fluent入门一般问题（一）

奈文摩尔

2020年1月4日 15:09

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Fluent，并非我原创但是没找到出处，给大家做个参考。

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FLUENT help，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？ (#61)
答：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。

2 CFD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。（13楼）
见楼主提供的资料
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？（#80）
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，三位问题中，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（Finite Difference Method，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（Finite Element Method，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，它吸收了有限差分法中离散处理的内核，又采用了变分计算中选择逼近函数并对区域积分的合理方法，是这两类方法相互结合，取长补短发展的结果。它具有广泛的适应性，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。对椭圆型问题（平衡态问题）有更好的适应性。有限元法因求解速度较有限差分法和有限体积法满，因此，在商用CFD软件中应用并不普遍，目前的商用CFD软件中，FIDAP采用的是有限元法。而有限元法目前在固体力学分析中占绝对比例，几乎所有的固体力学分析软件都是采用有限元法。（3）有限体积法（Finite Volume Method，简称FVM）是近年发展非常迅速的一种离散化方法，其特点是计算效率高。目前在CFD领域得到了广泛的应用。其基本思路是：将计算区域划分为网格，并使每个网格点周围有一个互不重复的控制体积；将待解的微分方程（控制方程）对每一个控制体积分，从而得到一组离散方程。其中的未知数是网格点上的因变量，为了求出控制体的积分，必须假定因变量值在网格点之间的变化规律。从积分区域的选取方法看来，有限体积法属于加权余量法中的子域法，从未知解的近似方法看来，有限体积法属于采用局部近似的离散方法。简言之，子域法加离散，就是有限体积法的基本方法。

各种离散化方法的区别：简短而言，有限元法，将物理量存储在真实的网格节点上，将单元看成由周边节点及型函数构成的统一体；有限体积法往往是将物理量存储在网格单元的中心点上，而将单元看成围绕中心点的控制体积，或者在真实网格节点上定义和存储物理量，而在节点周围构造控制题。其具体的区别可以参考下面的附件文章：离散化方法介绍及其区别.pdf

4 常见离散格式的性能的对比（稳定性、精度和经济性） (#62)

离散格式	稳定性及稳定条件	精度与经济性
中心差分	条件稳定Peclet小于等于2	在不发生振荡的参数范围内，可以获得校准确的结果。
一阶迎风	绝对稳定	虽然可以获得物理上可接受的解，但当Peclet数较大时，假扩散较严重。为避免此问题，常需要加密计算网格。
二阶迎风	绝对稳定	精度较一阶迎风高，但仍有假扩散问题。
混合格式	绝对稳定	当Peclet小于等于2时，性能与中心差分格式相同。当Peclet大于2时，性能与一阶迎风格式相同。
指数格式、乘方格式	绝对稳定	主要适用于无源项的对流扩散问题，对有非常数源项的场合，当Peclet数较高时有较大误差。
QUICK格式	条件稳定Peclet小于等于8/3	可以减少假扩散误差，精度较高，应用较广泛，但主要用于六面体和四边形网格。
改进的QUICK格式	绝对稳定	性能同标准QUICK格式，只是不存在稳定性问题。

5 在利用有限体积法建立离散方程时，必须遵守哪几个基本原则？（#81）
具体参考王福军的书《计算流体动力学—CFD软件原理与应用》的第52-54页，这里只作简短介绍。

在利用有限体积法建立离散方程时，必须遵守如下四条基本原则：

1.控制体积界面上的连续性原则；

2.正系数原则；

3.源项的负斜率线性化原则；

4.主系数等于相邻节点系数之和原则

6 流场数值计算的目的是什么？主要方法有哪些？其基本思路是什么？各自的适用范围是什么？ (#130)
答：这个问题的范畴好大啊。简要的说一下个人的理解吧：流场数值求解的目的就是为了得到某个流动状态下的相关参数，这样可以节省实验经费，节约实验时间，并且可以模拟一些不可能做实验的流动状态。主要方法有有限差分，有限元和有限体积法，好像最近还有无网格法和波尔兹曼法（格子法）。基本思路都是将复杂的非线性差分/积分方程简化成简单的代数方程。相对来说，有限差分法对网格的要求较高，而其他的方法就要灵活的多

7 可压缩流动和不可压缩流动，在数值解法上各有何特点？为何不可压缩流动在求解时反而比可压缩流动有更多的困难？（#55）
注：这个问题不是一句两句话就能说清楚的，大家还是看下面的两篇小文章吧，摘自《计算流体力学应用》，读完之后自有体会。

