OpenFOAM: twoPhaseEulerFoam解读
twoPhaseEulerFoam全解读之一(转载)
本系列将对OpenFOAM-2.1.1 中的 twoPhaseEulerFoam 求解器进行完全解读,共分三部分:方程推导,代码解读,补充说明。本篇进行方程推导,详细介绍如果从双流体模型出发得到 twoPhaseEulerFoam 中的 UEqn.H 对应的模型方程形式。
方程推导
双流体模型方程可以表达成如下形式:
连续性方程:
∂ ( α ϕ ρ ϕ ) ∂ t + ∇ ⋅ ( α ϕ ρ ϕ U ϕ ) = 0 \frac{\partial(\alpha_\phi\rho_\phi)}{\partial t}+\nabla\cdot(\alpha_\phi\rho_\phi U_\phi)=0 ∂t∂(αϕρϕ)+∇⋅(αϕρϕUϕ)=0
动量守恒方程:
∂ ( α ϕ ρ ϕ U ϕ ) ∂ t + ∇ ⋅ ( α ϕ ρ ϕ U ϕ U ϕ ) + ∇ ⋅ ( α ϕ τ ϕ ) + ∇ ⋅ ( α ϕ ρ ϕ R ϕ ) = − α ϕ ∇ p + α ϕ ρ ϕ g + M ϕ \frac{\partial(\alpha_\phi\rho_\phi U_\phi)}{\partial t}+\nabla\cdot(\alpha_\phi\rho_\phi U_\phi U_\phi)+\nabla\cdot(\alpha_\phi\tau_\phi)+\nabla\cdot(\alpha_\phi\rho_\phi R_\phi )=-\alpha_\phi\nabla p+\alpha_\phi\rho_\phi g+M_\phi ∂t∂(αϕρϕUϕ)+∇⋅(αϕρϕUϕUϕ)+∇⋅(αϕτϕ)+∇⋅(αϕρϕRϕ)=−αϕ∇p+αϕρϕg+Mϕ
式中,下标 ϕ = a , b \phi=a,b ϕ=a,b分别代表分散相和连续相, τ ϕ \tau_\phi τϕ表示粘性应力项, R ϕ R_\phi Rϕ表示雷诺应力项, M ϕ M_\phi Mϕ表示相间作用项。
上述方程是完全守恒形式的,但是注意到上述动量方程的瞬变项是 ∂ ( α ϕ ρ ϕ U ϕ ) ∂ t \frac{\partial(\alpha_\phi\rho_\phi U_\phi)}{\partial t} ∂t∂(αϕρϕUϕ),等于说解这个方程能得到的是每个时间步的动量,若要转化成速度,则需要用动量除以密度与体积分率的乘积,即 ( α ϕ ρ ϕ U ϕ ) α ϕ ρ ϕ \frac{(\alpha_\phi\rho_\phi U_\phi)}{\alpha_\phi\rho_\phi} αϕρϕ(αϕρϕUϕ)。那么当离散相a的体积分率 α a → 0 \alpha_a\to0 αa→0时,这个除法就要出问题了。于是,Weller [1] 提出通过构造一种”phase-intensive”形式的动量方程来避开这个问题,见下面的详细推导。
Weller提出的方法的核心是将 α ϕ ρ ϕ \alpha_\phi\rho_\phi αϕρϕ从动量方程的瞬变项中剥离出来,以使动量方程直接对速度进行演化,而不是动量。
首先对动量方程的瞬变项和对流项进行如下转化:
∂ ( α ϕ ρ ϕ U ϕ ) ∂ t = α ϕ ρ ϕ ∂ ( U ϕ ) ∂ t + U ϕ ∂ ( α ϕ ρ ϕ ) ∂ t \frac{\partial(\alpha_\phi\rho_\phi U_\phi)}{\partial t}=\alpha_\phi\rho_\phi\frac{\partial( U_\phi)}{\partial t}+U_\phi\frac{\partial(\alpha_\phi\rho_\phi )}{\partial t} ∂t∂(αϕρϕUϕ)=αϕρϕ∂t∂(Uϕ)+Uϕ∂t∂(αϕρϕ)
∇ ⋅ ( α ϕ ρ ϕ U ϕ U ϕ ) = α ϕ ρ ϕ U ϕ ⋅ ∇ ( U ϕ ) + U ϕ ∇ ⋅ ( α ϕ ρ ϕ U ϕ ) \nabla\cdot(\alpha_\phi\rho_\phi U_\phi U_\phi)= \alpha_\phi\rho_\phi U_\phi\cdot \nabla( U_\phi) + U_\phi\nabla\cdot(\alpha_\phi\rho_\phi U_\phi) ∇⋅(αϕρϕUϕUϕ)=αϕρϕUϕ⋅∇(Uϕ)+Uϕ∇⋅(αϕρϕUϕ)
注:这里到了张量运算公式 [ ∇ ⋅ v w ] = [ v ⋅ ∇ w ] + w ( ∇ ⋅ v ) [\nabla\cdot \mathbf{vw}]=[\mathbf{v}\cdot\nabla\mathbf{w}]+\mathbf{w}(\nabla\cdot\mathbf{v}) [∇⋅vw]=[v⋅∇w]+w(∇⋅v),具体可参考 Bird 的 Transport Phenomenon 的 Appendix A。
