总历时1年半，学习1年，编程1个月，调试5个月，chatgpt问冒烟，书已经翻得发黄，笔记记了五十二篇，过程中痛苦与快乐并存，所幸没有放弃，终于:​用最基本的计算，不使用任何库，从最基本的原理出发，实现了cfd计算流体力学稳态、不可压、同位网格、simple算法、自定义网格的流场求解。​​自此，摆脱fluent里点来点去却不知道在做什么的困境，真男人，必须自己写求解器😁

有限体积法求解中，不管采用什么迎风格式，相邻的网格之间总是接近线性的，但是湍流不是线性的，为什么还可以用dns求解？按照gpt的说法：您的问题涉及到数值方法中的线性重构和湍流的非线性特性。确实，许多有限体积法中的迎风格式在相邻网格间的数值重构过程中使用了线性或准线性的插值方法。这些插值方法在计算流体力学（CFD）中被用来近似流场变量的梯度，以便在网格单元界面上计算通量。湍流的非线性主要来源于Nav

对于离心泵而言，离心泵的扬程与转速是一个二次方的关系，转速越高，扬程越高，其原理是因为离心泵内部是一个密闭结构当然，当离心泵的扬程需求很高时 需要进行多级设置 在我思考搅拌器的过程中，也认为搅拌器的搅拌范围应该和转速有关，这个搅拌范围的来源在于一个很深的池体中，需要搅拌器能够搅拌到池底所以最开始我以为是通过增加转速的方式提高搅拌范围但是随着很多案例的仿真，发现了一个现象：搅拌器的搅拌范围

一年又一年，终于算是把CFD的基本内容看个七七八八了CFD之所以难，是因为涉及的学科及内容多，尤其数学相关。整体上，CFD可以简单梳理如下：1、推导NS方程，通过三大守恒定律进行推导，得出各物理量在xyzt上的函数表达式2、离散化，将空间进行离散，在网格的尺度上进行推导，通过积分的方式转换成积分方程，之后通过高斯单点积分转换到面上的物理量3、根据NS方程中不同的部分，获取面上的物理量的方式也不同，

今天又从以下几点进行了测试：1、旋转叶轮设置成移动壁面  无改变2、更换叶轮模型 无改变3、改成空气 无改变4、初始化速度改成0 无改变5、更改湍流模型 无改变6、网格从多面体改成四面体 无改变---------------------------虽然无进展，但是也得到了一些规律:1、进口速度越快 单个时间步收敛越快 当然动画中看变化也快2、旋转速度慢 单个时间步收敛快等待进一步研究

之前仿真搅拌器出现了负压，今天做了测试，换一个搅拌器的形式看是不是还会出现同样的情况这个搅拌器是完全3d扫描的版本，不存在模型的问题网格质量也没有问题，对于叶轮部分进行了细化，整体网格质量在0.1以上 扭曲率小于0.8利用滑移网格进行仿真，结果还是在搅拌器后出现明显的真空区！分析压力：可以看到搅拌器后有一大块负压区。通过预览网格运动，也可得运动方向没有问题到底是为什么，等待进一步分析。

最近因为想了解搅拌器的有效作用范围，查阅了很多资料搅拌器和水泵类似，流量和转速一次方成正比，扬程和转速的二次方成正比，对于水泵来说，如果要实现高扬程，需要进行多级叶轮的设置对于搅拌器，如果在一个很深的水中，下意识我们会认为在距离搅拌器很远的地方不会对水体造成影响为了确定这个距离，做了很多个流态分析，但是发现总是有负压产生无论是稳态的MRF 或者瞬态的华裔网格，得出的速度流场图都差不多如上所示很是奇

很多时候 现场需要做中试进行项目的大规模测试，从而确定项目的方向但10个中试不见得有一个能成的，并且做中试太费钱了如：一个较大规模的超高速加载沉淀，中试费用如下： 序号 费用名称 费用数量 单价 费用小计 备注 一、运费 1 主设备 17.5m高地板  1200km 10