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cfd-lab:~/zh/posts/five-equation-modelonline
NOTE #006DAY SAT 논문리뷰DATE 2026.03.07READ 1 min readWORDS 650#Multiphase#Diffuse-Interface#Python#Implementation

5-Equation Model 实现指南:用 Python 编写多相流求解器

使用 Python 手动实现 5-equation diffuse interface model,并模拟一维冲击波-气泡相互作用问题。

手动实现 5-Equation Model#

仅仅靠理论是不够的。 在本文中,我们将使用 Python 手动实现一维 5-equation diffuse interface model, 并模拟冲击波穿透气泡的问题。

控制方程整理#

一维 5-equation model 的守恒变量和通量:

U=[α1ρ1α2ρ2ρuEα1],F=[α1ρ1uα2ρ2uρu2+p(E+p)u0]\mathbf{U} = \begin{bmatrix} \alpha_1 \rho_1 \\ \alpha_2 \rho_2 \\ \rho u \\ E \\ \alpha_1 \end{bmatrix}, \quad \mathbf{F} = \begin{bmatrix} \alpha_1 \rho_1 u \\ \alpha_2 \rho_2 u \\ \rho u^2 + p \\ (E+p)u \\ 0 \end{bmatrix}

第 5 个方程 (α1\alpha_1) 是非守恒型的,因此需要单独处理:

α1t+uα1x=0\frac{\partial \alpha_1}{\partial t} + u \frac{\partial \alpha_1}{\partial x} = 0

状态方程:Stiffened Gas EOS#

两种流体都使用 stiffened gas EOS:

pk=(γk1)ρkekγkp,kp_k = (\gamma_k - 1)\rho_k e_k - \gamma_k p_{\infty,k}

使用混合规则 (mixture rule) 计算总压:

p=ρekαkγkp,kγk1kαkγk1p = \frac{\rho e - \sum_k \alpha_k \frac{\gamma_k p_{\infty,k}}{\gamma_k - 1}}{\sum_k \frac{\alpha_k}{\gamma_k - 1}}

Python 实现#

初始设置与 EOS#

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# Domain
N = 1000
x = np.linspace(0, 1, N)
dx = x[1] - x[0]
 
# EOS parameters
# Fluid 1: Air (ideal gas)
gamma1, pinf1 = 1.4, 0.0
# Fluid 2: Water (stiffened gas)
gamma2, pinf2 = 4.4, 6e8
 
def pressure(alpha1, arho1, arho2, E, u):
    """从守恒变量计算混合压力。"""
    alpha2 = 1.0 - alpha1
    rho = arho1 + arho2
    ke = 0.5 * rho * u**2
    rhoe = E - ke
 
    num = rhoe - alpha1*gamma1*pinf1/(gamma1-1) - alpha2*gamma2*pinf2/(gamma2-1)
    den = alpha1/(gamma1-1) + alpha2/(gamma2-1)
    return num / den
 
def sound_speed(alpha1, arho1, arho2, p):
    """计算混合声速 (Wood 公式)。"""
    alpha2 = 1.0 - alpha1
    rho = arho1 + arho2
    rho1 = arho1 / np.maximum(alpha1, 1e-12)
    rho2 = arho2 / np.maximum(alpha2, 1e-12)
 
    c1sq = gamma1 * (p + pinf1) / rho1
    c2sq = gamma2 * (p + pinf2) / rho2
 
    # Wood 公式
    inv_rhoc2 = alpha1/(rho1*c1sq) + alpha2/(rho2*c2sq)
    return np.sqrt(1.0 / (rho * inv_rhoc2))

HLLC 通量计算#

def hllc_flux(UL, UR, alpha1L, alpha1R):
    """4 个守恒方程的 HLLC 数值通量。"""
    arho1L, arho2L, momL, EL = UL
    arho1R, arho2R, momR, ER = UR
 
    rhoL = arho1L + arho2L
    rhoR = arho1R + arho2R
    uL = momL / rhoL
    uR = momR / rhoR
    pL = pressure(alpha1L, arho1L, arho2L, EL, uL)
    pR = pressure(alpha1R, arho1R, arho2R, ER, uR)
    cL = sound_speed(alpha1L, arho1L, arho2L, pL)
    cR = sound_speed(alpha1R, arho1R, arho2R, pR)
 
    # 波速估计
    SL = min(uL - cL, uR - cR)
    SR = max(uL + cL, uR + cR)
    Sstar = (pR - pL + rhoL*uL*(SL-uL) - rhoR*uR*(SR-uR)) \
          / (rhoL*(SL-uL) - rhoR*(SR-uR))
 
    FL = np.array([arho1L*uL, arho2L*uL, momL*uL + pL, (EL+pL)*uL])
    FR = np.array([arho1R*uR, arho2R*uR, momR*uR + pR, (ER+pR)*uR])
 
    if SL >= 0:
        return FL, Sstar
    elif Sstar >= 0:
        coeff = rhoL * (SL - uL) / (SL - Sstar)
        UstarL = coeff * np.array([
            arho1L/rhoL,
            arho2L/rhoL,
            Sstar,
            EL/rhoL + (Sstar - uL)*(Sstar + pL/(rhoL*(SL-uL)))
        ])
        return FL + SL*(UstarL - UL), Sstar
    elif SR > 0:
        coeff = rhoR * (SR - uR) / (SR - Sstar)
        UstarR = coeff * np.array([
            arho1R/rhoR,
            arho2R/rhoR,
            Sstar,
            ER/rhoR + (Sstar - uR)*(Sstar + pR/(rhoR*(SR-uR)))
        ])
        return FR + SR*(UstarR - UR), Sstar
    else:
        return FR, Sstar

