空气动力学仿真技术：直接数值模拟(DNS)：空气动力学仿真技术的未来发展趋势

空气动力学仿真技术：直接数值模拟(DNS)：空气动力学仿真技术的未来发展趋势1空气动力学仿真的重要性空气动力学仿真技术在现代工程设计中扮演着至关重要的角色，尤其是在航空航天、汽车工业、风能技术以及建筑环境等领域。它通过计算机模拟流体动力学现象，帮助工程师预测和优化设计的空气动力学性能，减少物理原型的制作和测试，从而节省成本和时间。直接数值模拟（DNS）作为其中一种高级仿真技术，能够精确地解决流体动力学方程，提供无与伦比的细节和准确性，是空气动力学研究的前沿工具。1.1空气动力学仿真的应用领域航空航天：设计飞机和火箭的外形，优化飞行性能，减少阻力，提高燃料效率。汽车工业：改善车辆的空气动力学特性，减少风阻，提高燃油经济性和驾驶稳定性。风能技术：优化风力涡轮机叶片的设计，提高能量转换效率。建筑环境：评估建筑物周围的风环境，设计更安全、更节能的建筑。1.2空气动力学仿真的挑战尽管空气动力学仿真技术带来了巨大的好处，但它也面临着一些挑战，包括计算资源的需求、模型的复杂性和对精确边界条件的依赖。直接数值模拟（DNS）尤其需要极高的计算能力，因为它涉及解决流体动力学方程的每一个细节，而不仅仅是平均效应。2直接数值模拟(DNS)简介直接数值模拟（DNS）是一种用于解决流体动力学方程的数值方法，它能够直接计算流体的所有空间和时间尺度，而不需要任何模型来近似湍流效应。DNS基于纳维-斯托克斯方程，通过高精度的数值算法在计算机上进行求解，为流体动力学现象提供最详细的描述。2.1DNS的基本原理DNS的核心是求解三维、瞬态的纳维-斯托克斯方程，这些方程描述了流体的运动。方程组包括：连续性方程：描述流体质量守恒。动量方程：描述流体动量守恒。能量方程：描述流体能量守恒。2.1.1连续性方程∂其中，ρ是流体密度，u是流体速度。2.1.2动量方程∂其中，p是压力，τ是应力张量，f是外力。2.1.3能量方程∂其中，E是总能量，k是热导率，T是温度。2.2DNS的实施步骤网格生成：创建一个足够精细的网格，以捕捉流体的所有尺度。方程离散化：将连续的纳维-斯托克斯方程转换为离散形式，适合计算机求解。边界条件设置：定义流体与固体边界之间的相互作用。数值求解：使用高精度的数值算法求解离散方程。结果分析：分析计算结果，提取流体动力学信息。2.2.1示例：使用Python进行DNS的简单网格生成importnumpyasnp

#定义网格尺寸

nx,ny,nz=128,128,128

#创建网格

x=np.linspace(0,2*np.pi,nx,endpoint=False)

y=np.linspace(0,2*np.pi,ny,endpoint=False)

z=np.linspace(0,2*np.pi,nz,endpoint=False)

#生成三维网格

X,Y,Z=np.meshgrid(x,y,z,indexing='ij')

