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Computational fluid dynamics (CFD) is concerned with the efficient numerical solution of the partial differential equations that describe fluid dynamics. CFD techniques are commonly used in the many areas of engineering where fluid behavior is an important factor. Traditional fields of application include aerospace and automotive design, and more recently, bioengineering and consumer and medical electronics. With Applied Computational Fluid Dynamics Techniques, 2nd edition, Rainald Löhner introduces the reader to the techniques required to achieve efficient CFD solvers, forming a bridge between basic theoretical and algorithmic aspects of the finite element method and its use in an industrial context where methods have to be both as simple but also as robust as possible. This heavily revised second edition takes a practice–oriented approach with a strong emphasis on efficiency, and offers important new and updated material on; Overlapping and embedded grid methods Treatment of free surfaces Grid generation Optimal use of supercomputing hardware Optimal shape and process design Applied Computational Fluid Dynamics Techniques, 2nd edition is a vital resource for engineers, researchers and designers working on CFD, aero and hydrodynamics simulations and bioengineering. Its unique practical approach will also appeal to graduate students of fluid mechanics and aero and hydrodynamics as well as biofluidics.
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我最近在整理我的 CFD 库，想找一本能系统梳理一下从理论到应用之间鸿沟的书籍，结果发现了这本。这本书的结构安排非常……独特。它似乎采取了一种“倒叙”的叙事手法，先展示了极其复杂的高级算法，比如某些基于非结构化网格的隐式求解器，然后再回过头来尝试解释最基础的稳定性和收敛性问题。这种编排方式对于我这种习惯于线性学习的读者来说，简直是一种折磨。它就像是让你先学会开 F1 赛车，然后再去上驾校的理论课一样荒谬。我特别想知道它在讨论时间推进格式时，为何对诸如 LU-SGS 预处理器的详细实现避而不谈？这些预处理器的效率往往是决定一个模拟能否在合理时间内完成的关键因素，但书中只是轻描淡写地提了一句“使用高效的预处理技术”，却没有给出任何关于如何构建和优化它们的真知灼见。此外，书中的图示质量也令人堪忧。那些二维和三维的流场截图，分辨率低得像是上世纪九十年代的屏幕截图，色彩区分度极差，完全无法帮助读者理解流场的精细结构，比如涡核的卷曲或者分离点的具体位置。如果你想通过这本书来训练你的“眼力”，即识别高质量模拟结果的能力，那么你注定要失望了。它更像是一份陈旧的学术论文合集，而非一本面向现代工程实践的教科书。
