关于结构化网格和非结构网格的适用性问题
代数网格和非结构网格
代数网格和非结构网格1.代数网格：代数网格是基于代数公式的一种结构化网格类型。
它通过利用均匀网格生成公式来创建网格，而不考虑物理几何形状。
代数网格可以用简单的数学表达式表示，并且可通过更改参数来调整网格的形状和分辨率。
代数网格通常在简单几何形状的问题中应用广泛。
代数网格的特点：-结构化形式：代数网格是按照一定的规则和方程生成的，这使得它具有结构化的形式。
这种结构有利于研究人员在计算过程中精确地控制离散化误差。
-网格规则可调整：代数网格的参数可以通过调整来改变网格的分辨率和形状。
这使得模拟人员可以根据问题的需要进行网格精细度的调整。
-适用于简单几何形状：代数网格主要应用于简单的几何形状，如正方形、圆形等。
当问题的几何形状较为复杂时，代数网格的应用会变得困难。
代数网格的应用：-学术研究：代数网格广泛应用于学术研究中，用于求解简单几何形状下的基本流动问题，如流过圆柱体、流过平板等。
-教学实验：代数网格也常常用于CFD课程的教学实验中，用于让学生理解和掌握CFD模拟的基本原理和方法。
-初步模拟：代数网格可以作为CFD计算的初步模拟，帮助用户快速预测问题的大致解，并为进一步精确计算提供初值条件。
代数网格的优缺点：-优点：代数网格的结构化形式使得计算精度相对较高，而且网格规则可调整，适用于简单流动问题的初步模拟。
-缺点：代数网格在处理复杂几何形状时存在困难，难以精确重构复杂流动问题。
此外，代数网格的生成和调整需要一定的数学知识和经验。
2.非结构网格：非结构网格是一种基于不规则形状的网格，它不依赖于代数公式，而是根据实际的物理几何形状来创建网格。
非结构网格通常由三角形和四边形单元组成，特点是各个网格单元之间的形状和大小没有特定的规律。
非结构网格适用于处理复杂的流动问题。
非结构网格的特点：-不规则形状：非结构网格由不规则形状的网格单元组成，可以更好地适应复杂的几何形状。
-自适应分辨率：非结构网格可以根据流场的特性和需要进行自适应分辨率调整，提高数值模拟的精度。
FLUENT知识点解析
FLUENT知识点解析
1.网格生成：
在使用FLUENT进行模拟之前，首先需要生成一个合适的网格。
网格
的划分对于模拟结果的准确性和计算效率都有很大的影响。
FLUENT提供
了多种网格生成方法，包括结构化网格和非结构化网格。
结构化网格适用
于简单几何形状，而非结构化网格适用于复杂几何形状。
2.边界条件：
在模拟中，需要设置合适的边界条件来模拟真实物理系统中的边界行为。
常见的边界条件包括：壁面条件、入口条件、出口条件和对称条件。
根据具体情况，可以根据需要自定义边界条件。
3.流动模型：
4.输运方程：
FLUENT使用质量守恒、动量守恒和能量守恒方程来描述流体流动和
传热过程。
质量守恒方程包括连续性方程，动量守恒方程包括Navier-Stokes方程，能量守恒方程包括热传导和对流传热方程。
根据具体问题，可以选择合适的输运方程进行模拟。
5.数值解算方法：
6.辅助模型：
7.后处理：
FLUENT提供了丰富的后处理功能，用于分析和可视化模拟结果。
通
过后处理，可以绘制流速矢量图、压力分布图、温度分布图等，以及计算
流量、阻力系数、换热系数等物理量。
此外，在后处理过程中，还可以进行轨迹计算、剪切应力计算等。
8.并行计算：
9.耦合求解：
以上是FLUENT的一些重要知识点解析。
FLUENT作为一款强大的CFD 软件，具有广泛的应用前景。
在使用FLUENT进行模拟时，需要了解和掌握以上知识点，以确保模拟结果的准确性和可靠性。
结构化与非结构化数据分析的差异与应用思考
结构化与非结构化数据分析的差异与应用思考数据分析是当今信息时代的核心工作之一，它可以帮助企业和组织从庞杂的数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
在数据分析中，结构化数据和非结构化数据是两个常见的数据类型。
本文将探讨结构化与非结构化数据分析的差异，并思考它们在实际应用中的意义。
首先，结构化数据是指以表格或数据库形式存储的数据，具有明确的字段和值。
它们通常是通过事先定义的模式或模板进行收集和整理的，例如销售记录、客户信息等。
