fluent收敛方案仅供参考
fluent残差曲线2步收敛
一、引言在探讨fluent残差曲线2步收敛之前，我们首先需要了解fluent在计算流体力学模拟过程中的基本原理和相关概念。
fluent是一种流体力学模拟软件，它可以用于模拟和分析流体在各种工程领域的运动和传热过程。
在进行fluent模拟时，我们通常会对模拟结果的误差和收敛性进行评估，而残差曲线是评估收敛性的重要工具之一。
本文将重点介绍fluent残差曲线在进行2步收敛过程中的应用和分析。
二、fluent残差曲线的基本原理1. 残差的定义在流体力学模拟中，残差是指模拟计算结果与实际物理现象之间的差异。
在fluent中，我们通常关注的是动量、质量和能量等方程的残差。
残差越小，说明模拟结果与实际物理现象越吻合，模拟收敛性也越好。
2. 残差曲线的作用残差曲线是用来观察模拟计算过程中残差随着迭代次数的变化情况。
通过分析残差曲线，我们可以判断模拟计算是否收敛，以及计算的稳定性和精确度。
三、fluent残差曲线2步收敛的具体步骤1. 设置初步收敛标准在进行fluent模拟时，我们需要首先设置初步的收敛标准，通常会设定残差的阈值。
这个阈值可以根据具体的模拟情况和要求来确定，一般来说，残差的阈值越小，模拟结果的精度也越高。
2. 进行第一步计算在设置好初步收敛标准之后，我们进行第一步计算。
在这一步中，fluent会根据初步的收敛标准进行计算，并生成残差曲线。
3. 分析残差曲线在第一步计算完成后，我们需要对残差曲线进行详细的分析。
主要观察残差曲线是否收敛，残差的变化趋势如何，是否符合预期的收敛标准等。
4. 调整参数并进行第二步计算根据对第一步计算得到的残差曲线的分析，我们可以对模拟参数进行调整，然后进行第二步计算。
通过不断调整参数和进行计算，直到残差曲线满足预设的收敛标准。
四、fluent残差曲线2步收敛的应用案例以某气动设计工程为例，我们对其进行fluent模拟。
在进行第一步计算后，得到残差曲线如图1所示。
通过对残差曲线的分析，发现残差在经过5次迭代后基本趋于平稳，但仍未达到预设的收敛标准。
fluent残差收敛标准
在ANSYS Fluent中，默认的收敛标准是：当所有变量的残差值都降到低于1e-3时，计算即认为收敛。
然而，对于能量的残差值的收敛标准为低于1e-6。
要满足收敛，观察点处的值不再随计算步骤的增加而变化；各个参数的残差随计算步数的增加而降低，最后趋于平缓；同时满足质量守恒（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）。
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。
此时还要再看第三个判据。
三十二、Fluent收敛判断标准及方法
三十二、Fluent收敛判断标准及方法1. Fluent迭代计算流程1.1 计算流程在讲述收敛之前，我们先了解一下Fluent是如何进行迭代求解的。
在建模划分网格后，通过一系列设置，单击Calculation，Fluent 开始计算，其流程如下：1.根据初始化值，假设流场物理量初值为Q02.在初值基础上，根据守恒方程，对流场进行计算，得出新的流场物理量值Q13.比较Q0与Q1的值，|Q1-Q0|称为绝对误差，|Q1-Q0|/Q1为相对误差。
4.若误差小于设定值P，则达到收敛；否则，未达到收敛，取新的迭代值Q2进行计算，重复以上步骤。
1.2 残差的理解检测的的物理量主要有速度、质量、能量、湍流参数等，如上图1 这里的误差并不是残差Residual，实际上残差的计算要复杂的多，但是为了理解方便，我们可以认为残差等同于误差。
下图是残差公式：并不是所有的工况都会收敛。
当各物理量的值基本不变时，即残差很小时，工况才可能收敛。
但是对于瞬态，各物理量的值总是变化，如何收敛？正因如此瞬态才有时间步的概念，瞬态问题在每个时间步上都认为是稳态，所以瞬态问题的残差图总是波浪线型。
2. 收敛标准2.1 残差标准对所有的工况，没有统一的判断标准。