于是,瞬变项和对流项的加和可以写成如下形式:
∂ ( α ϕ ρ ϕ U ϕ ) ∂ t + ∇ ⋅ ( α ϕ ρ ϕ U ϕ U ϕ ) = α ϕ ρ ϕ [ ∂ ( U ϕ ) ∂ t + U ϕ ⋅ ∇ ( U ϕ ) ] + U ϕ [ ∂ ( α ϕ ρ ϕ ) ∂ t + ∇ ⋅ ( α ϕ ρ ϕ U ϕ ) ] \frac{\partial(\alpha_\phi\rho_\phi U_\phi)}{\partial t}+\nabla\cdot(\alpha_\phi\rho_\phi U_\phi U_\phi)=\alpha_\phi\rho_\phi\left[\frac{\partial( U_\phi)}{\partial t}+U_\phi \cdot \nabla( U_\phi)\right]+U_\phi \left[ \frac{\partial(\alpha_\phi\rho_\phi )}{\partial t}+\nabla\cdot(\alpha_\phi\rho_\phi U_\phi)\right] ∂t∂(αϕρϕUϕ)+∇⋅(αϕρϕUϕUϕ)=αϕρϕ[∂t∂(Uϕ)+Uϕ⋅∇(Uϕ)]+Uϕ[∂t∂(αϕρϕ)+∇⋅(αϕρϕUϕ)]
注意右边第二项的括号里其实就是连续性方程的左边,其值为0,因此得到:
∂ ( α ϕ ρ ϕ U ϕ ) ∂ t + ∇ ⋅ ( α ϕ ρ ϕ U ϕ U ϕ ) = α ϕ ρ ϕ [ ∂ ( U ϕ ) ∂ t + U ϕ ⋅ ∇ ( U ϕ ) ] \frac{\partial(\alpha_\phi\rho_\phi U_\phi)}{\partial t}+\nabla\cdot(\alpha_\phi\rho_\phi U_\phi U_\phi) = \alpha_\phi\rho_\phi\left[\frac{\partial( U_\phi)}{\partial t}+U_\phi \cdot \nabla( U_\phi)\right] ∂t∂(αϕρϕUϕ)+∇⋅(αϕρϕUϕUϕ)=αϕρϕ[∂t∂(Uϕ)+Uϕ⋅∇(Uϕ)]
于是得到第一步转化之后的动量方程:
α ϕ ρ ϕ [ ∂ ( U ϕ ) ∂ t + U ϕ ⋅ ∇ ( U ϕ ) ] + ∇ ⋅ ( α ϕ τ ϕ ) + ∇ ⋅ ( α ϕ ρ ϕ R ϕ ) = − α ϕ ∇ p + α ϕ ρ ϕ g + M ϕ \alpha_\phi\rho_\phi\left[\frac{\partial( U_\phi)}{\partial t}+U_\phi\cdot\nabla( U_\phi)\right] + \nabla\cdot(\alpha_\phi\tau_\phi) + \nabla\cdot(\alpha_\phi\rho_\phi R_\phi ) = -\alpha_\phi\nabla p + \alpha_\phi\rho_\phi g + M_\phi αϕρϕ[∂t∂(Uϕ)+Uϕ⋅∇(Uϕ)]+∇⋅(αϕτϕ)+∇⋅(αϕρϕRϕ)=−αϕ∇p+αϕρϕg+Mϕ
下面处理粘性应力项和雷诺应力项。
∇ ⋅ ( α ϕ τ ϕ ) + ∇ ⋅ ( α ϕ ρ ϕ R ϕ ) = ∇ ⋅ [ α ϕ ρ ϕ ( τ ϕ ρ ϕ + R ϕ ) ] = ∇ ⋅ [ α ϕ ρ ϕ R e f f , ϕ ] \nabla\cdot(\alpha_\phi\tau_\phi) + \nabla\cdot(\alpha_\phi\rho_\phi R_\phi )=\nabla\cdot\left[\alpha_\phi\rho_\phi(\frac{\tau_\phi}{\rho_\phi}+R_\phi)\right] = \nabla\cdot\left[\alpha_\phi\rho_\phi R_{eff,\phi}\right ] ∇⋅(αϕτϕ)+∇⋅(αϕρϕRϕ)=∇⋅[αϕρϕ(ρϕτϕ+Rϕ)]=∇⋅[αϕρϕReff,ϕ]
其中 R e f f , ϕ = τ ϕ ρ ϕ + R ϕ R_{eff,\phi}=\frac{\tau_\phi}{\rho_\phi}+R_\phi Reff,ϕ=ρϕτϕ+Rϕ。
根据定义(此处参考BubbleFoam的Wiki页面):
