CFD数值模拟2
cfd数值模拟 流体力学参数
cfd数值模拟流体力学参数流体力学参数是研究流体运动和流体与固体之间相互作用的重要指标。
在工程领域，使用CFD（Computational Fluid Dynamics，计算流体力学）数值模拟方法可以对流体力学参数进行精确计算和预测。
本文将从不同角度介绍几个常见的流体力学参数，并探讨CFD 数值模拟方法在计算这些参数方面的应用。
我们来讨论雷诺数（Reynolds number）这一重要的流体力学参数。
雷诺数是描述流体流动状态的指标，它与流体的惯性力和粘性力之间的比值有关。
通过CFD数值模拟，我们可以计算出流体在不同雷诺数下的流动情况。
例如，当雷诺数较小时，流体流动主要受到粘性力的影响，流动状态呈现出层流的特点；而当雷诺数较大时，惯性力主导了流动过程，流动状态则呈现出湍流的特征。
CFD数值模拟可以帮助我们更好地理解和分析不同雷诺数下的流体流动行为，对于优化工程设计具有重要意义。
除了雷诺数，涡量（Vorticity）也是流体力学中常用的参数之一。
涡量描述了流体流动时旋转的程度，是流场旋转性质的度量。
在CFD数值模拟中，我们可以通过计算速度场的旋度来得到涡量的分布情况。
涡量的大小和分布可以反映流体流动的复杂性和旋转性质，对于分析和预测流体运动中的涡旋结构和涡街现象具有重要意义。
CFD数值模拟可以帮助我们直观地观察和分析涡量的分布，为相关工程问题的解决提供有力支持。
压力系数（Pressure coefficient）也是流体力学中的重要参数之一。
压力系数描述了流体流动中压力分布的非均匀性，是表征流场压力特征的关键指标。
通过CFD数值模拟，我们可以计算出流体在不同位置的压力系数分布。
压力系数的分布对于理解流体流动中的压力变化和力学特性具有重要意义。
CFD数值模拟可以帮助我们预测和优化流体流动中的压力分布，为工程设计和流体力学问题的解决提供参考。
湍流能量耗散率（Turbulent kinetic energy dissipation rate）也是流体力学中的关键参数之一。
反应器停留时间分布CFD数值模拟
3.边界条件，入口反应物质量分数为1，示踪剂为0
4.打开solution-control，取消示踪剂的方程，其他都选。图中示范的方法
5.在稳态条件下计算收敛
6.将稳态计算改为非稳态，general-time-transient
7.将入口示踪剂设定为1
8.打开示踪剂方程，关闭flow项，solution controls-equation
反应器中停留时间分布CFD模拟
做了好多便，感觉闭着眼睛都能Leabharlann 出来了，特把详细步骤拿来分享一下
1.脉冲法
步骤
1.fluent中导入反应器模型，检查网格,尺寸检查，若以mm绘制记得scale。
2.材料面板选取a.反应物b.示踪剂（注：示踪剂选取原则），两者形成mixture混合物，混合的density选取volume-mixed-weighting-law。
9.建立一个监视面,如下所示
10.迭代一个时间步
11.将入口示踪剂再改为0
12.计算直到收敛。
13.利用反应工程里的公式计算平均停留时间和E(T)
特别注意，fluent得到的是t-C(t)曲线。Species-species-transport记得打开，但不要加反应。
CFD数值模拟在计算流体力学项目驱动实践教学中的应用2021年教育文档
CFD数值模拟在计算流体力学项目驱动实践教学中的应用2021年教育文档CFD数值模拟在计算流体力学项目驱动实践教学中的应用计算流体力学CFD是流体力学的一个分支，是能源与动力工程类专业的重要基础课。
课程讲授CFD数值模拟的基本思想、基本方法以及常用CFD数值模拟工具的使用，通过教学使学生了解、掌握CFD数值模拟的基本知识，为将来在涉及流体流动问题的研究和设计工作中应用CFD数值模拟打下基础。
在计算流体力学教学中，可将仿真技术以项目驱动的方式加入到实践教学环节，以加深对概念、公式以及数值方法的理解，进而激发学生探索性学习能力。
如何利用好仿真软件的专业优势，将其引入到计算流体力学实践教学中来，提高教学效果是本文要探讨的主要问题。
一、CFD数值模拟在项目驱动实践教学中的优势根据课程教学任务及其特点，选择适用的教学方式是提高教学效果的关键。
传统的教学模式以教师授课为中心，注重基础理论知识的传授与讲解。
在教学过程中，教师往往花费大量的时间和精力介绍计算流体力学的基本原理并进行相关理论公式的推导，学生并不能理解计算流体力学的工程应用背景和意义，学生所接受的理论知识绝大部分来源于授课教师的灌输。
由于计算流体力学课程涉及内容的复杂性，传统的教学方法与手段，使得教师和学生在此课程的讲授和学习中都遇到一定的困难和问题。
涉及基本方程和数值方法公式推导的部分，传统的板书教学方式可使学生对推导过程进行逻辑思维，对推导得到的公式和结果也会更加印象深刻。
对于比较复杂、抽象的教学内容以及公式的应用，则可借助计算机仿真平台的方式进行辅助教学，让学生直观地了解不同公式的应用过程和数值模拟结果。
由于流体力学控制方程一般是非线性的，只有极少数情况下才能得到解析解，与工程相关的复杂流体力学问题几乎不能得到解析解，而实验研究一般是在模拟条件下完成的，几乎所有的地面实验设备都不能完全满足所有参数和相似定理的要求。
通过CFD数值模拟技术，可以设计一些虚拟的实验，过程中可选用不同公式模型和数值方法，数值模拟所得的结果直观，弥补了理论教学内容的不足。
CFD数值模拟实验指导书
（4） （5a） （5b） （5c） （6）
