fluent常见问题集锦.docx
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fluent常见问题集锦
关于wall－shadow
这个shadow从何而来？
其边界层应当如何设定？
你定义了属性不同的两个计算域（例如A和B区域），两个区域形成共同的交界面。
其中A计算域的面取以前的名称，而B计算域的面则取该名称.shadow的名字。
在边界条件中将该表面定义为interior，则可以将该两区域结合成相连的计算域。
请问shadow是自动生成的还是要自己去定义？
shadow面通常在两种情况下出现:
1.当一个wall两面都是流体域时,那么wall的一面被定义为wall.1,wall的另一面就会被软件自动定义为wall.1_shadow,它的特性和wall是一样的,有关它的处理和wall面没有什么区别;
2.另外一种情况就是当你在fluent软件中,把周期性面的周期特性除去时,也会出现一个shadow面,这种情况比较好理解,shadow面和原来的面分别构成周期性的两个面.
shadow也出现在wall的一面是流体，而另一面是固体的情况。
此时可以进行流体-固体的耦合计算。
初始化和边界条件
1FLUENT的初始化面板中有一项是设置从哪个地方开始计算（computefrom）,选择从不同的边界开始计算有很大的区别吗?
该怎样根据具体问题选择从哪里计算呢?
比如有两个速度入口A和B,还有压力出口等等，是选速度入口还是压力出口?
如果选速度入口,有两个,该选哪个呀?
有没有什么原则标准之类的东西？
一般是选取ALLZONE，即所有区域的平均处理，通常也可选择有代表性的进口（如多个进口时）进行初始化。
对于一般流动问题，初始值的设定并不重要，因为计算容易收敛。
但当几何条件复杂，而且流动速度高变化快（如音速流动），初始条件要仔细选择。
如果不收敛，还应试验不同的初始条件，甚至逐次改变边界条件最后达到所要求的条件。
2要判断自己模拟的结果是否是正确的，似乎解的收敛性要比那些初始条件和边界条件更重要，可以这样理解吗？
也就是说，对于一个具体的问题，初始条件和边界条件的设定并不是唯一的，为了使解收敛，需要不断调整初始条件和边界条件直到解收敛为止，是吗？
如果解收敛了，是不是就可以基本确定模拟的结果是正确的呢？
对于一个具体的问题，边界条件的设定当然是唯一的，只不过初始化时可以选择不同的初始条件（指定常流），为了使解的收敛比较好，我一般是逐渐的调节边界条件到额定值（"额定值"是指你题目中要求的入口或出口条件，例如计算一个管内流动，要求入口压力和温度为10MPa和3000K，那么我开始叠代时选择入口压力和温度为1MPa和500K（假设，这看你自己问题了），等流场计算的初具规模、收敛的较好了，
再逐渐调高压力和温度，经过好几次调节后最终到达额定值10MPa和3000K，这样比一开始就设为10MPa和3000K收敛的要好些）这样每次叠代可以比较容易收敛，每次调节后不用再初始化即自动调用上次的解为这次的初始解，然后继续叠代。
即使解收敛了，这并不意味着就可以基本确定模拟的结果是正确的，还需要和实验的结果以及理论分析结果进行对比分析。
关于残差
残差——是cell各个Face的通量之和，当收敛后，理论上当单元体内没有源相时各个面流入的通量也就是对物理量的输运之和应该为0。
最大残差或者RSM残差反映流场与所要模拟流场（指收敛后应该得到的流场，当然收敛后得到的流场与真实流场之间还是存在一定的差距）的差距，残差越小越好，由于存在数值精度问题，不可能得到0残差，对于单精度计算一般应该低于初始残差1e-03以下为好，但还要看具体问题。
一般在Fluent里可以添加进出口流量监控（printorplot），当残差收敛到一定程度后，还要看进出口流量是否达到稳定平衡，才可以确认收敛与否。
残差在较高位震荡，需要检查边界条件是否合理，其次检查初始条件是否合适，比如在有激波的流场，初始条件不合适，会带来流场的震荡。
有时流场可能有分离或者回流，这本身是非定常现象，计算时残差会在一定程度上发生震荡，这时如果进出口流量是否达到稳定平衡，也可以认为流场收敛了（前提是要消除其他不合理因数）。
另外Fluent缺损地采用多重网格，在计算后期，将多重网格设置为零可以避免一些波长的残差在细网格上发生震荡。
什么是松弛因子
由于流体力学中要求解非线性的方程,在求解过程中,控制变量的变化是很必要的,这就通过松弛因子来实现的.它控制变量在每次迭代中的变化.也就是说,变量的新值为原值加上变化量乘以松弛因子.
