燃烧仿真前沿：燃烧大数据与机器学习在高精度数值模拟中的应用

燃烧仿真前沿：燃烧大数据与机器学习在高精度数值模拟中的应用1燃烧仿真基础1.1燃烧过程的物理化学原理燃烧是一种复杂的物理化学过程，涉及到燃料与氧化剂之间的快速化学反应，产生热能和光能。燃烧的基本原理包括：氧化反应：燃料与氧气反应，释放能量。热力学：燃烧过程中的能量转换遵循热力学定律。动力学：反应速率受温度、压力和反应物浓度的影响。扩散：燃料和氧化剂的混合依赖于扩散过程，影响燃烧效率。1.1.1示例：燃烧反应方程式假设我们有甲烷（CH4）和氧气（O2）的燃烧反应，其化学方程式为：CH4+2O2->CO2+2H2O在这个过程中，甲烷与氧气反应生成二氧化碳和水，同时释放大量的热能。1.2数值模拟方法简介数值模拟是通过数学模型和计算机算法来预测和分析燃烧过程的一种方法。常用的方法包括：有限差分法：将连续的物理空间离散化，用差分方程近似偏微分方程。有限体积法：基于控制体积原理，适用于流体动力学问题。有限元法：适用于复杂的几何形状和边界条件。1.2.1示例：使用Python进行简单的燃烧模拟下面是一个使用Python和NumPy库进行简单燃烧模拟的例子，模拟一维的燃烧过程。importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#参数设置

L=1.0#燃烧区域长度

N=100#网格点数

dx=L/(N-1)#空间步长

dt=0.001#时间步长

D=0.1#扩散系数

alpha=0.5#反应速率常数

#初始化浓度

c=np.zeros(N)

c[0]=1.0#初始燃料浓度

#主循环

fortinnp.arange(0,1,dt):

c_new=np.copy(c)

foriinrange(1,N-1):

c_new[i]=c[i]+dt*(D*(c[i+1]-2*c[i]+c[i-1])/dx**2-alpha*c[i])

c=c_new

#绘制结果

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

plt.plot(x,c)

plt.xlabel('位置')

plt.ylabel('燃料浓度')

plt.title('一维燃烧模拟')

plt.show()这个例子中，我们模拟了燃料在空间中的一维扩散和燃烧过程。通过调整参数，可以观察不同条件下的燃烧行为。1.3仿真软件与工具链燃烧仿真通常需要专业的软件和工具链，包括：OpenFOAM：开源的计算流体动力学（CFD）软件，广泛用于燃烧仿真。Cantera：用于化学反应动力学和热力学计算的软件。ANSYSFluent：商业CFD软件，提供高级燃烧模型。1.3.1示例：使用OpenFOAM进行燃烧仿真OpenFOAM是一个强大的CFD软件包，可以处理复杂的燃烧问题。下面是一个简单的OpenFOAM案例设置，用于模拟燃烧过程。创建案例目录：在OpenFOAM安装目录下创建一个新的案例目录。设置网格：使用blockMesh工具创建网格。定义物理模型：在constant目录下设置物理属性和燃烧模型。设置初始和边界条件：在0目录下定义初始条件，在boundary文件中定义边界条件。运行仿真：使用simpleFoam或combustionFoam等求解器运行仿真。后处理：使用paraFoam或foamToVTK工具进行结果可视化。由于OpenFOAM的复杂性和专业性，这里不提供具体的代码示例，但上述步骤是进行燃烧仿真的一般流程。通过以上介绍，我们了解了燃烧仿真基础的物理化学原理、数值模拟方法以及常用的仿真软件和工具链。这些知识对于深入研究燃烧过程和提高燃烧效率至关重要。2大数据在燃烧仿真中的角色2.1燃烧数据的采集与预处理在燃烧仿真领域，大数据的采集与预处理是实现高精度数值模拟的基础。燃烧数据通常包括温度、压力、燃料浓度、氧化剂浓度、燃烧产物浓度等参数，这些数据的准确性和完整性直接影响到仿真结果的可靠性。2.1.1数据采集数据采集可以通过实验测量和传感器网络实现。例如，使用热电偶测量燃烧室内的温度分布，使用光谱分析仪测量燃烧产物的浓度。这些设备需要定期校准以确保数据的准确性。2.1.2数据预处理数据预处理包括数据清洗、数据转换和数据集成。数据清洗是去除噪声和异常值的过程，例如，使用统计方法识别并剔除超出正常范围的温度读数。数据转换是将原始数据转换为适合分析的格式，例如，将温度从摄氏度转换为开尔文。数据集成是将来自不同源的数据合并到一起，例如，将温度、压力和浓度数据合并到一个数据集中。示例：数据清洗与转换importpandasaspd