τ ϕ = − ρ ϕ ν ϕ [ ∇ U ϕ + ∇ T U ϕ ] + 2 3 ρ ϕ ν ϕ ( ∇ ⋅ U ϕ ) I \boldsymbol{\tau}_{\phi} = - \rho_{\phi} \nu_{\phi} \left[\nabla \mathbf{U}_{\phi} + \nabla^{\textrm{T}} \mathbf{U}_{\phi} \right] + \frac{2}{3}\rho_{\phi}\nu_{\phi} \left( \nabla \cdot \mathbf{U}_{\phi} \right) \mathbf{I} τϕ=−ρϕνϕ[∇Uϕ+∇TUϕ]+32ρϕνϕ(∇⋅Uϕ)I
以及
R ϕ = − ν ϕ , t [ ∇ U ϕ + ∇ T U ϕ ] + 2 3 ν ϕ , t ( ∇ ⋅ U ϕ ) I + 2 3 k ϕ I \mathbf{R}_{\phi} = - \nu_{\phi,\textrm{t}} \left[ \nabla \mathbf{U}_{\phi} +\nabla^{\textrm{T}} \mathbf{U}_{\phi} \right] + \frac{2}{3} \nu_{\phi,\textrm{t}} \left( \nabla \cdot \mathbf{U}_{\phi} \right) \mathbf{I} + \frac{2}{3} k_{\phi} \mathbf{I} Rϕ=−νϕ,t[∇Uϕ+∇TUϕ]+32νϕ,t(∇⋅Uϕ)I+32kϕI
代入到 R e f f , ϕ R_{eff,\phi} Reff,ϕ中,得:
R e f f , ϕ = − ( ν ϕ + ν ϕ , t ) [ ∇ U ϕ + ∇ T U ϕ ] + 2 3 ( ν ϕ + ν ϕ , t ) ( ∇ ⋅ U ϕ ) I + 2 3 k ϕ I R_{eff,\phi}=-(\nu_\phi+\nu_{\phi , t})\left[ \nabla \mathbf{U}_{\phi} +\nabla^{\textrm{T}} \mathbf{U}_{\phi} \right]+\frac{2}{3}(\nu_\phi+\nu_{\phi , t}) \left (\nabla \cdot \mathbf{U}_{\phi}\right ) \mathbf{I} + \frac{2}{3} k_{\phi} \mathbf{I} Reff,ϕ=−(νϕ+νϕ,t)[∇Uϕ+∇TUϕ]+32(νϕ+νϕ,t)(∇⋅Uϕ)I+32kϕI
令 ν e f f = ν ϕ + ν ϕ , t \nu_{eff}=\nu_\phi+\nu_{\phi , t} νeff=νϕ+νϕ,t ,则:
R e f f , ϕ = − ν e f f [ ∇ U ϕ + ∇ T U ϕ ] + 2 3 ν e f f ( ∇ ⋅ U ϕ ) I + 2 3 k ϕ I = − ν e f f ∇ U ϕ + R c , ϕ R_{eff,\phi}=-\nu_{eff}\left[ \nabla \mathbf{U}_{\phi} +\nabla^{\textrm{T}} \mathbf{U}_{\phi} \right]+\frac{2}{3}\nu_{eff} \left (\nabla \cdot \mathbf{U}_{\phi}\right ) \mathbf{I} + \frac{2}{3} k_{\phi} \mathbf{I} = -\nu_{eff}\nabla U_\phi + R_{c,\phi} Reff,ϕ=−νeff[∇Uϕ+∇TUϕ]+32νeff(∇⋅Uϕ)I+32kϕI=−νeff∇Uϕ+Rc,ϕ
其中 R c , ϕ = − ν e f f ∇ U ϕ T + 2 3 ν e f f ( ∇ ⋅ U ϕ ) I + 2 3 k ϕ I R_{c,\phi}=-\nu_{eff} \nabla \mathbf{U}^\textrm{T}_{\phi}+\frac{2}{3}\nu_{eff} \left (\nabla \cdot \mathbf{U}_{\phi}\right ) \mathbf{I} + \frac{2}{3} k_{\phi} \mathbf{I} Rc,ϕ=−νeff∇UϕT+32νeff(∇⋅Uϕ)I+32kϕI
于是得到:
∇ ⋅ [ α ϕ ρ ϕ R e f f , ϕ ] = ∇ ( α ϕ ρ ϕ ) ⋅ [ R e f f , ϕ ] + α ϕ ρ ϕ ∇ ⋅ [ R e f f , ϕ ] = α ϕ ρ ϕ ∇ ⋅ [ − ν e f f ∇ U ϕ ] + α ϕ ρ ϕ ∇ ⋅ [ R c , ϕ ] + ∇ ( α ϕ ρ ϕ ) [ − ν e f f ∇ U ϕ + R c , ϕ ] \begin{aligned} \nabla\cdot\left[\alpha_\phi\rho_\phi R_{eff,\phi}\right ] = & \nabla(\alpha_\phi\rho_\phi)\cdot\left[ R_{eff,\phi}\right] + \alpha_\phi\rho_\phi\nabla\cdot \left [ R_{eff,\phi}\right ]\\ =& \alpha_\phi\rho_\phi\nabla\cdot\left[ -\nu_{eff}\nabla U_\phi\right] + \alpha_\phi\rho_\phi\nabla\cdot\left[ R_{c,\phi}\right] + \nabla(\alpha_\phi\rho_\phi)\left[ -\nu_{eff}\nabla U_\phi + R_{c,\phi}\right] \end{aligned} ∇⋅[αϕρϕReff,ϕ]==∇(αϕρϕ)⋅[Reff,ϕ]+αϕρϕ∇⋅[Reff,ϕ]αϕρϕ∇⋅[−νeff∇Uϕ]+αϕρϕ∇⋅[Rc,ϕ]+∇(αϕρϕ)[−νeff∇Uϕ+Rc,ϕ]
代入到动量方程中,并且方程两边同时除以 α ϕ ρ ϕ \alpha_\phi\rho_\phi αϕρϕ,得到:
∂ U ϕ ∂ t + U ϕ ⋅ ∇ U ϕ − ∇ ⋅ [ ν e f f ∇ U ϕ ] + ∇ ⋅ [ R c , ϕ ] + ∇ ( α ϕ ρ ϕ ) α ϕ ρ ϕ ⋅ [ − ν e f f ∇ U ϕ + R c , ϕ ] = − ∇ p ρ ϕ + g + M ϕ α ϕ ρ ϕ \frac{\partial U_\phi}{\partial t} + U_\phi\cdot\nabla U_\phi -\nabla \cdot \left[ \nu_{eff} \nabla U_\phi \right ] + \nabla \cdot \left[ R_{c,\phi}\right] + \frac{\nabla(\alpha_\phi\rho_\phi)}{\alpha_\phi\rho_\phi}\cdot \left[ -\nu_{eff}\nabla U_\phi + R_{c,\phi}\right] = -\frac{\nabla p}{\rho_\phi} + g + \frac{M_\phi}{\alpha_\phi\rho_\phi} ∂t∂Uϕ+Uϕ⋅∇Uϕ−∇⋅[νeff∇Uϕ]+∇⋅[Rc,ϕ]+αϕρϕ∇(αϕρϕ)⋅[−νeff∇Uϕ+Rc,ϕ]=−ρϕ∇p+g+αϕρϕMϕ
如果假定两相流体均为不可压缩,密度恒为常数,于是可以得到不可压缩的双流体模型的方程组:
连续性方程
∂ ( α ϕ ) ∂ t + ∇ ⋅ ( α ϕ U ϕ ) = 0 \frac{\partial(\alpha_\phi)}{\partial t}+\nabla\cdot(\alpha_\phi U_\phi)=0 ∂t∂(αϕ)+∇⋅(αϕUϕ)=0
动量方程
∂ U ϕ ∂ t + U ϕ ⋅ ∇ U ϕ − ∇ ⋅ [ ν e f f ∇ U ϕ ] + ∇ ⋅ [ R c , ϕ ] + ∇ ( α ϕ ) α ϕ ⋅ [ − ν e f f ∇ U ϕ + R c , ϕ ] = − ∇ p ρ ϕ + g + M ϕ α ϕ ρ ϕ \frac{\partial U_\phi}{\partial t} + U_\phi\cdot\nabla U_\phi -\nabla \cdot \left[ \nu_{eff} \nabla U_\phi \right ] + \nabla \cdot \left[ R_{c,\phi}\right] + \frac{\nabla(\alpha_\phi)}{\alpha_\phi} \cdot \left[ -\nu_{eff}\nabla U_\phi + R_{c,\phi}\right] = -\frac{\nabla p}{\rho_\phi} + g + \frac{M_\phi}{\alpha_\phi\rho_\phi} ∂t∂Uϕ+Uϕ⋅∇Uϕ−∇⋅[νeff∇Uϕ]+∇⋅[Rc,ϕ]+αϕ∇(αϕ)⋅[−νeff∇Uϕ+Rc,ϕ]=−ρϕ∇p+g+αϕρϕMϕ
方程中还剩下相间作用项没有处理,对于分散相和连续项形式,相间作用力是大小相等符号想反,这里只考虑分散相的形式,令 ϕ = a \phi=a ϕ=a,则得到分散相的动量方程:
