器核心换热管采用椭圆翅片管，材质为钢管钢翅片，保证优良的性能和高传热效率，提高了产品的性能；椭圆翅片管的翅片刚性强，易清洗，解决了翅片管外侧结尘和下挠问题, 其风阻相对于一般其他换热管更低，这样就能使得换热效率更高。&/p&&p&This heat exchanger adopts elliptical finned tubes as heat
exchanging component. The tubes and fins are both steel and hot dipped galvanized.
It is improves the heat transfer efficiency in following 3 ways: first, it has
excellent performance in anti-corrosion and heat second,
it is solves lateral dust clustering and third, the wind
resistance is much lower than the other tubes.&/p&&br&&img src=&/3674050aee0b0cf856a50_b.jpg& data-rawwidth=&583& data-rawheight=&340& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&583& data-original=&/3674050aee0b0cf856a50_r.jpg&&&p&椭圆翅片管示意图&/p&&p&&b&The elliptical finned tube&/b&&/p&&br&&p&1.
错逆流设计&/p&&p&Counter flow design&/p&&p&换热器采用错逆流设计，具有更高的换热效率。管程侧通过在管箱内部设置隔板，保证进出水在同侧时，管内冷却水采用两回程，确保管内流体沿迎风面流动均匀，从而保证换热器在换热量最大点时仍能满足温度均匀性。&/p&&p&The heat exchanger adopts counter flow design, which
has higher heat transfer efficiency. Partitions are installed inside the tube chambers,
which ensure the cooling water has two returns while inlet and outlet water in
the same side. &/p&&p&Such design makes sure that the fluid flows uniformly
along the windward side, so that temperature uniformity of air-out side can be satisfied
when the heat-exchange amount is at the maximum point.&/p&&p&&br&&img src=&/630bf77a2c66c80f34dc1e60dc9ceb0c_b.jpg& data-rawwidth=&262& data-rawheight=&301& class=&content_image& width=&262&&错逆流模型示意图
&/p&&b&Counter flow model&/b&&p&2.
高效低风阻设计&/p&&p&High efficiency and low wind
resistance &/p&&p&换热器的结构相当紧凑，单位体积换热面积较大。同时采用优化设计的错列布置椭圆翅片管，并采用合理的翅片间距,使得满足系统换热量要求的同时，流经换热器的气流损失较小.&/p&&p&The structure of
the heat exchanger is quite compact, which has a relatively larger heat unit
heat exchange area. &/p&&p&It uses staggered arrangement
for the finned elliptical tubes and reasonable spacing of fins , which satisfies
the heat-exchanging requirement while significantly lowers the air loss.&/p&&br&&img src=&/a123c83b15614c5aea94a4_b.jpg& data-rawwidth=&589& data-rawheight=&332& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&589& data-original=&/a123c83b15614c5aea94a4_r.jpg&&&br&&p&错列布置示意图 &b&Staggered arrangement&/b&&/p&&p&3.
浮动式设计&/p&&p&The floating design&/p&&p&换热器下管箱与端梁采用浮动结构，能有效降低热胀冷缩的影响，迎风面芯体与管道中间加装膨胀节有效的降低有害变形对设备的影响。&/p&&p&The heat exchanger
adopted the floating structure design for the lower tube chamber and end beam,
which effectively lowers the influence of heat-expansion and
cold-contraction. &/p&&p&Expansion joints
