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SIMPLE vs SIMPLEC在 CFD（计算流体力学）中，SIMPLE 和 SIMPLEC 都是压力-速度耦合（Pressure-Velocity Coupling）的经典算法。 当你的网格质量不佳，特别是存在明显的**非正交性（Non-orthogonality）和歪斜度（Skewness）**时，这两种算法的表现差异会变得非常关键。 以下是针对这两种情况的详细对比和建议： 1. 核心差异：通量修正的方式为了理解它们在劣质网格上的表现，首先要看它们在数学上怎么处理“速度修正”的： SIMPLE 算法： 做法：在推导压力修正方程时，直接忽略了邻点速度修正项（Neighbor velocity correction terms）。 后果：这个忽略过于激进。为了防止计算发散，SIMPLE 算法必须对压力修正值使用非常保守的亚松弛因子（Under-relaxation Factor）。通常压力松弛因子只能取到 0.3 左右。 收敛速度：因为松弛因子小，每次迭代迈的步子很小，收敛慢。 SIMPLEC 算法 (SIMPLE-Consistent)： 做法：它没有粗暴地忽略邻...

这是一个非常经典的问题。在 CFD 工业界，kOmegaSST (Menter’s SST) 几乎是默认的“万金油”模型，而标准的 kOmega (Wilcox’s Standard $k-\omega$) 则用得相对较少。 简单来说：SST 是标准 k-Omega 的“智能升级版”。 它修复了标准 k-Omega 的一个致命缺陷，并增加了一个关键功能。 我们可以通过两个核心区别来理解： 区别一：它解决了“对入口条件过敏”的问题（混合机制）这是 SST 诞生的最大原因。 标准 kOmega (Wilcox) 的毛病：它在壁面附近（边界层内）表现极其出色，非常精准。但是，它有一个著名的致命弱点：它对远场（Free Stream）的 $\omega$ 值非常敏感。 现象：如果你把入口处的湍流参数稍微改一点点（比如 $\omega$ 从 1 改成 1.1），它算出来的物体表面的结果（如阻力系数）可能会发生巨大的变化。这种“蝴蝶效应”在工程上是不可接受的。 kEpsilon 的特点：它在远场（远离壁面）非常稳健，对入口条件不敏感，但在壁面附近表现很差。 SST (Shear S...

OpenFOAM 中“正负号”的数值含义与编码影响（含例子演示）在 OpenFOAM 的数值实现中，正负号不仅仅是算术符号，还携带了物理方向、通量指向、源项正负贡献以及离散格式的稳定性含义。尤其是在求解守恒方程（质量、动量、组分、电荷等）时，“加上一个负值”和“减去一个正值”在语义与读写习惯上可能看似等价，但在代码可读性、物理含义以及与现有符号约定对齐方面会有差别，容易引入误解或错误。 本文从常见对象与操作入手，解释正负号的影响，并给出多个简明示例。 1) 常见对象中的正负号语义+ 通量 phi（surfaceScalarField） 面上定义，带有宿主面的几何法向。phi > 0 表示沿面法向方向的净流出（相对 cell 的“正向”），phi < 0 表示反向。 在离散化中，fvm::div(phi, U)、fvc::div(phi, Y) 等与符号直接决定迎风方向、界面插值方向。 若你写 phi = phiA - phiB，则负号表明你关心的是两通量的“相对向量投影”对守恒项的贡献。 源项/沉积项 S（volScalarField/vo...

Relate：ABLCondition,20250827_IB_FoamExtend40 解释在CFD计算中，边界条件主要分为以下三类： 1. Dirichlet边界条件（第一类边界条件） 本质：直接指定物理量在边界上的数值 $$ \phi |_{\partial \Omega} = f(\mathbf{x}, t)$$ 典型应用： 固定壁面速度（无滑移条件） 入口指定流速/温度 压力出口给定静压值 特点：强加边界值，方程中作为已知量 2. Neumann边界条件（第二类边界条件） 本质：指定物理量在边界上的梯度 $$ \nabla \phi \cdot \mathbf{n} |_{\partial \Omega} = g(\mathbf{x}, t)$$ 典型应用： 绝热壁面（温度梯度为零） 对称边界（法向梯度为零） 指定热流密度 特点：反映通量平衡关系，方程中作为源项 3. Robin边界条件（混合边界条件） 本质：Dirichlet与Neumann的线性组合$$a\phi + b(\nabla \phi \cdot \mat...

