FLUENT中求解方法的区别与选择
fluent中solution methods的选择
fluent中solution methods的选择
在Fluent中，求解（Solution）设置的Methods一般有以下几种：
1.Pressure-Based。
基于压力的求解方法，适合稳态和非稳态问题。
基于压力
的求解器采用的是投影法的一般方法类。
在投影方法中，速度场的质量守恒（连续性）的约束通过求解压力（或压力校正）方程来实现；压力方程由连续性方程和动量方程推导而来，通过压力校正的速度场满足连续性；
由于控制方程是非线性的并且彼此耦合，所以求解过程涉及迭代，其中重复求解整个控制方程组，直到解收敛。
2.Momentum-Based。
基于动量的求解方法，适合非稳态问题，是指当用户
在终端上滑动页面然后把手指挪开，页面不会马上停下而是继续保持一定时间的滚动效果，并且滚动的速度和持续时间是与滑动手势的强烈程度成正比。
3.Energy-Based。
基于能量的求解方法，指以能源为基础，在物理学中，能
量被定义为能够做功的量，是一个物体所具有的能量大小决定着该物体能做多少功，适合稳态和非稳态问题。
在选择求解器时，要结合实际问题进行选择。
fluent中文攻略笔记（已读，不错）
单精度和双精度求解器在所有的操作系统上都可以进行单精度和双精度计算。
对于大多数情况来说，单精度计算已经足够，但在下面这些情况下需要使用双精度计算：（1）计算域非常狭长（比如细长的管道），用单精度表示节点坐标可能不够精确，这时需要采用双精度求解器。
（2）如果计算域是许多由细长管道连接起来的容器，各个容器内的压强各不相同。
如果某个容器的压强特别高的话，那么在采用同一个参考压强时，用单精度表示其他容器内压强可能产生较大的误差，这时可以考虑使用双精度求解器。
（3）在涉及到两个区域之间存在很大的热交换，或者网格的长细比很大时，用单精度可能无法正确传递边界信息，并导致计算无法收敛，或精度达不到要求，这时也可以考虑采用双精度求解器。
网格文件是包含各个网格点坐标值和网格连接信息2，以及各分块网格的类型和节点数量等信息的文件进程文件（journal file）是一个FLUENT 的命令集合，其内容用Scheme 语言写成。
可以通过两个途径创建进程文件：一个是在用户进入图形用户界面后，系统自动记录用户的操作和命令输入，自动生成进程文件；另一个是用户使用文本编辑器直接用Scheme 语言创建进程文件，其工作过程与用FORTRAN 语言编程类似。
File -> Write -> Start Journal系统就开始记录进程文件。
此时原来的Start Journa（l 开始进程）菜单项变为Stop Journal（终止进程），点击Stop Journal（终止进程）菜单项则记录过程停止。
边界函数分布文件（profile file）用于定义计算边界上的流场条件，还可以将边界网格写入单独的文件，相应的菜单操作是：File -> Write -> Boundary Grid在打开的文件选择窗口中保存文件即可。
在用户对网格不满意时，可以先将边界网格保存起来，然后再用Tgrid 软件读入这个网格文件，并重新生成满意的立体网格。
FLUENT中求解方法的区别与选择
FLUENT中求解方法的区别与选择2012-02-11 12:08:37| 分类：数值模拟|字号订阅1．非耦合求解( Segreg ated);2．耦合隐式求解( Couple d Implic it );3．耦合显式求解( Couple d Explic it )非耦合求解方法主要用于不可压缩或压缩性不强的流体流动。
耦合求解则可以用在高速可压缩流动。
FLUENT默认设置是非耦合求解，但对于高速可压流动，有强的体积力（浮力或离心力）的流动，求解问题时网格要比较密，建议采用耦合隐式求解方法，可以耦合求解能量和动量方程，能比较快地得到收敛解。
缺点是需要的内存比较大（是非耦合求解迭代时间的1.5-2倍）。
如果必须要耦合求解，但是你的机器内存不够，这时候可以考虑用耦合显式解法器求解问题。
该解法器也耦合了动量，能量及组分方程，但内存却比隐式求解方法小。
缺点是收敛时间比较长。
这里需要指出的是非耦合求解的一些模型在耦合求解解法器里并不都有。
耦合解法器没有的模型包括：多相流模型，混合分数/PDF燃烧模型，预混燃烧模型，污染物生成模型，相变模型，Rossel and辐射模型，确定质量流率的周期性流动模型及周期性换热模型等。
隐式( Implic it )：对于给定变量，单元内的未知值用邻近单元的已知和未知值计算得出。
