关于流场的平均

通流

xrs333提出了后处理的问题，又有不少人在问各种平均的含义。即使流场是定常的，由于中间及出口流动不会是均匀的，如何平均某个截面的流场，似乎有点不可捉摸。
一般常用的有面积平均，流量平均等。到底应该用哪个呢？

一般工程上常用的有：压力用面积平均，轴向速度用面积平均，而总压，温度等用流量平均。为什么怎么做？

完全回答这些问题，我还没有那个能力。有一点我们应该知道的是，其实没有说那个平均是正确的说法。因为从非均匀，非定常，到定常，均匀流动，中间总会有一部分信息的丢失。也就是说，平均是对实际流动的一种近似。

从实际使用上来说，使用者需要确定的是那些物理量是必须保持的。如质量守恒要不要？动量守恒是不是必须的？那么能量呢？还有总的熵是不是也需要保持不变呢？实际情况是，不可能所有的物理量都守恒。这就有个选取的问题。如何处理还要根据具体情况来定。

附上的是一篇关于流动平均的论文。希望对大家有用。

[ 本帖最后由 通流 于 2010-10-31 08:58 编辑 ]

周华

粗看了一遍通流兄提供的文献，文中的主要思想就是说不同的情况要用不同的平均方式。用我们平时常说的就是首先要抓住主要机理，然后再决定平均方式。具体采用何种平均方式要看具体应用。楼上说的压力用面积平均，轴向速度用面积平均，其中的含义就是压力和速度用面积做加权平均，这点符合流场特征，即在一个网格面上假设压力相差不多，所以可以在面积上积分后再做平均。总压、温度等与能量有关，而且都是内禀量，所以用流量平均比较合适。

周华

先占个沙发慢慢看，然后再发言。

wangzl

搬个板凳来看看

onesupeng

只能坐地板上看看了

foreverchenpeng

高手说一下吧   呵呵   为什么压力用面积平均，轴向速度用面积平均，而总压，温度等用流量平均。   周华站长   try？

通流

其实，那篇文章也是没有多少学术性的东西。Cumpsty和Horlock都早已经过过了搞研究的年龄，也都已经退休。这个Horlock应该有80多了吧。

uesoft

原帖由 foreverchenpeng 于 2010-10-31 12:38 发表
为什么压力用面积平均，轴向速度用面积平均，而总压，温度等用流量平均。

也许是因为：压力x面积=力，速度x面积=体积流量，温度x流量x比热=焓
呵呵

通流

为什么体积流量重要呢？

按我的理解，核心还是那些物理上的量要守恒。
平均静压在物理上没什么特别的重要性。可能就是跟实验对比时有用。还有，像压缩机等是用出口静压作为性能指标的。
体积流量对于不可压缩流动，就是质量流量。维持质量守恒，就可以用出口处的垂直于出口面的速度的面积平均。
同样对于不可压流动，流量平均的温度就相当于保证了热能的守恒。总压的流量平均则同时保证了机械能守恒。

这里有点问题。如果你混着用面积平均的压力，面积平均的速度，流量平均的温度和压力。你会发现总压，静压与速度，不能满足伯努利方程。所以，混用那些不明白的平均量，是会出现物理概念上的错误的。特别是你要计算损失时，这些平均值的用法是要特别的当心。否则就会出现，garbage in garbage out 的情况。

uesoft

很有道理，就是因为要能量守恒！

周华

说实在的，在入口出口处取单一数值总是会带来较大误差，最好的办法还是把试验得到的数据贴到入口和出口处，这样最接近实际。

通流

流场平均主要是处理CFD的结果用的。
如何设进出口条件，也是很重要的。特别是在没有试验结果的情况下，那是一个很困难的问题。

周华

没有试验条件的话所有条件都要靠理论分析和经验来判断，这确实是比较难的，特别是发动机这么复杂的机械更难。那篇文章主要讨论的是在局部边界采用一维简化这种情况，而实际上在商用软件中边界条件中可以贴上一个分布函数，这样其实把问题转化为二维简化的问题，总的来看要比一维简化准确一些。在后处理过程中我觉得倒不是最重要的问题，因为流场如果算的好，只是流场显示有问题的话，那完全可以尝试用不同方法把需要抓住的物理信息找出来。当然，二维边界分布函数的设定也需要分析和经验，完全没有试验基础的东西简化起来就只能靠理论分析了，当然是更吃功夫的。

通流

在后处理过程中我觉得倒不是最重要的问题，
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当我们说起损失时，如何平均就变得很重要了。如果只考虑流动中的熵增，那样得出的效率就是用availability average。那样的平均用的人很少。常用的损失是通过掺混平均得到的。这里面损失有两部分。一部分是流体的熵增。还有一部分是由于流体在出口处的不均匀性。这部分损失在出口处还没有产生。但也很难被利用。所以，下游的掺混几乎是不可避免的。掺混平均就是把出口流场的不均匀将会产生的熵增一同计算入内了。

按我的理解，后处理花的时间，比计算本身只多不少。

周华

我说的是“最”重要的不是后处理，当然后处理也很重要。说到底，后处理就是从海量数据中挖掘有用信息的过程，但是数据本身是否真实正确显然更重要。