对于无法用解析方法求解的微分方程可以用数值方法求解， 所谓数值方法求解就是用近 似的数值解逼近微分方程的精确解。流动控制方程的精确解是流场计算域内流动参数（如速 度、压力、温度等）的连续分布，而数值解则是流场计算域内离散的点上的近似解对连续精 确解的逼近，换句话说，我们可以把连续的流场离散为一定数目的不连续的点，在这些离散 点上，守恒方程被近似满足，如果离散点之间的距离为无穷小，则近似解将无限趋近于精确 解，因此我们可以用近似解代替精确解。这就是流动微分方程数值求解的基本思想。 以数值方法求解流动微分方程，首先要把需要求解的流场的几何空间（或称为计算域） 离散为孤立的不连续的点，或者说用一定数量的点覆盖或代表要求解的连续的流场，然后将 流动控制方程的偏导数用离散点之间的有限变化来代替， 例如， 表示速度梯度的导数 ∂u / ∂x 用差商 Δu / Δx 来代替，其中 Δu 和 Δx 分别是 x 坐标方向的两个相邻的点的速度差和坐标 x 的增量。 可以想象， 如果控制微分方程中的所有导数或偏导数都被类似于差商的量代替的话， 偏微分方程将有可能变成一个线性方程，一个只包含离散点的坐标和待求函数值（如上述的 u）的线性方程。事实上，我们可以把流动控制方程组的每一个偏微分方程在每一个离散点 上转变为一个线性方程。假如我们用 100 个点离散一个计算域，那么对每个偏微分方程我们 将得到 100 个线性方程。至此，偏微分方程的求解已经转化为线性方程组的求解，如果得到 线性方程组的解，我们就得到了偏微分方程组的近似数值解。因此，我们也可以说，CFD 模 拟的过程本质上是在计算域上构建线性方程组并求解线性方程组的过程。 从上面的论述可以看出，数值方法求解流动微分方程至少包括三个步骤：首先，离散计 算域；其次，在离散后的计算域上离散控制方程；其三，求解离散得到的线性方程组。需要 补充的是，并不是所有的线性方程都需要求解，实际上有些特殊点上的流动变量值或其梯度 是已知的，这些特殊的点就是计算域边界上的点。通常为了限定微分方程的解，我们需要给
CFD稳态数值模拟的建议
/%DF%C9%C5%A3/blog/item/9811feddaa6db65a95ee3757.html近年来，建筑计算风工程的研究和应用得到了很大的进步，但其数值计算的精度非常重要。
数值模拟是一种近似解，误差的大小决定了求解的精度，误差主要产生于三个方面：模型误差、离散误差和迭代误差。
下面主要根据数值模拟方面的实践和体会，并参考一些资料，从数值模拟计算域的尺寸、计算网格、对流项插值阶数、湍流模型、数值模拟结果的判断等几个方面提出一些建议。
同时还选取一个立方体实测模型的结果进行比较验证。
(a)计算域设置在对建筑物表面风压进行数值模拟时，是将一个无限大的空间用一个有限的计算域来代替，即在距离建筑较远的地方人为设置几个避免，使求解于封闭，并保证这些壁面设置不会对建筑表面风压数值计算结果产生影响，即求解域的大小不宜太小，但也不宜太大以免增加计算量。
从影响建筑物壁面风压考虑，对低矮建筑物（包括大跨度建筑），设h为建筑物的高度，建议入口距建筑物迎风面保证4h~5h的距离，建筑物侧面和顶面距各自流域边界的距离应大于4h。
此时最大阻塞率小于3%。
但是，高层建筑与低矮建筑物有所区别，因为低矮建筑以顶面绕流为主，而高层建筑则以侧面绕流为主。
高层建筑计算域的高度H可小于3h，而计算域的水平宽度B应大于8倍建筑物宽度，此时阻塞率小于5%。
背风壁面距出口的距离应使湍流充分发展，所以出口应距建筑物远一些，一般要求9h~10h。
若距离太小，出口处有回流，则计算会出现发散。
在大尺度建筑物平均风压模拟时，有时也可适当减少背风壁面距离，因为一般远场的网格较粗，湍流耗散较快，并且输运方程中都以对流项为主，较远下游的流动对上游影响较小，所以大多取7h~8h就可基本消除人为设置出口边界的影响。
(b)计算域网格设置进行C F D数值模拟计算时，首先要将计算区域离散化，即网格划分，数值计算是在离散网格点上满足流体动力学基本方程，因此网格划分将对数值模拟结果有直接影响。
CFD模拟
9.3、CFD室内精密空调机房流体分析
图1：z=1m高度处温度分布图(℃)
图2：z=2m高度处温度分布图(℃)
从图1、2中可以看出：在计算机满负荷工作状态，空调机组22℃的送风温度下，1～2m的工作区内，室内温度可维持在25-28℃之间。
计算机顶部区域的最高温度达到36℃。
在室内工作区内温度分布比较均匀。
z=1m高度处风速矢量图
z=2m高度处风速矢量图
在1～2m工作区内大部分区域内的气流速度维持在0.2～0.8m/s之间，在接近空调柜的进风口与计算机处区域的风速较大。
最大达到1.6m/s。
数值模拟说明：
1、本模拟边界条件根据本公司投标机组和计算机实际情况确定。
计算机柜的边界条件采用第二类边界条件。
周围墙壁由于采用了保温隔热措施，其传热量与计算机柜发热量相比很小，按照绝热边界条件简化处理。
2、本模拟按计算机最大负荷状态、空调机组出风温度为22℃，风量按计算机额定通过风量进行计算。
3、本数值模拟采用Fluent软件进行。
4、通过数值模拟发现：布置30台梅兰日兰精密空调机组，其结果能满足机房空调要求。
2-CFD数值模拟经典案例
CFD数值模拟—某厂房车间案例——索斯系统送风设计的经典案例以往对中央空调系统内气流组织的理解和室内空间速度场、温度场的设计，只停留在经验值和独立单元射流计算的高度，而现在有了CFD（Computational fluid Dynamics）－计算流体力学软件的简称，是专门用来进行流场分析、流场计算、流场预测的软件。