#打印网格信息

print("Gridshape:",X.shape)在这个例子中，我们使用了numpy库来生成一个三维网格，这通常是在DNS中进行数值求解的第一步。网格的尺寸被设定为128×2.3DNS的未来发展趋势随着计算硬件的不断进步和数值算法的优化，DNS在空气动力学仿真中的应用将变得更加广泛。未来的发展趋势包括：高精度算法：开发更高效的数值算法，以减少计算时间和资源需求。并行计算：利用并行计算技术，提高DNS的计算效率。多尺度模拟：结合DNS与其他模拟技术，如雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）和大涡模拟（LES），以覆盖更广泛的流体尺度。机器学习辅助：使用机器学习技术来预测流体动力学行为，减少DNS的计算负担。DNS作为空气动力学仿真技术的未来发展趋势，将为工程师和科学家提供前所未有的流体动力学现象洞察，推动航空航天、汽车工业、风能技术以及建筑环境等领域的发展。3DNS的基本原理3.1DNS的数学模型直接数值模拟（DNS，DirectNumericalSimulation）是一种用于研究流体动力学中湍流现象的高级仿真技术。它通过求解流体的纳维-斯托克斯方程（Navier-Stokesequations），能够精确地捕捉到流体运动的所有尺度，从宏观的流动结构到微观的湍流涡旋，无需任何湍流模型的简化假设。3.1.1纳维-斯托克斯方程纳维-斯托克斯方程描述了不可压缩流体的运动，包括动量守恒、质量守恒和能量守恒。对于不可压缩流体，其无量纲形式的方程可以表示为：∂∇其中，u是流体的速度向量，p是压力，Re3.2流体动力学方程的离散化DNS的核心在于将连续的流体动力学方程离散化，转化为可以在计算机上求解的离散方程。离散化过程通常包括空间离散化和时间离散化。3.2.1空间离散化空间离散化是将连续的空间变量转化为离散的网格点上的值。常用的离散化方法有有限差分法、有限体积法和有限元法。以有限差分法为例，考虑一维空间中的速度场ux∂其中，Δx3.2.2时间离散化时间离散化是将连续的时间变量转化为离散的时间步。常见的方法有欧拉法、Runge-Kutta法等。例如，使用二阶Runge-Kutta法更新速度场：uu其中，f是根据纳维-斯托克斯方程计算出的速度场更新函数，Δt3.2.3示例代码下面是一个使用Python和NumPy库实现的简单DNS程序示例，用于求解一维的Burgers方程，这是一个简化版的纳维-斯托克斯方程，用于演示DNS的基本思想。importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#参数设置

L=2.0*np.pi#域长

N=128#网格点数

dx=L/N#空间步长

dt=0.001#时间步长

nu=0.01#动力粘度

x=np.linspace(0,L,N,endpoint=False)#空间网格

u=np.sin(x)#初始速度场

#离散傅里叶变换

k=np.fft.fftfreq(N)*N*2*np.pi/L

k2=k**2

#主循环

fortinnp.arange(0,10,dt):

un=u.copy()

u=un-dt*un*np.gradient(un,dx)+nu*dt*np.gradient(np.gradient(un,dx),dx)

#绘制结果

plt.plot(x,u)

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('u')

plt.title('DNSSolutionof1DBurgersEquation')

plt.show()3.2.4代码解释参数设置：定义了仿真域的长度、网格点数、空间步长、时间步长和动力粘度。初始化：创建空间网格和初始速度场。离散傅里叶变换：使用FFT计算空间导数，这是DNS中常用的技术，可以提高计算效率和精度。主循环：根据Burgers方程更新速度场，使用了有限差分法进行时间离散化。结果可视化：绘制最终的速度场分布。DNS的精确性和复杂性使其成为研究湍流和流体动力学现象的有力工具，但同时也对计算资源提出了极高的要求。随着计算技术的发展，DNS在空气动力学仿真技术中的应用将越来越广泛，成为未来发展的趋势之一。4空气动力学仿真技术：直接数值模拟(DNS)4.1DNS的计算方法4.1.1时间积分方案DNS中，时间积分方案的选择至关重要，它直接影响到计算的稳定性和精度。常用的方案包括显式和隐式方法，其中显式方法如Runge-Kutta方法因其简单性和易于并行化而被广泛使用。Runge-Kutta方法示例假设我们有以下一维非线性偏微分方程：∂其中u是速度场，fu计算k1k计算k2k计算k3k计算k4k更新速度场u：uPython代码示例importnumpyasnp

deff(u):

#假设f(u)为u的平方

returnu**2

defdudt(u,dt,dx):

#计算时间导数

k1=dt*(-np.diff(f(u))/dx)

k2=dt*(-np.diff(f(u+0.5*k1))/dx)

k3=dt*(-np.diff(f(u+0.5*k2))/dx)

k4=dt*(-np.diff(f(u+k3))/dx)

returnk1,k2,k3,k4

defrunge_kutta(u,dt,dx):

k1,k2,k3,k4=dudt(u,dt,dx)

u_new=u+(1/6)*(k1+2*k2+2*k3+k4)

returnu_new

#初始条件

u=np.linspace(0,1,100)

dt=0.01

dx=0.01

#时间积分

foriinrange(100):

u=runge_kutta(u,dt,dx)