对于大多数问题，默认的判断标准已经足够（For most problems, the default convergence criterion in ANSYS Fluent is sufficient. ）建议残差达到设定值后，多算50步，确定残差之后都是减小的趋势。
2.2 监测物理量为了使结果更加精确，可根据工况辅助检测一些物理量，如速度，流量等。
当所关心的物理量基本不变时，说明达到了收敛。
某些情况下即使残差没有达到设定值，只要所检测的物理量很稳定，也可以认为收敛2.3 通量守恒除了上述两种情况，还可以通过Flux守恒来判断。
当计算完成后，通过查看Flux是否守恒来判断是否收敛。
fluent 收敛判断问题
FLUENT 收敛判断问题及解决方法1 Under-Relaxation Factors（亚松弛因子）所谓亚松弛，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，为亚松弛因子（Relaxation Factors）。
FLUENT中的亚松弛：由于FLUENT所解方程组的非线性，我们有必要控制变化。
一般用亚松弛方法来实现控制，该方法在每一部迭代中减少了变化量。
亚松弛最简单的形式为：单元内变量等于原来的值加上亚松弛因子a与变化的积。
分离解算器使用亚松弛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弛因子。
在FLUENT中，所有变量的默认亚松弛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Raleigh数自然对流问题），在计算开始时要慎重减小亚松弛因子。
使用默认的亚松弛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，你就需要减小亚松弛因子。
有时候，如果发现残差开始增加，你可以改变亚松弛因子重新计算。
在亚松弛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弛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，亚松弛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：粘性和密度的亚松弛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。
fluent收敛方案仅供参考
收敛问题求解器设置求解器设置主要包括：1、压力-速度耦合方程格式选择2、对流插值3、梯度插值4、压力插值下面对这几种设置做详细说明。
一、压力-速度耦合方程求解算法中主要有四种算法：，，，(1)( )半隐式连接压力方程方法，是的默认格式。
(2)()。
对于简单的问题收敛非常快速，不对压力进行修正，所以压力松弛因子可以设置为1(3) ()。
对非定常流动问题或者包含比平均网格倾斜度更高的网格适用(4) ()对非定常流的分步方法。
用于格式，及具有相同的特性。
二、对流插值（动量方程）有五种方法：一阶迎风格式、幂率格式、二阶迎风格式、三阶格式、格式（1）默认采用一阶格式。
容易收敛，但精度较差，主要用于初值计算。
（2） .幂率格式，当雷诺数低于5时，计算精度比一阶格式要高。
（3）二阶迎风格式。
二阶迎风格式相对于一阶格式来说，使用更小的截断误差，适用于三角形、四面体网格或流动及网格不在同一直线上；二阶格式收敛可能比较慢。
（4）( ).当地3阶离散格式。
主要用于非结构网格，在预测二次流，漩涡，力等时更精确。
（5）（）格式。
此格式用于四边形/六面体时具有三阶精度，用于杂交网格或三角形/四面体时只具有二阶精度。
三、梯度插值梯度插值主要是针对扩散项。
有三种梯度插值方案：，， .（1）格林-高斯基于单元体。
求解方法可能会出现伪扩散。
（2）格林-高斯基于节点。
求解更精确，最小化伪扩散，推荐用于三角形网格上（3）基于单元体的最小二乘法插值。
推荐用于多面体网格，及基于节点的格林-高斯格式具有相同的精度和格式。
四、压力插值压力基分离求解器主要有五种压力插值算法。
（1）标准格式（)。