杜肯索斯与知名高校合作，建立了大空间气流组织实验室，并使用当前流行的CFD计算程序（GAMBIT EXCEED FLUENT），将先前的经验与现代计算机强大的迭代能力相结合（采用1.83GHZ双核处理器的计算机进行模拟，迭代次数3000－5000次，数据收敛一般需要数十小时）。
通过此软件的应用，可以显示并分析封闭空间中的流场；在较短的时间内能预测效果，并通过改变各种参数，使送风效果设计达到最佳。
同时将此设计在大空间气流组织实验室中模拟验证。
CFD的数值模拟能使我们更加深刻地理解问题产生的机理，为实验提供指导，节省实验所需的人力、物力和时间，并对实验结果的整理和规律的得出起到很好的指导作用。
在此，我们对某车间厂房内空气流场的CFD数值模拟应用作一案例介绍，具体如下：●案例环境该工程车间厂房生产精密器件，对工作区域的风速、温度有相当高的要求，同时还要求工作区外测能形成风幕，有效隔离工作台面两侧设备产生的气味和油污。
●CFD技术应用:传统的点式送风模式是根本不能实现这种在整个长达几十米的矩形工作台面上形成均匀的速度、温度场，并形成如此大的风幕。
这时，我们选择采用具有线式及立体面送风特点的纤维织物空气分布系统，同时采用CFD技术对该设计进行指导。
该设计关键在于：一、纤维材料渗透率的设计二、空气分布系统射流孔孔径和孔间距的设计三、整个系统风量、压力的匹配性设计对该厂房采用CFD模拟主要目的是验证在初步设计的基础上，密闭空间的气流组织情况，速度场、温度场、密度场、压力场的分布情况。
该项目设计由durkeesox技术中心完成，分别在5：30、6：30、8：30、3：30四个方向开0.5”孔（详细参照CAD图纸和计算书）。
CFD数值模拟原理课程总结
CFD数值模拟原理课程总结CFD 数值模拟原理课程总结随着近代科学技术的进步，在绝大部分的研究领域内，人们对常见现象的理论研究已达到了一个崭新的境界，如力学、新材料设计的超分子建筑学、统计物理学、流体力学、传热学、化学反应流等。
与此同时，这些数学物理方程、理论模型或经验模型，在大量的实验研究及工程应用中得到证实。
为了在实际工程运用中能更加直观简洁的描述流体在流场中的流动情况，CFX 软件系列中的CFD ，PRO-E 等软件就能系统的解决流体的数值模拟问题。
CFD 的基本理论基础与流体力学理论基础相似，质量守恒方程，动量守恒方程(牛顿运动定律)和能量守恒方程(热力学第一定律)是CFD 理论的基石和核心。
以下为粘性流体流动的基本方程组：(1)连续性方程： (2)动量方程：(3)能量方程：(4)质量组分分数方程：在粘性流体流动的系统中，以上四个方程构成的方程组是叩开理论流体力学实际问题的基础，同时在CFD 软件运用开发过程中起着理论核心的作用。
二、网格计算中的对流——扩散方程的差分格式分析网格计算中的基本物理概念(1)节点：需要求解未知物理量的空间几何位置；(2)控制容积：空间实体的面积或体积；(3)界面：控制容积之间的分界面；(4)网格线：连接各节点之间的连线。
对于均匀网格，内节点与外节点在区域内的分布趋于一致，仅在坐标轴方向错位半个网格空间；对于不均匀网格计算，内节点永远在控制容积中心，而外节点的界面永远位于两相邻点的中间位置。
在实际工程运算中，内节点网格计算处理特变物理现象比较容易，外节点状态。
由能量守恒微分方程可以推出差分方程，根据工程应用数学所学知识，运用Taylor 展开得到差分方程。
在均匀的网格中，对一维方程，采用不同的离散形式，可以得到相同的差分方程。
但是，这不是普遍现象。
一般情况下，有差别，计算结果的准确度也不有差别。
运用Taylor 展开易于进行数学分析，其缺点是物理概念不清,计算()()0=??+i i i i i t u ρε?ρε?()()()i g s i i i i i i i i i Sc P t +-+?-=??+u u u u u βερε?ρε?()()()i g s i i i i i i i i i Sc P t+-+?-=??+u u u u u βερε?ρε?()()()()∑∑==-+-=?Γ-??+Np j ik ji jk ij Np j ik i jk j k ij ik i ik ik i i i ik i i Y m Y m Y Y Y Y t Y 11ρρβαρα?ρα?u的结果可能违背基本的物理定律。
做CFD数值模拟需要考虑的问题流程
当你决定使用CFD软件解决某一问题时，首先要考虑如下几点问题：定义模型目标：从CFD模型中需要得到什么样的结果？从模型中需要得到什么样的精度；选择计算模型：你将如何隔绝所需要模拟的物理系统，计算区域的起点和终点是什么？在模型的边界处使用什么样的边界条件？二维问题还是三维问题？什么样的网格拓扑结构适合解决问题？物理模型的选取：无粘，层流还湍流？定常还是非定常？可压流还是不可压流？是否需要应用其它的物理模型？确定解的程序：问题可否简化？是否使用缺省的解的格式与参数值？采用哪种解格式可以加速收敛？使用多重网格计算机的内存是否够用？得到收敛解需要多久的时间？在使用CFD分析之前详细考虑这些问题，对你的模拟来说是很有意义的。
当你计划一个CFD工程时，请利用提供给CFD软件使用者的技术支持。
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解决问题的步骤
确定所解决问题的特征之后，你需要以下几个基本的步骤来解决问题：
1．创建网格.