如:
A1=A0+B*DETA
A1新值
A0原值
B松弛因子
DETA变化量
松弛因子可控制收敛的速度和改善收敛的状况!
为1,相当于不用松弛因子
大于1,为超松弛因子,加快收敛速度
小于1,欠松弛因子,改善收敛的条件
一般来讲,大家都是在收敛不好的时候，采用一个较小的欠松弛因子。
Fluent里面用的是欠松弛，主要防止两次迭代值相差太大引起发散。
松弛因子的值在0～1之间，越小表示两次迭代值之间变化越小，也就越稳定，但收敛也就越慢
双出口问题
fluent里关于双出口的边界条件设定据有所知只有两种方法：
1两个出口都采用outflow方式，然后设定两个出口的流量比重（默认为1:
1）;2,两个出口都采用压力出口边界条件，分别给定压力。
至于进口，速度和压力都可以的。
如果发现有更好的方法请告诉我一下好吧
若用split剖分体时，要选择“connected”选项，否则FLUENT会将交界面默认为壁面（wall）。
如果两个体是一个连通域，那么最好保证分体划分网格时，公共的面要相互关联，使两个体在这个面上的网格节点坐标一致
GAMBIT学习资料
首先，在网格划分之前，你最好从数值仿真的全局出发，比如精度要求，计算时间要求，机子配置等等，思考一下是使用结构网格，还是非结构网格，抑或是混合网格；因为这关系到接下来的网格划分布置和划分策略。
然后，在确定了网格类型之后，就是根据模型情况，构思一下网格拓扑，就是自己要明确最终想得到什么样的网格，比如翼型网格，是C型，还是O型；一个圆面是想得到“内方外圆”的铜钱币类型的网格，还是一般的网格，等等。
这一步有时可能不太清楚，自己有时都不知道什么样的网格拓扑是合适的，那就需要平时多看看这方面的帖子，收集一些划分比较好的网格图片，体会体会。
确定了网格拓扑之后，对模型进行划分网格前的准备，比如分割啊，对尺度小对计算结果影响不大的次要几何进行简化，等等。
接着，划分网格。
划分网格都是从线网格，面网格，到体网格的；线网格的划分，也就是网格节点的布置，对网格的质量影响比较大，比如歪斜，长宽比，等等，节点密度在GAMBIT中可以通过很多的方法进行控制调整，大家可以看相关的资料。
面网格的划分，非结构的网格咱就不说了，结构网格可能有时比较麻烦，这就要求大家最好对那几种网格策略比较了解，比如Quad-Map划分方法所适用的模型形状，在划分的时候对顶点类型及网格节点数的要求（Quad-Map，适用于边数大于或等于4的面，顶点要求为4个End类型，其他为Side类型，对应边的网格节点数必须相等），以此类推，其他的划分方法也有这方面的要求以及适合的形状。
当出现了不能划分的时候，可以根据GAMBIT给的提示进行修改顶点类型或网格节点数来满足划分方法的要求。
如果实在不能划分，则退而求其次，改用其他方法进行划分或者对面进行分割；等等。
关于体网格的划分，与面网格划分所要注意的东西类似。
另外，根据我个人的经验，如果模型比较简单规则，大家最好尽量使用结构网格，比较容易划分，计算结果也比较好，计算时间也相对较短；对于复杂的几何，在尽量少的损失精度的前提下，尽量使用分块混合网格。
在使用分块混合网格时注意两点：
1）近壁使用边界层网格，这对于近壁区的计算精度很有帮助，尽管使用足够多的非结构网格可以得到相同的结果（倘若在近壁区使用网格不当，那个湍流粘性比超过限定值的警告就可能出现）；2）分块网格在分块相邻的地方一定要注意网格的衔接要平滑，相邻网格的尺寸不能相差太大，尽量控制在1.2左右。
否则在计算时容易出现不收敛或者高连续方程残差的问题。
最后，一定要记得预览检查网格的质量。
如果网格的质量不好，你就不要抱着侥幸的心理交给Fluent计算了，那肯定是算不好的。