are installed between windward side core and the pipe significantly reduces the
effect of harmful deformation on the equipment.&/p&
哈哈，我们公司的作品有幸被提到了，这里就也添加点吧。“风洞一响，黄金万两。”同济大学的交通中心风洞中的换热系统部分是由我们公司承包完成的。这个风洞也是个闭式循环风洞。也就是说，整体形状就是个环。风洞本身是由德国人设计的，其中具体的每个部分…
&p&&b&首先说说航母：美式航母的布局是四弹射道，一条着陆道，两条弹射道在着陆道上，使用时是不允许四条弹射道全开的，理论上可以每&/b&&b&15&/b&&b&秒弹射一架飞机，但是实际操作很难，着陆时一架一架来，每次进入着陆窗口到航母上，只能有一架飞机，大约每&/b&&b&5-10&/b&&b&分钟可以降下一架飞机。二战后英国航母用的是鹞式战斗机因为是滑越，所以起飞效率很低，大约一分钟可以起飞一架。虽然着陆是垂直的，但是因为飞机控制的难度，一次只能降一架。咱们再来说说民航，民航机场通常&/b&&b&有两到四条跑道，像芝加哥奥海尔机场有&/b&&b&6&/b&&b&条跑道这已经算是当今机场布局的极限了，大型国际机场平均一天就有将近上千架次，这样一平均下来一小时就是&/b&&b&40-45&/b&&b&次。这么密集的起降，是不是可以说是完胜航母上飞机的起降呢？？通常民航飞机都是按照航管给出的次序排好队，然后按照降落一架次，起飞一架次的顺序依次进出场（准备起飞的飞机先在待飞区停着，等要降落的飞机一落地后就立即进入跑道，当降落的飞机一驶离跑道，就马上加速起飞）靠塔台的管制调理，飞机在保证安全的情况下都能以最快的速度起降。&/b&&/p&&br&&br&&br&&p&&b&再来说说题主所提及的尾流问题。尾流简而言之就是飞机尾后的气流，主要是由螺旋桨产生的滑流，放襟翼和机身产生的紊流，喷气发动机产生的喷流翼尖涡流共同作用形成的。确实，航空器越大，所产生的尾流也就越大，所以民用飞机产生的尾流要远比战斗机大。而且这种尾流的确对飞机起降有很大的影响（具体如何影响就不详细说了，题主&/b&要是有兴趣，知乎里有很多关于尾流的文章）因此在于航空管制中，有一个尾流间隔，通过计算（计算因素很多，不光是航空器参数，还包括当天当地气温湿度风速风向）得出不同航空器之间尾流互相影响的数值，然后就能得出一个安全间隔距离。在这个安全间隔下，就能把尾流影响风险降低到可接受范围。&/p&&br&&br&&br&&p&中国民用航空空中管理规则2，9-尾流间隔最低标准&/p&&p&第四十一条 为避免尾流影响，航空器之间应当按照本节规定配备尾流间隔最 &/p&&p&低标准。 &/p&&p&第四十二条 尾流间隔最低标准根据机型种类而定，本规则中航空器机型种类 &/p&&p&按航空器最大允许起飞全重分为下列三类： &/p&&p&（一）重型机：最大允许起飞全重等于或大于１３６０００千克的航空器； &/p&&p&（二）中型机：最大允许起飞全重大于７０００千克，小于１３６０００千克 &/p&&p&的航空器； &/p&&p&（三）轻型机：最大允许起飞全重等于或小于７０００千克的航空器。 &/p&&p&第四十三条 当前后起飞离场的航空器为重型机和中型机、重型机和轻型机、 &/p&&p&中型机和轻型机，且使用下述跑道时，前后航空器间非雷达间隔的尾流隔时间不得 &/p&&p&少于２分钟： &/p&&p&（一）同一跑道； &/p&&p&（二）跑道中心线间隔小于７６０米的平行跑道； &/p&&p&（三）交叉跑道，且后机将在同一高度或在前机之下不大于３００米的高度穿 &/p&&p&越前机的飞行航迹； &/p&&p&（四）跑道中心线间隔大于７６０米的平行跑道，且后机与前机同高度或在前 &/p&&p&机之下不大于３００米的高度穿越前机的飞行航迹。 &/p&&p&本条第（一）、（二）款所述航空器使用同一跑道的一部分起飞或在跑道中心 &/p&&p&线间隔小于７６０米的平行跑道的中部起飞时，前后航空器间非雷达间隔的尾流间 &/p&&p&隔时间不得少于３分钟。 &/p&&p&本条第（一）款所述航空器在进行训（熟）练飞行连续起飞时，除后方航空器 &/p&&p&驾驶员能保证在高于前方航空器航径的高度以上飞行外，其尾流间隔时间应当在现 &/p&&p&行标准基础上加１分钟。 &/p&&p&第四十四条 当前后进近着陆的航空器为重型机和中型机时，其非雷达间隔的 &/p&&p&尾流间隔时间不得少于２分钟。 &/p&&p&当前后进近着陆的航空器分别为重型机和轻型机、中型机和轻型机时，其非雷 &/p&&p&达间隔的尾流间隔时间不得少于３分钟。 &/p&&p&当前后进近着陆的航空器在起落航线上且处于同一高度或者后方航空器低于前 &/p&&p&方航空器时，若进行高度差小于３００米的尾随飞行或航迹交叉飞行，则前后航空 &/p&&p&器的尾流间隔时间应当按照本条上述有关规定执行。 &/p&&p&第四十五条 在正侧风风速大于３／秒时，起飞和着陆航空器之间的尾流间隔 &/p&&p&时间不得少于１分３０秒，但是仍应当遵守本规则第四十四条在起落航线上尾随飞 &/p&&p&行和交叉飞行的有关规定。 &/p&&p&第四十六条 前后起飞离场或前后进近着陆的航空器，其雷达间隔的尾流间隔 &/p&&p&最低标准应当按照下列规定： &/p&&p&（一）前机为重型机，后机为重型机时，不少于８千米； &/p&&p&（二）前机为重型机，后机为中型机时，不少于１０千米； &/p&&p&（三）前机为重型机，后机为轻型机时，不少于１２千米； &/p&&p&（四）前机为中型机，后机为重型机时，不少于６千米； &/p&&p&（五）前机为中型机，后机为中型机时，不少于６千米； &/p&&p&（六）前机为中型机，后机为轻型机时，不少于１０千米； &/p&&p&（七）前机为轻型机，后机为重型机时，不少于６千米； &/p&&p&（八）前机为轻型机，后机为中型机时，不少于６千米； &/p&&p&（九）前机为轻型机，后机为轻型机时，不少于６千米。 &/p&&p&前款规定的尾流间隔距离适用于使用下述跑道： &/p&&p&（一）同一跑道，一架航空器在另一架航空器以后同高度或在其下３００米内 &/p&&p&飞行； &/p&&p&（二）两架航空器使用同一跑道或中心线间隔小于７６０米的平行跑道； &/p&&p&（三）交叉跑道，一架航空器在另一架航空器后以同高度或在其下３００米内 &/p&&p&穿越。&/p&&br&&p&－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－&/p&&p&感谢@华洛 @Victor Lu 的纠正。。。。。。。&/p&&br&&p&前面讲错了。。现在进行修正。。。。&/p&&br&&br&&br&&img src=&/df0af3af2aedde60716d6f_b.jpg& data-rawwidth=&988& data-rawheight=&697& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&988& data-original=&/df0af3af2aedde60716d6f_r.jpg&&&br&&p&经查阅资料，如上图所示，芝加哥奥黑尔国际机场（Chicago O‘here International Airport ）实际有7条跑道，3条横向平行 4E 级&a href=&///?target=http%3A///view/399332.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&跑道&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，2条西北-东南向平行跑道，1条东北-西南向跑道，是全世界第二大机场，据称平均每日航班起降数量达2700次。。。。目前为止民航机场跑道数量的极限也是7条跑道。不过市政府承诺投入6亿资金，以增加机场60%效能，并至少将误点降低79%。联邦航空管制局在2005年10月推对此项计划，参与机场结构重建与增加航厦空间。未来将增加四个跑道，淘汰三个跑道，形成八个平行跑道。因此这会使奥黑尔机场将来成为全世界跑道数量最多的机场。。。。。。。。&/p&&br&而关于为什么要修建这种不同方向的交叉跑道，在此顺便做下科普。&br&&br&首先，定翼航空器和直升机在起飞及着陆时通常都需要逆风进行,这是为了在保证有足够升力的前提下尽量降低航空器的地速（即航空器相对地面的运动速度）,以便减少在跑道上的滑行距离。因此，如果迎风起降的话，地面速度即使小一点，但却能获得足够的相对空速，等价于起降比较容易一点。也就是说顺风起降会困难一些，所以跑道要依据风向修建。虽然风向是会变化的，但是跑道可以逆向使用，因此跑道只要与风向平行就可以，不管顺逆。（补充：在实际建造中，各地的风向往往受当地山脉走向、地形起伏的影响而发生变化，而且机场占地又受到城市规划等因素的制约，跑道的实际走向未必完全依照风向来确定，不过风向应该算是决定跑道方向的大头）对于小型机场来说，修建跑道时会结合当地实情，以最常出现的风向为标准修建，而如果是国际大机场，就会拥有多条跑道，这时就可以依据当地气象特色选择不同的组合，比如假设某在建机场所在地的风向一直是不定向多变，就可以选择米字形组合，这样一来，在任何风向都可以保证能逆风起降了。同时不同级别的跑道组合，也能满足不同机型的起降需求。（航空母舰应该是最灵活的跑道了，它在飞机起降时可以逆着风用最大速度航行，并且能随时依照时时风向改变舰首方向，保证跑道能始终与风向保持一致，以降低舰载机的起降风险）&br&&br&&br&&br&&br&&br&&b&若有疑问，还会补充。。。&br&&/b&&br&以上。。。。
首先说说航母：美式航母的布局是四弹射道，一条着陆道，两条弹射道在着陆道上，使用时是不允许四条弹射道全开的，理论上可以每15秒弹射一架飞机，但是实际操作很难，着陆时一架一架来，每次进入着陆窗口到航母上，只能有一架飞机，大约每5-10分钟可以降下一…
Aerofoil&br&&img src=&/dc571d560c164b5cb983bfd1af1deeac_b.jpg& data-rawwidth=&627& data-rawheight=&470& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&627& data-original=&/dc571d560c164b5cb983bfd1af1deeac_r.jpg&&&br&Turbomachine&br&&img src=&/f4de7c3c90b5b6da4b576c9fc79ba927_b.jpg& data-rawwidth=&607& data-rawheight=&454& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&607& data-original=&/f4de7c3c90b5b6da4b576c9fc79ba927_r.jpg&&
AerofoilTurbomachine