∂ U a ∂ t + U a ⋅ ∇ U a − ∇ ⋅ [ ν e f f ∇ U a ] + ∇ ⋅ [ R c , a ] + ∇ ( α a ) α a ⋅ [ − ν e f f ∇ U a + R c , a ] = − ∇ p ρ a + g + M a α a ρ a \frac{\partial U_a}{\partial t} + U_a\cdot\nabla U_a -\nabla \cdot \left[ \nu_{eff} \nabla U_a \right ] + \nabla \cdot \left[ R_{c,a}\right] + \frac{\nabla(\alpha_a)}{\alpha_a} \cdot \left[ -\nu_{eff}\nabla U_a + R_{c,a}\right] = -\frac{\nabla p}{\rho_a} + g + \frac{M_a}{\alpha_a\rho_a} ∂t∂Ua+Ua⋅∇Ua−∇⋅[νeff∇Ua]+∇⋅[Rc,a]+αa∇(αa)⋅[−νeff∇Ua+Rc,a]=−ρa∇p+g+αaρaMa
相间作用只考虑曳力,升力以及虚拟质量力,即 M , a = M d r a g + M l i f t + M v m M,a=M_{drag}+M_{lift}+M_{vm} M,a=Mdrag+Mlift+Mvm,下面分别考虑每一种相间作用力。
曳力
M d r a g = − β ( U a − U b ) M_{drag}=-\beta(U_a-U_b) Mdrag=−β(Ua−Ub),其中 β \beta β为曳力系数。
升力
M l i f t = − α a α b C l ( α b ρ b + α a ρ a ) U r × ( ∇ × U ) M_{lift}=-\alpha_a\alpha_b C_l (\alpha_b \rho_b + \alpha_a \rho_a)U_r \times (\nabla \times U) Mlift=−αaαbCl(αbρb+αaρa)Ur×(∇×U) ,其中 U r = U a − U b U_r=U_a-U_b Ur=Ua−Ub, U = α a U a + α b U b U=\alpha_a U_a + \alpha_b U_b U=αaUa+αbUb
虚拟质量力
M v m = α a α b C v m ρ b [ D U b D t − D U a D t ] M_{vm}=\alpha_a\alpha_b C_{vm}\rho_b\left[ \frac{DU_b}{Dt}-\frac{DU_a}{Dt}\right] Mvm=αaαbCvmρb[DtDUb−DtDUa],其中 D D t \frac{D}{Dt} DtD表示物质导数, D U b D t = ∂ U b ∂ t + U b ⋅ ∇ U b \frac{DU_b}{Dt}=\frac{\partial U_b}{\partial t} + U_b \cdot \nabla U_b DtDUb=∂t∂Ub+Ub⋅∇Ub, D U a D t = ∂ U a ∂ t + U a ⋅ ∇ U a \frac{DU_a}{Dt}=\frac{\partial U_a}{\partial t}+U_a \cdot \nabla U_a DtDUa=∂t∂Ua+Ua⋅∇Ua
考虑到形式的统一,令 K = β α a α b K=\frac{\beta}{\alpha_a\alpha_b} K=αaαbβ,则曳力可表示为 M d r a g = − α a α b K ( U a − U b ) M_{drag}=-\alpha_a\alpha_b K(U_a-U_b) Mdrag=−αaαbK(Ua−Ub)
代入到分散相a的动量方程中,得到:
∂ U a ∂ t + U a ⋅ ∇ U a − ∇ ⋅ [ ν e f f ∇ U a ] + ∇ ⋅ [ R c , a ] + ∇ ( α a ) α a ⋅ [ − ν e f f ∇ U a + R c , a ] = − ∇ p ρ a + g − α b ρ a K ( U a − U b ) − α b ρ a C l ( α b ρ b + α a ρ a ) U r × ( ∇ × U ) + α b ρ a C v m ρ b [ ∂ U b ∂ t + U b ⋅ ∇ U b − ( ∂ U a ∂ t + U a ⋅ ∇ U a ) ] \begin{aligned} &\frac{\partial U_a}{\partial t} + U_a\cdot \nabla U_a -\nabla \cdot \left[ \nu_{eff} \nabla U_a \right ] + \nabla \cdot \left[ R_{c,a}\right] + \frac{\nabla(\alpha_a)}{\alpha_a} \cdot \left[ -\nu_{eff}\nabla U_a + R_{c,a}\right] \\ = & -\frac{\nabla p}{\rho_a} + g - \frac{\alpha_b}{\rho_a} K (U_a-U_b) - \frac{\alpha_b}{\rho_a} C_l (\alpha_b \rho_b + \alpha_a \rho_a) U_r \times (\nabla \times U) \\ +& \frac{\alpha_b}{\rho_a} C_{vm}\rho_b\left[ \frac{\partial U_b}{\partial t} + U_b \cdot \nabla U_b - (\frac{\partial U_a}{\partial t}+U_a \cdot \nabla U_a)\right] \end{aligned} =+∂t∂Ua+Ua⋅∇Ua−∇⋅[νeff∇Ua]+∇⋅[Rc,a]+αa∇(αa)⋅[−νeff∇Ua+Rc,a]−ρa∇p+g−ρaαbK(Ua−Ub)−ρaαbCl(αbρb+αaρa)Ur×(∇×U)ρaαbCvmρb[∂t∂Ub+Ub⋅∇Ub−(∂t∂Ua+Ua⋅∇Ua)]
将相关的项合并,并调整顺序,便得到与twoPhaseEulerFoam求解器的UEqn.H文件中相同形式的分散相动量方程:
( 1 + α b ρ b ρ a C v m ) ( ∂ U a ∂ t + U a ⋅ ∇ U a ) − ∇ ⋅ [ ν e f f ∇ U a ] + ∇ ⋅ [ R c , a ] + ∇ ( α a ) α a ⋅ [ − ν e f f ∇ U a + R c , a ] = − α b ρ a K U a − α b ρ a { C l ( α b ρ b + α a ρ a ) U r × ( ∇ × U ) − C v m ρ b [ ∂ U b ∂ t + U b ⋅ ∇ U b ] } − ∇ p ρ a + g + α b ρ a K U b \begin{aligned} &(1+\frac{\alpha_b \rho_b}{\rho_a} C_{vm})(\frac{\partial U_a}{\partial t} + U_a\cdot \nabla U_a ) -\nabla \cdot \left[ \nu_{eff} \nabla U_a \right ] + \nabla \cdot \left[ R_{c,a}\right] + \frac{\nabla(\alpha_a)}{\alpha_a} \cdot \left[ -\nu_{eff}\nabla U_a + R_{c,a}\right] \\ = & -\frac{\alpha_b}{\rho_a} K U_a - \frac{\alpha_b}{\rho_a} \left\{ {C_l (\alpha_b \rho_b + \alpha_a \rho_a) U_r \times (\nabla \times U) - C_{vm}\rho_b\left[ {\frac{\partial U_b}{\partial t} + U_b \cdot \nabla U_b }\right] } \right\} \\ &- \frac{\nabla p}{\rho_a} + g + \frac{\alpha_b}{\rho_a} K U_b \end{aligned} =(1+ρaαbρbCvm)(∂t∂Ua+Ua⋅∇Ua)−∇⋅[νeff∇Ua]+∇⋅[Rc,a]+αa∇(αa)⋅[−νeff∇Ua+Rc,a]−ρaαbKUa−ρaαb{Cl(αbρb+αaρa)Ur×(∇×U)−Cvmρb[∂t∂Ub+Ub⋅∇Ub]}−ρa∇p+g+ρaαbKUb
连续相b的动量方程形式相仿,这里就不再重复了。这里有几点注意事项:
此处的双流体模型在推导的过程中,是把a当作分散相,b当作连续相的。分散相的体积分率 α a \alpha_a αa可以等于0,但是连续项体积分率 α b \alpha_b αb不能等于0 ,否则会出问题。
曳力系数 β \beta β 的形式就是文献中常见的形式,比如,WenYu 曳力系数 β = 3 4 ( 1 − α b ) α b d p , a ∣ U b − U a ∣ C D 0 α b − 2.7 \beta=\frac{3}{4}\frac{(1-\alpha_b)\alpha_b}{d_{p,a}}|U_b-U_a|C_{D0}\alpha_b^{-2.7} β=43dp,a(1−αb)αb∣Ub−Ua∣CD0αb−2.7,Ergun 曳力系数 β = 150 ( 1 − α b ) 2 μ b α b d a 2 + 1.75 ( 1 − α b ) ρ b U b − U a d a \beta=150\frac{(1-\alpha_b)^2\mu_b}{\alpha_b d_a^2}+1.75\frac{(1-\alpha_b)\rho_b{U_b-U_a}}{d_a} β=150αbda2(1−αb)2μb+1.75da(1−αb)ρbUb−Ua。