#输出最终速度场

print(u)4.1.2空间离散化技术空间离散化技术用于将连续的偏微分方程转化为离散的代数方程。常见的方法有有限差分、有限体积和有限元方法。DNS中，高阶离散化方案如谱方法或高阶有限差分方法因其能够提供更高的精度而被优先考虑。谱方法示例谱方法利用傅里叶变换将空间导数转化为频域中的乘法操作，从而提高计算效率。以下是一个使用傅里叶变换进行空间离散化的简单示例：Python代码示例importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

deffourier_derivative(u,dx):

#傅里叶变换

u_hat=np.fft.fft(u)

#计算频域导数

k=np.fft.fftfreq(len(u),dx)

k=2*np.pi*k

du_hat=1j*k*u_hat

#反傅里叶变换

du=np.fft.ifft(du_hat)

returndu

#初始条件

x=np.linspace(0,2*np.pi,100,endpoint=False)

u=np.sin(x)

dx=x[1]-x[0]

#计算空间导数

du=fourier_derivative(u,dx)

#绘制结果

plt.figure()

plt.plot(x,np.real(du),label='Fourierderivative')

plt.plot(x,np.cos(x),label='Analyticalderivative')

plt.legend()

plt.show()通过上述代码，我们使用傅里叶变换计算了一维正弦波的空间导数，并与解析解进行了比较，验证了谱方法的准确性。4.2结论DNS作为空气动力学仿真技术的高级应用，通过精确的时间积分方案和高效的空间离散化技术，能够提供流体动力学的详细信息，对于理解和预测复杂流体流动具有重要意义。随着计算资源的不断进步，DNS在空气动力学领域的应用将更加广泛，成为未来仿真技术的重要趋势。5DNS在空气动力学中的应用5.1复杂流动的DNS模拟5.1.1原理直接数值模拟（DNS，DirectNumericalSimulation）是一种用于模拟流体动力学中复杂流动的高级数值方法。它通过求解流体的纳维-斯托克斯方程，能够精确地捕捉到流动中的所有尺度，包括最小的湍流尺度。DNS在空气动力学中的应用，特别是在研究高雷诺数下的湍流、边界层分离、涡旋结构等复杂现象时，提供了前所未有的详细信息。5.1.2内容DNS模拟的关键在于使用高精度的数值算法和足够的计算资源来解决流体动力学方程。这通常涉及到三维空间和时间的离散化，以及对流体动力学方程的直接求解，而无需任何湍流模型的简化。DNS能够提供流场的瞬时信息，包括速度、压力、温度等，这对于理解流动的物理机制和设计更高效的空气动力学结构至关重要。示例：二维涡旋脱落模拟#导入必要的库

importnumpyasnp

fromegrateimportsolve_ivp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定义纳维-斯托克斯方程的函数

defnavier_stokes(t,y,nu):

#y是状态向量，包含速度和压力的值

#nu是流体的运动粘度

#这里简化为仅计算涡旋脱落的二维情况

#实际的DNS会更复杂，涉及三维空间和更多的状态变量

#以下代码仅为示例，不包含完整的DNS实现

u,v=y.reshape((2,-1))

#假设使用有限差分法离散化空间

#这里省略了离散化和边界条件的实现

#计算速度和压力的导数

du_dt=-u*np.gradient(u)-v*np.gradient(v)-np.gradient(p)+nu*np.gradient(np.gradient(u))

dv_dt=-u*np.gradient(v)-v*np.gradient(u)-np.gradient(p)+nu*np.gradient(np.gradient(v))

#整理导数为一维向量

dy_dt=np.concatenate((du_dt.flatten(),dv_dt.flatten()))

returndy_dt

#设置参数

nu=0.01#运动粘度

t_span=[0,10]#时间跨度

y0=np.zeros(2*100*100)#初始条件，假设为静止流体

#使用solve_ivp求解方程

sol=solve_ivp(navier_stokes,t_span,y0,args=(nu,),t_eval=np.linspace(0,10,100))

#可视化结果

plt.figure()

plt.imshow(sol.y[0].reshape((100,100)),cmap='hot',interpolation='nearest')

plt.colorbar()

plt.title('速度场u在t=10')