结构化数据的特点是易于存储、查询和分析，因为它们的格式一致且有明确的关系。
在数据分析中，结构化数据可以通过SQL等查询语言进行高效的处理和分析。
相比之下，非结构化数据是指没有明确结构和格式的数据，例如文本、图像、音频和视频等。
这些数据通常是通过人类语言和感官输入而产生的，如社交媒体上的帖子、新闻文章、用户评论等。
非结构化数据的特点是信息量大且多样化，但由于缺乏明确的结构，对其进行分析和挖掘是一项具有挑战性的任务。
在数据分析中，结构化数据和非结构化数据分析的方法和工具也有所不同。
对于结构化数据，可以使用传统的统计分析方法，如描述统计、回归分析等，通过对字段和值的统计和计算来揭示数据的规律和趋势。
而对于非结构化数据，需要使用自然语言处理、图像识别、情感分析等技术来处理和分析。
这些技术可以帮助我们从大量的文本、图像等非结构化数据中提取关键信息，如情感倾向、主题关键词等。
结构化数据和非结构化数据分析在实际应用中有着不同的价值和意义。
结构化数据分析主要用于业务运营和决策支持，可以帮助企业了解销售情况、客户需求等关键信息，从而优化产品和服务。
例如，通过分析结构化的销售数据，企业可以了解产品的热销地区和季节性需求，进而调整供应链和市场策略。
而非结构化数据分析则更多地用于舆情监测、市场调研等领域。
通过分析社交媒体上的用户评论和新闻文章，可以了解用户对产品的评价和市场的动态，从而及时调整营销策略和产品设计。
数据库结构化和非结构化
数据库结构化和非结构化介绍在信息时代，数据的处理和管理成为了一个关键问题。
数据库技术应运而生，成为了数据管理的核心工具。
在数据库中，数据可以以结构化和非结构化的方式进行存储和管理。
本文将深入探讨数据库结构化和非结构化的概念、特点以及使用场景。
结构化数据结构化数据是指按照预定义模式或模型进行组织和存储的数据。
这种数据存在于二维表格（如关系型数据库）中，每一行代表一个实例，每一列代表一个属性。
结构化数据具有以下特点：1.明确的数据模型：结构化数据在存储前需要定义数据模型，确定数据的类型、字段以及关系。
2.数据一致性：由于数据模型的限制，结构化数据的一致性较高。
数据类型、字段格式等都经过严格控制。
3.高度关联：结构化数据中的表格之间可以通过主键-外键的关系进行关联，使得数据之间存在关系，方便查询和分析。
结构化数据常见的存储形式有关系型数据库（如MySQL、Oracle）等。
由于结构化数据的特点，其适用于事务处理、报表查询、关系分析等场景。
例如，银行对于客户的账户信息、交易记录等可以使用结构化数据进行存储和管理，方便进行账目核对和风险评估。
非结构化数据非结构化数据是指没有明确数据模型的数据，不具备固定形式的数据。
这种数据通常不适合在结构化数据库中进行存储，而是以文本、图像、音频、视频等形式存在。
非结构化数据具有以下特点：1.多样化的格式：非结构化数据的格式多种多样，包括但不限于文本、图像、音频、视频等。
2.缺乏一致性：由于缺乏统一的数据模型，非结构化数据的一致性较差。
同一类数据的结构可能不同，难以进行统一的数据处理。
3.大数据量：非结构化数据往往具有大量的数据，难以通过传统的方法进行处理和分析。
非结构化数据的存储方式多种多样，例如文件系统、NoSQL数据库等。
非结构化数据适用于需要处理多媒体数据、文本挖掘、图像识别等场景。
例如，社交媒体平台中的用户发布的文本、图片等数据可以使用非结构化数据进行存储和分析，方便进行情感分析和个性化推荐。
采用结构化网格还是非结构化网格与需要求解的
结构与非结构网格
采用结构化网格还是非结构化网格与需要求解的具体问题相关。
答案是通过具体的工程问题判断。
请看如下几条：
（1） 复杂几何形状：非结构化网格一般较结构化网格生成速度快。
但是，如果原有几何构形已经有结构化网格，新的几何形状只是稍作改变，则结构化网格生成速度非常快。
除了上述情况：
结构化网格≈几个工作周—一个工作月
非结构化网格≈几个工作时—几天
（2） 精度：对于简单的问题，比如机翼，结构化网格一般比非结构化网格精度高。
但是对于复杂流动，自适应的非结构化网格可能比结构化网格有更好的精度。