时间积分 (一阶)#

def solve(U, alpha1, dx, t_end, cfl=0.5):
    """前向欧拉时间积分。"""
    t = 0.0
    while t < t_end:
        rho = U[0] + U[1]
        u = U[2] / rho
        p = pressure(alpha1, U[0], U[1], U[3], u)
        c = sound_speed(alpha1, U[0], U[1], p)
 
        dt = cfl * dx / np.max(np.abs(u) + c)
        if t + dt > t_end:
            dt = t_end - t
 
        # 计算单元界面的通量
        flux = np.zeros((4, N+1))
        uface = np.zeros(N+1)
 
        for i in range(N+1):
            iL = max(i-1, 0)
            iR = min(i, N-1)
            UL_local = U[:4, iL]
            UR_local = U[:4, iR]
            flux[:, i], uface[i] = hllc_flux(
                UL_local, UR_local, alpha1[iL], alpha1[iR]
            )
 
        # 更新守恒变量
        for k in range(4):
            U[k, 1:-1] -= dt/dx * (flux[k, 2:-1] - flux[k, 1:-2])
 
        # 更新 alpha1 (非守恒,迎风格式)
        for i in range(1, N-1):
            if uface[i] >= 0:
                alpha1[i] -= dt/dx * uface[i] * (alpha1[i] - alpha1[i-1])
            else:
                alpha1[i] -= dt/dx * uface[i] * (alpha1[i+1] - alpha1[i])
 
        alpha1 = np.clip(alpha1, 1e-8, 1-1e-8)
        t += dt
 
    return U, alpha1

初始条件:冲击波-气泡#

# 初始条件:冲击波撞击水中的气泡
U = np.zeros((4, N))
alpha1 = np.zeros(N)
 
for i in range(N):
    if x[i] < 0.25:
        # 波后水 (高压)
        rho2 = 1100.0; u_val = 50.0; p_val = 1e9
        alpha1[i] = 1e-8
        arho1 = alpha1[i] * 1.0  # 可忽略的空气
        arho2 = (1 - alpha1[i]) * rho2
    elif 0.4 < x[i] < 0.6:
        # 气泡
        rho1 = 1.0; u_val = 0.0; p_val = 1e5
        alpha1[i] = 1 - 1e-8
        arho1 = alpha1[i] * rho1
        arho2 = (1 - alpha1[i]) * 1000.0
    else:
        # 环境水
        rho2 = 1000.0; u_val = 0.0; p_val = 1e5
        alpha1[i] = 1e-8
        arho1 = alpha1[i] * 1.0
        arho2 = (1 - alpha1[i]) * rho2
 
    rho = arho1 + arho2
    E = compute_total_energy(alpha1[i], arho1, arho2, p_val, u_val)
 
    U[0, i] = arho1
    U[1, i] = arho2
    U[2, i] = rho * u_val
    U[3, i] = E

注意事项#

1. α\alpha 的范围限制#

如果 α1\alpha_1 正好为 0 或 1,EOS 计算中会出现除以零的错误。 始终使用 ϵ<α1<1ϵ\epsilon < \alpha_1 < 1 - \epsilon (ϵ108\epsilon \sim 10^{-8}) 进行 clipping。

2. 混合声速:Wood 公式#

混合区域的声速可能比直觉上的要低得多。 这是正常的物理现象,并且会影响 CFL 条件。

1ρc2=α1ρ1c12+α2ρ2c22\frac{1}{\rho c^2} = \frac{\alpha_1}{\rho_1 c_1^2} + \frac{\alpha_2}{\rho_2 c_2^2}

α1=0.5\alpha_1 = 0.5 附近,cmixc_{mix} 会比两种流体的声速都 小得多

3. 向高阶精确度扩展#

上述代码是 1 阶精确度的。在实际研究中:

  • MUSCL 重构 + slope limiter 实现 2 阶
  • WENO 重构实现 5 阶以上
  • Runge-Kutta 时间积分提高时间精确度

结果解释#

运行模拟后,冲击波在压缩气泡的同时:

  1. 透射冲击波 (transmitted shock) 向气泡后方推进
  2. 反射稀疏波 (reflected rarefaction) 向左移动
  3. 气泡迅速 压缩,内部压力上升
  4. 在后壁形成 射流 (jet) (在 2D/3D 中)

这种现象是水下爆炸、冲击波碎石术等领域的关键物理过程。

下一步#

在下一篇文章中,我准备了一些 像游戏一样 学习数值分析基础概念的互动内容。 您可以亲自体验数值稳定性、CFL 条件等。

将人工扩散设为 0,界面会变得不物理地尖锐 — THINC 等修正的必要性立刻显现。

5-방정식 모델의 핵심: 부피분율 α의 이류. upwind 만으로는 계면이 점차 번지므로 실제 코드는 THINC / interface sharpening을 추가한다.

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