fluent收敛
fluent残差曲线2步收敛
一、引言在探讨fluent残差曲线2步收敛之前，我们首先需要了解fluent在计算流体力学模拟过程中的基本原理和相关概念。
fluent是一种流体力学模拟软件，它可以用于模拟和分析流体在各种工程领域的运动和传热过程。
在进行fluent模拟时，我们通常会对模拟结果的误差和收敛性进行评估，而残差曲线是评估收敛性的重要工具之一。
本文将重点介绍fluent残差曲线在进行2步收敛过程中的应用和分析。
二、fluent残差曲线的基本原理1. 残差的定义在流体力学模拟中，残差是指模拟计算结果与实际物理现象之间的差异。
在fluent中，我们通常关注的是动量、质量和能量等方程的残差。
残差越小，说明模拟结果与实际物理现象越吻合，模拟收敛性也越好。
2. 残差曲线的作用残差曲线是用来观察模拟计算过程中残差随着迭代次数的变化情况。
通过分析残差曲线，我们可以判断模拟计算是否收敛，以及计算的稳定性和精确度。
三、fluent残差曲线2步收敛的具体步骤1. 设置初步收敛标准在进行fluent模拟时，我们需要首先设置初步的收敛标准，通常会设定残差的阈值。
这个阈值可以根据具体的模拟情况和要求来确定，一般来说，残差的阈值越小，模拟结果的精度也越高。
2. 进行第一步计算在设置好初步收敛标准之后，我们进行第一步计算。
在这一步中，fluent会根据初步的收敛标准进行计算，并生成残差曲线。
3. 分析残差曲线在第一步计算完成后，我们需要对残差曲线进行详细的分析。
主要观察残差曲线是否收敛，残差的变化趋势如何，是否符合预期的收敛标准等。
4. 调整参数并进行第二步计算根据对第一步计算得到的残差曲线的分析，我们可以对模拟参数进行调整，然后进行第二步计算。
通过不断调整参数和进行计算，直到残差曲线满足预设的收敛标准。
四、fluent残差曲线2步收敛的应用案例以某气动设计工程为例，我们对其进行fluent模拟。
在进行第一步计算后，得到残差曲线如图1所示。
通过对残差曲线的分析，发现残差在经过5次迭代后基本趋于平稳，但仍未达到预设的收敛标准。
FLUENT不收敛的解决方法
利用FLUENT不收敛通常怎么解决？①、一般首先是改变初值，尝试不同的初始化，事实上好像初始化很关键，对于收敛。
②、FLUENT的收敛最基础的是网格的质量，计算的时候看怎样选择CFL数，这个靠经验③、首先查找网格问题，如果问题复杂比如多相流问题，与模型、边界、初始条件都有关系。
④、有时初始条件和边界条件严重影响收敛性，曾经作过一个计算反反复复，通过修改网格，重新定义初始条件，包括具体的选择的模型，还有老师经常用的方法就是看看哪个因素不收敛，然后寻找和它有关的条件，改变相应参数。
就收敛了⑤、A.检查是否哪里设定有误：比方用mm的unit建构的mesh，忘了scale；比方给定的边界条件不合理。
B从算至发散前几步，看presure分布，看不出来的话，再算几步, 看看问题大概出在那个区域。
C网格，配合第二点作修正，就重建个更漂亮的，或是更粗略的来处理。
D再找不出来的话，换个solver。
⑥、解决的办法是设几个监测点，比如出流或参数变化较大的地方，若这些地方的参数变化很小，就可以认为是收敛了，尽管此时残值曲线还没有降下来。
⑦、调节松弛因子也能影响收敛，不过代价是收敛速度。
亚松弛因子对收敛的影响所谓亚松驰就是将本层次计算结果与上一层次结果的差值作适当缩减，以避免由于差值过大而引起非线性迭代过程的发散。
用通用变量来写出时，为松驰因子（Relaxation Factors）。
《数值传热学-214》FLUENT中的亚松驰：由于FLUENT所解方程组的非线性，我们有必要控制变化。
一般用亚松驰方法来实现控制，该方法在每一部迭代中减少了变化量。
亚松驰最简单的形式为：单元内变量等于原来的值加上亚松驰因子a与变化的积：分离解算器使用亚松驰来控制每一步迭代中的计算变量的更新。
这就意味着使用分离解算器解的方程，包括耦合解算器所解的非耦合方程（湍流和其他标量）都会有一个相关的亚松驰因子。
在FLUENT中，所有变量的默认亚松驰因子都是对大多数问题的最优值。
