fluent中的一些基本問題

2017-03-03 by:CAE仿真在線來源:互聯網

使用gambit時可能遇到的問題
問題1:
如果體網格做好后,感覺質量不好,然后將體網格刪除,在其面上重新作網格,結果發現網格都脫離面,不再附體了,比其先前的網格質量更差了.
原因:
刪除體網格時,也許連同較低層次的網格都刪除了.上面的脫離面可能是需要的體的面.
解決方法:
重新生成了面,在重新劃分網格
問題2:
在gambit下做一虛的曲面的網格,結果面上的網格線脫離曲面,由此產生的體網格出現負體積.
原因:
估計是曲面扭曲太嚴重造成的
解決方法:
可以試試分區域劃分體網格,先將曲面分成幾個小面,生成各自的面網,再劃體網格。
問題3:
當好網格文件的時候,并檢查了網格質量滿足要求,但輸出*.msh時報錯誤.
原因:
應該不是網格數量和尺寸.可能是在定義邊界條件或continuum type時出了問題.
解決方法:
先把邊界條件刪除重新導出看行不行.其二如果有兩個幾何信息重合在一起, 也可能出現上述情況,將幾何信息合并掉.
問題4:
當把兩個面(其中一個實際是由若干小面組成,將若干小面定義為了group了)拼接在一起,
也就是說兩者之間有流體通過,兩個面個屬不同的體,網格導入到fluent時,使用interface時出現網格check的錯誤,將interface的邊界條件刪除,就不會發生網格檢查的錯誤.
原因:
interface后的兩個體的交接面,fluent以將其作為內部流體處理(非重疊部分默認為wall,合并后網格會在某些地方發生畸變,導致合并失敗.也可能準備合并的兩個面幾何位置有誤差,應該準確的在同一幾何位置(合并的面大小相等時),在合并之前要合理分塊
解決方法:
為了避免網格發生畸變(可能一個面上的網格跑到另外的面上了),可以一面網格粗,一面網格細,或者通過將一個面的網格直接映射到另一面上的,兩個面默認為interior.也可以將網格拼接一起.

Map (產生規則的結構化網格)
Submap(把一個非mappable面分成幾個mappable面,從而在每個區域產生結構化網格)Pave (產生非結構化網格)Tri Primitive(把一個三邊形面分成三個四邊形部分,在每個部分生成結構化網格)Wedge Primitive(在楔形面的頂點產生三角形網格單元,從頂點往外生成發散性的網格)

插值方式常稱為離散格式。
中心差分格式:就是界面上的物理量采用線性插值公式來計算,即取上游和下游節點的算術平均值。它是條件穩定的,在網格Pe數小于等于2時穩定。在不發生振蕩的參數范圍內,可以獲得較準確的結果。如沒有特殊聲明,擴散項總是采用中心差分格式來進行離散。
一階迎風格式: 即界面上的未知量恒取上游節點(即迎風側節點)的值。
這種迎風格式具有一階截差,因此叫一階迎風格式。無論在任何計算條件下都不會引起解的振蕩,是絕對穩定的。但是當網格Pe數較大時,假擴散嚴重,為避免此問題,常需要加密網格。
研究表明,在對流項中心差分的數值解不出現振蕩的參數范圍內,在相同的網格節點數條件下,采用中心差分的計算結果要比采用一階迎風格式的結果誤差小。
混合格式:綜合了中心差分和迎風作用兩方面的因素,當|Pe|<2時,使用具有二階精度的中心差分格式;
當|Pe|>=2時,采用具有一階精度但考慮流動方向的一階迎風格式。該格式綜合了中心差分格式和一階迎風格式的共同的優點,其離散系數總是正的,是無條件穩定的。計算效率高,總能產生物理上比較真實的解,
但缺點是只有一階精度。
二階迎風格式:二階迎風格式與一階迎風格式的相同點在于,二者都通過上游單元節點的物理量來確定控制體積界面的物理量。但二階格式不僅要用到上游最近一個節點的值,還有用到另一個上游節點的值。
它可以看作是在一階迎風格式的基礎上,考慮了物理量在節點間分布曲線的曲率影響。在二階迎風格式中,只有對流項采用了二階迎風格式,而擴散項仍采用中心差分格式。二階迎風格式具有二階精度的截差。
QUICK格式:是“對流項的二次迎風插值”,是一種改進離散方程截差的方法,通過提高界面上插值函數的階數來提高格式截斷誤差的。對流項的QUICK格式具有三階精度的截差,但擴散項仍采用二階截差的中心差分
格式。對于與流動方向對齊的結構網格而言,QUICK格式將可產生比二階迎風格式等更精確的計算結果。
QUICK格式常用于六面體(二維中四邊形)網格。對于其它類型的網格,一般使用二階迎風格式。