为缺省格式，对大表妹边界层附近的曲线发现压力梯度流动求解精度会降低（但不能用于流动中压力急剧变化的地方——此时应该使用!格式代替）（2）!主要用于高旋流，压力急剧变化流（如多孔介质、风扇模型等），或剧烈弯曲的区域。
（3）（线性格式）。
当其他选项导致收敛困难或出现非物理解时使用此格式。
fluent收敛条件设置
fluent收敛条件设置
在计算流体力学中，一种常用的收敛条件是根据网格上的速度和压力误差来判断模拟结果是否收敛。
以下是一些常见的收敛条件设置：
1. 压力误差收敛条件：设置一个预先定义的容差（通常为一个小的正数），当每个网格点的压力误差（即两次迭代之间的压力差）都小于该容差时，认为模拟结果收敛。
2. 速度误差收敛条件：类似于压力误差条件，也可以根据每个网格点上的速度误差来判断收敛。
速度误差可以通过计算当前迭代和上一次迭代之间的速度向量差来获得。
3. 残差收敛条件：在每次迭代中，计算流体力学方程求解器的残差值。
残差是指模拟结果与精确解之间的差别，并且通常以代数方式表示。
当残差的总体值或最大值低于预先定义的容差时，可以认为模拟结果收敛。
4. 迭代次数收敛条件：设定一个最大迭代次数，当迭代次数达到该限制时，强制结束迭代并认为模拟结果收敛。
这个条件适用于在一定的迭代次数下无法达到足够的收敛要求的情况。
除了以上的收敛条件设置，还有其他一些高级收敛条件的选择，如基于残差曲线的自适应收敛条件、基于因子收敛条件等。
不同的收敛条件设置可以根据具体问题进行选择，并且可能需要根据经验进行调整。
fluent 收敛判断问题
FLUENT 收敛判断问题及解决方法1 Under-Relaxation Factors（亚松弛因子）所谓亚松弛，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，为亚松弛因子（Relaxation Factors）。
FLUENT中的亚松弛：由于FLUENT所解方程组的非线性，我们有必要控制变化。
一般用亚松弛方法来实现控制，该方法在每一部迭代中减少了变化量。
亚松弛最简单的形式为：单元内变量等于原来的值加上亚松弛因子a与变化的积。
分离解算器使用亚松弛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弛因子。
在FLUENT中，所有变量的默认亚松弛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Raleigh数自然对流问题），在计算开始时要慎重减小亚松弛因子。
使用默认的亚松弛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，你就需要减小亚松弛因子。
有时候，如果发现残差开始增加，你可以改变亚松弛因子重新计算。
在亚松弛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弛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，亚松弛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：粘性和密度的亚松弛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。
浅析FLUENT计算收敛准则
浅析FLUENT计算收敛准则在使用FLUENT进行仿真计算时，判断算例是否收敛主要有以下几个标准：•残差是否降低至用户设置的最低水平；•全局的通量是否平衡；•监测的某个或某几个量是否达到稳定状态，如温度，力或者力矩等。
其中，第一种残差判断方法是最常用最直观的，即用户可以通过FLUENT自带的残差监测窗口中的曲线判断仿真计算的收敛情况。
FLUENT也会自动检测在最大迭代步数内残差水平是否能降低到用户所设定的要求，如能够达到，则停止迭代计算，如不能达到，则计算计算直至最大迭代步数后停止。
在一般仿真过程中，用户通常将残差最为判断仿真计算是否收敛的首要标准，但残差水平是否满足用户定义的要求并不是算例收敛的唯一标准。