而程序中定义的 K = β α a α b K=\frac{\beta}{\alpha_a\alpha_b} K=αaαbβ,所以,当 α b → 0 \alpha_b\to 0 αb→0时,如果用WenYu曳力那还不会出错,因为曳力系数中的分子里同时含有 α a α b \alpha_a\alpha_b αaαb,运算 K = β α a α b K=\frac{\beta}{\alpha_a\alpha_b} K=αaαbβ不会出现除以0的问题;但如果用Ergun曳力,那就要出问题了,因为Ergun曳力系数中两项的分子都没有 α b \alpha_b αb,所以运算 K = β α a α b K=\frac{\beta}{\alpha_a\alpha_b} K=αaαbβ就要出问题了。
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该文章专注于面试,面试只要回答关键点即可,不需要对框架有非常深入的回答,如果你想应付面试,是足够了,抓住关键点 面试官: Innodb的事务与日志的实现方式 以下是InnoDB事务和日志的实现方式的详细说明: 事务日志(Transaction Log): InnoDB使用事务日志来保证事务的…...
数据结构 优先级队列(堆)
数据结构 优先级队列(堆) 文章目录 数据结构 优先级队列(堆)1. 优先级队列1.1 概念 2. 优先级队列的模拟实现2.1 堆的概念2.2 堆的存储方式2.3 堆的创建2.3.1 堆向下调整2.3.2 堆的创建2.3.3 建堆的时间复杂度 2.4 堆的插入与删除2.4.1 堆的插入2.4.2 堆的删除 2.5 用堆模拟实现…...
如何在edge浏览器中给PDF添加文字批注
我用的edge浏览器是目前最新版的(一般自动更新到最新版) 最近,我喜欢用edge浏览器查看PDF,节省电脑资源,快捷且方便。 但edge对PDF的标注种类较少,主要是划线和涂色,文字批注功能尚未出现在工具…...
集成学习的小九九
集成学习(Ensemble Learning)是一种机器学习的方法,通过结合多个基本模型的预测结果来进行决策或预测。集成学习的目标是通过组合多个模型的优势,并弥补单个模型的不足,从而提高整体性能。 集成学习的主要策略 在集成…...
深入理解Scrapy
Scrapy是什么 An open source and collaborative framework for extracting the data you need from websites. In a fast, simple, yet extensible way. Scrapy是适用于Python的一个快速、简单、功能强大的web爬虫框架,通常用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数…...
想做WMS仓库管理系统,找了好久才找到云表
公司内部仓库管理原方式均基于人工电子表格管理方式来实现收发存管理,没有流程化管理,无法保证数据的准确性和及时性,同时现场操作和数据核对会出现不同步的情况,无法提高仓库的运作效率,因此,我们基于云表…...
公司销售个人号如何管理?
微信管理系统可以帮助企业解决哪些问题呢? 一、解决聊天记录监管问题 1.聊天记录的保存,让公司的管理者可以随时查看公司任意销售与客户的聊天记录,不用一个一个员工逐一去看,方便管理; 2.敏感词监控,管理者…...
COLE HERSEE 48408 工业4.0、制造业X和元宇宙
COLE HERSEE 48408 工业4.0、制造业X和元宇宙 需要数据来释放工业4.0的全部潜力——价值链中的所有公司都可以访问大量数据。一个新的互联数据生态系统旨在提供解决方案:制造业x。 在德国联邦经济事务和气候行动部以及BDI、VDMA和ZVEI贸易协会的密切合作下,实施制…...
【Vue基础-数字大屏】加载动漫效果
一、需求描述 当网页正在加载而处于空白页面状态时,可以在该页面上显示加载动画提示。 二、步骤代码 1、全局下载npm install -g json-server npm install -g json-server 2、在src目录下新建文件夹mock,新建文件data.json存放模拟数据 {"one&…...
CSS 样式简写
在CSS中有许多简写的样式,它们被广泛使用。简写最好按照如下顺序进行书写 font font: font-style font-weight font-size/line-height font-familyfont-style italic//斜体 normal//正常字体(默认)font-weight 一般填写数字 400 normal(默认值) 700 bold(默认值)f…...
