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1、求解器的设置,Introductory FLUENT Training,大纲,使用求解器设置求解器参数收敛定义监视稳定性加速收敛准确度网格独立性网格自适应非定常流动模型非定常流动问题设置非定常流动模型选项摘要附录,大纲,使用求解器（大致求解过程）设置求解器参数收敛定义监视稳定性加速收敛准确度网格独立性网格自适应非定常流动模型非定常流动问题设置非定常流动模型选项摘要附录,否,设置求解参数,初始化,激活感兴趣的监视,检查收敛,检查准确性,停,求解过程概览,求解参数选择求解器离散化方案初始化收敛监视收敛稳定性设置低松弛设置柯朗数加速收敛精确度网格独立性自适应,是,是,否,可用的求解器,在FLUENT
2、中有两个可用的求解器基于压力的求解器基于密度的求解器pressure-based求解器把动量和压力（或者压力修正）作为主要变量压力速度耦合算法则起源于从连续性方程出发推导一个压力方程基于压力的求解器中两个运算法则可用分离求解器按顺序求解算压力修正和动量方程压力耦合求解器同时解算压力和动量方程,Segregated,PBCS,Solve Turbulence Equation(s),Solve Species,Solve Energy,DBCS,Solve Other Transport Equations as required,可用求解器,基于密度的耦合求解器以矢量形式同时求解连续性方程，动
3、量方程，能量方程，如果需要还可求解组分方程。压力由状态方程得到。其他的标量方程用分离求解器求解。基于密度的求解器既能用于显式也能用于隐式求解方式隐式使用高斯/赛德尔对称块方法来解出变量显式使用龙格库塔显式时间积分格式注意：基于压力的求解器只有隐式格式,选择一个求解器,pressure-based求解器在从低速不可压流到高速可压流这样大范围的流动体系中都适用需要较小内存在求解过程中弹性较大基于压力的耦合求解器对大多数的单相流动是适用的，而且它基于压力求解器效果好。对多相流，周期质量流和NITA型不适用。比分离式求解器要多用1.52倍内存。(DBCS)密度耦合解算器一般适用于有强烈耦合或者在密度，
4、能量，动量或组分之间关联性较强的情况举例：伴随燃烧，高超音速流，相互冲击的高速可压流隐式解法通常更受喜欢，因为显式方式在时间步长上有严格限制显式方式用在流动的特征时间比例与声学时间比例处于相同量级的情况下（比如高马赫数冲击波传播）,离散化（插值方法）,场变量（存储于单元体中心）必须内插于控制体的面上对流形式的内插方案First-Order Upwind 一阶迎风最容易收敛，只有一阶精度Power Law 幂率定理当雷诺数小于5（低雷诺数）时比一阶精度更高Second-Order Upwind 二阶迎风对一阶精度来说使用更小的截断误差，适用三角/四面体网格或者当流动与网格不在一条直线上；收敛可能
5、变慢Monotone Upstream-Centered Schemes for Conservation Laws(MUSCL)当地3阶对流离散化格式，用于非结构化网格；在预测二次流，漩涡，力等等时更精确Quadratic Upwind Interpolation(QUICK)二次迎风插值法,插值方法（梯度）,对于更高阶数的离散化方案，求解扩散通量和速度派生需要先解出变量的梯度。单元体中心处结果变量的梯度可以用三种方法得到Green-Gauss Cell-Based 格林高斯基于单元体默认方法；解有伪扩散（求解域的拖尾现象）Green-Gauss Node-Based 格林高斯基于节点更精确
