判断模拟结果是否正确收敛.doc

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1、5我觉得FLUENT中关于松弛因子的解释就很清楚的.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*DETAA1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

2、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。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

3、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

4、及理论分析结果进行对比分析。***怎样判断计算结果是否收敛!1、观察点处的值不再随计算步骤的增加而变化;2、各个参数的残差随计算步数的增加而降低,最后趋于平缓;3、要满足质量守恒(计算中不牵涉到能量)或者是质量与能量守恒(计算中牵涉到能量)。特别要指出的是,即使前两个判据都已经满足了,也并不表示已经得到合理的收敛解了,因为,如果松弛因子设置得太紧,各参数在每步计算的变化都不是太大,也会使前两个判据得到满足。此时就要再看第三个判据了。还需要说明的就是,一般我们都希望在收敛的情况下,残差越小越好,但是残差曲线是全场求平均的结果,有时其大小并不

5、一定代表计算结果的好坏,有时即使计算的残差很大,但结果也许是好的,关键是要看计算结果是否符合物理事实,即残差的大小与模拟的物理现象本身的复杂性有关,必须从实际物理现象上看计算结果。比如说本斑最近在算的一个全机模型,在大攻角情况下,解震荡得非常厉害,而且残差的量级也总下不去,但这仍然是正确的,为什么呢,因为大攻角下实际流动情形就是这样的,不断有涡的周期性脱落,流场本身就是非定常的,所以解也是波动的,处理的时候取平均就可以呢:)不收敛通常怎么解决?1.我一般首先是改变初值,尝试不同的初始化,事实上好像初始化很关键,对于收敛~2.FLUENT的

6、收敛最基础的是网格的质量,计算的时候看怎样选择CFL数,这个靠经验3.首先查找网格问题,如果问题复杂比如多相流问题,与模型、边界、初始条件都有关系。4.边界条件、网格质量5.有时初始条件和边界条件严重影响收敛性,我曾经作过一个计算反反复复,通过修改网格,重新定义初始条件,包括具体的选择的模型,还有老师经常用的方法就是看看哪个因素不收敛,然后寻找和它有关的条件,改变相应参数。就收敛了6.A.检查是否哪里设定有误.比方用mm的unit建构的mesh,忘了scale...比方给定的b.c.不合里...B.从算至发散前几步,看presure分布,

7、看不出来的话,再算几步,看看问题大概出在那个区域,连地方都知道的话,应该不难想出问题所在.C.网格,配合第二点作修正,或是认命点,就重建个更漂亮的,或是更粗略的来除错...D.再找不出来的话,我会换个solver...7.我解决的办法是设几个监测点,比如出流或参数变化较大的地方,若这些地方的参数变化很小,就可以认为是收敛了,尽管此时残值曲线还没有降下来。8.记得好像调节松弛因子也能影响收敛,不过代价是收敛速度。9.网格有一定的影响,最主要的还是初始和边界条件连续性方程不收敛是怎么回事? 在计算过程中其它指数都收敛了,就continuity

8、不收敛是怎么回事这和Fluent程序的求解方法SIMPLE有关。SIMPLE根据连续方程推导出压力修正方法求解压力。由于连续方程中流场耦合项被过渡简化,使得压力修正方程不能准确反映流场的变化,

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