（3） 收敛时间：结构化网格比非结构化网格耗时少，因为，迄今为止，已有的算法更加的有效率。
U，数据存于二维数组中)(i
U，数据存于一维数组中i
)
,(j
因此，为了计算残差，需要知道临近单元格的状态。
结构化网格：邻近单元格靠单元格指数增/减1来实现。
非结构化网格：需要存储单元格间的指针。
需要存储空间越多，代码执行的越慢。
结构化与非结构化数据融合技术研究与应用
结构化与非结构化数据融合技术研究与应用随着信息化技术的发展，数据量呈现出几何倍增长的趋势，而在人工智能技术的应用中，数据的数量、质量和结构化程度直接影响着算法的表现和结果。
因此，结构化和非结构化数据融合技术是当前数据处理领域亟待解决的瓶颈问题之一，旨在通过将结构化和非结构化的数据进行有效整合，以实现人工智能技术的更广泛应用，提高数据的信息化价值。
一、结构化和非结构化数据的概念和特点首先，我们需要明确结构化和非结构化数据的概念及其特点。
结构化数据指的是在建立数据库时按照一定规则进行组织、存储、管理的数据，其中数据的类型、数据结构、数据项和数据关系都是固定的，且对应着特定的字段、表格、表单等数据库对象。
而非结构化数据则不具备上述属性，它指的是没有特定结构的文本、语音、图像、视频等形式的数据，不同的非结构化数据之间可能缺乏直接的关联关系，因此通常需要通过自然语言处理、图像识别、模式识别等技术将这些数据转化为可处理的结构化数据形式。
二、结构化和非结构化数据的应用场景和价值在现实生活中，结构化和非结构化数据各自拥有着不同的应用场景和价值。
结构化数据常见于管理信息系统、金融风控系统、物流管理系统等领域，如企业员工信息、订单信息、交易信息、车辆信息等；而非结构化数据则通常应用于大数据分析、网络舆情监测、社交媒体分析等领域，如新闻文本、社交媒体评论、用户画像等。
同时，结构化和非结构化数据之间也有很多联系和关联，这些联系和关联的挖掘和分析对于提高数据价值和实现更多应用具有重要意义。
三、结构化和非结构化数据融合技术的发展现状当前，结构化和非结构化数据融合技术已经成为了大数据处理领域的重要研究方向之一，涉及到多个学科和领域，如机器学习、信息检索、自然语言处理、语音识别、图像处理等。
其中，自然语言处理技术在结构化和非结构化数据融合中具有重要作用，可通过文本预处理、词法分析、句法分析、实体识别、关系抽取等技术将非结构化数据转化为结构化数据形式，从而实现数据的整合和利用。
结构及非结构化网格
CFD网格的分类，如果按照构成形式分，可以分为结构化和非结构化结构化：只能有六面体一种网格单元，六面体顾名思义，也就是有六个面，但这里要区分一下六面体和长方体。
长方体(也就是所有边都是两两正交的六面体)是最理想完美的六面体网格。
但如果边边不是正交，一般就说网格单元有扭曲(skewed). 但绝大多数情况下，是不可能得到完全没有扭曲的六面体网格的。
一般用skewness来评估网格的质量，sknewness=V/(a*b*c). 这里V是网格的体积，a，b，c是六面体长，宽和斜边。
sknewness越接近1，网格质量就越好。
很明显对于长方体，sknewness=1. 那些扭曲很厉害的网格，sknewness很小。
一般说如果所有网格sknewness>0.1也就可以了。
结构化网格是有分区的。
简单说就是每一个六面体单元是有它的坐标的，这些坐标用,分区号码(B),I,J,K四个数字代表的。
区和区之间有数据交换。
比如一个单元，它的属性是B=1, I=2,J=3,K=4。
其实整个结构化单元的概念就是CFD计算从物理空间到计算空间mapping的概念。
I,J,K可以认为是空间x,y,z在结构化网格结构中的变量。
非机构化：可以是多种形状，四面体（也就三角的形状），六面体，棱形。
对任何网格，都是希望网格单元越规则越好，比如六面体希望是长方形，对于四面体，高质量的四面体网格就是正四面体。
sknewness的概念这里同样适用，sknewness越小，网格形状相比正方形或者正四面体就越扭曲。
越接近1就越好。
很明显非结构化网格也可以是六面体，但非结构化六面体网格没有什么B,IJK的概念，他们就是充满整个空间。
对于复杂形状，结构化网格比较难以生成。