我就说说我所了解的吧，如果有不对不足的地方欢迎指出补充。&br&&br&先说我的总体看法吧，总的来说，这个方向还是不错的，相对于大多数工科专业，算是中等偏上水准，基本不会愁找不到工作，但是也不是什么发大财的专业。如果是认真的做了几年，能了解物理过程，写的一手程序，或者有自己开发的CFD代码，这都是硬本领。如果所谓的做CFD只是用现成的商用软件算一些花花绿绿的图，那就另说了。&br&&br&具体的来说：&br&&br&从地域上：&br&&br&从地域上，先说国内吧，国内做CFD的，硕士博士差不多的学校毕业的，还是有很多企业公司可以去的，主要是国企研究所之类的，汽轮机 航天航空发动机 汽车内燃机等等。外企的话像GE之类的在国内其实研发并不多。&br&&br&美国的话，几家大的CFD软件公司ansys，cd adapco， converge science，都还不错。其他公司像GE的话这几年效益有点不行，utc 普惠的话，没有绿卡就别想了。ansys和GE都有一些名校情结，里面gatech purdue cornell毕业的比较多。&br&&br&ansys fluent的技术头头graham goldin去年跳槽，去converge待了一年然后去了cd adapco。。。&br&&br&ansys产品多，名气大，但是cd和converge现在都发展的很快。待遇的话，其实各家都差不多。像converge的fresh phd的起薪在8-9w刀一年。后面中期发展大概是十几万，在美国算中产小康水平。跟码农这种本科硕士硅谷起薪10w刀没法比，但是这些cfd公司所处的城市消费水平也没加州那么高，所以生活质量还是不错的。行业也还算稳定。&br&&br&汽车行业也是CFD就业的一个方向，但是美国近些年汽车行业不太景气，行业也不稳定，动不动就lay off。对于国际学生这种没有绿卡的，工作机会就少了更多了。&br&&br&从方向上来说：&br&&br&计算流体力学里面也有很多不同方向，有做纯流体非反应流的，有做化学燃烧的反应流的，有做DNS的，有做LES，RANS的，有做计算算法的，有做网格方法的，各个方向真的差别还挺大的。&br&&br&就像我开头说的，如果是做算法，经常写一些大型程序，或者有自己开发的代码的，几年硕士或者博士下来，都能掌握一手硬本领，知晓物理概念，数学功底扎实，还会写程序，以后工作前景应该是不错的。如果所谓的做CFD只是用一些现成的商用软件算一些花花绿绿的图，那真的就另说了。&br&&br&CFD这个领域好好做，真的是能学到不少东西的，它结合了物理概念（流体 燃烧 等等），数学知识，计算机编程。所以我觉得这还是一个不错的方向。&br&&br&现在风气有点不太好，好多人总是跟金融计算机热门这些专业比，美国这边也是，好多学生来了就转CS读个硕士找工作去了。我并不是说这个不好，其实不管什么方向，踏踏实实做好咱自己的事情，学点知识本领才是最重要的。我老板现在做燃烧CFD，可他以前也做过码农。。。
我就说说我所了解的吧，如果有不对不足的地方欢迎指出补充。先说我的总体看法吧，总的来说，这个方向还是不错的，相对于大多数工科专业，算是中等偏上水准，基本不会愁找不到工作，但是也不是什么发大财的专业。如果是认真的做了几年，能了解物理过程，写的…
从气动声学角度讲，会多一个噪音的分量，如图：&br&&img src=&/d77b4c0db96c14890d5cdd32476b51ad_b.jpg& data-rawwidth=&921& data-rawheight=&676& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&921& data-original=&/d77b4c0db96c14890d5cdd32476b51ad_r.jpg&&&br&也有研究者，比如Kaiser，不采用传统的弱激波理论：&br&&img src=&/1c5e7741076_b.jpg& data-rawwidth=&979& data-rawheight=&167& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&979& data-original=&/1c5e7741076_r.jpg&&&br&[28]虽然是1975年的老文章了，但我还是看不了全文。&br&&a href=&///?target=http%3A//arc.aiaa.org/doi/abs/10.5-499& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Suppression of multiple-pure tones
(AIAA)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&我们仍未知道那天所看见的Kaiser到底说了什么。
从气动声学角度讲，会多一个噪音的分量，如图：也有研究者，比如Kaiser，不采用传统的弱激波理论：[28]虽然是1975年的老文章了，但我还是看不了全文。我们仍未知道那天所看见的Kaiser到底说了什么。
&p&把网格玩到极致，就变成了，玄♂学。&/p&&br&&img src=&/4f1da09f16abafdb465bfae_b.jpg& data-rawheight=&620& data-rawwidth=&1077& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1077& data-original=&/4f1da09f16abafdb465bfae_r.jpg&&&br&&p&当然，不是真·玄♂学。&br&&/p&&p&这种网格现在常见于大气物理计算，用来瓜分地球：&/p&&img src=&/46bdff2404701addfea39ee6_b.jpg& data-rawheight=&389& data-rawwidth=&832& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&832& data-original=&/46bdff2404701addfea39ee6_r.jpg&&&br&&p&原始出处参考文献：&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///wol1/doi/10.GC000734/full& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&“Yin-Yang grid”: An overset grid in spherical geometry&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&作者叫Akira Kageyama（秋本影山？