fluent收敛终极方案
Continuity 收敛问题FLUEN秫解器设置FLUENT解器设置主要包括：1、压力-速度耦合方程格式选择2、对流插值3、梯度插值4、压力插值下面对这几种设置做详细说明。
一、压力-速度耦合方程求解算法FLUEN仲主要有四种算法：SIMPLE SIMPLE。
PISO, FSM(l)SIMPLE(semi-implicit method for pressure-linked equations) 半隐式连接压力方程方法，是FLUENT勺默认格式。
⑵SIMPLEC(SIMPLE-consistent)。
对于简单的问题收敛非常快速，不对压力进行修正，所以压力松弛因子可以设置为1(3)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(4)Fractional Step Method (FSM)对非定常流的分步方法。
用于NITA格式，与PIS。
具有相同的特性。
二、对流插值(动量方程)FLUENT五种方法：一阶迎风格式、籍率格式、二阶迎风格式、MUS匚阶格式、QUICKS 式(1)FLUENTS认采用一阶格式。
容易收敛，但精度较差，主要用于初值计算。
(2)Power Lar.籍率格式，当雷诺数低于5时，计算精度比一阶格式要高。
(3)二阶迎风格式。
二阶迎风格式相对于一阶格式来说，使用更小的截断误差, 适用于三角形、四面体网格或流动与网格不在同一直线上；二阶格式收敛可能比较慢。
(4)MUSL(monotone upstream-centered schemes for conservation laws).当地3阶离散格式。
主要用于非结构网格，在预测二次流，漩涡，力等时更精确。
(5)QUICK(Quadratic upwind interpolation )格式。
此格式用于四边形/六面体时具有三阶精度，用于杂交网格或三角形/四面体时只具有二阶精度。
fluent能量曲线不收敛
fluent能量曲线不收敛的原因可能有以下几点：
1.网格质量不好：不合适的网格划分会导致Fluent求解器无法收敛。
可以尝试优化网格
质量，特别是在流体流动的关键区域。
四面体网格可转为多面体网格，有助于收敛。
2.初始条件设置不合理：不合理的初始条件可能导致能量方程无法收敛。
可以尝试使用较
好的初始条件，或者对初始条件进行调整。
3.物理模型设置不合理：不合理的物理模型设置可能导致能量方程无法收敛。
因此，对于
涉及物理实际场景的设定，如材料参数、边界条件等，应确保设定合理。
例如，正确的边界条件是10℃，但由于单位换算疏忽，仿真模型设置为10K，导致计算不收敛。
4.模型数值稳定性不佳：某些模型（例如欧拉多相流模型）的数值稳定性可能较差，因此
在模型设置时更应注意。
5.时间步长过大：对于瞬态计算，过大的时间步长也可能导致计算不收敛。
综上所述，要解决fluent能量曲线不收敛的问题，需要检查网格质量、初始条件和物理模型设置等多个方面，并可能需要进行相应的调整和优化。
fluent能量方程不收敛
fluent能量方程不收敛？
答：Fluent能量方程不收敛的原因可能有以下几点：
1. 网格质量：网格质量是影响Fluent能量方程收敛性的重要因素。
如果网格质量较差，可能导致局部区域的能量方程无法收敛。
优化单元质量，常用方式包括缩小单元尺寸、采用多面体网格等。
2. 湍流模型：Fluent中使用了多种湍流模型，不同的湍流模型对能量方程的收敛性影响不同。
某些湍流模型可能导致能量方程不稳定，难以收敛。
3. 边界条件和初始条件：不合适的边界条件和初始条件可能导致能量方程不收敛。
为了保证能量方程的收敛性，需要合理设置边界条件和初始条件。
4. 物理参数设置：Fluent中涉及到许多物理参数设置，如比热容、密度等。
这些参数的设置会影响能量方程的收敛性。
5. 材料属性和模型设置：材料属性、边界条件等模型设置有问题也可能导致计算不收敛。
例如，某些模型数值稳定性不佳（例如欧拉多相流模型），在模型设置更应该注意。
