dpm的案例
多相流模型|DPM01基礎知識
注意事項
DPM模型僅適用于低體積分數，當體積分數增大，則可以考慮DDPM（Dense Discrete Phase Model)- DPM模型可以跟許多燃燒模型共同使用
DPM、DDPM或群體分布模型（Populaiton balance Model）都可以計算顆粒的分布
DPM|04邊界條件及后處理
導讀：介紹DPM相關的邊界條件設置及后處理，追蹤和顯示此類粒子軌跡的方法，以及調用數據采樣以獲取 DPM 后處理變量的時間統計數據。
DPM邊界條件
要設置DPM邊界條件，可以進入Physics + Zones + Boundaries，編輯所需的邊界區域。單擊DPM選項卡，設置DPM邊界條件
Fluen默認設置不同區域的DPM邊界條件如下
Reflect：應用在wall、symmetry, 和axis 邊界上，恢復系數都等于1.0，并且回復系數只能在wall邊界進行修改
escape：應用進出口邊界
在所有內部邊界（散熱器、多孔跳躍等）都假定為內部類型
粒子的粗糙壁面
粗糙壁面給了粒子不完美的反射，即返回方向不一定是預期，類似在不平坦的地面上反彈一個球。
當粒子與壁面碰撞時，虛擬壁面取代真實壁面
虛擬壁面的傾斜角 從高斯分布中采樣，其均值和標準差根據以下參數計算得出：
統計表面粗糙度參數。
顆粒直徑
粗糙壁面模型需要從Injection設置框激活
激活模型后，每個wall壁面的DPM設置都可以指定粗糙壁面參數
顯示軌跡
要顯示軌跡，請轉到“Result”選項卡的“Graphics”組中的“Particle Tracks”選項，然后單擊“New”
Release from Injections：選擇要跟蹤的Injection
Color by：下選擇粒子變量或其他變量
Track Style：將粒子軌跡顯示為不同的形狀（線、點等）
Vector Style：也可以將將粒子軌跡顯示為矢量。
展開 十六、DPM模型-顆粒流動
顆粒流動問題是很多同學目前正在研究的問題，這類問題一般來說都比較復雜，Fluent提供了多種模型對這類問題進行模擬，包括DPM、DDPM、DEM、PBM等，上述的每種模型都有其適用的工況，并不通用，這次我們介紹一下DPM模型。
由于DPM的復雜性，本文只對Fluent中DPM的操作進行一些簡單的設置，一些設置的具體依據，我們在下一次文章中詳細講解一下。
1 概念介紹
首先我們介紹一下拉格朗日法和歐拉法，理解起來很簡單，拉格朗日法是以某一質點的運動作為研究對象，觀察這一質點在流場中由一點移動到另一點時，其運動參數的變化規律；歐拉法以某一流場區域作為研究對象，研究各時刻質點在流場中的變化規律。
顯然，拉格朗日法更適用于描述顆粒運動，而歐拉法更適用于描述流體運動。DPM模型就是基于這兩種方法進行流體相和顆粒相的模擬，它使用歐拉法描述流體運動，使用拉格朗日法描述顆粒運動。
DPM適用條件：DPM模型只適用于顆粒相體積分數小于10%，同時不考慮顆粒體積。不考慮顆粒和顆粒之間的相互作用力，但可以考慮顆粒和流體之間的相互作用。
2 模型描述
本例的模型采用三通管模型，如圖所示。模型有兩個入口和一個出口，分別為INLET_Y、INLET_Z和OUTLET，含顆粒物的空氣從INLET_Z進口流入計算域內，最后經OUTLET流出。
3 導入網格
使用Workbench打開工程文件，文件在本文末尾鏈接資源內。
4 Scale網格尺寸
Scale修改網格尺寸。如圖所示。
確保計算域尺寸是我們所需要的。
展開 DPM|02粒子追蹤設置
導讀：介紹DPM的Fluent設置細節，包括粒子追蹤的設置選項。
激活DPM
DPM模型激活有以下兩種方法
Interaction設置
當離散相跟連續相發生相互作用時，激活 Interaction with Continuous Phase option選項
在DPM Iteration Interval option中，指定粒子追蹤頻率及離散相模型源的更新頻率
Tracking Parameters設置
Max. Number of Steps：用于當粒子始終未離開流域時終止軌跡計算
Length Scale or Step Length Factor：用于設置每個控制體積內積分的時間步長。當Length Scale被定義時：，當step length factor被定義時，（表示粒子穿越當前網格所需估計時間
兩者的不同之處在于，step length factor允許Fluent根據粒子穿越網格所需的時間步數來計算時間步長
顆粒追蹤選項
穩態粒子追蹤與穩態流動
非定常粒子追蹤與穩態流動
非定常流動中的非定常粒子追蹤，包括相同顆粒與連續相時間步長，不同顆粒與連續相時間步長
穩態粒子追蹤與穩態流動
粒子從注入點開始被追蹤，直至達到最終狀態或逃離
確保"Interaction with Continuous Phase"選項已啟用
指定DPM Iteration Interval以計算每個'N'連續相迭代時的粒子間相互作用，默認迭代步數10
在Tracking Parameters下定義Max.