一股二次元的感觉。）&/p&&br&&p&感兴趣的可以看一看作者的主页：&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//www.research.kobe-u.ac.jp/csi-viz/members/kageyama/yin_yang_grid/index.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Kageyama / Portal to Yin-Yang Grid&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&p&内有很多相关链接，还有Mathematica源码：&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//www.research.kobe-u.ac.jp/csi-viz/members/kageyama/yin_yang_grid/130529_yin-yang/130529_yin-yang.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Kageyama / A Mathematica code to draw Yin-Yang grid&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&
把网格玩到极致，就变成了，玄♂学。当然，不是真·玄♂学。这种网格现在常见于大气物理计算，用来瓜分地球：原始出处参考文献：作者叫Akira Kageyama（秋本影山？一股二次元的感觉。）感兴趣的可…
当今国际燃烧届最热点的问题应该是钱从哪里拿。。。现在美国做燃烧的这个圈子钱很难拿。&br&&br&好吧，说正经的。每个人了解的领域不同，理解也不同。我就说说我的了解吧。以下排名不分先后轻重，当今热点/重点问题有：&br&&br&1，湍流燃烧以及高性能计算/算法&br&Heisenberg逝世后带着量子力学不完备性和湍流两大问题去见了上帝，第一个问题，上帝给出了满意的答案，Heisenberg 激动之余，哭了；第二个问题，上帝哭了。&br&&br&&br&那如果把燃烧加上湍流，上帝估计哭的更厉害了。&br&&br&目前湍流燃烧还依赖于各种模型，能算DNS的不多，即使算了，目前受限于计算能力，DNS的计算域大小和雷诺数以及Kalovitz数都还有限。&br&&br&什么时候能做一个实际gas turbine的反应流的DNS那就碉堡了。。。&br&&br&2，低温燃烧/机理&br&针对高温（高于1000K）的反应机理目前已经研究的较多，高温下的反应路径和产物相对低温较为简单。目前低温氧化机理研究还比较有限，主要是低温部分反应路径和中间产物太多，而且对于条件较为敏感。&br&&br&&br&3，soot的问题。&br&这是很复杂的过程，燃烧过程从气相产物增长到多环的芳香烃PAH，然后逐渐形成固相的soot。其中涉及PAH和soot化学机理的研究，PAH形成soot的结核过程研究，气相固相如何耦合。目前大部分还停留在PAH soot的化学机理研究，这一步都还没有研究很透。&br&&br&&br&4，化学反应机理中的不确定性分析、定量以及最小化 uncertainty quantification and minimization&br&化学反应机理中的反应速率依赖于实验测定。但是实验是有误差uncertainty的。详细机理中会遗传这种uncertainty，但是问题是这种uncertainty能否定量，能否最小化。&br&&br&&br&暂时就想到这么多。其实现在燃烧学里面都是难啃的硬骨头，很难有大的突破进展。。。别的领域时不时还有breakthrough，燃烧这个领域太难了。。。
当今国际燃烧届最热点的问题应该是钱从哪里拿。。。现在美国做燃烧的这个圈子钱很难拿。好吧，说正经的。每个人了解的领域不同，理解也不同。我就说说我的了解吧。以下排名不分先后轻重，当今热点/重点问题有：1，湍流燃烧以及高性能计算/算法Heisenberg逝…
谢邀。&br&&br&其实「Swampy」中的水流并不是非常逼真的。在水流快速流动时可以明显看到水分成大小相等的一个个小水滴，因为移动终端的计算能力限制，所以实现的时候水的粒子粒度较大，这也是为什么游戏中的水堆积在一起的时候可以看到上层的水会「结块」而不是趋于绝对平滑。&br&&br&「Swampy」中的水流模拟应该使用的是比较经典的基于粒子的流体模拟方法，我推测为SPH+Metaballs。&br&&br&&b&SPH（Smoothed Particle Hydrodynamics）&/b&是一种经典的流体模拟方法，通过计算流体内质点间的相互作用来得到整个流体系统的物理行为，在科学研究中使用很广。&br&&img src=&/b397a5f9cc623ac4503d56_b.jpg& data-rawwidth=&850& data-rawheight=&468& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&850& data-original=&/b397a5f9cc623ac4503d56_r.jpg&&简单实现的SPH是一个复杂度N^2的算法，精度要求不高的情景（比如游戏）可以通过分治优化来降低复杂度，但同时也会牺牲一部分模拟精度。&br&&br&&b&Metaballs&/b&是一种比较经典的变球型渲染技术，可以实现水滴间「融合」的渲染效果。实际使用中同样有很多优化算法。&br&&img src=&/e1ee5eda7314f_b.jpg& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&201& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&/e1ee5eda7314f_r.jpg&&&br&也就是说使用SPH来进行物理计算，使用Metaballs来进行水流的渲染。&br&&br&以上只是我的个人推测，希望有高手可以提供更专业的答案。