因此，每一个未知值会在不止一个方程中出现，这些方程必须同时解来给出未知量。
显式( Explic it )：对于给定变量，每一个单元内的未知量用只包含已知量的关系式计算得到。
因此未知量只在一个方程中出现，而且每一个单元内的未知量的方程只需解一次就可以给出未知量的值。
一阶迎风格式( FirstOrderUpwind )：当需要一阶精度时，我们假定描述单元内变量平均值的单元中心变量就是整个单元内各个变量的值，而且单元表面的量等于单元内的量。
Fluent方法总结(重要)
这里需要指出的是非耦合求解的一些模型在耦合求解解法器里并不都有。耦合解法器没有的模型包括：多相流模型，混合分数/PDF燃烧模型，预混燃烧模型，污染物生成模型，相变模型，Rosseland辐射模型，确定质量流率的周期性流动模型及周期性换热模型等。
隐式( Implicit )：对于给定变量，单元内的未知值用邻近单元的已知和未知值计算得出。因此，每一个未知值会在不止一个方程中出现，这些方程必须同时解来给出未知量。
设定亚松驰因子
分离求解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，使用分离求解器解的方程，包括耦合求解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。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Rayleigh数自然对流问题），在计算开始时要慎重减小亚松驰因子。
使用默认的亚松驰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，你就需要减小亚松驰因子。有时候，如果发现残差开始增加，你可以改变亚松驰因子重新计算。在亚松驰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驰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，亚松驰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。
SIMPLE与SIMPLEC比较
在FLUENT中，可以使用标准SIMPLE算法和SIMPLEC（SIMPLE-Consistent）算法，默认是SIMPLE算法，但是对于许多问题如果使用SIMPLEC可能会得到更好的结果，尤其是可以应用增加的亚松驰迭代时，具体介绍如下：
FLUENT求解器的结构以及使用方法
f S
其中 f 和?f 分别是单元中心值和迎风单元的梯度值，Ds 是从迎风单元中心到表面中心 的位移矢量。在这种情况下需要确定每个单元内的梯度?f。我们使用散度定理来计算这个梯 度，其离散格式如下：
1 V
N faces f
f
A
在这里，表面处的值 f _f 由邻近表面的两个单元的 f 的平均值来计算。最后，限制梯度?f 以 保证不会引进新的最大值和最小值。 QUICK 格式 对于四边形和六面体网格，我们可以确定它们唯一的上游和下游表面以及单元。 FLUENT 还提供了计算对流变量 在表面处高阶值的 QUICK 格式。QUICK 类型的格 式[95]是通过变量的二阶迎风与中心插值加上适当的权因子得到的，具体可以写成：
P
uL
下图所示为不同 Pelect 数下 f(x)在 x=0 和 x=L 之间的变化关系。该图表明对于较大的 Pe，f 在 x=L/2 处的值近似等于迎风值。这就意味着当流动由对流项主导时， 只需要让变量表面处 的值等于迎风或者上游值就可以完成插值。这是 FLUENT 的标准一阶格式。
Figure 1: 变量 f 在 x=0 和 x=L 之间的变化（方程 1） 如果选择幂率格式，FLUENT 用方程 3 等价的幂率格式[118]作为插值格式。 如一阶迎风格式所述，上图表明，对于较大的 Pe，f 在 x=L/2 处的值近似等于迎风值。 当 Pe=0（无流动或者纯扩散）图 1 表明 f 可以用 x=0 到 x=1 之间简单的线性平均来实现插 值。当 Peclet 数的值适中时，f 在 x=L/2 处的插值必须使用方程 3 等价的幂率插值格式来得 到。 二阶迎风格式 当需要二阶精度时，使用多维线性重建方法[5]来计算单元表面处的值。在这种方法中， 通过单元中心解在单元中心处的泰勒展开来实现单元表面的二阶精度值。 因此， 当使用二阶 迎风格式时，用下面的方程来计算表面值 f_f：
FLUENT中五种辐射模型的详细计算对比.