plt.show()5.1.3描述上述代码示例展示了如何使用Python和SciPy库来模拟二维涡旋脱落现象。虽然实际的DNS模拟会涉及更复杂的三维方程和边界条件，但这个简化示例展示了求解纳维-斯托克斯方程的基本步骤。在实际应用中，DNS需要高度并行化的计算资源和优化的数值算法来处理大规模的计算网格和长时间的模拟。5.2DNS在飞机设计中的应用5.2.1原理在飞机设计中，DNS被用于研究飞机表面的边界层流动、翼尖涡、发动机进气道的湍流等复杂流动现象。通过DNS，工程师可以更准确地预测飞机在不同飞行条件下的气动性能，包括阻力、升力和稳定性，从而优化设计，减少风洞试验和飞行试验的次数，降低研发成本。5.2.2内容DNS在飞机设计中的应用通常集中在以下几个方面：边界层流动分析：研究飞机表面的边界层流动，包括层流到湍流的转变，以及湍流边界层的结构和特性。翼尖涡研究：模拟翼尖涡的形成和演化，这对于理解飞机的尾流效应和减少翼尖涡引起的阻力至关重要。发动机进气道湍流模拟：分析发动机进气道内的湍流流动，确保发动机在各种飞行条件下都能获得稳定的气流。示例：使用DNS模拟飞机翼尖涡#这里提供一个简化的翼尖涡模拟示例

#实际的DNS模拟将涉及更复杂的三维网格和方程

#导入库

importnumpyasnp

fromscipy.sparseimportdiags

fromscipy.sparse.linalgimportspsolve

#定义网格和参数

N=100#网格点数

L=1.0#网格长度

x=np.linspace(0,L,N)

dx=x[1]-x[0]

dt=0.01#时间步长

nu=0.01#运动粘度

#初始条件

u=np.zeros(N)

v=np.zeros(N)

u[int(N/2)]=1.0#在翼尖位置初始化速度

#构建离散化矩阵

A=diags([-1,2,-1],[-1,0,1],shape=(N,N))/dx**2

A=A.tocsr()

#时间积分

fortinnp.arange(0,10,dt):

#计算速度导数

du_dt=-u*np.gradient(u)-v*np.gradient(v)-np.gradient(p)+nu*A.dot(u)

dv_dt=-u*np.gradient(v)-v*np.gradient(u)-np.gradient(p)+nu*A.dot(v)

#更新速度

u=u+dt*du_dt

v=v+dt*dv_dt

#可视化结果

plt.figure()

plt.plot(x,u)

plt.title('翼尖涡速度场u在t=10')

plt.show()5.2.3描述此代码示例展示了如何使用Python和SciPy库来模拟翼尖涡的形成。虽然这是一个简化的二维示例，但实际的DNS模拟会使用三维网格和更复杂的边界条件来更准确地模拟飞机翼尖的真实流动情况。通过DNS，工程师可以详细分析翼尖涡的强度、位置和演化，这对于优化飞机设计和减少飞行阻力具有重要意义。DNS在空气动力学中的应用，尤其是复杂流动的模拟和飞机设计的优化，代表了空气动力学仿真技术的未来发展趋势。随着计算能力的提升和数值算法的不断进步，DNS将能够处理更大规模的流动问题，提供更精确的流动数据，推动空气动力学领域的创新和进步。6DNS的挑战与未来趋势6.1DNS的计算成本与限制6.1.1原理与内容直接数值模拟（DNS）是一种用于流体动力学研究的高级数值方法，它能够精确地解决纳维-斯托克斯方程，从而模拟流体的所有物理过程，包括湍流。然而，DNS的高精度和详细性也带来了巨大的计算成本。DNS需要在所有空间和时间尺度上解决流体动力学方程，这意味着它需要极高的空间和时间分辨率，这在计算资源上是一个巨大的挑战。DNS的计算成本主要由以下几个因素决定：网格分辨率：为了准确捕捉湍流的微小尺度，DNS需要非常精细的网格，这大大增加了计算量。时间步长：由于DNS需要解决所有时间尺度上的动力学，时间步长必须非常小，以确保数值稳定性，这进一步增加了计算时间。计算资源：DNS的高计算需求意味着它通常需要高性能计算（HPC）资源，如超级计算机，这不仅成本高昂，而且资源有限。6.1.2示例假设我们正在模拟一个简单的二维湍流流动，使用DNS方法。为了简化，我们使用Python和NumPy库来演示如何设置一个基本的网格和时间步长。请注意，这仅是一个概念性示例，实际的DNS模拟会涉及更复杂的方程和边界条件。importnumpyasnp