6、；最小化伪扩散；推荐用在三角网格上Least-Squares Cell-Based 基于单元体的最小二乘法推荐用于多面体网格；与上一种有相同精度和属性在面上的结果变量梯度用多维泰勒级数展开,对面压力的插值方法,下面是FLUENT中可用的使用分离求解器的用来计算单元体面上压力的插值格式：Standard 标准缺省格式；对大表面边界层附近的曲面法线压力梯度流动求解精度会降低（但是不能够用于流动中压力急剧变化的地方应该用PRESTO!格式 代替）PRESTO!用于高回旋流，压力急剧变化流（多孔介质，涡扇模型，等等），或者剧烈弯曲的区域Linear 线性的当其它选项导致收敛困难或者出现非物理现象时使用
7、Second-Order 二阶用于可压流；不能用于多孔介质，跳跃，风扇，等等。或者VOF/混合多相流。Body Force Weighted 体积力当体积力很大时，比如高雷诺数自然对流或者高回旋流。,压力速度耦合,当使用基于压力的求解器时，压力速度耦合是指在离散连续性方程时，利用连续性方程和动量方程联合推导出一个压力方程（或者压力修正）的数值运算法则在FLUENT中有下面四种耦合方法Semi-Implicit Method for Pressure-Linked Equations(SIMPLE)半隐式连接压力方程方法缺省格式SIMPLE-Consistent(SIMPLEC)允许对简单问题快
8、速收敛（比如，没有物理上可用模型的层流）Pressure-Implicit with Splitting of Operators(PISO)对非定常流动问题或者包含比平均网格倾斜度更高的网格适用Fractional Step Method(FSM)对非定常流的分步方法用于NITA格式；与PISO特征相同,初始化,迭代计算之前需要给所有变量初始化和实际情况近似的假设可改善解的稳定性和加速收敛对有些问题，一个好的初始假设是必需的。举例：高温区域引起化学反应修补值用于特定区域的独立变量自由射流（高速射流）燃烧问题（高温区域来初始化反应）单元寄存器（在自适应面板上给单元体作记号）能够用于补缀不同领域
9、的不同地方,全部多重网格初始化,全部多重网格初始化能够用来创建一个更好的流场初始化TUI command:TUI 命令：/solve/init/fmg-initialization在计算上又省又快。在粗网格上用一阶精度的欧拉方程计算在基于压力和密度的求解器中都能使用，但是只能用于定常状态。在把解转到实际网格上之前，FMG 使用完全近似存储（FAS）多重网格方法用在一系列粗网格上来解决流动问题。设置能够用TUI命令存取/solve/init/set-fmg-initializationFMG初始化方法对很多复杂问题。包括在一个大的计算域上存在很大压力和速度梯度的复杂流动问题都比较有用（比如：旋转
10、喷灌器，扩展螺旋管）,检查Case,Case Check是FLUENT中的一种非常有用的功能，用于寻找常规的设置错误和在选择case参数和模型时提供指导使用法则和最优方法Case 检查主要依次检查以下内容 网格模型选择边界条件材料属性求解器设置列表选项部分包含推荐自动建议功能将自动改变错误设置手动推荐：手动改变,Solve,Case Check,大纲,使用求解器（大致求解过程）设置求解器参数收敛定义监视稳定性加速收敛准确度网格独立性网格自适应非定常流动模型非定常流动问题设置非定常流动模型选项摘要附录,收敛,收敛必须满足下面条件：所有离散化的守恒方程（动量，能量，等等）在所有单元体中都达到设定的
11、残差或者解算在之后的迭代中不再改变全部的质量，动量，能量，和标量平衡都要达到使用残差记录来监视收敛一般来说，残差减少了三个数量级就意味着定性的收敛。在这个时候，主要的流动特征就应该已经呈现出来了。能量残差大小必须减少到 10-6（对基于压力的求解器而言）组分残差大小需要减少到10-5 以达到介质平衡。监视定量收敛：监视其它相关关键变量/物理量来确认确保全部质量/热量/物质守恒得到满足,收敛监视：残差,残差图显示直到残差值达到了指定的容差范围,All equations converged.,10-3,10-6,Solve,Monitors,Residual,收敛监视：力/面,除了残差之外，你还