importnumpyasnp

#假设我们有一个包含温度和压力的原始数据集

data={

'Temperature_C':[20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,80,85,90,95,100,105,110,115,120,125,130,135,140,145,150,155,160,165,170,175,180,185,190,195,200,205,210,215,220,225,230,235,240,245,250,255,260,265,270,275,280,285,290,300,310,320,330,340,350,360,370,380,390,400,410,420,430,440,450,460,470,480,490,500,510,520,530,540,550,560,570,580,590,600,610,620,630,640,650,660,670,680,690,700,710,720,730,740,750,760,770,780,790,800,810,820,830,840,850,860,870,880,890,900,910,920,930,940,950,960,970,980,990,1000,1010,1020,1030,1040,1050,1060,1070,1080,1090,1100,1110,1120,1130,1140,1150,1160,1170,1180,1190,1200,1210,1220,1230,1240,1250,1260,1270,1280,1290,1300,1310,1320,1330,1340,1350,1360,1370,1380,1390,1400,1410,1420,1430,1440,1450,1460,1470,1480,1490,1500],

'Pressure':[101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101325,101

#机器学习技术的引入

##机器学习算法概览

机器学习是一种让计算机在不进行明确编程的情况下从数据中学习的技术。它主要分为监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。在燃烧仿真领域，机器学习可以用于预测燃烧效率、优化燃烧过程、以及实时控制燃烧系统。

###监督学习

监督学习是最常见的机器学习类型，它通过已知的输入和输出数据对模型进行训练，以便模型能够预测新的未知数据的输出。例如，可以使用监督学习来预测不同燃料和空气混合比下的燃烧效率。

###非监督学习

非监督学习处理的是没有标签的数据，目标是发现数据中的结构或模式。在燃烧仿真中，非监督学习可以用于识别燃烧过程中的异常模式。

###半监督学习

半监督学习介于监督学习和非监督学习之间，使用少量的标记数据和大量的未标记数据进行学习。这在燃烧仿真中可能用于在有限的实验数据基础上，通过大量仿真数据来优化模型。

###强化学习

强化学习是通过与环境的交互来学习最佳行为的策略。在燃烧控制中，强化学习可以用于动态调整燃烧参数以达到最佳燃烧状态。

##深度学习在燃烧模型中的应用

深度学习是机器学习的一个子集，它使用深度神经网络来处理复杂的数据。在燃烧仿真中，深度学习可以用于构建高精度的燃烧模型，这些模型能够处理大量的输入变量，如燃料类型、温度、压力等，以预测燃烧过程的输出。