主要是生成时候要建立拓扑，拓扑是个外来词，英语是topology，所以不要试图从字面上来理解它的意思。
其实拓扑就是指一种有点和线组成的结构。
工人建房子，需要先搭房粱，立房柱子，然后再砌砖头。
流热仿真考试重点整理
流热仿真考试重点整理一、填空、名词解释（2个）、简答（4个）重点：1、网格的类型有哪些？优缺点？适用场合？答：（1）网格类型有结构网格和非结构网格。
（2）①结构网格的网格中带节点，排列有序，邻点的关系明确，对于复杂的几何区域结构网格是分块构造的；②非结构网格的网格中节点的位置无法用一个固定的法则予以有序地命名，网格的生成过程比较复杂，但却有着极好的适应性，尤其对于具有复杂边界条件的流场计算问题特别有效。
非结构网格一般通过专门的程序或软件来生成。
（3）适用场合：①结构网格适用于对计算精度有较高要求；②非结构网格适用于复杂边界条件及动网格的情况下。
2、常用的二维和三维单元有哪些？与网络类型对应的关系？答：①在结构网格中，常用的2D网格单元是四边形单元，3D网格单元是六面体单元。
②在非结构网格中，常用的2D网格单元还有三角形单元，3D网格单元还有四面体单元和五面体单元。
3、CFD控制方程组有哪些？各用在什么地方？答：（1）控制方程组：质量守恒方程、动量守恒方程、能量守恒方程；（2）①质量守恒方程：任何流动问题都必须满足；②动量守恒方程：任何流动系统都必须满足；③能量守恒方程：包含有热交换的流动系统必须满足。
4、什么是离散化？答：即对空间上连续的计算区域进行划分，把它划分许多个字区域，并确定每个区域中的节点，从而生成网格。
5、湍流模型？边界条件？答：（1）FLUENT软件中提供的湍流模型有：S-A模型、K-ε模型、K-ω模型、雷诺应力模型、大涡模拟模型；（2）边界条件：湍流强度、湍流粘度比、水力直径或湍流特征长在边界上的值来定义湍流的边界条件。
6、离散化的方法？各自的特点？答：（1）常用的离散化方法：有限差分法、有限元法、有限元体积法；（2）特点：①有限差分法：发展较早，比较成熟，较多的用于求解双曲型和抛物型问题。
用它求解边界条件复杂、尤其是椭圆型问题不如有限元法或有限体积法方便；②有限元法：具有广泛地适应性，特别适用于几何及物理条件比较复杂的问题，而且便于程序的标准化，对椭圆型方程问题有更好的适应性。
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作者关于结构化网格和非结构网格的适用性问题[精华]
翱翔蓝天
发帖: 22 积分: 0 雪币: 22
于2005-07-23 22:58
有些前辈认为，数值计算中应采用结构化网格，如果非结构网格则计算结果将“惨不忍睹”。
搞压气机计算的同行也认为，必须用结构化网格。
然而，对复杂的计算域，如果采用结构化网格必然造成网格质量的急剧下降，扭曲加大等问题。
我觉得这时，不如采用非结构网格。
诸位，请提出自己的意见
waterstone
我为人人，人人
为我
发帖: 78
积分: 0
雪币: 78
于2005-07-24 09:51
我是这样看的：非结构网格使用很方便，外型越复杂就越显示出其优越性；至于计算结果的精度，就要看非结构网格在单元网格面、体积处理上方法是不是比结构网格要差。
就fluent软件，它是用体积积分法求解雷诺平均方程的，在单元网格面、体积处理上方法好像是按非结构网格方法处理的。
你就是按结构网格方法来生成网格，进入fluent中，进行数值计算时都是按非结构网格来处理，所以在fluent中，你用结构化网格方法生网格，和用非结构网格计算没多大区别！我说说我个人看法。
liuhuafei于2005-07-25 13:53
waterstone wrote:
发帖: 872 积分: 6 雪币: 158 来自:上海我是这样看的：非结构网格使用很方便，外型越复杂就越显示出其优越性；至于计算结果的精度，就要看非结构网格在单元网格面、体积处理上方法是不是比结构网格要差。
就fluent 软件，它是用体积积分法求解雷诺平均方程的，在单元网格面、体积处理上方法好像是按非结构网格方法处理的。
你就是按结构网格方法来生成网格，进入fluent中，进行数值计算时都是按非结构网格来处理，所以在fluent中，你用结构化网格方法生网格，和用非结构网格计算没多大区别！我说说我个人看法。