12、能够监视：升力，阻力或力矩相关变量或函数（比如，面积分）在边界上或者定义的面上,Solve,Monitors,Force,Solve,Monitors,Surface,校核通量守恒,除了监视残差和变量历史之外，你还能检查整体的热量和质量平衡净不平衡量应该小于区域边界上最小通量的1%,Report,Fluxes,固定收敛容差,如果解的监视器指示出解是收敛的，但是解依然跳动或者在质量/热量上不平衡，这也清楚地表明解还没有收敛在这种情况下，你需要：减少收敛性判据的值或者在残差监视面板关掉残差监视面板继续迭代直到解收敛在收敛性判据下选择none将会指示FLUENT不给任何方程检查收敛。,Solve,M
13、onitors,Solve,Iterate,Residual,收敛困难,收敛性差，数值计算稳定性差，可能是因为提出的问题本身就存在问题或是由于网格的质量差，或者不适当的求解器设置出现的。出现增长的（分叉的）或者“停滞的”残差分离的残差意味着在守恒方程中不平衡一直在增长不收敛的结果是错误的,Continuity equation convergencetrouble affects convergence ofall equations.,解决方案确保问题建立是正确的用一阶离散化格式计算一个初始解对有收敛问题的方程减少低松弛因子（基于压力的求解器）减少柯朗数（基于密度的求解器）重画网格和修改有大
14、纵横比和大斜度的单元体,修饰欠松弛因子,内嵌欠松弛因子 用来稳定压力求解器的迭代过程使用默认欠松弛因子来开始计算减少动量的欠松弛因子经常能够帮助收敛默认设置是对较大范围的问题适用的，如果需要的话，你可以减少这个值适当的设置最好从试验中得到,对基于密度的求解器来说，欠松弛因子对于外部方程连接的设置修正用在基于压力的求解器,Solve,Controls,Solution,修正柯朗数,即使是定常问题也包括衰减项柯朗数定义时间步对基于密度的显式求解器稳定性约束给柯朗数一个最大的限制不能大于2（默认值为1）当收敛困难时减小柯朗数基于密度的隐式算法柯朗数不受稳定性约束限制默认值是5,Solve,Contr
15、ols,Solution,Mesh size,Appropriate velocity scale,加速收敛,收敛可以由以下方式加速：提供更好的初始条件从一个已有的解开始（如果需要的话可以使用文件或者插值）逐渐增加的欠松弛因子或者柯朗数过高的值会导致不稳定或者收敛问题建议在继续迭代之前保存case和data文件控制多重网格求解器设定（但是默认设置提供了一个精确的网格设置而且一般不需要改动）,从已有的解开始,当改变用于问题说明时已有的解可以作为初始条件使用解的插值来初始化一个运行（当粗糙网格解是可用的时候对开始一个细网格case特别有用）一旦这个解初始化，附加的迭代经常使用现在的数据作为起始点对
16、一些实际问题如何提供初始解的一些建议,大纲,使用求解器（大致求解过程）设置求解器参数收敛定义监视稳定性加速收敛准确度网格独立性网格自适应非定常流动模型非定常流动问题设置非定常流动模型选项摘要附录,解的精确性,收敛解不一定是正确解经常使用测量数据，物理定理来检查和评价结果对最终结果使用二阶迎风离散化格式确保结果是独立于网格的使用自适应来修正网格或者创建增加的网格数使结果独立于网格If 如果流动特征看起来不合理：重新考虑物理模型和边界条件检查网格质量而且可能要重画重新考虑边界位置的选择（或者计算域的位置）：计算域的选择不适当（特别是出流边界）会显著影响解的精确性,网格质量和解的精确性,数字误差是与