2．运行合适的解算器：2D、3D。
3．输入网格
4．检查网格
5．选择解的格式
6．选择需要解的基本方程：层流还是湍流（无粘）、化学组分还是化学反应、热传导模型等
7．确定所需要的附加模型：风扇，热交换，多孔介质等。
8．.指定材料物理性质
8．指定边界条件
9．调节解的控制参数
10．初始化流场
11．计算解
12．检查结果
13．保存结果
14．必要的话，细化网格，改变数值和物理模型。
气动设计的CFD数值模拟及优化
气动设计的CFD数值模拟及优化随着工业的发展和科技的进步，气动设计在各个行业中都扮演着重要的角色。
比如汽车、航空航天、建筑、能源等各种领域的研发工作都需要气动学的知识。
而气动设计的CFD数值模拟及优化技术，也成为了这些工程实践中重要的一部分。
下面，我们就来说一说气动设计的CFD数值模拟及优化技术。
一、CFD数值模拟的基本原理CFD(Computational Fluid Dynamics)，即计算流体力学，是利用计算机数值模拟流体在空间和时间上的运动、变化和相互作用的一种方法。
在气动设计中，CFD 数值模拟可以对气流进行分析和模拟，提供了可视化的方式来观察实际系统中的流场，最大限度地发挥设备的作用。
CFD计算流体力学的工作流程包括以下几个步骤：（1）建立几何模型：根据需要，选择合适的几何模型，以及相应的数据导入格式如IGES、STEP、STL等，进行模型导入。
（2）网格划分：确定模型的流动范围，并划分为多个相邻的小网格。
合理的网格划分可以更好地反映物体表面形态等数据，从而提高计算效率并减小误差。
（3）设定数值模型：根据需要，设置流动方程、物理模型、边界条件、计算区域、计算网格等。
（4）计算流动场：运用计算机对所设定的数值模型进行求解，并获取流动场的数值分布和特性参数。
一般计算过程需要使用数值方法，如有限元方法、速度增量法、声波分析法等。
（5）结果评价和分析：对所取得的流动场结果进行评价和分析，包括物理特性、流动速度、温度场等。
二、气动设计中的CFD数值模拟应用气动设计中的CFD数值模拟可以在实验前预测设计效果，也可以为详细的实验设计提供重要的指导信息。
在地址这一方面，气动设计中CFD数值模拟有以下应用：1.气动外形优化：气动外形优化是指在气动学和结构力学约束条件下，利用CFD数值模拟来进行气动外形的参数优化，从而实现外形的最佳效果。
在外形优化过程中，不断地调整参数，通过CFD模拟验证参数的合理性，加速气动设计的过程，提高设计效率。
CFD模拟旋风分离器自然旋风长2
D2 ab
的模拟结果与式 Ｂｒｙａｎｔ 计算值变化规律基本一致。 模拟值与计算值存在一定的偏差，原因在于只考虑气 相流场的变化特征，而将粉料对气相流场湍动能的耗 散作用忽略，但这并不能改变上述两种影响因素的变 化趋势。从以上结果可得出不同的分离器模型预测的 自然旋风长的变化规律并不十分吻合，甚至是相悖 的。
（上接第９３页） Ｍｉｎｅｒａｌｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， １９９９ （９） ３ Ｋ Ｐ Ｇａｌｖｉｎ， Ｓ Ｊ Ｐｒａｔｔｅｎ， Ｇ Ｎｇｕｙｅｎ－Ｔｒａｎ －Ｌａｍ． Ａ ｇｅｒａｌｉｚｅｄ ｐｉｒｌｃａｌ ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆｏｒ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｌｉｐ ｖｄｏｃｉｔｉｅｓ ｉｎ ｌｉｑｕｉｄ ｆｌｕｉｄｉｚｅｄ ｂｅｄｓ． Ｃｈａｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓ ｃｉｅｎｃｅ， １９９９（５４） ４ 赵宏霞，杜高仕，李 敏．干扰床分选技术的研究．煤炭加 工与综合利用， ２００５（２） ５ Ｋ Ｐ Ｇａｌｖｉｎ， Ｓ Ｊ Ｐｒａｔｔｅｎ， Ｎ Ｌａｍｂｅｒｔ， Ａ Ｍ Ｃａｌｌｅｎ， Ｊ Ｌｕｉ． Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ａ ｊｉｇｇｉｎｇ ａｃｔｉｏｎ ｏｎ ｔｈｅ ｇｒａｖｉｔｙ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ａｃｈｉｅｖｅｄ ｉｎ ａ ｔｅｅｔｅｒｅｄ ｂｅｄ ｓｅｐａｒａｔｏｒ． Ｍｉｎｅｒａｌｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ２００２（１５） ６ Ｋ Ｐ Ｇａｌｖｉｎ， Ｅ Ｄｏｒｏｏｄｃｈｉ， Ａ Ｍ Ｃａｌｌｅｎ， Ｎ Ｌａｍｂｅｒｔ， Ｓ Ｊ Ｐｒａｔｔｅｎ． Ｐｉｌｏｔ ｐｌａｎｔ ｔｒｉａ ｌ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｆｌｕｘ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ． Ｍｉｎｅｒａｌｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ２００２（１５） ７ Ｋ Ｐ Ｇａｌｖｉｎ， Ｓ Ｊ Ｐｒａｔｔｅｎ， Ｇ Ｎｇｕｙｅｎ－Ｔｒａｎ－Ｌａｍ，Ｓ Ｋ Ｎｉｃｏｌ． 干 扰床分选机动力学．第十三届国际选煤会议论文集，１９９９． ８ Ｒ Ｂ Ｄｒｕｍｍｏｎｄ， Ａ Ｒ Ｓｗａｎｓｏｎ， Ｓ Ｋ Ｎｉｃｏｌ， Ｐ Ｇ Ｎｅｗｌｉｎｇ． Ｓｔｒａｔｆｏｒｄ 选煤厂 ７５ ｔ／ｈ 干扰床分选机的优化研究． 第十三届国际选煤 会议论文集， １９９９． ９ 邓晓阳等．最近五年国内外选煤设备点评．