展開 
十七、DPM模型參數設置詳解
同樣也可以通過求解輸運方程的方式對DPM模型進行求解。</span></p><p><span style="color: rgb(0, 0, 0);"> </span></p><p><strong style="color: rgb(0, 0, 0);">需要指出，DPM模型的UDF和普通的UDF形式上不太相同，DEFINE宏中間一般包含DPM關鍵字。如DEFINE_DPM_BC、DEFINE_DPM_BODY_FORCE</strong></p><p class="ql-align-center"><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/8tJMdLVYZy91apGuzW6kq9K8YsyOIrsJiaia6KSMAds2wSR6iav2OdyZeGoLaZRnjXOu7UI7s4xhn6SjQic8RiaQasA/640?wx_fmt=png"></p><p> </p><p><strong style="background-color: rgb(0, 255, 0); color: rgb(0, 0, 0);">6.Numerics</strong></p><p><span style="color: rgb(0, 0, 0);">控制粒子跟蹤的數值方案以及熱量和質量方程</span></p><p><span style="color: rgb(0, 0, 0);">如Tracking Options用來控制求解方程的誤差，其中Accuracy Control允許在指定公差內求解運動方程。
展開 Fluent的DPM模型中5種顆粒類型，你懂選擇嗎 附FLUENT-DPM下載
下載地址：FLUENT-DPM
fluent dpm udf ￥2.99
這個udf的作用如下：
1， 將dpm顆粒溫度限定在一定范圍之內
2， 探測dpm的單個顆粒的質量變化，當質量小于初始質量的一定比例時，顆粒被刪除（不被追蹤），或探測dpm單個顆粒的溫度，當溫度大于某個溫度時，顆粒被刪除。兩者滿足其一，顆粒即被刪除
3， 統計并在控制臺顯示刪除顆粒的數量變化
4， 該udf用于瞬態dpm顆粒
十八、DPM模型案例（二）
關于DPM模型的設置，文章十六給出了一個簡單的案例，文章十七介紹了DPM離散相界面的設置，本文通過一個案例來介紹DPM模型中Injection界面的設置，主要是顆粒粒徑分布的設置。
1 概念介紹
DPM適用條件：DPM模型只適用于顆粒相體積分數小于10%，同時不考慮顆粒體積。不考慮顆粒和顆粒之間的相互作用力，但可以考慮顆粒和流體之間的相互作用。
2 模型描述
本例的模型為反應器，如圖所示。模型有一個進口和一個出口，含顆粒物的空氣從進口流入計算域內，在反應器中進行混合后，最后經OUTLET流出。
3 導入網格
使用Workbench打開工程文件，文件在本文末尾鏈接資源內。
4 Scale網格尺寸
Scale修改網格尺寸。如圖所示。
確保計算域尺寸是我們所需要的。本例中x方向尺寸-3.85~2m，y方向-2.5~3m，z方向0~2m
5 設置求解器
選擇壓力基(pressure-based)求解器，同時選擇穩態模擬，由于顆粒密度較大，考慮顆粒重力，設置重力方向：y負方向9.81m/s2。
6 設置計算模型
本例空氣進口流速較大為15m/s，因此湍流模型選擇為Realizable k-e湍流模型，標準壁面函數。
Realizable k-e湍流模型可以在雷諾應力上保持與真實湍流一致，能夠更加精確的模擬平面和圓形射流的擴散速度。