17、单元梯度计算和单元面插值联接在一起的包含数字误差的方式：使用高阶离散化格式（二阶迎风，MUSCL)努力使流动与网格成一条直线使得“伪扩散”最小化优化网格足够的网格密度是解决流动特征的必要条件内插误差随着单元体尺寸的减小而减小在不均匀网格处最小化网格尺寸的变化量截断误差在统一的网格处是最小的FLUENT 提供了基于单元体尺寸变化的网格适应能力最小化网格倾斜和纵横比一般而言，避免纵横比超过5：1（但是更高的纵横比在边界层处是允许的）最佳的方形/六面体网格是90度角最佳的三角/四面体是等边的,决定网格独立性,当解在进一步细化网格时不再改变的独立于网格的解存在获得一个网格独立解的系统程序：生成一个新的
18、好网格在FLUENT中使用基于解的自适应特征在进行之前保存原始网格如果你知道大的梯度会发生在哪儿，你需要在那里有一个比较好的初始网格，比如使用边界层和/或尺寸函数适应网格数据从原始网格插值到优化后的网格FLUENT提供动网格自适应，它可以根据用户定义标准自动改变。继续计算直到收敛与在不同的网格上获得的结果进行比较如果需要的话重复这个过程在简单问题上使用不同的网格，用TUI命令写入和读入来帮助新问题的设置。通过从已有文件中获得数据进行插值可以得到更好的初始化结果。,File,Interpolate,Grid,Adapt,大纲,使用求解器（大致求解过程）设置求解器参数收敛定义监视稳定性加速收敛准确
19、度网格独立性网格自适应非定常流动模型非定常流动问题设置非定常流动模型选项摘要附录,非定常流动模型,解算在每个时间步内都迭代到收敛，然后前进到下一步解的初始化定义了初始条件而且这些条件必须是真实的非迭代时间前进法对更快的计算机时间适用（看附录中的细节）对基于压力的解算器：时间步长,t,在 Iterate 面板中设置t 必须足够小 用来解决依赖于时间的特征;保证在每个时间步的最大迭代步数中能够达到收敛合适的时间步长可以由下估计得出：时间步长估算也能够被选择为了能够解算得出非定常流动的特征（比如流动在一个已知的波动周期内）使用零时间步数来定义及时不前进的迭代PISO格式可能对许多非定常流动的加速收敛
20、都有帮助,非定常流动模型选项,自适应时间步通过分析局部舍入误差来自动调节时间步长可以通过UDF来定制时间统计平均对LES紊流模型特别适用如果值得的话，在迭代之前应该设置运动（对于可以看到的流动）对于基于密度的求解器，柯朗数定义了：对于密度显式求解器的全局时间步长对于密度隐式求解器的虚的时间步长真实的时间步长依然在Iterate 面板中定义,小结,压力模式和密度模式的求解器的求解过程是相同的一直算到一个收敛的结果获得一个二阶的解（建议）优化网格并且重新计算直到获得一个独立网格的解所有的求解器提供工具用来判定和改善收敛和确保稳定所有的求解器提供工具来检查和改善精确度解的精确性依赖于你所选择的物理模
21、型和定义的边界条件是否合适,附录,背景有限体积法显式对比隐式独立对比耦合瞬态解NITA和ITA格式的流程图,The Finite Volume Method有限体积法,FLUENT 求解器基于有限体积法.计算域离散为控制体的有限集合全部的质量，动量，能量等输运方程离散后应用于每一个单元体解出所有方程用来显示流场,方程变量连续性1X 动量uY动量vZ动量w能量h,有限体积法,每个输运方程离散为代数形式，对单元体 P来说,离散后的方程需要单元体中心和表面上的信息流场数据（材料属性，速度，等等）存储在单元体中心面上信息由当地或者相邻的单元体信息插值得到离散精确度依赖于 截断误差.离散后的方程可以简单
22、表示为对计算域中的每一个控制体适用的方程构成一个方程组,线性化,方程组反复迭代求解系数 ap 和 anb 是解的变量 系数矩阵(非线性耦合).系数从之前的迭代计算中的解算变量中写入线性化除去对系数的相关性.退耦过程除去其它求解变量的系数相关性系数随着每次外迭代实时更新对于所给的内迭代，系数是常数（冻结）p 既能够显式解出也能够隐式解出.,显式、隐式解对比,关于 nb 的假设显式线性化从每一个单元体上的已知数和它们之间的关系计算出未知数(nb 假定从之前的迭代中已知).p 然后用龙格库塔法显式解出隐式线性化p 和nb 假定为未知的，用线性方程方法来解方程隐式线性化趋向于对稳定性要求较低方程组在解