所以划分网格要有耐心，不断地调整，直到满足要求为止。
原本我以为这一条大家都很在意，经过一段时间的论坛问题观察，其实不然，有很多版友随便划分个网格就急切地导入到Fluent中计算，出问题是理所当然的，但提出的很多问题，有时实在让人无能为力，帮不上忙。
再说一遍，一定要检查网格质量，如果不满足要求，就不要导入到Fluent中计算了。
一点小知识：
1.Fluent检查网格质量的方法，网格导入Fluent中之后，grid->check，可以看看网格大致情况，有无负体积，等等；在Fluent窗口输入，gridquality然后回车，Fluent会显示最主要的几个网格质量。
在这里我谈一下，Fluent计算对网格质量的几个主要要求：
1）网格质量参数：
Skewness（不能高于0.95，最好在0.90以下；越小越好）
ChangeinCell-Size（也是GrowthRate，最好在1.20以内，最高不能超过1.40）
AspectRatio（一般控制在5：
1以内，边界层网格可以适当放宽）
AlignmentwiththeFlow（就是估计一下网格线与流动方向是否一致，要求尽量一致，以减少假扩散）
2）网格质量对于计算收敛的影响：
高Skewness的单元对计算收敛影响很大，很多时候计算发散的原因就是网格中的仅仅几个高Skewness的单元。
举个例子：
共有112,000个单元，仅有7个单元的Skewness超过了0.95，在进行到73步迭代时计算就发散了！
高长宽比的单元使离散方程刚性增加，使迭代收敛减慢，甚至困难。
也就是说，AspectRatio尽量控制在推荐值之内。
3）网格质量对精度的影响：
相邻网格单元尺寸变化较大，会大大降低计算精度，这也是为什么连续方程高残差的原因。
网格线与流动是否一致也会影响计算精度。
4）网格单元形状的影响：
非结构网格比结构网格的截断误差大，因此，为提高计算精度计，请大家尽量使用结构网格，对于复杂几何，在近壁这些对流动影响较大的地方尽量使用结构网格，在其他次要区域使用非结构网格。
2.不要使用那些书上写的y+与yp的计算公式，那个公式一般只能提供数量级上的参考。
推荐大家使用NASA的粘性网格间距计算器，设定你想要的y+值，它就能给你计算出第一层网格高度，与计算结果的y+很接近。
http:
//geolab.larc.nasa.gov/APPS/YPlus/
3.关于边界层网格高度与长度的比例，有本CFD书上说，大概在1/sqrt（Re）就可以；另外，也有这种说法，在做粘性计算时，这个比值可以在100-1000之间，无粘有激波计算时，这个比值要相应小点儿，在10-100之间，因为要考虑激波捕捉精度问题。
4.Gambit中相关默认设置的修改，请参考本站帖子，Fluent经典文档WhitePapaers中的GambitDefaults。
GAMBIT相关资料：
以下我推荐的这些资料，我觉得都是非常好的，学习Gambit划分网格，有以下的这些资料应该就足够了。
对于初学者，可以先好好看看Gambit中文帮助，以及线网格与面网格划分及Gambit的培训讲稿；对于对Gambit已经有一定了解的版友，可以看看SizeFunction和剩下的讲稿资料，对Gambit有一个全新的认识。
另外，如果大家在划分网格时出了问题，请先看看Gambit的用户手册，学会自己解决问题；解决不了，再发帖提问。
对于Gambit的一些琐碎的东西，建议大家好好看看GambitTips&Tricks这个讲稿，你把Tips和Tricks翻译一下，就会明白我的用意了。
对于要进行复杂几何网格划分的版友，可以看看另一个讲稿MeshingComplexGeometry，应该会比较有帮助。