###示例：使用深度学习预测燃烧效率

假设我们有以下数据集，包含不同燃料和空气混合比下的燃烧效率：

```python

importnumpyasnp

importtensorflowastf

fromtensorflowimportkeras

#数据集

data=np.array([

[0.5,0.2,0.1],#燃料比例，空气比例，燃烧效率

[0.6,0.3,0.15],

[0.7,0.4,0.2],

[0.8,0.5,0.25],

[0.9,0.6,0.3]

])

#分离输入和输出

inputs=data[:,:2]

outputs=data[:,2]

#构建深度学习模型

model=keras.Sequential([

keras.layers.Dense(64,activation='relu',input_shape=[2]),

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

keras.layers.Dense(1)

])

#编译模型

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

#训练模型

model.fit(inputs,outputs,epochs=100)

#预测新的数据点

new_data=np.array([[0.75,0.45]])

prediction=model.predict(new_data)

print("预测的燃烧效率:",prediction[0][0])在这个例子中，我们使用了一个简单的深度神经网络来预测燃烧效率。网络包含两个隐藏层，每个隐藏层有64个神经元，使用ReLU激活函数。最后一层是一个输出层，用于预测燃烧效率。2.2强化学习与燃烧控制强化学习在燃烧控制中的应用主要集中在动态调整燃烧参数以达到最佳燃烧状态。通过与环境的交互，强化学习算法可以学习到在不同条件下如何调整燃烧参数以优化燃烧效率或减少排放。2.2.1示例：使用强化学习优化燃烧过程在强化学习中，我们通常定义一个环境，该环境根据当前状态和采取的行动给出奖励。以下是一个简化的燃烧控制环境的示例：importgym

fromstable_baselines3importDQN

#定义环境

classCombustionControlEnv(gym.Env):

def__init__(self):

super(CombustionControlEnv,self).__init__()

self.action_space=gym.spaces.Discrete(3)#三个可能的行动：增加燃料，减少燃料，保持不变

self.observation_space=gym.spaces.Box(low=0,high=1,shape=(2,),dtype=np.float32)#观察空间：燃料比例和空气比例

self.state=[0.5,0.5]#初始状态

self.max_steps=100

self.current_step=0

defstep(self,action):

#更新状态

ifaction==0:#增加燃料

self.state[0]+=0.01

elifaction==1:#减少燃料

self.state[0]-=0.01

#计算奖励

efficiency=self.state[0]*self.state[1]#简化燃烧效率计算

reward=efficiency

#更新步数

self.current_step+=1

#检查是否达到最大步数

done=self.current_step>=self.max_steps

returnnp.array(self.state),reward,done,{}

defreset(self):

self.state=[0.5,0.5]

self.current_step=0

returnnp.array(self.state)

#创建环境

env=CombustionControlEnv()

#创建DQN模型

model=DQN('MlpPolicy',env,verbose=1)

#训练模型

model.learn(total_timesteps=10000)

#测试模型

obs=env.reset()

foriinrange(100):

action,_states=model.predict(obs,deterministic=True)

obs,rewards,dones,info=env.step(action)

print(f"Step{i}:Action{action},Reward{rewards},State{obs}")在这个例子中，我们定义了一个CombustionControlEnv环境，它有三个可能的行动：增加燃料、减少燃料、或保持不变。环境根据燃料比例和空气比例计算燃烧效率，并给出相应的奖励。我们使用DQN算法来训练一个模型，该模型能够根据当前的燃烧状态选择最佳的行动。通过这些示例，我们可以看到机器学习技术，特别是深度学习和强化学习，如何在燃烧仿真和控制中发挥重要作用，提高燃烧过程的预测精度和控制效率。3高精度数值模拟的实现3.1网格细化与优化技术网格细化与优化是提高燃烧仿真精度的关键步骤。在燃烧仿真中，网格的精细程度直接影响到模拟结果的准确性。精细的网格可以捕捉到更小尺度的物理现象，如湍流、火焰传播等，从而提高模拟的精度。然而，网格细化也会带来计算资源需求的增加，因此，优化网格结构，确保在关键区域有足够的网格密度，同时在非关键区域减少网格数量，是实现高精度数值模拟的重要策略。3.1.1网格细化策略网格细化可以通过以下几种策略实现：全局细化：在整个计算域内增加网格数量，提高整体分辨率。局部细化：仅在需要高分辨率的区域（如火焰前沿、湍流区域）增加网格数量。自适应细化：根据物理量的变化自动调整网格密度，确保在物理现象最活跃的区域有最高的网格分辨率。3.1.2网格优化技术网格优化技术包括：网格重构：动态调整网格形状和大小，以适应物理场的变化。网格质量控制：确保网格的形状和大小满足一定的标准，避免出现过于扭曲或过小的网格单元，影响数值稳定性。网格数据结构优化：选择合适的网格数据结构，如非结构化网格、自适应网格等，以提高计算效率。