瑞利-泰勒的案例
CFD理論|流動不穩定性
這種由于輕流體推重流體（逆著加速度方向）或加速度由重流體指向輕流體所導致的流體界面不穩定性現象，一般稱為 瑞利泰勒不穩定性 (Rayleigh–Taylor Instability，RTI)現象。
這種不穩定性扮演了重要角色：在聚變內爆過程的減速階段，RTI會影響靶丸的均勻壓縮，嚴重情況下會導致靶丸殼層的破裂；同時在點火階段中，RTI還會引起殼層材料與熱區的摻混，降低中心熱區的溫度，導致點火失敗。但在與一些內燃機燃燒推進相關的過程中，RTI會加劇液體燃料與氧氣的混合，對促進燃燒過程是有利的。
微信公眾號：BB先生
知乎號：BB先生
德國驚現神操作！物理學家創造最強渦環公式！用空氣打破吉尼斯世界紀錄！看完跪了......
而這突然產生的低密度大體積氣體，又將演變為蘑菇云，直接引發
瑞利-泰勒不穩定性。
瑞利-泰勒不穩定性
一般來說，當密度更小的流體在密度更大的流體下方時，由于重力加速度的作用，就會發生瑞利-泰勒不穩定性。
大量急劇上升的氣體，致使沿其邊緣彎曲向下形成渦環，從而形成一個圍繞中心“蘑菇”柱狀的大渦環。
渦環的存在，在展現流體力學獨有魅力的同時，也像在告訴著我們：
生活處處是科學，就看你能不能get到而已。
對此，超模君最有發言權，因為超模君發現：
每一個普通人，其實都是隱藏的流體力學專家。
不要誤會，不是針對你
寫在最后
如果這世界上沒有數學家
人類將會變成怎么樣？
展開 [案例分析]STARCCM+入門系列之——混合物沉降
在該模型中，模擬了瑞利一泰勒不穩定性，即矩形試驗池中較重的水相在較輕的乙烷相之上。
本案例采用了多流態模型，該模型將VOF
模型和歐拉多相模型的優勢集于一個模型中。多流態模型以與VOF模型類似的方式獲得清晰的自由表面。但是，如果液滴或氣泡比網格可以求解的小，多流態模型將其作為離散相處理。此方法與大漩渦模擬
(LES)
模型類似，在該模型中，求解大于方格的尺度，并對次網格尺度建模。使用二維網格來表示該相。在此模擬中使用的幾何如下所示：
2、軟件設置
（1）本案例流體是層流。在此模擬中，設置簡單層流來研究沉降箱中具有不同密度的兩相的分離。使用歐拉多相選項可以定義兩相，并使用分離多相選項來定義兩相如何進行相互作用。本案例物理連續體的設置如下：
（2）在物理連續體的歐拉多相節點為多相流創建水和乙烷兩相。選擇與每相關聯的模型。乙烷和水相均按液體建模，且規定它們具有恒定的密度。在選擇相模型后，可以為每相設置材料特性。
（3）定義相間相互作用。選擇與每相關聯的模型。確定輕重流體相之間的相互作用。使用多相交互作用模型，可確定水和乙烷相之間的相互作用。水相指定為連續相，而乙烷相指定為離散相。右鍵點擊Models
>Multiphase
Interaction
>
Phase
Interactions，新建一個相間相互作用，并選擇相應的物理模型，如下：
（4）設定初始條件和基準值：創建場函數確定每相初始體積分數。
在Physics
1
>
Models>
Eulerian
Multiphase
>
Eulerian
Phases節點，為水和乙烷賦初值；
（5）設置求解器參數和停止條件。本案例使用瞬態模擬，時間步長為0.01
s
運行此計算80
.0
s。
展開 FLUENT多相流算法專題之一：VOF算法發展歷程，原理及應用 ￥299
例如最典型的瑞利-泰勒不穩定問題，即重力作用下，一種流體侵入另一種流體的進程中產生的湍流及隨之發生的界面上的湍流混合過程。FLUENT中的VOF算法可以較為精細的仿真這一物理過程。
Fluent中使用VOF算法的注意事項
盡量選擇四邊形或六面體網格
F函數的插值方法有三種，其中Geo-Reconstruct是目前最精確的界面跟蹤方法，是對大多數瞬態VOF計算所推薦使用的方法。 Donor-Acceptor和Euler-Explicit 則為遇到模型存在大量扭曲網格，Geo- Reconstruct算法失效時的備選插值算法，但他們的計算精度會降低。
VOF模型主相定義不存在特殊要求，但多相流體中存在可壓縮流體，則可壓縮流體只能定義為主相，并且可壓縮流體只能考慮一種。
表面張力和壁面粘性設置是通過Wall Adhesion 選項卡中的wall 邊界條件，需要為每一對相之間的相互作用指定接觸角（即相交界處，氣- 液界面和固- 液界面之間的夾角），并且表面張力的計算，需在Multiphase Model panel 中為Body Force Formulation 打開 Implicit Body Force 。因為壓力梯度和動量方程中表面張力可以部分平衡，提高解的收斂性。
為了提高相間界面的清晰度，應當為體積分率方程選擇采用second-order 或者QUICK離散方案；而壓力的插值方案應當使用body-force-weighter或者 PRESTO
液晃和波浪問題中，VOF算法原理決定了界面處的流體力計算需要特殊的方式進行，具體可參考氣泡沉船案例，并且在以后的專題中，會有專門介紹。