展開 Fluent仿真實例 – DPM模型仿真噴淋水滴在熱空氣管道中蒸發
8、加入DPM計算水蒸發
8.1 打開DPM模型。
8.2 修改松弛因子。
8.3 取消所有殘差收斂監控。
8.4 輸入迭代步數1500，計算完畢后保存case和data文件。
9、后處理
9.1 在文本輸入框中輸入report>dpm-summary，統計dpm顆粒的情況，可以看到，所有的水滴都已經蒸發。
9.2 顯示噴射點0和1兩處水顆粒的直徑變化圖。
9.3 顯示X=0平面的溫度變化云圖。
9.4 顯示水蒸氣的質量分數分布云圖。
來源：流體與熱控大本營
作者：曾社銓
Fluent VOF to DPM完整霧化模型 ￥3
因為在連續相液體變成霧滴之前，我們可以用網格來捕捉液體界面，這就是VOF方法；而霧化后，會形成大量的微小粒徑的霧滴，這些霧滴粒徑非常小，甚至達到微米級別，我們不能用更小尺寸的網格來捕捉霧滴，即使能捕捉，也需要巨大的網格量才可以，所以只能利用DPM離散相模型來表述霧滴。這樣霧化過程仿真就要通過兩種方法VOF+DPM來實現，在以前這兩種方法是割裂開來的，Fluent19.0版本，增加了一個轉換模型，使我們可以完整的實現霧化全過程模擬，得到如下圖所示的效果：
VOF to DPM完整霧化圖
展開 基于Fluent的DPM對文丘里管除塵仿真計算
采用的歐拉-拉格朗日多相流模型、RNG k-ε湍流模型及DPM模型能夠有效地模擬文丘里洗滌器內的復雜多相流動和捕集過程。
3. 方法可為文丘里洗滌器的優化設計和工程應用提供重要的理論指導和技術支持。
最后，有需求歡迎通過公眾號“320科技工作室”與我們聯絡。
使用 Ansys Fluent 離散相模型 (dpm) 進行旋風分離器仿真 ￥5
關于使用 ANSYS Fluent 離散相模型 (DPM) 項目進行旋風分離器仿真
使用 ANSYS Fluent 對旋風分離器進行穩態 CFD 仿真。使用 DPM 跟蹤粒子。考慮無阻力的單向耦合。這意味著流體相將通過阻力和湍流影響顆粒相，而顆粒相對氣相沒有影響。附Fluent案例文件
*.cas
科技前線 | 內部數字績效管理：通過數字創新提高制造效率
PTC的全新ThingWorx數字績效管理 (DPM) 解決方案是同類產品中的首創，可提供實時閉環問題解決方案。充分利用工廠時間作為面向業務的KPI，DPM可以實現對當前績效的可見性、對瓶頸和導致吞吐量緩慢的根本原因的洞察，以及驗證對轉型進行投資的結果。
DPM在PTC的Manufacturing Live在線活動期間正式發布，解決了更有價值的制造改進，從而實現了制造效率和大規模轉型。這是PTC公司宗旨的有力證明：利用我們的數字化創新來改變物理世界——這種改變很難不讓人興奮。
讓我們一起來看看DPM內部并探索其提高制造效率的方式：
什么是DPM？
總體設備效率 (OEE) 和制造效率早有準確定義，但DPM解決了一些關鍵問題。接下來我們來看一下為什么DPM可以實現更深入的改進。
DPM的核心是解決制造吞吐量問題。它可能對制造產品的成本或正在制造的單位（數量）產生影響—或對兩者都產生影響。
例如，工廠成本被加班或高成本設施推高；您可以通過配置資源或轉移到低成本設施來降低成本，或者您可以保持相同的成本并增加額外的工作時間，用額外的數量/更多的單位來填補這些時間。
