fluent笔记

结构化网格与非结构化网格比较

1. 什么是结构化网格和非结构化网格？

1.1结构化网格

从严格意义上讲，结构化网格是指网格区域内所有的内部点都具有相同的毗邻单元。它可以很容易地实现区域的边界拟合，适于流体和表面应力集中等方面的计算。

它的主要优点是：

网格生成的速度快。

网格生成的质量好。

数据结构简单。

对曲面或空间的拟合大多数采用参数化或样条插值的方法得到，区域光滑，

与实际的模型更容易接近。

它的最典型的缺点是适用的范围比较窄，只适用于形状规则的图形。

尤其随着近几年的计算机和数值方法的快速发展，人们对求解区域的几何形状的复杂性的要求越来越高，在这种情况下，结构化网格生成技术就显得力不从心了。

1.2非结构化网格

同结构化网格的定义相对应，非结构化网格是指网格区域内的内部点不具有相同的毗邻单元。即与网格剖分区域内的不同内点相连的网格数目不同。从定义上可以看出，结构化网格和非结构化网格有相互重叠的部分，即非结构化网格中可能会包含结构化网格的部分。

2.如果一个几何造型中既有结构化网格，也有非结构化网格，分块完成的，分别生成网格后，也可以直接就调入fluent中计算。

3.在fluent中，对同一个几何造型，如果既可以生成结构化网格，也可生成非结构化网格，当然前者要比后者的生成复杂的多，那么应该选择哪种网格，两者计算结果是否相同，哪个的计算结果更好些呢？

a 一般来说，结构网格的计算结果比非结构网格更容易收敛，也更准确。但后者容易做。

b 影响精度主要是网格质量，和你是用那种网格形式关系并不是很大，如果结构话网格的质量很差，结果同样不可靠，相对而言，结构化网格更有利于计算机存储数据和加快计算速度。

c 结构化网格据说计算速度快一些，但是网格划分需要技巧和耐心。非结构化网格容易生成，但相对来说速度要差一些。

4.在gambit中，只有map和submap生成的是结构化网格，其余均为非结构化网格。

在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。

理想低通信道的最高码元传输速率B=2W Baud (其中W是带宽)采样定理理想信道的极限信息速率（信道容量）C = B * log2 N ( bps )

时域和频域采样定理

时域采样定理

频带为F的连续信号f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1±Δt)，f(t1±2Δt)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt≤1/(2F)，便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。这是时域采样定理的一种表述方式。

时域采样定理的另一种表述方式是：当时间信号函数f(t)的最高频率分量为fM时,f(t)的值可由一系列采样间隔小于或等于1/(2fM)的采样值来确定,即采样点的重复频率

f≥(2fM)。

频域采样定理对于时间上受限制的连续信号f(t)（即当│t│>T时,f(t)=0,这里

T=T2-T1是信号的持续时间），若其频谱为F（ω）,则可在频域上用一系列离散的采样值来表示,只要这些采样点的频率间隔ω≦π / tm 。

噪音级可以是相当的大（如雷声或爆炸声），这种情况下除了压力或多或少的保持在常量的附近，仍然伴有其他变量的波动，这种现象被称为压力模拟声学（pressure mode acoustics）。当流体循环流动引起显著的速度梯度时，旋涡波会产生而导致压力扰动。源于这种变化（旋涡）的噪声可以归类为旋涡模拟声学（vorticity mode acoustics）。在很多自然和工程实例中，经常遇到温度的迅速变化，如在（超过飞行器的）超音速流动中会产生一个介于激波层和速度边界层之间的熵边界层，结果导致压力扰动。在这种情况下，熵边界层是有重要影响的，可以定义熵的波动产生的噪声为熵模拟声学（entropy mode acoustics）。

从噪声产生的机理看，主要由旋转噪声（气压脉动）和涡流噪声（紊流噪声）。气流噪声的特性与气流的压力、流速等因素有关。常见的气流噪声有风机噪声、喷气发动机噪声、高压锅炉放气排气噪声和内燃机排气噪声等。

空气动力性噪声是指空气流动或物体在在空气中运动引起空气产生涡流、冲击、或者压力突变导致空气扰动而形成的噪声。例如风扇、风机、空压机等所产生的噪声，均属于空气动力性噪声。空气动力性噪声的声源一般可分为三类：单极子源、偶极子源和四极子源。

单极子源也称脉动声源，是由于媒质中流入的质量或热量不均匀是形成的。单极子源如脉动球体一样，产生的声波波阵面是同相位的，指向性图是一个圆球，但单极子源的辐射没有指向特性，其声辐射功率与气流速度的四次方成正比。

偶极子源是当流体中有障碍物存在时，流体与物体产生的不稳定反作用力形成的。因此偶极子源属于力声源。常见的偶极子源如：乐器上振动的弦，不平衡的转子以及机翼和风扇叶片的尾部涡流脱落等。偶极子源可看做两个相位差为180°的单极子源形成的，指向性图呈“8”字型，其辐射声功率与气流速度的六次方成正比。

四极子源是媒质中没有质量或热量的注入，也没有障碍物存在，只是由粘滞应力辐射的声波形成的。它属于应力声源。亚声速湍流喷注噪声是最常见的四极子声源的例子。四极子

可看做是一对极性相反的偶极子组成的，指向性图呈“四叶玫瑰线性”，其辐射声功率与气流速度八次方成正比。

FLUENT 中的时间步长是由库朗数定义的，而库朗数是由线性稳定性理论定义的一个范围，在这个范围内计算格式是稳定的。给定一个库朗数，就可以相应地得到一个时间步长。库朗数越大，时间步长就越长，计算收敛速度就越快，因此在计算中库朗数都在允许的范围内尽量取最大值。

在显式格式和隐式格式中库朗数的取值范围差别很大，在显式格式中库朗数的取值范

围很小，隐式格式则宽松得多。

在FLUENT 使用的多步格式中，可以认为库朗数在小于2.5 的范围内是稳定的。由于

控制方程是非线性的，所以库朗数的取值一般达不到线性稳定性分析得到的极限值。在耦合算法的显式格式中，系统设定的缺省值为1.0，在某些二维问题中可以适当放大这个值，但是不要超过2.0。

如果计算模型的设定是正确的，并且进行了初始化，而计算中却发现残差快速上升，

通常说明库朗数的值可能需要降低。另外，在计算的开始阶段，因为初始流场相对粗糙，所以可以适当降低库朗数，比如降低到0.1－0.5 左右，然后在计算相对稳定后再适当调高库朗数。

在线性稳定性理论表明FLUENT 中使用Gauss-Seidel 格式是无条件稳定的，但是由于

控制方程非线性的影响，实际上库朗数在这种情况下也不可能取为无限大。在隐式格式中，库朗数的缺省值为5.0，在很多情况下可以将缺省值改为10、20、100 甚至更高，具体取多高主要取决于问题的复杂程度。与显式格式一样，在计算开始的时候可以把库朗数取得小一些，而在经过几个迭代步后可以将库朗数再调高。