3.2高精度燃烧模型的构建高精度燃烧模型的构建是实现燃烧过程高精度数值模拟的核心。燃烧模型需要准确描述燃料的化学反应、热量的传递、湍流与火焰的相互作用等复杂过程。构建高精度燃烧模型通常涉及以下几个方面：3.2.1化学反应模型化学反应模型是描述燃料燃烧化学过程的基础。高精度的化学反应模型通常包含详细的化学反应机理，如：详细机理模型：包含所有可能的化学反应路径，适用于研究燃烧过程的化学动力学。简化机理模型：通过简化反应路径，减少模型的复杂度，适用于大规模的燃烧仿真。3.2.2湍流模型湍流模型用于描述湍流对燃烧过程的影响。常见的湍流模型包括：雷诺平均Navier-Stokes(RANS)模型：通过时间平均处理湍流效应，适用于工程应用。大涡模拟(LES)模型：直接模拟大尺度湍流，而小尺度湍流通过模型化处理，适用于研究湍流的细节。3.2.3火焰传播模型火焰传播模型描述火焰如何在燃料中传播。常见的模型有：火焰面模型：将火焰视为一个薄的反应面，适用于层流燃烧。PDF(ProbabilityDensityFunction)模型：通过概率密度函数描述燃料和氧化剂的混合状态，适用于湍流燃烧。3.3并行计算与性能提升并行计算是处理大规模燃烧仿真数据的关键技术。通过并行计算，可以将计算任务分解到多个处理器或计算节点上，显著提高计算速度。并行计算的实现通常依赖于以下技术：3.3.1MPI(MessagePassingInterface)MPI是一种用于并行计算的标准通信协议，允许在多个计算节点之间传递数据和控制信息。在燃烧仿真中，MPI可以用于：数据分布：将计算域分割成多个子域，每个子域由一个或多个处理器处理。通信管理：管理不同处理器之间的数据交换，如边界条件的更新。3.3.2OpenMPOpenMP是一种用于共享内存并行计算的API，适用于多核处理器。在燃烧仿真中，OpenMP可以用于：循环并行化：将计算密集型的循环并行化，每个线程处理循环的一部分。数据共享与私有化：管理线程之间的数据共享和私有化，避免数据竞争。3.3.3GPU加速GPU（图形处理器）具有高并行计算能力，适用于处理大规模数据。在燃烧仿真中，GPU可以用于：矩阵运算加速：加速线性代数运算，如矩阵乘法、求解线性方程组等。物理模型计算：加速化学反应模型、湍流模型等的计算。3.3.4示例：使用OpenMP并行化循环#include<omp.h>

#include<stdio.h>

#defineN1000000

intmain(){

doublea[N],b[N],c[N];

inti;

//初始化数组

for(i=0;i<N;i++){

a[i]=1.0;

b[i]=2.0;

c[i]=0.0;

}

//使用OpenMP并行化循环

#pragmaompparallelfor

for(i=0;i<N;i++){

c[i]=a[i]+b[i];

}

//输出结果

for(i=0;i<10;i++){

printf("c[%d]=%f\n",i,c[i]);

}

return0;

}3.3.5示例解释上述代码展示了如何使用OpenMP并行化一个简单的向量加法操作。在主循环中，使用#pragmaompparallelfor指令将循环并行化，每个线程处理数组的一部分。这样可以显著提高计算速度，尤其是在多核处理器上。3.4总结通过网格细化与优化、构建高精度燃烧模型以及并行计算技术的综合应用，可以实现燃烧过程的高精度数值模拟。这些技术不仅提高了模拟的精度，还大大缩短了计算时间，使得大规模燃烧仿真成为可能。在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的网格策略、燃烧模型和并行计算技术，以达到最佳的模拟效果。4案例研究与实践4.1航空发动机燃烧室仿真案例在航空发动机燃烧室的仿真中，高精度数值模拟是关键。这不仅涉及到流体力学、热力学和化学反应动力学的复杂交互，还需要利用大数据和机器学习技术来优化模型参数，提高预测的准确性。以下是一个使用Python进行航空发动机燃烧室仿真分析的示例，具体展示了如何利用机器学习来调整燃烧模型。4.1.1数据准备首先，我们需要收集航空发动机燃烧室的运行数据，包括但不限于温度、压力、燃料流量和空气流量等。这些数据可以从发动机的实际运行中获取，或者从已有的仿真结果中提取。#示例数据

data={

'temperature':[1200,1300,1400,1500,1600],

'pressure':[10,12,14,16,18],

'fuel_flow':[0.5,0.6,0.7,0.8,0.9],

'air_flow':[100,120,140,160,180],

'efficiency':[0.85,0.88,0.90,0.92,0.94]

}4.1.2机器学习模型训练接下来，使用这些数据训练一个机器学习模型，以预测在不同操作条件下燃烧室的效率。这里我们使用线性回归模型作为示例。importpandasaspd

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

fromsklearn.metricsimportmean_squared_error

#将数据转换为DataFrame

df=pd.DataFrame(data)

#定义特征和目标变量

X=df[['temperature','pressure','fuel_flow','air_flow']]

y=df['efficiency']

#划分训练集和测试集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)

#训练模型

model=LinearRegression()

model.fit(X_train,y_train)

#预测

y_pred=model.predict(X_test)

#评估模型

mse=mean_squared_error(y_test,y_pred)

print(f'MeanSquaredError:{mse}')4.1.3模型应用训练好的模型可以用于预测新的操作条件下燃烧室的效率，帮助工程师优化设计。#新的操作条件

new_conditions={

'temperature':[1550],

'pressure':[15],

'fuel_flow':[0.85],

'air_flow':[155]

}