谢邀。其实「Swampy」中的水流并不是非常逼真的。在水流快速流动时可以明显看到水分成大小相等的一个个小水滴，因为移动终端的计算能力限制，所以实现的时候水的粒子粒度较大，这也是为什么游戏中的水堆积在一起的时候可以看到上层的水会「结块」而不是趋于…
OpenFOAM本身而言由于其开源特性，资料并不是很全面。但是既然开源，源程序就是最好的文档。除此之外，还有一些非常棒的材料补充在这里：&br&&br&Jasak 有很多关于openfoam的ppt以及一部分文章。他的博士论文更是每个学习openfoamer必读的经典之一：&br&&a href=&///?target=http%3A//powerlab.fsb.hr/ped/kturbo/OpenFOAM/docs/HrvojeJasakPhD.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&powerlab.fsb.hr/ped/ktu&/span&&span class=&invisible&&rbo/OpenFOAM/docs/HrvojeJasakPhD.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&Chalmers大学有一门openfoam的博士课程，主讲者Hakan也是openfoam开发者之一：&br&&a href=&///?target=http%3A//www.tfd.chalmers.se/%7Ehani/kurser/OS_CFD/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&PhD course in CFD with OpenSource software&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&Jens写了一本关于OpenFOAM的书籍也是最近才出版的：&br&&a href=&///?target=http%3A//www.sourceflux.de/blog/book-ready-pre-ordering/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Book ready for pre-ordering&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&与这本对应的还有一本基础版的书籍出版的时间早一些：&br&&a href=&///?target=http%3A//www.amazon.in/Getting-Started-OpenFOAM-Technology-Tomislav/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Buy Getting Started with OpenFOAM Technology Book Online at Low Prices in India&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&另外每年的openfoam workshop中都会有很多很有趣的ppt也是全部开源的，2015年的将会在安娜堡举行：&br&&a href=&///?target=http%3A//www.ofw10.org& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&OpenFOAM速 Workshop 2015&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&最后就是cfdonline论坛了，当你陷入泥潭的时候有可能就是你的救命稻草：&br&&a href=&///?target=http%3A//www./Forums/openfoam/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&/Forums/o&/span&&span class=&invisible&&penfoam/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
OpenFOAM本身而言由于其开源特性，资料并不是很全面。但是既然开源，源程序就是最好的文档。除此之外，还有一些非常棒的材料补充在这里：Jasak 有很多关于openfoam的ppt以及一部分文章。他的博士论文更是每个学习openfoamer必读的经典之一：…
谢邀。&br&首先请允许我做个广告：我在&br&&br&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&「深夜主人公在少林寺偷窥大师兄练神功」如何神展开地续写？&/a&&br&&br&中的回答有更新，加入了第二回，并且结尾是毅种循环。&br&广告完。&br&——————————————————————————————————————&br&&br&问题有点语焉不详，我猜测题主是一位正要做流体－噪声相关模拟的同学，想问的就是“能好怎”，即：&br&&ul&&li&CFD软件能做噪音分析吗？&br&&/li&&li&好做吗？&br&&/li&&li&怎么做？&/li&&/ul&几个月前我也是差不多的状态，那么我就讲一讲自己的思路吧。&br&&br&（您说的液压系统我了解不多，个别设置可能未必适用，还需具体问题具体分析。）