可以在控制台命令行输入display/set/color回车之后就显示哪些可以设置的选择，敲进比如background之后就可以改变了
如何更改gambit的背景颜色
edit--defaults--Graphics在variable里面双击WINDOWS_BACKGROUND_COLOR，将value的值该为其他颜色的英文名称即可
Fluent经典问题1
1对于刚接触到FLUENT新手来说，面对铺天盖地的学习资料和令人难读的FLUENThelp，如何学习才能在最短的时间内入门并掌握基本学习方法呢？
学习任何一个软件，对于每一个人来说，都存在入门的时期。
认真勤学是必须的，什么是最好的学习方法，我也不能妄加定论，在此，我愿意将我三年前入门FLUENT心得介绍一下，希望能给学习FLUENT的新手一点帮助。
由于当时我需要学习FLUENT来做毕业设计，老师给了我一本书，韩占忠的《FLUENT流体工程仿真计算实例与应用》，当然，学这本书之前必须要有两个条件，第一，具有流体力学的基础，第二，有FLUENT安装软件可以应用。
然后就照着书上二维的计算例子，一个例子，一个步骤地去学习，然后学习三维，再针对具体你所遇到的项目进行针对性的计算。
不能急于求成，从前处理器GAMBIT，到通过FLUENT进行仿真，再到后处理，如TECPLOT，进行循序渐进的学习，坚持，效果是非常显著的。
如果身边有懂得FLUENT的老师，那么遇到问题向老师请教是最有效的方法，碰到不懂的问题也可以上网或者查找相关书籍来得到答案。
另外我还有本《计算流体动力学分析》王福军的，两者结合起来学习效果更好。
2CFD计算中涉及到的流体及流动的基本概念和术语：
理想流体和粘性流体；牛顿流体和非牛顿流体；可压缩流体和不可压缩流体；层流和湍流；定常流动和非定常流动；亚音速与超音速流动；热传导和扩散等。
A.理想流体（IdealFluid）和粘性流体（ViscousFluid）：
流体在静止时虽不能承受切应力，但在运动时，对相邻的两层流体间的相对运动，即相对滑动速度却是有抵抗的，这种抵抗力称为粘性应力。
流体所具备的这种抵抗两层流体相对滑动速度，或普遍说来抵抗变形的性质称为粘性。
粘性的大小依赖于流体的性质，并显著地随温度变化。
实验表明，粘性应力的大小与粘性及相对速度成正比。
当流体的粘性较小（实际上最重要的流体如空气、水等的粘性都是很小的），运动的相对速度也不大时，所产生的粘性应力比起其他类型的力如惯性力可忽略不计。
此时我们可以近似地把流体看成无粘性的，这样的流体称为理想流体。
十分明显，理想流体对于切向变形没有任何抗拒能力。
这样对于粘性而言，我们可以将流体分为理想流体和粘性流体两大类。
应该强调指出，真正的理想流体在客观实际中是不存在的，它只是实际流体在某些条件下的一种近似模型。
B.牛顿流体（NewtonianFluid）和非牛顿流体（non-NewtonianFluid）：
日常生活和工程实践中最常遇到的流体其切应力与剪切变形速率符合下式的线性关系，称为牛顿流体。
而切应力与变形速率不成线性关系者称为非牛顿流体。
图2-1（a）中绘出了切应力与变形速率的关系曲线。
其中符合上式的线性关系者为牛顿流体。
其他为非牛顿流体，非牛顿流体中又因其切应力与变形速率关系特点分为膨胀性流体（Dilalant），拟塑性流体（Pseudoplastic），具有屈服应力的理想宾厄流体（IdealBinghamFluid）和塑性流体（PlasticFluid）等。
通常油脂、油漆、牛奶、牙膏、血液、泥浆等均为非牛顿流体。
非牛顿流体的研究在化纤、塑料、石油、化工、食品及很多轻工业中有着广泛的应用。
图2-1（b）还显示出对于有些非牛顿流体，其粘滞特性具有时间效应，即剪切应力不仅与变形速率有关而且与作用时间有关。
