流体 内容 什么是流体？ Fluids 是面向在化学、机械或土木工程领域工作的工程师和技术人员的开源软件。 它包括管道、配件、泵、罐、可压缩流、明渠流、大气特性、太阳能特性、粒度分布、两相流、摩擦系数、控制阀、Kong板和其他流量计、喷射器、减压模块阀门等。 流体库旨在成为与流体动力学相关的工程知识和实用程序的低开销、轻量级存储库。 Fluids 最初与 SciPy 和 NumPy 紧密集成； 今天，它们是可选组件，仅用于少量功能，没有实现纯 Python 数值方法。 Fluids 面向 Python 2.7 及更高版本以及 PyPy2 和 PyPy3。 此外，流体已被作者测试加载到 IronPython、Jython 和 micropython 中。 虽然 Fluids 中的例程通常非常快并且尽可能高效地编码，但根据应用程序，仍然可能需要更高的速度。 PyPy 为大多数方法提

我们表明，在大型强子对撞机的质子-铅（p + Pb）碰撞中，彩色玻璃冷凝物（CGC）和流体动力学导致质构平均横向动量〈p⊥〉随质子速度而变化。 在流体动力学中，sincep⊥〉随着从零速度y = 0到质子碎片化区域的减少而减小，因为粒子数量减少了。 相反，在CGC中，饱和动量随着从y = 0到质子分裂区域的增加而增加，因此〈p⊥〉增加。 在大型强子对撞机上，两个模型之间的差异可能足够大，可以通过实验进行测试。

推板造波的光滑粒子流体动力学数值模拟，郑兴，张天宇，光滑粒子流体动力学(SPH)方法是一种具有Lagrangian特性无网格粒子方法，对模拟自由表面流动和大变形问题具有较大优势。本文简单介绍了

在本文中，我们使用具有HIJING初始条件的iEBE-VISHNU混合模型，研究了在13 TeV质子-质子（p-p）碰撞中的流体动力学集体。 通过适当调整参数，我们的模型仿真可以显着描述所有测得的2粒子相关性，包括所有带电和识别出的强子（KS0，Λ）的积分和差分椭圆流动系数。 但是，我们的模型计算结果显示，在高多重pp碰撞中，正4粒子累积量c2 {4}不能重现实验中测得的负c2 {4}。 对HIJING初始条件的进一步研究表明，二阶各向异性系数ε2的波动随着其平均值的增加而增加，这导致了类似的流量波动趋势。 为了同时描述流体力学框架中的2和4粒子累积量，需要对pp碰撞的初始条件进行重大改进，目前尚缺乏知识。

欧拉公式求长期率的matlab代码黎曼解算器 代码段摘自Eleuterio F. Toro的Riemann解算器和“流体动力学数值方法” ，其中详细讨论了CFD的要点。 线性对流（ch2＆ch5＆ch13） 同时检查了平滑和不连续的初始速度曲线。 确切的解决方案很简单，只是沿特征线追溯即可。 采用不同的方案进行比较： CIR 弗里德里希斯（Lax-Friedrichs） Lax-Wendroff 暖光 戈杜诺夫 WAF 用法： 编译： g++ smooth.cc -std=c++11 -o advection.out或g++ discontinuous.cc -std=c++11 -o advection.out 执行： ./advection.out 情节： python3 animate.py data1.txt data2.txt （ data1.txt和data2.txt是您要比较的两种情况） Invisid Burgers方程（ch2和ch5） 仅检查不连续的初始速度曲线。 从分析上讲，确切的解决方案是冲击波或稀疏波。 采用不同的方案进行比较： CIR 弗里德里希斯（Lax-

CfdOF：FreeCAD的计算流体动力学（CFD）工作台 该工作台旨在帮助用户在建模器中设置和运行CFD分析。 它指导用户选择相关的物理场，指定材料属性，生成网格，分​​配边界条件以及在运行模拟之前选择求解器设置。 指定了最佳实践以最大程度地提高求解器的稳定性。 该工作台是流行的OpenFOAM:registered:CFD工具包（ ， ）的前端。 免责声明：本产品未经OpenCFD Limited的认可或认可，OpenCFD Limited是OpenFOAM软件的生产商和分销商，网址为 ，并且为OPENFOAM:registered:和OpenCFD:registered:商标的所有者。 特征 当前的： 不可压缩的层流（simpleFoam，pimpleFoam） 不可压缩的自由表面流（interFoam，multiphaseInterFoam） 高速可压缩流（ ） 基本材料数据库 使用潜在求解器进行流程初始化 带有边界层的切割单元

matlabReact扩散代码React流CFD Matlab（R）和C ++中的代码集，用于解决“React流的计算流体动力学”课程（Politecnico di Milano）中介绍和讨论的基本问题 1.用有限差分（FD）方法进行一维对流扩散方程 对流扩散方程是使用有限差分法在一维域上求解的。 假定常数，均匀速度和扩散系数。 时间离散化采用正向（或显式）欧拉方法，而空间二阶导数则采用二阶居中方案进行离散化。 Matlab脚本： Matlab实时脚本： 2.二维有限差分法（FD）的对流扩散方程 对流扩散方程使用有限差分法在二维矩形域上求解。 假定恒定，均匀的速度分量和扩散系数。 时间离散化采用正向（或显式）欧拉方法，而空间二阶导数则采用二阶居中方案进行离散化。 Matlab脚本： Matlab实时脚本： 3.二维泊松方程 使用有限差分法在二维矩形域上求解泊松方程。 最初采用常数源术语。 使用二阶居中方案离散化空间导数。 采用不同的方法求解方程：Jacobi方法，Gauss-Siedler方法和连续过度松弛（SOR）方法 Matlab脚本： Matlab实时脚本： 通过显式组装与空间离

格子玻尔兹曼是一种简单而相对年轻的计算流体动力学方法。 与基于宏观量（质量，动量和能量）守恒的传统计算流体动力学相反，LBM通过在离散晶格网格上传播和碰撞的粒子动力学来对流体进行建模。 由于这种对比，LBM对于数字计算的研究具有许多有趣的优势，例如易于处理复杂的边界和算法的并行化[2]。 下图显示了如何将流体“粒子”表示为离散模型，从而使编写简单明了的建模代码变得毫不费力。 莱迪思·博尔兹曼（Lattice Boltzmann）的模拟我意识到自己只是一个在时间流中虚弱挣扎的人。 但是，我仍然有能力以这样的方式做出贡献：当气体理论得以复兴时，不需要重新发现太多-[Ludwid Boltzmann（* 1844，维也纳，✟in Duino bei Triest）]受启发由Daniel V. Schroeder [1]的原创作品撰写。 格子玻尔兹曼是一种简单而相对年轻的计算流体动力学方法。 与传统相反

pysph：Python中平滑粒子流体动力学的框架

SPH光滑粒子流体动力学 模拟代码