Fluent的自适应网格问题.doc

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1、·加密网格的话有两种参考标准一种是y+值，一种是y*值，一般来说，要加密网格主要是为了是y+值满足需求，具体的情况看楼主你的需要...根据y+值来加密网格的步骤如下：运行fluent，导入casanddat文件后，点击adapt——Yplus/Ystar..。，之后出现选择界面，一般情况可以保持默认界面，当然也可以根据自己的需求选择选项，一般type项选择Yplus，然后点击compute，在min及max项会出现你的选择壁面的Y+值，在其下方，有minallowed和maxallowed，输入你所需要的Y+值围，点击Mark按钮，会标记出不符合要求的部分

2、，然后点击adapt，就可以了，这部分区域的网格会加密，以适应你的要求Y*的步骤也是这样的但是前提是要知道你的计算的y+值围，而这个值一般是估计值，且跟计算有关的，是个不确定量，所以一般只作参考用希望能帮到你......另外，希望给加分啊，呵呵追问我点完adpat，Yplus/Ystar这个是灰的，不能点。。回答额，你计算了吗？或者说你导入的是cas&dat文件吗？如果不是，你都没有一个y+值的围，怎么可能让软件给你加密网格？？？...（这是基本条件）追问当然计算了，我保存完再导入cas&dat也不行回答那你试试计算完，直接点adapt试试.....还真没

3、遇到过你说的情况追问adapt都能点只是里面的Yplus/Ystar不能点，是灰色的fluent里的常见问题（一）(2011-02-2609:44:43)1　什么叫松弛因子？松弛因子对计算结果有什么样的影响？它对计算的收敛情况又有什么样的影响？　　1、亚松驰（UnderRelaxation）：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（RelaxationFactors）。《数值传热学-214》　　2、FLUENT中的亚松驰：由于FLUENT所解方程组的非线性，

4、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的变化量。亚松驰最简单的形式为：单元变量等于原来的值  加上亚松驰因子a与  变化的积,Word资料·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。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

5、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。注意：粘性和密度的亚松驰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

6、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。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。

7、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。　　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

8、SIMPLEC中，压力校正亚松驰因子通常设为1.0，它有助于收敛。