当变形速率保持常量，切应力随时间增大，这种非牛顿流体称为震凝性流体（RheopecticFluid）。
当变形速率保持常量而切应力随时间减小的非牛顿流体则称为触变性流体（ThixotropicFluid）。
C.可压缩流体（CompressibleFluid）和不可压缩流体（IncompressibleFluid）：
在流体的运动过程中，由于压力、温度等因素的改变，流体质点的体积（或密度，因质点的质量一定），或多或少有所改变。
流体质点的体积或密度在受到一定压力差或温度差的条件下可以改变的这个性质称为压缩性。
真实流体都是可以压缩的。
它的压缩程度依赖于流体的性质及外界的条件。
例如水在100个大气压下，容积缩小0.5%，温度从20°变化到100°，容积降低4%。
因此在一般情况下液体可以近似地看成不可压的。
但是在某些特殊问题中，例如水中爆炸或水击等问题，则必须把液体看作是可压缩的。
气体的压缩性比液体大得多，所以在一般情形下应该当作可压缩流体处理。
但是如果压力差较小，运动速度较小，并且没有很大的温度差，则实际上气体所产生的体积变化也不大。
此时，也可以近似地将气体视为不可压缩的。
在可压缩流体的连续方程中含密度，因而可把密度视为连续方程中的独立变量进行求解，再根据气体的状态方程求出压力。
不可压流体的压力场是通过连续方程间接规定的。
由于没有直接求解压力的方程，不可压流体的流动方程的求解具有其特殊的困难。
D.层流（LaminarFlow）和湍流（TurbulentFlow）：
实验表明，粘性流体运动有两种形态，即层流和湍流。
这两种形态的性质截然不同。
层流是流体运动规则，各部分分层流动互不掺混，质点的轨线是光滑的，而且流动稳定。
湍流的特征则完全相反，流体运动极不规则，各部分激烈掺混，质点的轨线杂乱无章，而且流场极不稳定。
这两种截然不同的运动形态在一定条件下可以相互转化。
E.定常流动（SteadyFlow）和非定常流动（UnsteadyFlow）：
以时间为标准，根据流体流动的物理量（如速度、压力、温度等）是否随时间变化，将流动分为定常与非定常两大类。
当流动的物理量不随时间变化，为定常流动；反之称为非定常流动。
定常流动也称为恒定流动，或者稳态流动；非定常流动也称为非恒定流动、非稳态流动。
许多流体机械在起动或关机时的流体流动一般是非定常流动，而正常运转时可看作是定常流动。
F.亚音速流动（Subsonic）与超音速流动（Supersonic）：
当气流速度很大，或者流场压力变化很大时，流体就受到了压速性的影响。
马赫数定义为当地速度与当地音速之比。
当马赫数小于1时，流动为亚音速流动；当马赫数远远小于1（如M<0.1）时，流体的可压速性及压力脉动对密度变化影响都可以忽略。
当马赫数接近1时候（跨音速），可压速性影响就显得十分重要了。
如果马赫数大于1，流体就变为超音速流动。
FLUENT对于亚音速，跨音速以及超音速等可压流动都有模拟能力。
G.热传导（HeatTransfer）及扩散（Diffusion）：
除了粘性外，流体还有热传导及扩散等性质。
当流体中存在温度差时，温度高的地方将向温度低的地方传送热量，这种现象称为热传导。
同样地，当流体混合物中存在组元的浓度差时，浓度高的地方将向浓度低的地方输送该组元的物质，这种现象称为扩散。
流体的宏观性质，如扩散、粘性和热传导等，是分子输运性质的统计平均。
由于分子的不规则运动，在各层流体间交换着质量、动量和能量，使不同流体层内的平均物理量均匀化，这种性质称为分子运动的输运性质。
质量输运宏观上表现为扩散现象，动量输运表现为粘性现象，能量输运表象为热传导现象。