VOF算法可以耦合Fluent中傳熱模型進行仿真，例如沸騰，融化等存在相變的傳熱傳質過程。
收費文件列表
展開 
難以想象？海豚吐的泡泡居然和原子彈的蘑菇云是一個原理？
而這突然產生巨大體積的低密度氣體都會形成蘑菇云，這一過程導致瑞利－泰勒不穩定性。大量氣體急劇上升，導致沿其邊緣彎曲向下形成渦旋，從而形成一個渦環組成中心柱狀「蘑菇梗」。氣體以及夾帶的潮濕空氣最終上升到外界與其密度相同的高度并散開，而從低處升來的塵埃則會沉積）。這一穩定高度取決于溫度、露點以及起始高度上方空氣的風切變。
關于渦環也有許許多多的研究課題，比如，兩個渦環相撞，會發生什么有趣的現象呢？上圖為 27 年前發表在 Nature 上的關于兩個渦環相撞的視頻。T. T. Lim & T. B. Nickels (Published in Nature 1992)
現代的人借助高清成像設備還原的視頻圖像
兩個渦環相撞會發生什么？其實是一個十分有趣的課題。在 27 年前的一個研究論文揭示了這樣相撞以后，在渦環相撞的平面上會形成很多個垂直的小渦環。在這現象背后還有很多值得研究的地方。
關于渦環我們還有太多沒講的故事，如果你也想在現實中看到渦環的話，不如……
這樣就轉起來
來源：中科院物理所
展開 北京電影學院發了一篇滿是數學公式的計算機頂會論文，并開源了其代碼（轉載）
我們首先是對比了一個數學上有比較確定的答案的問題，“泰勒渦旋”：兩個初始狀態如下的渦旋，在無粘的環境中，能量守恒的數值積分應該可以將其分開。
對此，我們實現并且對比了幾乎所有主流使用的，先前發表于SIGGRAPH論文的算法，并驗證了我們的算法在能量守恒上的優越性。
對比所有的SemiLagrangian類對流算法，bimocqn 勝
Bimocqn特寫
以及難以用Eulerian方法解算的leapfrogging vortex：
更進一步地，用一個簡單的三維煙霧的例子來說明一下能量和質量守恒的好處：
該例子中，左邊的是目前特效計算中常用的算法右邊的是我們的新算法。由于數值粘性。
以往的算法無法保證煙霧運動時的清晰形狀導致了其在之后的效果計算中損失了煙霧的。
湍流細節，那些更能體現煙霧真實感的卷曲細節。
大自然是最好的藝術家，我們想做的，僅僅是用程序在計算機中再現它的美。為此，我們用我們的數值算法在計算機中再現了如下場景，渦環相撞實驗。
兩個相對運動的渦環的實拍視頻，在碰撞后會不斷往直徑方向擴大并最終由于任何微小的擾動在邊緣處射出花瓣狀的小渦
這樣的現象以往的數值算法存在數值粘性就根本不可能重現出來
我們的算法成功地在計算機中再現了這個現象應該也是該領域第一次用高效的純歐拉網格算法完整地再現了這個過程
不知道有沒有細心的朋友注意到過這樣一種自然現象
這種現象被稱為開爾文-亥姆霍茲-瑞利-泰勒不穩定性(Kelvin–Helmholtz-Rayleigh-Taylor instability)，這種現象通常由于兩種不同密度的流體在交界面處由于擾動而產生的不穩定現象。
同樣，我們使用我們的算法對這個現象進行了近似的模擬。
展開 我是 Julio Mendez，這就是我網格劃分的方式
我為這項工作感到非常自豪，我們正在解決瑞利-泰勒不穩定性的直接數值模擬，
圖 2. 執行 Runge-Kutta 時間積分每個時間步長所用的平均壁時間
約翰：你在一個擁有超過 320 億個點的網格上對 266,000 個 CPU 進行線性縮放？有什么具體的你可以引用使這成為可能嗎？
胡里奧：首先，必須承認 Sengupta 教授的貢獻和工作。他的團隊開發了這段代碼，而我只是在參與這項最近的研究，但這項偉大的工作是由他的團隊完成的。幾個月前，我與 Sengupta 教授進行了同樣的對話，回顧一下，一切都歸結為緩存命中和重疊計算和通信。幸運的是，大多數編譯器在優化代碼方面做得很好，但作為開發人員，您必須精通如何編寫求解器，對于 HPC 應用程序，您需要精通如何將通信與計算重疊。這是為科學應用開發代碼時最重要的方面之一。同樣，我不是開發代碼的小組的成員，但開發團隊做得非常出色。這通過線性可擴展性得到證明。隨著核心數量的增加（同時保持網格固定），您正在使核心級別的子域變小。因此，在某些情況下，大部分計算都適合緩存，而您的求解器會利用緩存命中。
總之，我通過以下方式看到這一點。幾個核心的通信時間相當長。此外，您在核心級別有一個更大的問題，需要在主內存上獲取數據。隨著核心數量的增加，每個處理器（較小的域）分配的內存總量就會減少；因此我們的緩存命中率高于緩存未命中率。除此之外，我們增加了 PE（核心）的數量，因此我們向更多的鄰居發送更多的數據包，這些數據包更小，因此我們減少了消息量（延遲）。這是我的觀點，也許是錯誤的，所以請三思而后行。
你最引以為豪的項目是什么？為什么？
有多個項目我確實感到自豪，但我認為有兩個我非常自豪能在上面蓋上我的姓氏。其中之一是我去年在 AIAA SciTech 上發表的一篇論文。
展開 