评分这本书的实操性几乎为零，简直是理论的坟墓。我尝试用它提供的任何一个章节的知识去解决一个实际的工程问题——比如某个风扇叶片的空气动力学分析，结果发现自己陷入了无限的循环。它似乎坚信，只要理论基础打得够牢，任何计算问题都能迎刃而解。然而，现实是，计算流体力学的工作流程中，有超过 60% 的时间都花在了几何清理、网格生成和后处理上，而这本书对这些至关重要的“体力劳动”几乎是只字未提。它对网格质量的讨论，停留在“网格要均匀”这种幼儿园水平的描述上，完全没有涉及如何处理曲率变化剧烈的区域、如何平衡计算成本和精度、或者如何评估网格收敛性（Grid Convergence Index, GCI）。当你真正开始运行一个求解器时，你面对的不是教科书上那些完美的代数方程，而是大量的数值错误、内存溢出和不合理的残差曲线。这本书最大的失误在于，它把软件的使用和工程判断降维到了一个纯粹的数学推导过程，这对于希望将 CFD 作为工具解决实际问题的工程师来说，无疑是南辕北辙。我读完后唯一学会的，就是如何更好地证明拉普拉斯方程的解的唯一性，而不是如何让我的模拟跑起来。
评分这是一本绝对能让初学者望而却步的书，它就像是直接把一个工程师的工具箱扣在了你的脑门上。我花了整整一个星期才搞明白第一章里那个关于网格划分的术语，感觉自己像是在啃一本用古希腊文写成的量子物理教材。书里充斥着大量的数学公式，什么纳维-斯托克斯方程的各种变体，看得我头晕眼花。它似乎完全没有意识到，大部分想学习计算流体力学的人，首先需要的是清晰的直觉和逐步的引导，而不是一上来就面对那些高度抽象的微分方程组。举个例子，它讲到有限体积法时，直接跳过了最基础的守恒律是如何转化为代数方程的物理意义，直接给出了离散格式，让人完全摸不着头脑。我尝试着跟着书里的步骤去做一个简单的泊肃叶流模拟，结果发现书里所有的例子都是基于一个假设性的、完美几何形状的管道，没有任何关于如何处理实际复杂边界条件和网格畸变的实用建议。更别提它对湍流模型的介绍，简直是灾难，直接抛出了 RANS 方程的复杂形式，却没有花足够的篇幅解释为什么你需要选择 $k-epsilon$ 而不是 $k-omega$ 模型在特定场景下更合适。这本书更像是为那些已经身经百战、只需要一本参考手册来快速查阅公式的资深研究人员准备的，对于想入门或者想提高实践技能的读者来说，它简直是“反直觉”和“反教育”的典范。我希望作者能明白，理论的严谨性固然重要，但如果读者连第一步都走不出去，那么再严谨的理论也只是束之高阁的纸面财富。
评分这本书给我留下的最深刻印象是其对“现代”计算方法跟不上时代的落后性。它似乎固守在二十年前 CFD 领域的主流技术上，对近十年来发展起来的许多前沿技术和方法论采取了集体失声的态度。比如，这本书对 LES（大涡模拟）的讨论非常肤浅，几乎停留在理论的提出阶段，而对于如何进行实际的动态子网格模型（Dynamic Smagorinsky Model）的计算，或者如何处理 LES 的边界层问题，则完全没有涉及。又比如，在处理非定常流动时，书中似乎只关注于传统的隐式/显式时间步进方案，对于现在广泛使用的基于特征线的解耦方法或者更先进的隐式-显式（IMEX）方案几乎没有提及。这种对最新研究成果的忽视，使得这本书的价值大打折扣。如今的 CFD 领域迭代速度极快，一本不包含对 GPU 加速、并行计算架构（如 MPI 或 OpenMP）在求解器中的实际应用探讨的书籍，其参考价值只能是历史性的。它更像是时间胶囊，忠实记录了某个时期的理论高度，但对于当下的工程师而言，它提供的是过时的地图，无法指引我们走向最新的技术前沿。
评分让我来谈谈这本书的写作风格吧，它充满了学院派的傲慢与疏离感。作者似乎有一种强烈的愿望，就是要让读者感受到流体力学领域的知识门槛有多高，而不是努力地去降低这个门槛。整本书的语调非常正式、刻板，几乎没有任何能够拉近与读者距离的“人情味”。例如，在解释边界条件时，它仅仅列出了 Dirichlet 和 Neumann 边界条件的数学表达式，然后就匆匆进入了下一个主题，完全没有探讨在实际应用中，我们如何根据物理现象来选择合适的边界类型——比如，在进气口我们通常施加速度边界，但在出口我们更倾向于使用压力边界，这些经验性的知识点，在这本书里是找不到的。此外，书中对编程实现方面的讨论也极其薄弱。它假设读者已经精通了某种高级的数值计算语言，并且对如何高效地存储和访问大规模的网格数据了如指掌。对于那些希望自己动手编写求解器（哪怕是一个简单的二阶精度求解器）的读者来说，这本书提供的代码片段少得可怜，而且这些片段也往往过于简化，无法直接用于实际编译和运行。它更像是一份对现有知识的总结报告，而不是一本引导实践的教程。
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