fluent中scale-adaptive simulation介绍

fluent中scale-adaptive simulation介绍
Fluent中的Scale-Adaptive Simulation (SAS) 是一种用于计算流
体力学 (CFD) 模拟的自适应网格方法，它可以在不同空间尺
度上直接模拟流体流动。

SAS 可以在不同尺度下揭示流体流
动中的复杂特性，并为各种应用提供更准确和可靠的结果。

SAS 是一种结合了雷诺平均N-S方程 (RANS) 模型和大涡模拟(LES) 方法的模拟技术。

在传统的RANS模拟中，流体流动被
假设是平稳和各向同性的，而忽略了湍流的尺度和时间相关性。

然而，在某些流动情况下，湍流的尺度变化和空间相关性对结果的准确性具有重要影响。

相比之下，LES方法可以解决流动中的尺度和相关性问题，但计算成本较高。

SAS方法在不同
的空间尺度上组合了RANS和LES方法的优点，以平衡计算
效率和准确性。

SAS的核心思想是在CFD模拟中引入一个尺度自适应方法，
根据流动场的特性来选择合适的网格尺度进行模拟。

该方法基于雷诺应力的局部尺度来调整模型的二阶湍流粘度。

通过自适应地调整模型的粘度值，SAS方法可以在不同的网格尺度上
更准确地模拟湍流流动，并解决RANS方法在处理局部尺度
流动时的不足。

为了实现尺度自适应，SAS引入了一个形如子网格的尺度函数。

该尺度函数基于湍流的空间和时间尺度，它可以自适应地调整网格的大小和分辨率。

在SAS中，子网格的尺度将根据
当地的湍流动力学来确定。

当流动中存在大尺度的涡旋时，子网格的尺度将调整为较大值以更好地保持这些结构。

而当流动
中存在小尺度的涡旋时，子网格的尺度将减小以捕获更多的细节。

SAS方法在多个领域得到了广泛的应用，包括空气动力学、船舶流体力学、涡轮机械、燃烧和环境工程等。

通过适当选择尺度函数和调整模型的湍流粘度，SAS可以在不同尺度下模拟出更准确和可靠的结果。

相比传统的RANS方法，SAS方法能够更好地预测湍流结构、细节和湍流交互。

这为复杂流动问题的工程应用提供了更高的可信度。

综上所述，Fluent中的Scale-Adaptive Simulation (SAS) 是一种自适应网格方法，通过结合RANS和LES的优点，可以在不同尺度下模拟流体流动。

它通过自适应地调整模型的湍流粘度和网格尺度来捕获不同尺度下的湍流特性。

SAS方法在多个领域得到了广泛应用，并提供了更准确和可靠的结果。