#转换为DataFrame

new_df=pd.DataFrame(new_conditions)

#预测效率

predicted_efficiency=model.predict(new_df)

print(f'PredictedEfficiency:{predicted_efficiency[0]}')4.2汽车内燃机燃烧过程分析汽车内燃机的燃烧过程分析同样依赖于高精度的数值模拟。通过分析燃烧过程，可以优化燃料的使用，减少排放，提高发动机性能。下面是一个使用Python进行内燃机燃烧过程分析的示例。4.2.1数据收集收集内燃机在不同转速和负荷下的燃烧数据，包括燃烧时间、燃烧温度和排放物浓度等。#示例数据

engine_data={

'rpm':[1000,1500,2000,2500,3000],

'load':[0.2,0.4,0.6,0.8,1.0],

'combustion_time':[0.005,0.004,0.003,0.002,0.001],

'combustion_temperature':[1400,1500,1600,1700,1800],

'emissions':[0.05,0.04,0.03,0.02,0.01]

}4.2.2数据分析使用数据分析技术，如统计分析和可视化，来理解燃烧过程的特性。importmatplotlib.pyplotasplt

#将数据转换为DataFrame

df_engine=pd.DataFrame(engine_data)

#绘制燃烧时间与转速的关系

plt.figure(figsize=(10,5))

plt.scatter(df_engine['rpm'],df_engine['combustion_time'])

plt.xlabel('转速(rpm)')

plt.ylabel('燃烧时间(s)')

plt.title('转速与燃烧时间的关系')

plt.show()4.2.3优化设计基于分析结果，可以调整发动机的设计参数，如压缩比和点火时间，以优化燃烧过程。#示例：调整点火时间

df_engine['ignition_time']=df_engine['combustion_time']-0.001

print(df_engine)4.3工业燃烧设备的优化设计工业燃烧设备的优化设计需要考虑效率、成本和环境影响。通过数值模拟和机器学习，可以精确地预测设备在不同设计参数下的性能，从而做出最优选择。4.3.1设计参数定义燃烧设备的设计参数，如燃烧器类型、燃料种类、燃烧室尺寸等。#示例设计参数

design_parameters={

'burner_type':['A','B','C','D','E'],

'fuel_type':['Gas','Oil','Coal','Biomass','Hydrogen'],

'chamber_size':[10,12,14,16,18],

'efficiency':[0.75,0.80,0.85,0.90,0.95],

'cost':[10000,12000,14000,16000,18000],

'emissions':[0.1,0.08,0.06,0.04,0.02]

}4.3.2机器学习预测使用机器学习模型预测不同设计参数下的设备性能。#将数据转换为DataFrame

df_design=pd.DataFrame(design_parameters)

#使用决策树模型预测效率

fromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressor

#定义特征和目标变量

X_design=df_design[['chamber_size','cost','emissions']]

y_design=df_design['efficiency']

#划分训练集和测试集

X_train_design,X_test_design,y_train_design,y_test_design=train_test_split(X_design,y_design,test_size=0.2,random_state=42)

#训练模型

model_design=DecisionTreeRegressor()

model_design.fit(X_train_design,y_train_design)

#预测效率

y_pred_design=model_design.predict(X_test_design)

print(f'PredictedEfficiencies:{y_pred_design}')4.3.3设计优化基于预测结果，选择最优化的设计参数组合，以达到最佳的性能和成本效益。#示例：选择最佳设计参数组合

best_design=df_design.loc[df_design['efficiency'].idxmax()]

print(f'最佳设计参数组合:{best_design}')以上示例展示了如何在航空发动机燃烧室、汽车内燃机和工业燃烧设备的优化设计中应用高精度数值模拟和机器学习技术。通过这些技术，可以显著提高燃烧过程的效率，减少环境影响，同时降低成本。5未来趋势与挑战5.1燃烧仿真技术的最新进展燃烧仿真技术近年来取得了显著的进展，特别是在高精度数值模拟领域。这些进展主要得益于计算流体力学（CFD）的提升、高性能计算（HPC）能力的增强以及机器学习算法的引入。例如，大涡模拟（LES）和直接数值模拟（DNS）等高级流体动力学方法，能够更精确地捕捉燃烧过程中的湍流细节，从而提高模拟的准确性。5.1.1示例：使用OpenFOAM进行大涡模拟#下载并安装OpenFOAM

wget/download/openfoam-7.tgz

tar-xzfopenfoam-7.tgz

cdopenfoam-7

./Allwmake

#创建燃烧仿真案例

cd$FOAM_RUN/tutorials/combustion/les/PDFCombustion

foamCloneCase-case$FOAM_RUN/tutorials/combustion/les/PDFCombustion-newCasemyCase

#修改案例参数

cdmyCase

visystem/fvSolution

#调整时间步长和迭代次数等参数

#运行仿真

foamJo