&br&我做的这个东西，叫对转涡扇发动机。&br&&br&&b&1. Counter Rotating Open Rotor 反向对转涡扇&/b&&br&&img src=&/b2e340cc0b_b.jpg& data-rawwidth=&450& data-rawheight=&338& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&450& data-original=&/b2e340cc0b_r.jpg&&&br&这种设计其实不是新鲜物，上世纪80年代就有。只不过最近几年节能环保的话题炒起来，该型发动机又重新被几大公司想起来了。&br&&br&比如上图这是罗尔斯罗伊斯的，还有通用电气，NASA等机构都开始研究起来了。&br&&br&开放转子＋反向对转的好处就是推进效率高，同时油耗低、排放小。因为这就等于是个涵道比无穷大、还没有整流罩重量与阻力的涡喷。不过问题也就来了，没有那个整流罩，这个东西噪音太大，飞机里头的人就算有机身防护，起降的时候机场的地勤都哭了。&br&&br&所以此种发动机的研究重点就是噪音的计算和优化。&br&&br&&br&&b&2. Computational Fluid Dynamics 计算流体力学&/b&&br&&img src=&/681c7aa3fe0b39bfc5786_b.jpg& data-rawwidth=&756& data-rawheight=&446& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&756& data-original=&/681c7aa3fe0b39bfc5786_r.jpg&&&br&（图看着可能有些奇怪，怎么中间是个空心管。其实底面很长一直延伸到远场，为了多显示几根流线我把这两块给弄透明了。）&br&&br&&br&这里面CFD用到了两种方法，一种（如上图）是比较常见的RANS雷诺时均方法，湍流模型是k-epsilon；另外一种叫Non-Linear Harmonic（非线性简谐）方法，简称NLH。这里先谈后一种。&br&&br&细心的知友已经发现，我经常拿傅立叶变换说事儿。实际上并不是我和傅立叶有基情，也不是我的数学最多就学到傅立叶变换——我还会傅立叶逆变换。而是这个噪音问题，傅立叶变换可以说是个核心工具，最近接触的比较多，所以回答其他问题时就顺手捎上了。&br&&br&这个NLH方法怎么个意思呢，假如说我想算个非稳态流场，可不可以？当然可以，但问题就是太大太慢，而且也不需要。帝国理工学院用DNS（直接模拟方法）算了个平板掠流，就算了两年。而NLH方法是首先把非稳态流场首先分解为“时均项”＋“扰动项”，第一步和雷诺时均方法一样。&br&&br&后面是精髓，湍流的扰动项也可以认为是一列波函数：&br&&img src=&/1c6ae1053eea7fc4547eef_b.jpg& data-rawwidth=&470& data-rawheight=&375& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&470& data-original=&/1c6ae1053eea7fc4547eef_r.jpg&&&br&然后我给他分解成一串波的叠加。实际应用当中我不需要那么精确，因为再精确也没有DNS精确。所以我只留下前面若干列（基频及若干倍数），留下X列，称为X阶谐振。&br&&img src=&/c033cfe5c86cf_b.jpg& data-rawwidth=&470& data-rawheight=&376& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&470& data-original=&/c033cfe5c86cf_r.jpg&&&br&于是计算完成之后，我把这块扰动组分，做傅立叶逆变换，又得到了一个非稳态流场。代价是我损失了一部分扰动信号，得到的是计算速度。&br&&br&具体效果，用我们公司一张广告图来表示一下吧：&br&&img src=&/de35ec347f50_b.jpg& data-rawwidth=&506& data-rawheight=&358& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&506& data-original=&/de35ec347f50_r.jpg&&&br&学知乎的时髦，我也来个“利益相关”。&br&我就是负责测试这个软件的，你买了之后算完觉得哪不好可以私信我，我提供免费技术支持。支持不了的，我会联系开发的同事一起商量改进。&br&&br&另一种k-epsilon模型用的比较多，就不详细介绍了。k-e是一种时均法，提供的是时间平均流场。&br&&br&&ul&&li&最后说一句，这个NLH方法发表于1998年，创造者一位叫Ning，一位叫He。He可能是牛津的何力教授；Ning是哪位高人，有知道的还请指点一二。&br&&/li&&/ul&&br&&b&putational Aero-Acoustics 计算气动声学&/b&&br&有了流场数据之后就可以计算噪声了，噪声的来源和种类有多种。&br&一种噪音来自于压强差，也就是压力波，本例中主要是来自叶片表面。&br&&br&&img src=&/673979cea0dbfc610d508787_b.jpg& data-rawwidth=&756& data-rawheight=&446& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&756& data-original=&/673979cea0dbfc610d508787_r.jpg&&从上图可以看出来，叶片的前缘附近——压力面和吸压面之间的压强差是不小的，并且后面那一列叶片比前头的还大。