6. 时间步长：对于瞬态计算，过大的时间步长也会引起计算不收敛。
为了解决Fluent能量方程不收敛的问题，可以尝试以下方法：
1. 检查并优化网格质量，确保网格质量达到要求。
2. 选择合适的湍流模型，确保模型的稳定性和收敛性。
3. 合理设置边界条件和初始条件，确保其与实际情况相符。
4. 调整物理参数设置，确保其在合理范围内。
5. 检查材料属性和模型设置，确保其准确性和合理性。
6. 对于瞬态计算，可以尝试减小时间步长，以提高计算的稳定性和收敛性。
fluent 收敛判断问题
FLUENT 收敛判断问题及解决方法1 Under-Relaxation Factors（亚松弛因子）所谓亚松弛，就是将本层次计算结果与上一层次结果的差值作适当缩减，以避免由于差值过大而引起非线性迭代过程的发散。
用通用变量来写出时，为亚松弛因子（Relaxation Factors）。
FLUENT中的亚松弛：由于FLUENT所解方程组的非线性，我们有必要控制变化。
一般用亚松弛方法来实现控制，该方法在每一部迭代中减少了变化量。
亚松弛最简单的形式为：单元内变量等于原来的值加上亚松弛因子a与变化的积。
分离解算器使用亚松弛来控制每一步迭代中的计算变量的更新。
这就意味着使用分离解算器解的方程，包括耦合解算器所解的非耦合方程（湍流和其他标量）都会有一个相关的亚松弛因子。
在FLUENT中，所有变量的默认亚松弛因子都是对大多数问题的最优值。
这个值适合于很多问题，但是对于一些特殊的非线性问题（如某些湍流或者高Raleigh数自然对流问题），在计算开始时要慎重减小亚松弛因子。
使用默认的亚松弛因子开始计算是很好的习惯，如果经过4到5步的迭代残差仍然增长，你就需要减小亚松弛因子。
有时候，如果发现残差开始增加，你可以改变亚松弛因子重新计算。
在亚松弛因子过大时通常会出现这种情况。
最为安全的方法就是在对亚松弛因子做任何修改之前先保存数据文件，并对解的算法做几步迭代以调节到新的参数。
最典型的情况是，亚松弛因子的增加会使残差有少量的增加，但是随着解的进行残差的增加又消失了。
如果残差变化有几个量级你就需要考虑停止计算并回到最后保存的较好的数据文件。
注意：粘性和密度的亚松弛是在每一次迭代之间的。
而且，如果直接解焓方程而不是温度方程（即对PDF计算），基于焓的温度的更新是要进行亚松驰的。
要查看默认的亚松弛因子的值，你可以在解控制面板点击默认按钮。
对于大多数流动，不需要修改默认亚松弛因子。
但是，如果出现不稳定或者发散你就需要减小默认的亚松弛因子了，其中压力、动量、k和e的亚松弛因子默认值分别为0.2，0.5，0.5和0.5。
fluent收敛标准omega波动
fluent收敛标准omega波动
在流体力学中，收敛标准是用来判断数值模拟结果是否趋于稳定的指标。
而omega波动是指流场中的涡旋结构的变化情况。
当流体力学模拟中的收敛标准达到要求时，表示数值解已经趋于稳定，不再发生明显的变化。
而omega波动则描述了流场中涡旋结构的变化情况，包括涡旋的大小、位置、形状等。
因此，当收敛标准达到要求时，流场中的omega波动应该趋于稳定，即涡旋结构不再发生明显的变化。
这意味着流场中的涡旋已经达到了一种平衡状态，不再发生剧烈的变化。
然而，在某些情况下，即使收敛标准已经达到要求，流场中的omega 波动仍然可能存在一定的波动。
这可能是由于流场中存在的不稳定性或者外部扰动引起的。
在这种情况下，需要进一步分析流场中的omega 波动的特征，以确定是否需要进一步优化模拟参数或者采取其他措施来减小波动。
fluent收敛性验证
Fluent收敛性验证
fluent除了使残差曲线达到设定值以下自动停止计算并收敛之外，还有一种判定收敛的方式，当计算遇到以下情况时，该判定方式可以优先考虑并进行验证：
情况一：残差曲线中，除能量项以外，或除能量项和连续性方程项以外的其它指标均已降至默认设定值；
情况二：各项残差曲线在经过长时间迭代计算后，曲线呈现出在水平线间上下小幅振荡，计算结果未发散，亦未自动收敛（停止迭代计算）。