在Fleuent隱藏了很多湍流模型,在GUI面板中只能看到三種k-e模型,實際上低雷諾數湍流模型同樣可以使用。
具體操作一共有兩步,第一步,先在viscous model面板中選擇k-e模型;
第二步,鍵入下面的命令:
define/models/viscous/turbulence-expert /low-re-ke y
然后回車
在模型選擇面板中我們就可以看見低雷模型low-re-ke model了。

離散相模型一般只用于體積率小于10%的情況,雙流體模型(VOF模型、混合物模型和歐拉模型)可用于各種體積份額下,但只能選擇一階時間離散。如果分散相的的分布廣,那么用混合模型最為合適。如果分散相幾種在主域的某些區域,那么用歐拉模型合適。如果相間的drag law可用或者可以通過用戶定義的方式得到,那么歐拉模型能得到精確的結果,如果相間的draglaw不可知或者能否應用到你的問題中還是未知的情況下,選擇混合模型

FLUENT的初始化面板中有一項是設置從哪個地方開始計算,選擇從不同的邊界開始計算有很大的區別嗎?
一般是選取ALLZONE,即所有區域的平均處理,通常也可選擇有代表性的進口(如多個進口時)進行初始化。對于一般流動問題,初始值的設定并不重要,因為計算容易收斂。但當幾何條件復雜,而且流動速度高變化快(如音速流動),初始條件要仔細選擇。如果不收斂,還應試驗不同的初始條件,甚至逐次改變邊界條件最后達到所要求的條件。

在fluent中,用courant number來調節計算的穩定性與收斂性。一般來說,隨著courantnumber的從小到大的變化,收斂速度逐漸加快,但是穩定性逐漸降低。所以具體的問題,在計算的過程中,最好是把courantnumber從小開始設置,看看迭代殘差的收斂情況,如果收斂速度較慢而且比較穩定的話,可以適當的增加courantnumber的大小,根據自己具體的問題,找出一個比較合適的courant number,讓收斂速度能夠足夠的快,而且能夠保持它的穩定性。

什么是旋流數?切向動量和軸向動量比.
強旋流動用混合長,K-e模型都不行,反應不出強旋情況下的各向異型。用代數應力模型或者雷諾應力模型比較合適。一般來說,混合長,K-e模型(用的最廣)算自由射流,剪切流,弱旋,無浮力流等等各向異型不強的情況符合很好。對強旋流動,也可以采用修正后的K-e模型(有很多修正,對強旋就找針對強旋修正的模型)。

出現回流后影響不影響計算精度主要是看實際有沒有回流。如果實際有回流,則計算出來的回流是確實存在的。則此時的回流參數應靠試驗來確定。所謂的回流參數是指計算中一旦出現回流,則從出口流回來的物理量(如組分)是多少!當實驗中沒有回流,而計算中出現回流時,要分成兩種情況來討論。在討論這個以前,有必要將產生假回流的原因仔細說一下。產生假回流主要是由于不好的初始條件或是上次迭代的結果所計算的系數被代入使矩陣迭代而產生的結果。這樣說,則可把問題分為兩類。一類是計算中出現回流,而計算最后沒有回流的,這樣的話,可以將迭代中沒有回流以后的任意步看作初始條件,這樣設不設回流參數都是無所謂的。第二種問題是計算最后還有回流。這就可能是你邊界條件或是物
性什么的原因了,即使設置回流參數,結果也是不足取的。

計算時間和網格數,湍流模型,離散格式階數等都有關系。一般每十萬個單元需要50-100M內存,在CPU速度和內存兩者中,計算速度和內存的關系更大。

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