选煤技术， ２００３（６） １０ Ｋ Ｐ Ｇａｌｖｉｎ， Ｅ Ｄｏｒｏｏｄｃｈｉ， Ａ Ｍ Ｃａｌｌｅｎ， Ｎ Ｌａｍｂｅｒｔ， Ｓ Ｊ Ｐｒａｔｔｅｎ． Ｐｉｌｏｔｐｌａｎｔ ｔｒｉ ａｌ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｆｌｕｘ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ． Ｍｉｎｅｒａｌｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ２００２ （１５） １１ Ｒ Ｂ Ｄｒｕｍｍｏｎｄ， Ｓ Ｋ Ｎｉｃｏｌ ａｎｄ Ａ Ｓｗａｎｓｏｎ． Ｔｅｅｔｅｒｅｄ ｂｅｄ ｓｅｐａｒ ａｔｏｒｓ－ｔｈｅ Ａｕｓｔｒａｌｉａｎ ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ． ｘⅣ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏａｌ Ｐｒｅｐａｒａｔ ｉｏｎ Ｃｏｎｇ ｒｅｓｓ． Ｓｏｕｔｈ Ａｆｒｉｃａｎ Ｉｎ ｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｍ ｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｍｅｔａｌｌｕｒｇｙ， ２００２． １２ Ｂ Ａ Ｆｉｒｔｈ， Ｓ Ｈｕ， Ｍ Ｏ＇Ｂｒｉｅｎ， Ｃ Ｃｌａｒｋｓｏｎ， Ｄ Ｅｄｗａｒｄ． 水力分级 的一些问题． 第十三届国际选煤会议论文集，１９９９． １３ Ｐ Ｎｅｗｌｉｎｇ， Ｗ Ｗｅａｌｅ， Ａ Ｓｗａｎｓｏｎ， Ｐ Ｃｒｉｓａｆｕｌｌｉ． Ｓｔｒａｔｆｏｒｄ 煤炭公 司Ｂｏｕｔｉｑｕｅ 矿及其选煤厂的革新措施． 第十三届国际选煤会 议论文集， １９９９． １４ 李延锋．粗煤泥在液固流化床中的高效分离研究： ［ 硕士学位 论文］． 徐州：中国矿业大学， ２００４． １ ５ Ｍ・曼科萨等．水力浮选分选机的半工业试验研究．第 ２１ 届 国际选矿会议论文， 国外金属矿选矿， ２００１（５） １６ 张东利，张维蔚等．带导流管的喷动流化床的研究进展．化 工进展， ２００５（２４） １７ 孙祥海．流体力学．上海：上海交通大学出版社，２０００． １８ 张远君，王慧玉，张振鹏．两相流体动力学．北京：北京航 空学院出版社， １９８７． □ （收稿日期：２００６－１１－１６）
CFD软件及数值模拟湍流理论
2.2.4能量利用系数在对气流进行综合评价的时候需要用到能量利用系数，利用该系数可以解决很多在能耗方面的问题。
在空调系统中存在室内气流的影响，在这种影响下可以进行气流研究。
在对气流进行研究的时候需要对空调的工作区等部分进行调查，需要使得空调进行合理的送风而不是将空调预热带向错误的位置，通过这种方式可以提高空调排热效率，进而减少总系统的功耗，使得空调更具有节能减排的经济性。
在对其进行研究的过程中用到了能量利用系数，将其用η代表，那么其定义式如下[8]；p o n o t t t t η-=-式（2-10）式中 o t ：送风温度，℃，p t ：排风温度，℃，n t ：室内工作区的平均温度，℃， 能量利用系数在一般情况下是由默认值的，在混合通风系统中一般默认为1.0，但是在有些情况下如下送风将会大于1.0。
事实上，能量利用系数显示的是室内的热力分层特性，即室内温度的梯度变化。
对于通风系统或者全新风系统，节能潜力随着能量利用系数的增大而升高。
有时，能量利用系数越高，表明室内温度的梯度越大，所以不能够太过分地强调能量利用系数，可能会影响到舒适性。
3 CFD软件及数值模拟湍流理论气流组织的模拟运用数值计算的方法对大空间速度场、温度场的分布规律进行研究,数值方法是模拟的基础,它对实现气流组织的模拟有着重要的意义。
因此下面对数值模拟的相关理论作以详细介绍[27,28]。
3.1 CFD软件简介CFD是英文Computational Fluid Dynamics（计算流体力学）的简称[29]，其伴随数值计算及计算机技术的发展而发展。
通俗地讲，CFD是一种虚拟的实验，他通过使用计算机科技技术来虚拟实验数据，通过这些数据来模拟我们所需要的流动状况，从而进行研究。
这样的话可以利用网络技术减少很多不必要的繁琐工作，他利用了相关的数学微分公式，通过这种方程式的技术来进行近似模拟。
其基本结构包括三大模块，即前处理、求解器和后处理，每个模块都有其独特的作用。
2-CFD数值模拟经典案例
CFD数值模拟—某厂房车间案例——索斯系统送风设计的经典案例以往对中央空调系统内气流组织的理解和室内空间速度场、温度场的设计，只停留在经验值和独立单元射流计算的高度，而现在有了CFD（Computational fluid Dynamics）－计算流体力学软件的简称，是专门用来进行流场分析、流场计算、流场预测的软件。
杜肯索斯与知名高校合作，建立了大空间气流组织实验室，并使用当前流行的CFD计算程序（GAMBIT EXCEED FLUENT），将先前的经验与现代计算机强大的迭代能力相结合（采用1.83GHZ双核处理器的计算机进行模拟，迭代次数3000－5000次，数据收敛一般需要数十小时）。
通过此软件的应用，可以显示并分析封闭空间中的流场；在较短的时间内能预测效果，并通过改变各种参数，使送风效果设计达到最佳。
同时将此设计在大空间气流组织实验室中模拟验证。
CFD的数值模拟能使我们更加深刻地理解问题产生的机理，为实验提供指导，节省实验所需的人力、物力和时间，并对实验结果的整理和规律的得出起到很好的指导作用。
在此，我们对某车间厂房内空气流场的CFD数值模拟应用作一案例介绍，具体如下：●案例环境该工程车间厂房生产精密器件，对工作区域的风速、温度有相当高的要求，同时还要求工作区外测能形成风幕，有效隔离工作台面两侧设备产生的气味和油污。
●CFD技术应用:传统的点式送风模式是根本不能实现这种在整个长达几十米的矩形工作台面上形成均匀的速度、温度场，并形成如此大的风幕。
这时，我们选择采用具有线式及立体面送风特点的纤维织物空气分布系统，同时采用CFD技术对该设计进行指导。
该设计关键在于：一、纤维材料渗透率的设计二、空气分布系统射流孔孔径和孔间距的设计三、整个系统风量、压力的匹配性设计对该厂房采用CFD模拟主要目的是验证在初步设计的基础上，密闭空间的气流组织情况，速度场、温度场、密度场、压力场的分布情况。
该项目设计由durkeesox技术中心完成，分别在5：30、6：30、8：30、3：30四个方向开0.5”孔（详细参照CAD图纸和计算书）。