#定义网格参数

L=1.0#流域长度

N=1024#网格点数

dx=L/N#空间步长

x=np.linspace(0,L,N)#创建空间网格

#定义时间参数

T=1.0#总模拟时间

dt=dx**2/2#根据稳定性条件选择时间步长

Nt=int(T/dt)#总时间步数

#打印网格和时间步长信息

print(f"空间步长:{dx}")

print(f"时间步长:{dt}")

print(f"总时间步数:{Nt}")在这个示例中，我们创建了一个1024点的网格来模拟长度为1的流域。时间步长是根据网格的空间步长和稳定性条件计算的。可以看到，即使在这样一个简化的场景中，总时间步数也非常大，这反映了DNS的计算成本。6.2提高DNS效率的方法6.2.1原理与内容尽管DNS的计算成本很高，但研究人员已经开发了多种方法来提高其效率，使更复杂的流体动力学问题的模拟成为可能。这些方法包括：并行计算：利用多核处理器或分布式计算资源来并行执行DNS计算，可以显著减少模拟时间。算法优化：通过改进数值算法，如使用更高效的求解器或减少不必要的计算，可以降低DNS的计算需求。自适应网格细化：在流体动力学中重要的区域使用更精细的网格，而在其他区域使用较粗的网格，可以节省计算资源。预处理和后处理优化：优化数据的读取和写入，以及结果的分析，可以减少DNS的总计算时间。6.2.2示例下面是一个使用Python和NumPy库的并行计算示例。我们将使用multiprocessing库来并行执行一个简单的操作，这在实际的DNS模拟中可以扩展到并行求解流体动力学方程。importnumpyasnp

frommultiprocessingimportPool

#定义一个函数，用于并行计算

defcompute_function(i):

returnnp.sin(i)*np.cos(i)

#创建一个包含10000个点的数组

data=np.linspace(0,2*np.pi,10000)

#使用并行计算

withPool(processes=4)aspool:#使用4个进程

results=pool.map(compute_function,data)

#打印结果的前10个元素

print(results[:10])在这个示例中，我们定义了一个简单的数学函数，并使用multiprocessing.Pool来并行计算这个函数在10000个点上的值。通过并行化，我们可以更快地完成计算任务。6.3DNS的未来发展方向6.3.1原理与内容DNS的未来发展方向主要集中在以下几个方面：高精度算法：开发更高效的数值算法，以减少计算时间和资源需求，同时保持高精度。多尺度模拟：结合DNS与其他模拟方法，如大涡模拟（LES），以模拟更广泛的尺度，从而解决更复杂的问题。机器学习辅助：利用机器学习技术来预测DNS中某些部分的行为，从而减少计算量。实验与模拟的结合：将DNS与实验数据相结合，以验证模拟结果并改进模型。跨学科应用：将DNS应用于其他领域，如生物流体动力学、环境流体动力学等，以解决跨学科问题。6.3.2示例机器学习辅助DNS的一个示例是使用神经网络来预测湍流的统计特性，从而减少DNS中某些部分的计算需求。下面是一个使用Python和TensorFlow库训练一个简单神经网络的示例，该网络用于预测一个简单的湍流统计量。importtensorflowastf

importnumpyasnp

#创建模拟数据

x_train=np.random.rand(1000,1)

y_train=np.sin(2*np.pi*x_train)*np.cos(2*np.pi*x_train)

#定义神经网络模型

model=tf.keras.models.Sequential([

tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu',input_shape=(1,)),

tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu'),

tf.keras.layers.Dense(1)

])

#编译模型

pile(optimizer='adam',loss='mse')

#训练模型

model.fit(x_train,y_train,epochs=100)

#预测

x_test=np.array([[0.5]])

y_pred=model.predict(x_test)

print(f"预测值:{y_pred}")在这个示例中，我们使用了一个简单的神经网络来预测一个由正弦和余弦函数组成的统计量。虽然这个例子非常基础，但它展示了如何使用机器学习来辅助流体动力学模拟，从而提高DNS的效率。以上内容详细介绍了DNS的计算成本与限制、提高DNS效率的方法，以及DNS的未来发展方向。通过这些方法，DNS正逐渐成为解决复杂流体动力学问题的有力工具。7DNS在涡旋流动中的应用案例7.1案例背景直接数值模拟（DNS）是一种强大的数值方法，用于解决流体动力学中的纳维-斯托克斯方程，能够捕捉到流体运动的所有尺度，从大尺度的涡旋到微小的湍流结构。在涡旋流动中，DNS能够提供高精度的流场数据，这对于理解涡旋的生成、发展和消散机制至关重要。7.2纳维-斯托克斯方程纳维-斯托克斯方程描述了流体的运动，包括动量守恒和质量守恒。在无量纲形式下，三维不可压缩流体的纳维-斯托克斯方程可以表示为：∂∂其中，ui是流体的速度分量，p是压力，Re是雷诺数，7.3DNS数值方法DNS通常采用高阶精度的差分或谱方法来求解纳维-斯托克斯方程。下面是一个使用Python和NumPy库的简单DNS示例，模拟二维涡旋流动：importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定义网格和时间步长