SQL Server创建数据库
简单创建写法 默认初始大小为5MB,增长速度为2MB create database DBTEST自定义 用户创建的数据库都被存放在sys.database中,每个数据库在表中占一行,name字段存放的数据库的名称,具体字段可以看此博客sys.database系统表详细说明 所以判断…...
树莓派安装.NET 6.0
首先安装.Net Core依赖(未使用) sudo apt install -y libunwind8 libunwind8-dev gettext libicu-dev liblttng-ust-dev libcurl4 libcurl4-openssl-dev libssl-dev uuid-dev unzip libgdiplus libc6-dev libkrb5-3 需要安装的依赖微软官方文档已经列出…...
小华HC32F448串口使用
目录 1. 串口GPIO配置 2. 串口波特率配置 3. 串口接收超时配置 4. 串口中断注册 5. 串口初始化 6. 串口数据接收处理 7. DMA接收配置和处理 1. 串口GPIO配置 端口号和Pin脚号跟STM32没什么区别。 串口复用功能跟STM32大不一样。 如下图,选自HC32F448 表 2…...
Redis实现简易消息队列的三种方式
Redis实现简易消息队列的三种方式 消息队列简介 消息队列是一种用于在计算机系统中传递和处理数据的重要工具。如果你完全不了解消息队列,不用担心,我将尽力以简单明了的方式来解释它。 首先,想象一下你正在玩一个游戏,而游戏中…...
基于SpringBoot的在线小说阅读平台系统
基于SpringBoot的在线小说阅读平台系统的设计与实现~ 开发语言:Java数据库:MySQL技术:SpringBootMyBatisVue工具:IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven 系统展示 主页 个人中心 登录界面 管理员界面 摘要 基于Spring Boot的在线小说阅读…...
uniapp h5 MD5加密
文章目录 1.当使用 CryptoJS 进行 MD5 加密时,你需要先引入 CryptoJS 库并确保它已经正确安装。下面是一个更详细的示例代码:2.然后,在需要使用 MD5 加密的地方,引入 CryptoJS 代码库:3.接下来,我们定义一个…...
2023_Spark_实验十八:安装FinalShell
下载安装包 链接:https://pan.baidu.com/s/14cOJDcezzuwUYowPsOA-sg?pwd6htc 提取码:6htc 下载文件名称:FinalShell.zip 二、安装 三、启动FinalShell 四、连接远程 linux 服务器 先确保linux系统已经开启,不然连接不上 左边…...
文件服务器管理服务器怎么设置
文件服务器是一种提供文件存储和共享服务的服务器,它可以方便企业内部的员工共享文件,提高工作效率。为了更好地管理和维护文件服务器,需要对其进行合理的设置。下面小编将介绍文件服务器管理服务器的基本设置方法。 一、选择合适的操作系统 …...
为企业做网站电话开场白/企业网站seo方案
设置仓库可见性您可选择能够查看仓库的人员。本文内容关于仓库可见性将仓库设置为私有把仓库设置为公共把仓库设为内部关于仓库可见性创建仓库时,您可以选择将其设为公共、内部或私有。 公共仓库可供使用GitHub.com 的所有人访问,而私有仓库只有您和您与…...
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工厂模式 Spring IOC就是使用了工厂模式,对象的创建交给一个工厂去创建。 概念:工厂模式(Factory Pattern)使用一个共同的接口指向新创建的对象。 意图:定义一个创建对象的接口,让其子类自己决定实例化哪…...
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locale 关于locale的设定 locale 是国际化与本土化过程中的一个非常重要的概念,个人认为,对于中文用户来说,通常会涉及到的国际化或者本土化,大致包含三个方面:看中文,写中文,与 window中文系统…...
wordpress为什么放弃/怎么让关键词快速排名首页
关于C,hanoi塔的递归问题一直是个经典问题,我们学习数据结构的时候也会时常用到, 因为它的时间复杂度和空间复杂度都很高,我们在实际的应用中不推荐使用这种算法,移动n个盘子, 需要2的n次幂减一步ÿ…...
大良网站建设市场/软文广告100字
目录 一,写在前面 二,栈的定义 1,栈的定义 2,进栈出栈变化形式 三,栈的抽象数据类型 四,栈顺序存储结构及实现 1,栈的顺寻存储结构 2,栈的顺序存储结构——进栈操作 3&…...
wordpress站点安装/百度灰色关键词代做
问题描述: rmq消息队列中接收到了消息,并由消费者消费,由于下游服务异常,导致异常抛出,消费者消费消息失败,导致消息一直处于unack,return给rmq-server,重新被消费,但消费…...