基于CFD的锅炉燃烧过程数值模拟
基于CFD的锅炉燃烧过程数值模拟基于CFD（计算流体力学）的锅炉燃烧过程数值模拟引言：锅炉作为火力发电厂的核心设备之一，扮演着燃烧煤炭或其他燃料的重要角色。
针对锅炉燃烧过程进行数值模拟可以帮助研究人员更好地了解燃烧过程中的流动特性、传热机制和污染物的生成与排放，以提高锅炉燃烧效率和减少环境污染。
本文将介绍基于CFD技术的锅炉燃烧过程数值模拟的原理、方法和应用。
一、CFD技术简介CFD是一种利用计算机求解流体流动问题的数值模拟方法，主要基于质量守恒、动量守恒和能量守恒等方程，通过对流体动力学和热力学等相关物理过程进行离散、求解和模拟，从而得到流体流动的详细信息。
二、锅炉燃烧过程的数值模拟方法1. 几何建模：锅炉燃烧过程的数值模拟首先需要进行几何建模，即将锅炉内部的几何结构进行细分，包括炉膛、烟道、引风机和燃料喷射器等。
对于复杂的锅炉结构，可以利用CAD软件进行建模，并应用相应的网格划分算法，将燃烧区域划分为数百万个小单元。
2. 流动特性模拟：接下来，通过数值方法对流体流动特性进行模拟。
CFD软件可以基于雷诺平均的Navier-Stokes方程对流场进行求解。
通常使用的湍流模型有k-ε模型、k-ω模型和RANS模型等，可以根据不同情况选择合适的湍流模型。
此外，在锅炉燃烧过程中还需要考虑非平衡化燃烧和辐射传热等复杂物理过程。
3. 燃烧特性模拟：在锅炉燃烧过程的数值模拟中，燃烧特性是关键问题之一。
利用CFD技术可以模拟燃料喷射、氧化剂进气和燃烧反应等过程，并分析燃烧特性参数，如温度、氧浓度、燃烧速率等。
通过调整燃料喷射位置和喷射速率，优化锅炉燃烧过程，提高燃烧效率和降低污染物排放。
四、锅炉燃烧过程数值模拟的应用与优势1. 优化燃烧设备设计：通过数值模拟，可以对锅炉内部的空气分布、燃料喷射和燃烧反应进行精确的预测，进而优化燃烧设备的设计。
比如，可以通过优化燃料喷射位置和角度，减少燃料未燃尽和烟气温度不均匀的问题，提高燃烧效率。
CFD数值模拟过程
基本原理是数值求解控制流体流动的微分方程，得出流场
在连续区域上的离散分布，从而近似模拟流体流动情况。
t
ui
x
j
uiu j
P xi
ij x j
Sui
CFD数值模拟过程
CFD简介 数值模拟简介 CFD软件介绍
利用计算机求解各种守恒控制偏微分方程组的技术。
涉及流体力学（湍流力学）、数值方法乃至计算机图形学等多 学科。且因问题的不同，模型方程与数值方法也会有所差别， 如可压缩气体的亚音速流动、不可压缩气体的低速流动等。
发货
发货
CFD数值模拟过程
CFD简介 数值模拟简介 CFD软件介绍 技术路线
几何造型 网格划分
前处理
求解计算
后处理显示
DesignModeler CFX-Mesh CFX-Pre CFX-Solver CFX-Post
CAD软件 ICEMCFD
在连续区域上的离散分布，从而近似模拟x
j
uiu j
P xi
ij x j
Sui
CFD数值模拟过程
CFD简介 数值模拟简介 CFD软件介绍 技术路线
Computational Fluid Dynamics（计算流体动力学） 计算机技术 + 数值计算技术 流体实验 计算机虚拟实验
CFD数值模拟过程
• CFD简介 • 数值模拟简介 • CFD软件简介 • 技术路线
CFD简介 数值模拟简介 CFD软件介绍 技术路线
Computational Fluid Dynamics（计算流体动力学） 计算机技术 + 数值计算技术 流体实验 计算机虚拟实验
基本原理是数值求解控制流体流动的微分方程，得出流场
CFD数值模拟原理2
非守恒型
u ( ) S
t
x x x
守恒型
( ) (u ) ( ) S
t
x x x
Φ；代表任何物理量：速度，温度，浓度等
；扩散系数，（导热、方程转化为差分方程：
t t [(
t
x
)e
(
x
)w
]dt
[(
x
)te
(
x
)
t w
]t
Sdxdt
S
t x
tx
P
t,x
t时刻：n; t+Δt时刻:n+1 下标 e: ½(P+E); w: ½(P+W)
w W
eE
i-1 i
i+1
非稳态项、对流项、源项采用阶梯法处理积分内的项： 扩散项采用线性法处理积分内的项：得：
in1 in t
2.控制容积平衡法 基本原理：是将守恒定理直接应用于所研究的控制
容积。 如：有源项的一维对流、扩散问题
1
() (u) S ( ) 1 w
t
x
x x
P
ee
Δx
对于P点的控制容积中变量Ф，守恒定律：Δt时间内:
△Ф =由对流及扩散作用流进-流出该控制容积Ф值 +源项所生之值
pn1
pn
x
uw
x
X+Δx
Δx
用δΦ/ δx表示一阶差分。
P (I-1,n) (i,n) (i+1,n)
(i, n) (i 1, n) (i,n) ;O(x)
x
x
前差
同理，后差，中心差分—在工程数学已学。 Φ(x) Φ(x+ Δx) Φ(x+2 Δx)
CFD数值模拟的系统误差反馈及其实现
CFD数值模拟的系统误差反馈及其实现简介：全文回顾了近年来CFD领域数值计算误差及不确定度的研究进展，剖析了系统误差反馈的基本程序及CFD在通风空调领域的应用过程中所遇到的特殊困难，并提出了CFD数值模拟的系统误差反馈思路。
关键字：计算流体动力学系统误差通风空调1 系统误差研究综述CFD(Computational Fluid Dynamics)在近半个世纪以来，随着计算机工业和数值计算技术的进步，被其旺盛的社会需求将CFD技术推进到目前相当高的水平，并且在各个领域得到了广泛的应用[1][2]，并且在过去的二十多年里，CFD技术在暖通空调(HVAC)领域的应用也是日趋广泛和完善，由层流到湍流，由简单的室内气流到复杂的室外热环境模拟、IAQ数值分析、SARS的传播机理模拟、多相流模拟、建筑安全及烟气流动模拟(美国911事件后得到普遍重视)等，可谓是应用得无孔不入[3]。
就目前的几种流体流动与传热的预测方法(理论求解、经验公式、模型试验、CFD数值模拟等)而言，尽管CFD具有成本低、速度快、资料完备且可以模拟各种不同的工况等独特的优点，但CFD方法的可信度，或者其结果的可靠性和对实际问题的可算性，已经成为阻碍CFD技术进步的绊脚石[3][4]。