Lx=2*np.pi#空间域长度

Nx=128#空间网格点数

dx=Lx/Nx#空间步长

dt=0.01#时间步长

t_end=10#模拟结束时间

Re=100#雷诺数

#初始化速度场和压力场

u=np.zeros((Nx,Nx))

v=np.zeros((Nx,Nx))

p=np.zeros((Nx,Nx))

#定义傅立叶变换

deffft2(x):

returnnp.fft.fft2(x)

defifft2(x):

returnnp.fft.ifft2(x)

#主循环

fortinnp.arange(0,t_end,dt):

#计算速度场的傅立叶变换

u_hat=fft2(u)

v_hat=fft2(v)

#计算非线性项

u_grad_u=u*np.gradient(u)[0]+v*np.gradient(u)[1]

v_grad_v=u*np.gradient(v)[0]+v*np.gradient(v)[1]

#计算压力梯度

p_grad=np.gradient(p)

#更新速度场

u-=dt*(u_grad_u+p_grad[0]-(1/Re)*np.gradient(np.gradient(u)[0])[0])

v-=dt*(v_grad_v+p_grad[1]-(1/Re)*np.gradient(np.gradient(v)[0])[1])

#计算压力场

div_u=np.gradient(u)[0]+np.gradient(v)[1]

p_hat=fft2(div_u)

p=ifft2(p_hat).real

#可视化结果

plt.imshow(np.sqrt(u**2+v**2),extent=[0,Lx,0,Lx])

plt.colorbar()

plt.show()7.3.1代码解释初始化：定义了空间和时间的参数，初始化速度和压力场。傅立叶变换：使用快速傅立叶变换（FFT）来处理速度场，这是DNS中常见的操作，因为FFT可以高效地处理周期性边界条件。非线性项计算：计算速度场的非线性项，这是纳维-斯托克斯方程中的关键部分。压力梯度计算：计算压力梯度，用于更新速度场。速度场更新：根据纳维-斯托克斯方程更新速度场。压力场计算：通过求解泊松方程来更新压力场，确保流体的不可压缩性。可视化：使用matplotlib库来可视化最终的速度场。7.4DNS在边界层流动中的应用案例7.4.1边界层流动简介边界层流动是指流体在固体表面附近的行为，这里的流体速度从固体表面的零值逐渐增加到自由流的速度。边界层的厚度随着流体流动距离的增加而增加，且在高雷诺数下，边界层内的流动可以是湍流的。7.4.2DNS模拟边界层流动DNS在边界层流动中的应用可以提供关于边界层内湍流结构的详细信息，这对于设计高效流体动力学系统（如飞机机翼、汽车车身等）至关重要。下面是一个使用OpenFOAM进行边界层流动DNS模拟的简化案例：#设置求解器

solversimpleFoam

#时间参数

startTime0

stopAtendTime

endTime100

deltaT0.01

writeInterval10

#物理属性

transportTypeNewtonian

nu1e-5

#边界条件

boundaryField

{

inlet

{

typefixedValue

Uuniform(100)

p0uniform0

}

outlet

{

typezeroGradient

U

p

}

wall

{

typefixedValue

UnoSlip

p0uniform0

}

}

#求解控制

controlDict

{

applicationsimpleFoam

startFromstartTime

startTime0

stopAtendTime

endTime100

deltaT0.01

writeControltimeStep

writeInterval10

purgeWrite0

writeFormatascii

writePrecision6

writeCompressionuncompressed

timeFormatraw

timePrecision6

}7.4.3代码解释设置求解器：选择使用simpleFoam求解器，这是OpenFOAM中用于不可压缩流体的求解器。时间参数：定义了模拟的开始时间、结束时间、时间步长和写入结果的间隔。物理属性：定义了流体的物理属性，如粘度。边界条件：定义了入口、出口和壁面的边界条件，包括速度和压力。求解控制：