在湍流模拟（尤其是 RANS 模型）中，Viscous Damping Function（粘性阻尼函数），通常简称为“阻尼函数”或“衰减函数”，是一个至关重要的修正系数。 它的核心作用是：在靠近壁面的区域，强制“关闭”或“削弱”湍流模型的作用，让流动行为回归到分子粘性主导的状态。 以下是通俗易懂的详细解释，涵盖了“为什么需要它”、“它怎么工作”以及“它的局限性”。 1. 为什么需要它？（物理背景）大多数经典的湍流模型（比如标准 $k-\epsilon$ 模型）最初是为了模拟高雷诺数的主流区而开发的。在这些区域，湍流涡的混合作用非常强烈，远远超过流体本身的粘性。 但是，在紧贴着固体壁面的地方（即粘性底层 Viscous Sublayer），情况完全不同： 壁面限制： 壁面的存在抑制了法向的速度脉动（流体不能穿过墙壁），导致湍流这种“乱动”的行为被迫平息。 粘性主导： 在离墙很近的地方，流体的分子粘性（Viscosity）起主导作用，剪切应力主要由分子摩擦产生，而不是湍流混合。 如果你直接把高雷诺数模型（High-Re Model）用到墙壁附近，模型会错误地预测出很强的湍流粘度（...

描述湍流（Turbulence）时，无论是在学术论文、CFD 仿真报告（如使用 OpenFOAM）还是流体力学教材中，以下这 20 个形容词是出现频率极高的。 为了方便你理解和使用，我将它们分成了四个维度： 一、 描述流动状态与特性 (State & Characteristics)这些词用于定义流动的基本物理属性。 Chaotic (混沌的) 最本质的特征。指流动表现出高度的无序性和对初始条件的敏感依赖。 例句：Turbulent flow is characterized by chaotic property changes. Stochastic (随机的) 指流动参数（速度、压力）随时间的变化不可预测，只能通过统计学方法描述。 例句：The velocity fluctuations are purely stochastic in nature. Unsteady (非定常的/不稳定的) 指流动随时间不断变化，湍流本质上就是非定常的。 例句：RANS models average out the unsteady turbulent str...

multiRegionReactingFoam 是社区实现的 OpenFOAM 多区域(共轭传热 + 化学反应)瞬态求解器。本篇目前是资料占位页,正文待后续用 AI 工具充实。 资料索引 TonkomoLLC/multiRegionReactingFoam - GitHub —— transient solver for laminar or turbulent fluid flow and solid heat conduction with conjugate heat transfer, plus combustion with chemical reactions (psi thermo model) multiRegionReactingFoam:OpenFOAM 里的多区域反应”交响乐指挥家” - 微信公众号 —— 中文解读 待补充 与官方 chtMultiRegionFoam 的功能差异 反应源项在区域耦合中的处理

simpleFoam 是 OpenFOAM 最常用的不可压缩稳态求解器。本篇目前是资料占位页,正文待后续用 AI 工具充实。 资料索引 SimpleFoam - OpenFOAMWiki —— 压力方程的逐步分析(TODO: 抽时间过一遍) 待补充 SIMPLE 算法在 simpleFoam 中的实现路线(UEqn → pEqn → 松弛) 与 pisoFoam/pimpleFoam 的对照(可参考系列内 瞬稳态差异篇)

sprayFoam 是 OpenFOAM 的喷雾/拉格朗日粒子瞬态求解器。本篇目前是资料占位页,正文待后续用 AI 工具充实。 结果后处理 sprayFoam の計算結果を vtk に出力して paraview で可視化する - YouTube —— 用 foamToVTK 输出并在 ParaView 可视化 sprayCloudProperties官方案例 aachenBomb 的参数解析 PDF:aachanbomb_sprayfoam 设置解析(原始 PDF 在 Obsidian 笔记库,含各参数含义解释) 待补充 sprayCloudProperties 关键参数(注入模型、破碎模型、蒸发模型) aachenBomb 案例复现步骤

interPlicFoam 是 CFD-China 社区戴德志(Daidezhi)维护的 PLIC 界面重构求解器。本篇目前是资料占位页,正文待后续用 AI 工具充实。 资料索引 interPlicFoam_threadInCFDChina —— 作者本人发布与答疑的主帖 静置液滴表面自适应网格导致初始化后不稳定 - CFD-China —— interPlicFoamTool + 自适应细化的效果讨论 待补充 PLIC 与 MULES 界面捕捉的算法对比 interPlicFoam 相比 interFoam(isoAdvector)的精度收益