图中一个边长为L=1m的正方形箱体，右墙温度2000K，左墙温度1000K，上下墙绝热，重力向下，由于热重力引起密度梯度所以发展为浮力流。
箱体中的介质被认为是具有吸收性和散射性的，因此墙壁间的辐射交换因存在吸收而减弱，同时因存在介质散射而增强。
自然对流分为三步进行，有两种设置方法。
第一步：设置工作条件（工作压力101325Pa、勾选重力加速度-6.9e-5（负号表示方向沿Y轴向下）、工作温度T f=(1000+2000)/2=1500K）。
第二步：对材料密度进行选择时有两种情况（1）选择idea-gas为理想气体模型，其密度满足理想气体状态方程，标准状态下P0=101325Pa、T0=15℃时，密度为理想气体标准密度为1.225kg/m3（2）选择Boussinesq为非理想气体，需要根据实际气体设置密度。
第三部：设置自然对流其它参数，比热C p=11030J/kg/K，热导率15.309W/m/K，粘度10-3m/s2，热膨胀系数1e-5K-1，吸收系数0、0.2、5m-1，散射系数目前不考虑。
一、网格划分建立边长为1的正方形，对面和边线进行命名。
全局面网格设置最大网格尺寸为0.2，表示网格最大边长为0.2，设置网格类型为四边形网格。
设置线网格尺寸时有三种类型，普通、动态、复制，生成规律则有很多种（BiGometric、Uniform、Geometric1、Geometric2等），这些生成规律涉及到线上起始点与终止点的关系，所以在由点生成线时，相互平行的线，生成应当方向一致（从上到下或从左到右），在生成线网格时的方向才会相同。
这里我们选用动态类型，生成规律为Biometric，每条边上节点数为50个，比例为1.2。
二、参数设置1.选择默认求解器Scale可以设定模型的单位，默认为m，可以比例缩小或放大。
求解器类型为基于压力变化、绝对速度、稳态、2D平面求解器。
2D Space选择为Axisymetric时，求解的是轴对称的圆柱坐标系统，注意ICEM中画图时，对称轴必须放置在X轴上。
FLUENT中的求解器、算法和离散方法
v1.0可编写可改正FLUENT中的求解器、算法和失散方法作为一个非科班身世的CFD工程师，一开始经常被CFD软件里各样观点搞的蒙头转向。
近来终于静下心来看了看CFD理论的书，理清了一些观点。
就此写一遍博文，趁便整理一下所学内容。
I求解器：FLUENT中求解器的选择在以下列图所示界面中设置：FLUENT中的求解器主假如依据能否联立求解各控制方程来划分的，详见下列图：II算法：算法是求解时的策略，即依据什么样的方式和步骤进行求解。
FLUENT中算法的选择在以下列图所示的界面中设置：这里简单介绍一下SIMPLE、SIMPLEC、PISO等算法的基本思想和合用范围。
SIMPLE算法：基本思想如前方讲究解器的那张图中解说分别式求解器的例子所示的同样，这里再贴一遍：1.假定初始压力场散布。
2.利用压力场求解动量方程，获得速度场。
3.利用速度场求解连续性方程，使压力场获得修正。
4.依据需要，求解湍流方程及其余方程5.判断但前计算能否收敛。
若不收敛，返回第二步。
简单说来， SIMPLE算法就是分两步走：第一步展望，第二步修正，即展望－修正。
SIMPLC算法：是对 SIMPLE算法的一种改良，其计算步骤与SIMPLE算法同样，不过压力修正项中的一些系数不一样，能够加速迭代过程的收敛。
PISO算法：比 SIMPLE算法增添了一个修正步，即分三步：第一步展望，第二步修正获得一个修正的场散布，第三步在第二步基础上在进行一侧修正。
即展望－修正－修正。
PISO算法在求解瞬态问题时有显然优势。
关于稳态问题可能SIMPLE或 SIMPLEC更适合。
假如你实在不知道该怎样选择，就保持FLUENT的默认选项好了。
由于默认选项能够很好解决70％以上的问题，并且对于大多数出了问题的计算来说，也极少是由于算法选择不适合所致。
III失散方法：失散方法是指依据什么样的方式将控制方程在网格节点失散，马上偏微分格式的控制方程转变为各节点上的代数方程组。
FLUENT算法的一些说明
FLUENT算法的一些说明FLUENT算法是一种用于求解流体力学问题的计算流体力学（CFD）软件中的常用算法。
它是通过数值模拟来解决复杂流体流动和传热问题的一种方法。
FLUENT算法的核心是Navier-Stokes方程的离散化求解，能够模拟液体和气体的流动行为。
1.高精度的离散化方法：FLUENT算法采用有限体积法（FVM）进行离散化求解。