为了具体地说明这一问题，现在不妨先考察一下用计算机解决科学计算问题时经历的几个过程：S1 实际流动、传热传质过程S2 数学模型(Navier-Stokes Equations、能量及质量平衡方程、物料方程)S3 数值计算方法(网格生成、扩散项及对流项差分格式、各变量的耦合求解关系)S4 计算机语言及程序实现(Code)S5 计算求解结果及后处理(可视化流体流动、传热传质的各个过程)由S1到S5即完成了通常意义上的数值模拟计算过程。
现在的问题是这样反馈过来，由S5到S1，有如下反馈过程：第一步反馈(由S5到S4)，存在计算误差(Computational Error)，由两部分构成，其一为计算过程的舍入误差，即用计算机做数值计算时，由于计算机的字长有限，原始数据在计算机上表示会产生误差，计算过程又可能产生新的误差；这取决于计算机本身的性能及编程语言的简洁和灵活程度，误差缩小空间并不大。
CFD数值模拟课程的教学研究与实践-3页word资料
CFD数值模拟课程的教学研究与实践一、CFD数值模拟概述数值模拟，是工科类学生的一门重要的专业课，主要培养学生的计算机应用、开发能力和综合运用相关学科知识解决实际问题的能力。
CFD （computational fluid dynamics）数值模拟，是以计算机为手段，通过数值计算和图像显示的方法，在流动基本方程（质量守恒方程、动量守恒方程、能量守恒方程等）控制下对流体流动进行模拟。
CFD在航天航空、汽车设计、机械、船舶、材料加工、化工等许多领域有着广泛的应用。
本文结合作者多年来在材料加工和汽车摩托车设计领域的综合教学经验，对CFD数值模拟在这两个领域进行了课程研究。
通过该课程的教学研究与实践，对教学手段进行改革和完善，提高了教学质量，增强学生的实际应用能力。
二、CFD数值模拟软件简介目前，进行CFD数值模拟计算常用的软件有FLUENT、CFX、STAR-CD、PHOENICS等。
CFD软件都包含有3个主要的功能部分：前处理、求解器、后处理。
其中前处理是指对计算对象进行建模、生成网格和选取边界面等；求解器是指求解控制方程组的程序；后处理是指对计算结果进行输出、显示。
三、CFD数值模拟实践应用实例应用Fluent软件进行对某摩托车车身行驶过程中的三维流场进行CFD 数值模拟，根据结果分析其空气动力学特性，包括其气动力系数和外流场速度矢量图、压力分布图、速度流线图等。
这里主要介绍其前处理以及求解过程。
1.模型的建立及网格划分。
确立CFD研究模拟的对象，建立模型。
对于简单的模型，可直接在FLUENT的前处理软件GAMBIT中建立二维或者三维模型；对于较复杂的模型，可在CATIA、UG等三维造型软件中，采用正向设计或者逆向设计，完成三维实体造型。
由于摩托车外形复杂，在不影响车身前部迎风面积的情况下需要对摩托车模型进行一定的简化，方便进行CFD数值模拟。
将该模型文件以STP文件格式导入到FLUENT的前处理软件GAMBIT中。
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N-S and Euler Equations Classification of PDEs Mathematical Behaviors of PDEs
Classification of PDEs
aφxx + b φxy + c φyy + d φx + e φy + f φ = g (x , y ) Classification depends on b 2 − 4ac =? hyperbolic: b 2 − 4ac > 0 parabolic: b 2 − 4ac = 0
Navier-Stokes ρv ρuv − τxy ρv 2 + p − τyy ρvw − τyz (ρe + p )v − u τxy − v τyy − w τyz + qy ρw ρuw − τxz ρvw − τyz ρw 2 + p − τzz (ρe + p )w − u τxz − v τyz − w τzz + qz (5) (4)
(1)
(2)
(3)
u, v , w F,G,H
Overviews Classification and Mathematical Behaviors of PDEs Basics of CFD Numerics Introduction to FDM
N-S and Euler Equations Classification of PDEs Mathematical Behaviors of PDEs
(6)
Overviews Classification and Mathematical Behaviors of PDEs Basics of CFD Numerics Introduction to FDM
N-S and Euler Equations Classification of PDEs Mathematical Behaviors of PDEs
N-S and Euler Equations Classification of PDEs Mathematical Behaviors of PDEs
Euler ∂U ∂F ∂G ∂H + + + =0 ∂t ∂x ∂y ∂z ρ ρu ρv ρw ρe (10) (9) (8)
Navier-Stokes qx = −k qy = −k qz = −k ∂T ∂x ∂T ∂y ∂T ∂z
(7)
Overviews Classification and Mathematical Behaviors of PDEs Basics of CFD Numerics Introduction to FDM
Overviews Classification and Mathematical Behaviors of PDEs Basics of CFD Numerics Introduction to FDM
N-S and Euler Equations Classification of PDEs Mathematical Behaviors of PDEs
G =
H=