DPM通過使用工廠時間作為改進的衡量貨幣來深入了解這兩個方面。這是一種完全不同的思考工廠車間生產力的衡量和核算方式，一切都與絕對值相關：小時。一天有24小時，一周有168小時—在上面的示例中，您可能會注意到，您每周因為加班而損失8小時，通過解決導致加班的根本原因，通過額外的產量避免了花費這些工廠時間。在一線工作中引入工時作為貨幣，可以讓工人準確指出生產瓶頸發生的所在，進而重新調整對單位成本所關注的方面。
展開 Ansys Fluent：CFD 創新史
同年，噴霧破碎模型是第一個商業實施的流體體積 (VOF) 到離散粒子法 (DPM) 轉換的多相模擬，例如噴霧破碎。在此模型中，VOF 模擬中的不同液滴被檢測到并被 DPM（即質點）粒子取代，并且網格相應地粗化。
使用 2017 年推出的流體體積 (VOF) 到離散粒子法 (DPM) 混合多相模型高效模擬噴霧破碎。
2019：GEKO 湍流模型
2019 年，Ansys 湍流團隊推出了具有可調系數的廣義 k-ω 湍流 (GEKO) 模型。GEKO 的可調系數可以在很寬的范圍內進行調整，以匹配特定的物理效應，同時保持基礎模型校準。沒有其他湍流模型具有足夠的靈活性來匹配大量測試用例的實驗數據——即使由湍流模型專家調整——而 GEKO 的系數提供了這種靈活性。GEKO 模型甚至可以調整為尺度分辨模擬結果，例如使用 SBES 湍流模型的結果。GEKO 湍流模型專用于 Ansys 流體應用。
2020 年：AIAD 過渡模型和電池 3D 電化學
2020 年，Fluent 成為第一個展示基于代數界面面積密度 (AIAD) 方法的歐拉多相變方法的商業軟件。該方法適用于一系列應用，例如壓水反應堆中冷卻劑損失的情況，與替代方法相比，與實驗數據非常吻合。
2020 年推出的使用 AIAD 轉變的具有液滴夾帶和再吸收的氣體-液體流動
同年，Fluent 推出了電池充電/放電過程中鋰 (Li) 離子傳輸的瞬態模擬，為鋰離子電池的 3D 電化學提供了完整的商業解決方案。
2021 年：雙向 VOF 到 DPM 到 EWF 和 AI/ML 湍流調整
如前所述，VOF 到 DPM 的轉換于 2018 年首次在 Fluent 中與噴霧分解模型一起引入。
展開 GT-SUITE應用——兩輪摩托車開發
現在，無實物的概念構思的驗證階段前，采用DPM（Digital Proto Model）進行驗證。最大的特征是，DPM模擬可以充分利用進行性能驗證。此外，摩托車的駕駛性能是非常重要的要素，在本次開發的早期就進行了實車驗證。
為了縮短開發周期，有必要進行仿真。并且通過modeFRONTIER的自動優化技術，減少優化的工時。
圖三 DPM開發周期縮短
以我們最近開發的CBR250R為例，介紹GT-SUITE在開發中的實際應用。
在摩托車開發中，除了性能，設計性也是需要考慮的重要方面。讓用戶覺得“酷！”“乘得開心！”，要基于這樣的想法進行新車型的開發。當然，也要考慮滿足排放法規的要求。
圖四 摩托車設計圖
以往的CAE需要實機的測試結果作為計算條件，因此陷入了本末倒置的困境。比如說，在還沒有實物的情況下正確預測發動機的輸出，需要測量試制機的排氣溫度等狀態。GT-SUITE的適用性有了很大的改善。例如，發動機的尺寸參數可以從圖紙獲得，熱容，熱傳導率，傳熱系數作為GT-SUITE的輸入，可以獲得較高精度的排氣溫度等計算結果。也就是說，DPM實現了從“形狀數據”到“性能”預測。FMEP使用經驗公式，預測發動機的摩擦。充分利用其它三維的CAE工具，可以大大提升DPM的應用。如下圖為，GT的計算結果與實機的驗證結果對比。
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