有限体积法基于物理量在控制体上的平均值，通过对控制体上的守恒定律进行积分，将控制体内外的通量与体积耦合起来。
这种方法能较好地保持计算量的守恒性和耗散性，适用于复杂流动情况的求解。
2.多种物理模型：FLUENT算法提供了多种物理模型，可用于模拟不同流动和传热问题。
例如，它支持可压缩流动、非定常流动、湍流流动、多相流动、多组分流动、多场耦合问题等。
用户可以根据具体问题选择适当的物理模型。
3. 高效的求解器：FLUENT算法采用了一系列高效的求解器来求解Navier-Stokes方程。
它使用迭代算法进行求解，支持稀疏矩阵的存储和处理，针对不同的问题类型使用合适的求解策略。
此外，FLUENT还支持并行计算，可以将计算任务分配给多个处理器或计算节点，加快求解速度。
4.先进的网格生成：FLUENT算法使用一种自适应网格生成技术，能够根据流动特性和几何形状进行自动的网格划分。
它提供了多种网格生成方法，包括结构网格和非结构网格，并支持网格剖分和网格重构。
这些功能可帮助用户准确地建立模型，提高模拟结果的准确性。
5.丰富的后处理功能：FLUENT算法提供了丰富的后处理功能，可以对求解结果进行可视化和分析。
它支持流场和温度场的可视化显示，可以生成流线、等值面、剖面图等多种图形。
此外，还可以输出各种物理量的曲线和统计数据，帮助用户深入分析模拟结果。
尽管FLUENT算法有许多优点，但在应用过程中也存在一些限制和注意事项。
首先，FLUENT算法对计算资源要求较高，求解过程通常需要大量的计算时间和内存。
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FLUENT中求解方法的区别与选择
2012-02-11 12:08:37| 分类：数值模拟|字号订阅
1．非耦合求解( Segregated );2．耦合隐式求解( Coupled Implicit );3．耦合显式求
解( Coupled Explicit )
非耦合求解方法主要用于不可压缩或压缩性不强的流体流动。
耦合求解则可以用在高速可压缩流动。
FLUENT默认设置是非耦合求解，但对于高速可压流动，有强的体积力（浮力或离心力）的流动，求解问题时网格要比较密，建议采用耦合隐式求解方法，可以耦合求解能量和动量方程，能比较快地得到收敛解。
缺点是需要的内存比较大（是非耦合求解迭代时间的1.5-2倍）。
如果必须要耦合求解，但是你的机器内存不够，这时候可以考虑用耦合显式解法器求解问题。
该解法器也耦合了动量，能量及组分方程，但内存却比隐式求解方法小。
缺点是收敛时间比较长。
这里需要指出的是非耦合求解的一些模型在耦合求解解法器里并不都有。
耦合解法器没有的模型包括：多相流模型，混合分数/PDF燃烧模型，预混燃烧模型，污染物生成模型，相变模型，Rosseland辐射模型，确定质量流率的周期性流动模型及周期性换热模型等。
隐式( Implicit )：对于给定变量，单元内的未知值用邻近单元的已知和未知值计算得出。
因此，每一个未知值会在不止一个方程中出现，这些方程必须同时解来给出未知量。
显式( Explicit )：对于给定变量，每一个单元内的未知量用只包含已知量的关系式计算得到。
因此未知量只在一个方程中出现，而且每一个单元内的未知量的方程只需解一次就可以给出未知量的值。
一阶迎风格式( First Order Upwind )：当需要一阶精度时，我们假定描述单元内变量平均值的单元中心变量就是整个单元内各个变量的值，而且单元表面的量等于单元内的量。
因此，当选择一阶迎风格式时，表面值被设定等于迎风单元的单元中心值。
二阶迎风格式( Second Order Upwind )：当需要二阶精度时，使用多维线性重建方法来计算单元表面处的值。
在这种方法中，通过单元中心解在单元中心处的泰勒展开来实现单元表面的二阶精度值。
因此，当使用二阶迎风格式时，用下面的方程来计算表面值；
QUICK格式：对于四边形和六面体网格，我们可以确定它们唯一的上游和下游表面以及单元。
FLUENT还提供了计算对流变量在表面处高阶值的QUICK格式。
QUICK类型的格式是通过变量的二阶迎风与中心插值加上适当的权因子得到的；
亚松驰( Under-Relaxation )：由于FLUENT所解方程组的非线性，我们有必要控制的变化。
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f的变化量。
亚松驰最简单的形式为：单元内变量f等于原来的值f_old加上亚松驰因子a与f变化的积.