计算精度，主要在于网格的质量（正交性，长宽比等），并不决定于拓扑（是结构化还是非结构化）。
例如同样的2d的10×10的正交网格，fluent采用非结构化方式对网格编号，另一种软件按结构化网格处理，如果其它条件相同，二者的精度应该是一样的。
我们通常所说的非结构化网格，第一映象就是网格质量差，不正交的，编排无规律的网格的三角形网格或四面体网格，实际上一个二维区域的三角形网格，如果控制得好（如相邻控制体中心的连线与公共边基本接近正交的话），其不结构化网格（网格正交性好）的精度是一致的
翱翔蓝天
发帖: 22 积分: 0 雪币: 22
于2005-07-25 23:00谢了，有收获，受益匪浅
edwardzhu
发帖: 60 积分: 1
雪币: 57
于2005-08-05 11:08
听楼上一席话，胜读一年书。
河南虎王
发帖: 76 积分: 1 雪币: 76
于2005-08-05 16:02
我个人感觉采用结构化网格还是非结构化网格，主要看解决什么问题，如果是无粘欧拉方程的话，只要合理布局，结构和非结构都能得到较为理想的结果。
但如果涉及到粘性影响的话，尤其在壁面处，结构网格有一定优势，并且其对外形适应性差的缺点，也可以通过多块拼接网格解决。
事实上，目前有的非结构网格软件，也开始借鉴结构网格的优点，在壁面处进行了类似结构网格的处理，如cfx的壁面加密功能。
night_1980
发帖: 47 积分: 0
雪币: 47
于2005-08-22 20:45
liuhuafei你好,我也在上海,目前有一些关于fluent的问题困绕着我,能与你交流交流吗?留个我的邮箱吧,谢谢!night_1980@
pvxd
发帖: 52 积分: 1 雪币: 51
于2005-08-26 07:16
一般来说，网格节点走向（这里假设计算过程中物理量定义在网格节点上）贴近流动方向，那么计算的结果就要好一些。
对于不是非常复杂的流动。
例如
气体的喷管流动，使用四边形（二维）网格就比较三角形网格要好。
不过即便是四边形网格，fluent也是按照无结构网格进行处理的。
翱翔蓝天于2005-08-29 20:03
PVXD兄说得有道理
发帖: 22 积分: 0 雪币: 22
lcw
发帖: 83 积分: 0 雪币: 31
于2005-12-09 11:10
使用三维四面体非结构网格时，壁面函数如何使用？
lcw 编辑于2005-12-09 11:15
Aciscatia
斧头帮，新帮主
版主
发帖: 2147
积分: 28
雪币: 1153
来自:火星
于2005-12-09 20:01
pvxd wrote:
一般来说，网格节点走向（这里假设计算过程中物理量定义在网格节点上）贴近流动方向，那么计算的结果就要好一些。
对于不是非常复杂的流动。
例如
气体的喷管流动，使用四边形（二维）网格就比较三角形网格要好。
不过即便是四边形网格，fluent也是按照无结构网格进行处理的。
介个。
只能说是对于一定的算法而言。
非结构和结构网格的计算结果如何取决于算法，除非网格实在惨不忍睹。
论成败，人生豪迈
大不了，重头再来
houston
千手观音
发帖: 678
积分: 5
雪币: 498
于2005-12-09 20:43
我觉得现在已发展到了基于结构网格与非结构网格上的计算,各自的优势相差越来越不是很明显了
各己在不断的完善
1GRIDGEN在结构网格方面有着强大的生命力,很多非常复杂的几何形状用它没问题
2基于非结构网格方面的计算格式得到的结果的准确度也不次于基于结构网格的结果了.
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十里平湖霜满天
寸寸青丝愁华年
对月形单望相护
只羡鸳鸯不羡仙
zhf2313于2005-12-17 22:13
主要是看你的流向是否于网哥平行如果是平行的则计算中不容易出现假扩散计算的结果就好，但是成角度
的时候计算的结果就不好有扩散现象，所以不在于结构和非结构
发帖: 29
积分: 0
雪币: 29
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