这也好理解，因为两排反着转嘛，气流到了后排相对速度更大。&br&&br&&br&近似轴对称地看，这种压强分布每单个叶片都有，也就是说，每个叶片转过来，都能推出一道波去产生噪音。效果就跟《三国群英传》里的升级版半月斩差不多。&br&&img src=&/2400cdeed79_b.jpg& data-rawwidth=&674& data-rawheight=&478& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&674& data-original=&/2400cdeed79_r.jpg&&&br&&br&&br&如果转速稳定，则监测到的噪音应该也是以一定规律分布在频域上的。计算结果确实如此，最高的那两条对应的正好就是两排叶片的转速，其他几处高的则是前后叶片转速的线性组合。&br&&img src=&/e1c01c1cd5e144ddef8af2_b.jpg& data-rawwidth=&756& data-rawheight=&372& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&756& data-original=&/e1c01c1cd5e144ddef8af2_r.jpg&&&br&&br&&br&至于低的那些，可以忽略。因为有声音遮蔽效应，反正人是听不见的。&br&&img src=&/bdd4a55b282_b.jpg& data-rawwidth=&756& data-rawheight=&407& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&756& data-original=&/bdd4a55b282_r.jpg&&这种噪音叫“频谱噪音”(tonal noise)，因为它的频率是相对稳定的，在频域上呈离散的峰值排列。计算的方法叫&br&FW-H，全称很奇怪我至今记不住，主体思想就是格林函数在有限闭合面上积分。这种方法很快，但一般只能算远场噪音，因为积分曲面必须包含整个音源面，所以管子里面的噪音就算不得。&br&&br&话说回来，其实人的耳蜗就是个傅立叶变换装置，它会把中耳传来的模拟信号转化成数字信号。所以耳蜗是可以人造的，前提是你得会傅立叶变换。&br&&br&&br&但是最终计算出来的噪音频谱是这样的：&br&&img src=&/236961cabf6ed45fbef191da5f5ab908_b.jpg& data-rawwidth=&756& data-rawheight=&391& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&756& data-original=&/236961cabf6ed45fbef191da5f5ab908_r.jpg&&&br&&br&&br&除了对应叶片转速基频的两个峰值，整个频域上都充满了不小的噪音。这一部分噪音叫作“宽频噪音”(broadband noise)，顾名思义，频率很宽。此噪音又叫流动噪音(flow noise)，是由湍流引起的。&br&&br&对，必须有湍流，如果都是层流，像位势流这么乖，那就没噪音了。&br&&img src=&/26d275c9c86e6dbaa1f2730_b.jpg& data-rawwidth=&473& data-rawheight=&386& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&473& data-original=&/26d275c9c86e6dbaa1f2730_r.jpg&&&br&湍流的特点就是没有规律，所以产生的噪声也是没有规律，啥模样啥频率的都有。对于反向对转涡扇来说，湍流噪声的主要起因是前叶的尾迹＋泄涡打在后叶前缘上，还有一小部分是叶片自身边界层分离产生的涡街。&br&&br&那么要算这种噪音，三四阶的NLH稍嫌单薄，如果要精确的话可以使用LES大涡模拟的结果。这个计算中，我用了一种很偷懒的方法，叫SNGR(Stochastic Noise Generation & Radiation)， 这其实是个统计方法。原理是基于k-epsilon提供的时均场，根据压力密度速度和k, epsilon重构出一个非稳态湍流场，优点仍然是快，但是不咋靠谱。&br&&br&&b&4. Multi-Disciplinary Optimisation&/b&&br&这个优化问题啊，我不大好意思多讲，因为那个神经网络，我其实感觉有点玄学。反正最后弄出来一个结果，就是图中向里扣一点的叶片，噪音确实小了个几分贝，但是为什么这样噪音就小了呢？&br&&img src=&/c035c1d0c7fc9d4a9e890e_b.jpg& data-rawwidth=&756& data-rawheight=&383& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&756& data-original=&/c035c1d0c7fc9d4a9e890e_r.jpg&&神经网络给出来的结果，我也不知道；如果有时间再多迭代上几百个样本，可能往外摊的噪音又小了。所以我说这是玄学。&br&&br&最后，总结一下对问题的回答：&br&&br&NLH
Tonal noise&br&RANS
Broadband noise&br&&br&&ul&&li&可以算&/li&&li&精度要求不高的话，也不难算&/li&&li&就按我说的算，再不行请致电我司购买配套软件及售后客服&/li&&/ul&广告完
谢邀。首先请允许我做个广告：我在中的回答有更新，加入了第二回，并且结尾是毅种循环。广告完。——————————————————————————————————————问题有点语焉不详…
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