SIMPLE：SIMPLE算法使用压力和速度之间的相互校正关系来强制质量守恒并获取压力场。
一阶与二阶的比较
当流动和网格成一条线时（如：矩形网格或者六面体网格模拟矩形导管的层流流动），可以使用一阶迎风离散格式。
但是，当流动和网格不在一条线上时（即：流动斜穿网格线）一阶对流离散增加了对流离散的误差（数值耗散）。
对于三角形和四面体网格，流动从来就不会和网格成一条线，此时一般要使用二阶离散来获取更高精度的结果。
对于四边形或者六面体网格，如果使用二阶离散格式，尤其是对于复杂流动来说，你可以获取更好的结果。
总而言之，一阶离散一般会比二阶离散收敛得好，但是精度要差，尤其是对于三角形或者四面体网格精度更差。
对于大多数情况，你可以在计算的开始使用二阶格式。
对于有些情况，你应该以一阶离散开始计算，在进行了初步迭代之后再转到二阶格式。
例如，如果你解高马赫数流动问题，初始解科所预期的解相差较大，你就应该先用一阶格式迭代几步然后打开二阶格式继续计算直至收敛。
对于与网格成一条线的简单流动（如：划分为矩形网格或者六面体网格的矩形导管的层流流动），数值耗散自然会很低，所以一般使用一阶格式替代二阶格式而不损失精度。
最后，如果你使用二阶格式遇到收敛性问题，你就应该尝试使用一阶格式。
选择压力插值格式
如压力插值格式所述，当使用分离求解器时我们可以采用很多压力插值格式。
对于大多数情况，标准格式已经足够了，但是对于特定的某些模型使用其它格式可能会更好：
l 对于具有较大体积力的问题，推荐使用体积力加权格式。
l 对于具有高涡流数，高Rayleigh数自然对流，高速旋转流动，包含多孔介质的流动和高度扭曲区域的流动，使用PRESTO!格式。
注意：PRESTO！只能用于四边形或者六面体网格。
l 对于可压流动推荐使用二阶格式。
当其它格式不适用时，使用二阶格式来提高精度（如：对于流过具有非六面体或者非四边形网格的曲面边界的流动。
）
选择压力速度耦合方法
在分离求解器中，FLUENT提供了压力速度耦合的三种方法：SIMPLE，SIMPLEC以及PISO。
定常状态计算一般使用SIMPLE或者SIMPLEC方法，对于过渡计算推荐使用PISO方法。
PISO方法还可以用于高度倾斜网格的定常状态计算和过渡计算。
需要注意的是压力速度耦合只用于分离求解器，对于耦合求解器你不可以使用它。
SIMPLE与SIMPLEC比较
在FLUENT中，可以使用标准SIMPLE算法和SIMPLEC（SIMPLE-Consistent）算法，默认是SIMPLE算法，但是对于许多问题如果使用SIMPLEC可能会得到更好的结果，尤其是可以应用增加的亚松驰迭代时，具体介绍如下：
对于相对简单的问题（如：没有附加模型激活的层流流动），其收敛性已经被压力速度耦合所限制，你通常可以用SIMPLEC算法很快得到收敛解。
在SIMPLEC中，压力校正亚松驰因子通常设为1.0，它有助于收敛。
但是，在有些问题中，将压力校正松弛因子增加到1.0可能会导致不稳定。
对于这种情况，你需要使用更为保守的亚松驰或者使用SIMPLE算法。
对于包含湍流和/或附加物理模型的复杂流动，只要用压力速度耦合做限制，SIMPLEC 会提高收敛性。
它通常是一种限制收敛性的附加模拟参数，在这种情况下，SIMPLE和SIMPLEC会给出相似的收敛速度。
设定亚松驰因子
分离求解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，使用分离求解器解的方程，包括耦合求解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。
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Rayleigh数自然对流问题），在计算开始时要慎重减小亚松驰因子。
使用默认的亚松驰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，你就需要减小亚松驰因子。
有时候，如果发现残差开始增加，你可以改变亚松驰因子重新计算。
在亚松驰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驰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，亚松驰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。
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。
对于SIMPLEC格式一般不需要减小压力的亚松弛因子。
在密度和温度强烈耦合的问题中，如相当高的Rayleigh数的自然或混合对流流动，应该对温度和/或密度（所用的亚松弛因子小于1.0）进行亚松弛。
相反，当温度和动量方程没有耦合或者耦合较弱时，流动密度是常数，温度的亚松弛因子可以设为1.0。
对于其它的标量方程，如漩涡，组分，PDF变量，对于某些问题默认的亚松弛可能过大，尤其是对于初始计算。
你可以将松弛因子设为0.8以使得收敛更容易。