理想流体忽略了粘性，即忽略了分子运动的动量输运性质，因此在理想流体中也不应考虑质量和能量输运性质——扩散和热传导，因为它们具有相同的微观机制
3在数值模拟过程中，离散化的目的是什么？
如何对计算区域进行离散化？
离散化时通常使用哪些网格？
如何对控制方程进行离散？
离散化常用的方法有哪些？
它们有什么不同？
首先说一下CFD的基本思想：
把原来在时间域及空间域上连续的物理量的场，如速度场，压力场等，用一系列有限个离散点上的变量值的集合来代替，通过一定的原则和方式建立起关于这些离散点上场变量之间关系的代数方程组，然后求解代数方程组获得场变量的近似值。
然后，我们再讨论下这些题目。
离散化的目的：
我们知道描述流体流动及传热等物理问题的基本方程为偏微分方程，想要得它们的解析解或者近似解析解，在绝大多数情况下都是非常困难的，甚至是不可能的，就拿我们熟知的Navier-Stokes方程来说，现在能得到的解析的特解也就70个左右；但为了对这些问题进行研究，我们可以借助于我们已经相当成熟的代数方程组求解方法，因此，离散化的目的简而言之，就是将连续的偏微分方程组及其定解条件按照某种方法遵循特定的规则在计算区域的离散网格上转化为代数方程组，以得到连续系统的离散数值逼近解。
计算区域的离散及通常使用的网格：
在对控制方程进行离散之前，我们需要选择与控制方程离散方法相适应的计算区域离散方法。
网格是离散的基础，网格节点是离散化的物理量的存储位置，网格在离散过程中起着关键的作用。
网格的形式和密度等，对数值计算结果有着重要的影响。
一般情况下，二维问题，有三角形单元和四边形，三维问题中，有四面体，六面体，棱锥体，楔形体及多面体单元。
网格按照常用的分类方法可以分为：
结构网格，非结构网格，混合网格；也可以分为：
单块网格，分块网格，重叠网格；等等。
上面提到的计算区域的离散方法要考虑到控制方程的离散方法，比如说：
有限差分法只能使用结构网格，有限元和有限体积法可以使用结构网格也可以使用非结构网格。
控制方程的离散及其方法：
上面已经提到了离散化的目的，控制方程的离散就是将主控的偏微分方程组在计算网格上按照特定的方法离散成代数方程组，用以进行数值计算。
按照应变量在计算网格节点之间的分布假设及推到离散方程的方法不同，控制方程的离散方法主要有：
有限差分法，有限元法，有限体积法，边界元法，谱方法等等。
这里主要介绍最常用的有限差分法，有限元法及有限体积法。
（1）有限差分法（FiniteDifferenceMethod，简称FDM）是数值方法中最经典的方法。
它是将求解域划分为差分网格，用有限个网格节点代替连续的求解域，然后将偏微分方程（控制方程）的导数用差商代替，推导出含有离散点上有限个未知数的差分方程组。
求差分方程组（代数方程组）的解，就是微分方程定解问题的数值近似解，这是一种直接将微分问题变为代数问题的近似数值解法。
这种方法发展较早，比较成熟，较多用于求解双曲型和抛物型问题（发展型问题）。
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（FiniteElementMethod，简称FEM）与有限差分法都是广泛应用的流体力学数值计算方法。
有限元法是将一个连续的求解域任意分成适当形状的许多微小单元，并于各小单元分片构造插值函数，然后根据极值原理（变分或加权余量法），将问题的控制方程转化为所有单元上的有限元方程，把总体的极值作为个单元极值之和，即将局部单元总体合成，形成嵌入了指定边界条件的代数方程组，求解该方程组就得到各节点上待求的函数值。
有限元法的基础是极值原理和划分插值，它吸收了有
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