Overviews Classification and Mathematical Behaviors of PDEs Basics of CFD Numerics Introduction to FDM
N-S and Euler Equations Classification of PDEs Mathematical Behaviors of PDEs
Mathematical Behaviors of PDEs
characteristic lines region of dependence region of influence time marching space marching
Overviews Classification and Mathematical Behaviors of PDEs Basics of CFD Numerics Introduction to FDM
(13)
Overviews Classification and Mathematical Behaviors of PDEs Basics of CFD Numerics Introduction to FDM
N-S and Euler Equations Classification of PDEs Mathematical Behaviors of PDEs
Navier-Stokes τxx τyy τzz τxy τxz τyz 2 ∂u ∂v ∂w = µ 2 − − 3 ∂x ∂y ∂z ∂v ∂u ∂w 2 − − = µ 2 3 ∂y ∂x ∂z 2 ∂w ∂u ∂v = µ 2 − − 3 ∂z ∂x ∂y ∂u ∂v + = τyx = µ ∂y ∂x ∂w ∂u = τzx = µ + ∂x ∂z ∂v ∂w = τzy = µ + ∂z ∂y
2
3
Introduction to FDM Numerical Basics Lax’s Scheme Lax-Wendroff’s Scheme
Overviews Classification and Mathematical Behaviors of PDEs Basics of CFD Numerics Introduction to FDM
N-S and Euler Equations Classification of PDEs Mathematical Behaviors of PDEs
(Euler) ρv ρuv ρv 2 + p ρvw (ρe + p )v + qy ρw ρuw ρvw ρw 2 + p (ρe + p )w + qz (12) (11)
G =
H=
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N-S and Euler Equations Classification of PDEs Mathematical Behaviors of PDEs
April 12, 2007
Overviews Classification and Mathematical Behaviors of PDEs Basics of CFD Numerics Introduction to FDM
1
Classification and Mathematical Behaviors of PDEs N-S and Euler Equations Classification of PDEs Mathematical Behaviors of PDEs Basics of CFD Numerics Classification of CFD Methods
Classification of PDEs
aφxx + b φxy + c φyy + d φx + e φy + f φ = g (x , y ) Clerbolic: b 2 − 4ac > 0
(13)
Overviews Classification and Mathematical Behaviors of PDEs Basics of CFD Numerics Introduction to FDM
N-S and Euler Equations Classification of PDEs Mathematical Behaviors of PDEs
Navier-Stokes ∂U ∂F ∂G ∂H + + + =0 ∂t ∂x ∂y ∂z ρ ρu U= ρ v ρw ρe F = ρ ρu 2 ρu + p − τxx ρuv − τxy ρuw − τxz (ρe + p )u − u τxx − v τxy − w τxz + qx e p U
(13)
Overviews Classification and Mathematical Behaviors of PDEs Basics of CFD Numerics Introduction to FDM
N-S and Euler Equations Classification of PDEs Mathematical Behaviors of PDEs
U= F =
ρu 2 ρu + p ρuv ρuw (ρe + p )u + qx
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N-S and Euler Equations Classification of PDEs Mathematical Behaviors of PDEs
Hyperbolic Equations
two characteristic lines a region of dependence between the two characteristic lines a region of influence between the two characteristic lines marching approach can be used for example, unsteady invscid flows; steady invscid supersonic flow