可压缩Euler及Navier-Stokes方程数值解

描述无粘流动的基本方程组是Euler方程组，描述粘性流动的基本方程组是Navier-Stokes方程组。用数值方法通过求解Euler方程和Navier-Stokes方程模拟流场是计算流体动力学的重要内容之一。由于飞行器设计实际问题中的绝大多数流态都具有较高的雷诺数，这些流动粘性区域很小，由对流作用主控，因此针对Euler方程发展的计算方法，在大多数情况下对Navier-Stokes方程也是有效的，只需针对粘性项用中心差分离散。

用数值方法求解无粘Euler方程组的历史可追溯到20世纪50年代，具有代表性的方法是1952年Courant等人以及1954年Lax和Friedrichs提出的一阶方法。从那时开始，人们发展了大量的差分格式。Lax和Wendroff的开创性工作是非定常Euler(可压缩Navier-Stokes)方程组数值求解方法发展的里程碑。二阶精度Lax-Wendroff格式应用于非线性方程组派生出了一类格式，其共同特点是格式空间对称，即在空间上对一维问题是三点中心格式，在时间上是显式格式，并且该类格式是从时间空间混合离散中导出的。该类格式中最流行的是MacCormack格式。

采用时空混合离散方法，其数值解趋近于定常时依赖于计算中采用的时间步长。尽管由时间步长项引起的误差与截断误差在数量级上相同，但这却体现了一个概念上的缺陷，因为在计算得到的定常解中引进了一个数值参数。将时间积分从空间离散中分离出来就避免了上述缺陷。常用的时空分别离散格式有中心型格式和迎风型格式。空间二阶精度的中心型格式(一维问题是三点格式)就属于上述范畴。该类格式最具代表性的是Beam-Warming隐式格式和Jameson等人采用的Runge-Kutta时间积分方法发展的显式格式。迎风型差分格式共同特点是所建立起的特征传播特性与差分空间离散方向选择的关系是与无粘流动的物理特性一致的。第一个显式迎风差分格式是由Courant等人构造的，并推广为二阶精度和隐式时间积分方法。基于通量方向性离散的Steger-Warming和Van Leer矢通量分裂方法可以认为是这类格式的一种。该类格式的第二个分支是Godunov方法，该方法在每个网格步求解描述相邻间断(Riemann问题)的当地一维Euler方程。根据这一方法Engquist、Osher和Roe等人构造了一系列引入近似Riemann算子的格式，这就是著名的通量差分方法。

对于没有大梯度的定常光滑流动，所有求解Euler方程格式的计算结果都是令人满意的，但当出现诸如激波这样的间断时，其表现确有很大差异。绝大多数最初发展起来的格式，如Lax-Wendroff格式中心型格式，在激波附近会产生波动。人们通过引入人工粘性构造了各种方法来控制和限制这些波动。在一个时期里，这类格式在复杂流场计算中得到了应用。然而，由于格式中含有自由参数，对不同问题要进行调整，不仅给使用上带来了诸多不便，而且格式对激波分辨率受到影响，因而其在复杂流动计算中的应用受到了一定限制。

另外一种方法是力图阻止数值波动的产生，而不是在其产生后再进行抑制。这种方法是建立在非线性限制器的概念上，这一概念最初由Boris和Book及Van Leer提出，并且通过Harten发展的总变差减小(TVD, Total Variation Diminishing)的重要概念得以实现。通过这一途径，数值解的变化以非线性的方式得以控制。这一类格式的研究和应用，在20世纪80年代形成了一股发展浪潮。1988年，张涵信和庄逢甘利用热力学熵增原理，通过对差分格式修正方程式的分析，构造了满足熵增条件能够捕捉激波的无波动、无自由参数的耗散格式(NND格式)。该类格式在航空航天飞行器气动数值模拟方面得到了广泛应用。

1987年，Harten和Osher指出，TVD格式最多能达到二阶精度。为了突破这一精度上的限制引入了实质上无波动(ENO)格式的概念。该类格式“几乎是TVD”的，Harten因此推断这些格式产生的数值解是一致有界的。继Harten和Osher之后，Shu和Osher将ENO格式从一维推广到多维。J.Y.Yang在三阶精度ENO差分格式上也做了不少工作。1992年，张涵信另辟蹊径，在NND格式的基础上，发展了一种能捕捉激波的实质上无波动、无自由参数的三阶精度差分格式(简称ENN格式)。1994年，Liu、Osher和Chan发展了WENO(Weighted Essentially Non-Oscillatory)格式。WENO格式是基于ENO格式构造的高阶混合格式，它在保持了ENO格式优点的同时，计算流场中虚假波动明显减少。此后，Jiang提出了一种新的网格模板光滑程度的度量方法。目前高阶精度格式的研究与应用是计算流体力学的热点问题之一。

fluent入门一般问题（一）的图1