General CFD
전산 유체 역학 (CFD)의 기본 요구 사항은 밀도, 압력 및 속도 등의 유체 특성을 각 요소에 대해 고유하게 할당할 수있는 미소 요소에 공간을 이산화하는 것입니다.
공간을 분할하는 다양한 방법 중 일반적인 방법의 일부는 격자 시스템에 쉽게 설명되어 있으며, 각각의 방법에 대해 장단점도 기술되어 있습니다.
사각형 격자 요소는 아마도 수치 근사를 위해 생성하고 사용하는 가장 간단한 격자 요소이지만, 일반적인 사용이 제한되어 너무 대체로 간주합니다.
사각형 격자는 여러 가지 방법으로 사각형 격자를 쉽게 확장하고 복잡한 격자 생성의 가능성을 제공할 수 있다고 설명하면 위의 생각이 틀렸다는 것을 보여줍니다.
A basic requirement for computational fluid dynamics (CFD) is to have a discretization of space into small elements in which fluid properties such as density, pressure and velocity can be uniquely assigned to each element. There are a variety of ways to subdivide space and some of the more common ones are briefly described in the article Grid Systems, which offers a few pros and cons for each possibility. Rectangular grid elements are probably the simplest to generate and use for numerical approximation, but are often seen as too restricted for general use. The article Rectangular Grids shows the fallacy of this by explaining how rectangular grids can be easily extended in several ways to offer more complex gridding possibilities.
CFD를 실제 문제에 적용하려면, 질량, 운동량 및 에너지 보존에 관한 기본적인 유체 방정식의 단순한 수치 모델 이상의 경우를 고려하는 것이 필요합니다. 이러한 문제의 일부는 아래에 있는 General CFD 절에서 논의되고 있습니다.
자유 유체 표면 또는 액체 계면을 수치적으로 모델링하는 다양한 방법의 개요가 나와 있습니다.
그 밖에도 난류 현상을 모델링하는 방식이 논의되고 있으며, 마지막으로 이산 질량 (또는 마커) 입자의 사용에 대한 일반적인 논의도 포함되어 있습니다.
직관적으로 이산 입자는 복잡한 유체 흐름의 변화을 추적하는데 이상적이라고 생각되지만, 마지막 부분에서 설명된 바와 같이 이산 입자와 관련된 많은 제한에 대해 유의해야 합니다.
Application of CFD to real problems often requires more than a straightforward numerical model of the basic fluid equations for conservation of mass, momentum and energy. Several of these issues are discussed in the remaining articles under the heading of General CFD. A short summary is given of different ways to numerically model free fluid surfaces or fluid interfaces. Another of the articles discusses approaches for modeling turbulence phenomena, and finally, there is a general discussion of the use of discrete mass (or marker) particles. Intuitively, discrete particles would seem to be ideal for tracking the evolution of complex fluid flow, however, as this last article explains, there are a number of limitations associated with discrete particles that should be kept in mind.
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