23、的同时要使用二次迭代循环（比如，指向高斯赛德尔）,基于压力的对比基于密度的求解器,基于压力的求解器如果假设一个方程中只有一个未知数，那么方程组就能够不依赖其它变量的解而解出了简单输入，每个控制方程都可以独立解出在这种情况下，系数ap 和anb 是标量值基于密度的求解器如果在每个方程中不止一个变量是未知的，而且每个变量是由它自身的输运方程所定义的，那么这个方程组就是耦合在一起的在这种情况下,系数 ap 和 anb 是 Neq Neq 矩阵.是一个因变量矢量,p,u,v,w,T,YT,基于压力的求解器,在基于压力的求解器中，每个方程都能够独立解出连续性方程把压力修正方程的形式作为SIMPLE算法的
24、一部分欠松弛因子包含在离散化的方程中包括它为了改善迭代过程的稳定性显式欠松弛因子，限制了变量从一个迭代步到下个迭代步之间的改变,更新属性,解动量方程(u,v,w 速度),解压力修正(连续性)方程更新压力场和面的质量流率,求解能量、组分、湍能和其他标量方程,是,否,收敛?,停,基于密度的求解器,连续性，动量，能量和多物质在密度求解器中同时解出修正后的方程可解出可压流和不可压流衰减项经常包括其中随着时间推进和瞬时现象趋近于零，稳态解就形成了对于稳态问题，“时间步”由柯朗数定义稳定判据限制了显式解的最大的时间步长，但没有限制隐式解的,CFL=柯朗特数ru=特征流速x=网格长度,Update prop
25、erties,Solve continuity,momentum,energyand species equations simultaneously,Solve turbulence and other scalar equations,Yes,No,Converged?,Stop,多重网格求解器,多重网格求解器在多种密度水平的网格上解离散方程来加速收敛，以致近似解的“低频”误差能够有效排除边界和远点的影响在粗网格上比细网格更容易传送到内部粗网格由原始网格定义多重粗网格水平能够生成代数完全近似储存多重网格“单元结合”定义新网格基于密度求解器的一个选项，对原始网格的最终解多重网格求解器自动在后
26、台操作参照FLUENT使用指南获取更多的选项和技术细节,后台：耦合/衰减项,耦合求解方程经常包含衰减项使用非定常耦合求解器解方程可能包含两个衰减项：Dt.虚拟时间间隔DtDt.物理时间间隔Dt虚拟时间间隔在每个时间步中接近零，而且适用于定常流动流程图指出需要什么时候需要输入步长柯朗数决定DtIterate 面板的输入决定 Dt.,ITA versus NITAITA对比NITA,Non-Iterative Time Advancement(NITA),Iterative Time Advancement(ITA),基于压力求解器下的NITA格式,非迭代时间推进（NITA）格式适用低迭代在每个时
27、间步减少了快增长误差（不像在ITA中更多的外推迭代消除了快增长误差）NITA运行速度大约是ITA的两倍在 FLUENT 6.3中两种NITA格式都可用PISO(NITA/PISO)能量和紊流方程松散耦合分数步方法在每个时间步基础上比NITA/PISO节约20%NITA在非定常模拟中应用较广，比如不可压，可压（亚音速，跨音速），涡轮流动，等等NITA对多相流不适用（除了VOF），反作用流动，多孔介质，和涡扇模型，等等。参照FLUENT用户指南获取更多细节,NITA求解器控制和监视,下迭代表现在离散方程中，直到修正容差得到满足或者下迭代数达到最大修正数代数多重网格（代数多重网格）循环对每个下迭代都有影响。AMG循环决定了如果默认的AMG判据得到满足或者残差容差在最后的下迭代中得到满足松弛因子用来在每个下迭代中求解,