遇到此情况时，可在fluent计算开始时，对入口和出口设置质量流量监控，若入口的质量流量曲线和出口的质量流量曲线已基本成为水平直线，且通过fluent控制台得到的入口质量流量和出口质量流量之差小于0.5%，则亦可判断其收敛。
如下图所示：
经过计算：
0.149930.14963100%0.2%0.14993
-⨯= 即入口与出口的质量流量差为0.2%，故可以判断其收敛。
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计算不收敛的话可能是什么原因呢
如果经过长时间不收敛有两种情况：
(1) 由于网格质量不好引起，这需要改进网格；或者
(2) 也有可能已经收敛，但残差曲线并没有下降到要求的标准，此时需要检验特征点上的求解变量的变化，如果很小(达到自己的要求)，可以认为已经收敛。
如果开始迭代次数不多即发散：
(1) 网格质量不好，需要改进网格，尤其要找到发散点的位置，重点改进该处的网格质量；或者
(2) 调整导致发散的初始变量的值(通常为k,e和能量)，甚至有关方程的松弛因子，使其绕过发散区间，继续运行。
如果仍然发散，你所选用的物理和化学模型稳定性太差，建议在牺牲先进性的前提下，改用其他成熟的模型。
在fluent里，三角形网格的质量一般要小于0.8，计算结果才容易收敛。
转载：利用FLUENT不收敛通常怎么解决?
①、一般首先是改变初值，尝试不同的初始化，事实上好像初始化很关键，对于收敛。
②、FLUENT的收敛最基础的是网格的质量，计算的时候看怎样选择CFL数，这个靠经验
③、首先查找网格问题，如果问题复杂比如多相流问题，与模型、边界、初始条件都有关系。
④、有时初始条件和边界条件严重影响收敛性，曾经作过一个计算反反复复，通过修改网格，重新定义初始条件，包括具体的选择的模型，还有老师经常用的方法就是看看哪个因素不收敛，然后寻找和它有关的条件，改变相应参数。
就收敛了
⑤、A.检查是否哪里设定有误：比方用mm的unit建构的mesh，忘了scale；比方给定的边界条件不合理。
B从算至发散前几步，看presure分布，看不出来的话，再算几步, 看看问题大概出在那个区域。
C网格，配合第二点作修正，就重建个更漂亮的，或是更粗略的来处理。
D再找不出来的话，换个solver。
⑥、解决的办法是设几个监测点，比如出流或参数变化较大的地方，若这些地方的参数变化很小，就可以认为是收敛了，尽管此时残值曲线还没有降下来。
⑦、调节松弛因子也能影响收敛，不过代价是收敛速度。
上面是关于不收敛的一些解决办法，这几周都在用fluent作冲击换热的计算，最初是用冲击孔的速度初始化时，算了我几天几夜，算了几千步，默认的残差曲线都差不多平了，都在e-5量级了，自己设置的一个监视面却一直变化，最明显看出没收敛的就是冲击孔的气流根本就没有冲下去，每隔1000步我都看一下，
这小子就是没有下去的意思。
没办法，停下来，网格也改过好几遍，较适用于冲击换热的湍流模型也换了一遍，还是解决不了。
最后改初始化了，速度就用默认的，全0，这次才算700多步，就见冲击到底了，收敛当然也就指步可待了。
CFL数
CFL数是收敛条件，具体是差分方程的依赖域必须包含相应微分方程的依赖域，最简单可以理解为时间推进求解的速度必须大于物理扰动传播的速度，只有这样才能将物理上所有的扰动俘获到。
Time stepping technique是指时间推进技术，一般有统一时间步长和当地时间步长，而选择当地时间步长也就是当地CFL 条件允许的最大时间步长，采用这种方法能够加速收敛，节省计算时间。
随着计算机的迅猛发展，有限差分方法和有限体积方法越来越多的应用于流体力学的数值模拟中，CFL条件作为一个格式稳定性和收敛性的判据，也随之显得非常重要了。
但值得注意的是，CFL条件仅仅是稳定性(收敛性)的必要条件，而不是充分条件，举例来说，数值流通量构造方法中的算术平均构造，它在dt足够小的情况下是可以满足CFL条件，但对于双曲问题而言这种构造方法是不稳定，不可用的。
在双曲问题的现格式方法中，一般取CFL数小于1且在1附近的值，这样沿特征线的传播不至于偏离得太远或者太近，进而可以保证数值解得准确性。