在一些几何模型和流动特征都较为复杂的情况下，同时由于计算条件限制导致前处理工作会影响到后续仿真计算的稳健性，算例残差的收敛特性变差，从而难以达到用户所设定的收敛水平时，需要借助后两种方法来判断算例的收敛性，即通量是否平衡和监测量是否稳定。
在确认已选取的计算模型和求解参数都适当的情况下，由于模型和流动的复杂性，残差在下降到一定水平后，难以继续降低而保持在某一略高出最低收敛标准水平时，即某一迭代步后残差曲线基本为一条直线（或波动较小），此时可以近似认为流场内流动基本稳定。
用户可以通过检查计算域的通量是否平衡，如进出口的流量是否平、系统内热源的输入和输出量是否平衡等，来辅助判断计算结果是否可用。
所有能用于后处理分析的仿真算例结果，其计算域内的各通量一定是守恒的。
当算例计算域内的通量不守恒时，即便算例的残差水平已经满足了最低收敛标准，这个仿真结果依然是不可用的，此时需要提高残差收敛标准，继续进行计算以达到全局通量平衡。
同时，特征面（体）上的力、力矩和温度等物理量是否达到稳定状态，即不随迭代步数增加而改变，也是一个流场是否稳定的重要指标。
此外，用户还可以通过检查计算域内的流场信息分布是否合理等来共同判断算例是否收敛。
FLUENT不收敛的解决方法
FLUENT不收敛的解决方法FLUENT是一种流体力学模拟软件，用于解决复杂的流体动力学问题。
FLUENT的收敛问题是用户在进行模拟计算时经常遇到的一个挑战。
当模拟结果无法收敛时，可能会导致结果不准确甚至无法得出正确的结论。
在以下文章中，我们将讨论FLUENT不收敛的一些常见原因以及解决方法。
一、收敛问题的原因1.初始条件设置不当：FLUENT的初始条件包括速度场、压力场、物体边界条件等。
如果初始条件设置不当，可能会导致模拟结果无法收敛。
2.物体几何模型不合理：FLUENT中的网格是通过物体几何模型生成的。
如果物体几何模型存在问题，比如模型存在重叠、开放表面等，可能会导致收敛问题。
3.数值模拟参数设置不当：FLUENT中有许多数值模拟参数可以设置，比如耦合时间步长、松弛因子等。
如果这些参数设置不当，可能会导致模拟无法收敛。
4.流体问题本身复杂：有些流体问题本身就是非线性、多物理场耦合、流动边界不规则等问题，这会增加模拟的复杂度，导致收敛困难。
二、解决方法1.合理设置初始条件：在进行模拟计算之前，需要先对模型进行预处理，包括设置合理的初始条件。
一种常见的方法是根据物理实验或经验设置初值，然后根据计算结果进行调整。
此外，也可以通过修改边界条件，对模拟结果进行有针对性的改变。
2.检查物体几何模型：在FLUENT中，我们可以使用预处理器来生成网格并加载几何模型。
在加载几何模型之前，需要检查模型是否存在问题，比如重叠、开放表面等。
如果存在问题，需要先解决这些问题，然后再重新进行模拟计算。
3.调整数值模拟参数：FLUENT中的数值模拟参数可以直接影响模拟计算的收敛性。
常见的参数包括耦合时间步长、松弛因子等。
通过对这些参数进行调整，可以改善模拟的收敛性。
一种常见的方法是逐步调整参数，观察模拟结果的变化，然后根据结果进行调整。
4.分区域求解：对于复杂的流体问题，可以将模型分成多个区域进行求解。
通过对每个区域进行单独的求解，然后进行耦合，可以有效地提高模拟的收敛性。
fluent收敛标准
fluent收敛标准Fluent收敛标准是指在使用Fluent软件进行流体动力学模拟时，判断计算结果是否收敛的一种方法。
收敛性是指当网格尺寸逐渐减小，计算结果会逐渐趋于稳定，最终在某个值附近波动不再变化的现象。
如果计算结果在减小网格尺寸后仍然发生显著变化，则认为计算未收敛。
Fluent提供了多种收敛标准来判断计算结果的收敛性，常用的有以下几种：1. 残差收敛标准：通过计算流场中各个物理量的残差来判断收敛性。
残差是指实际测量值与计算值之间的差异。
当所有物理量的残差都小于设定的阈值时，认为计算收敛。
2. 相对误差收敛标准：通过计算流场中各个物理量的相对误差来判断收敛性。
相对误差是指实际测量值与计算值之差的绝对值与实际测量值之比。
当所有物理量的相对误差都小于设定的阈值时，认为计算收敛。
3. 压力梯度收敛标准：通过计算流场中的压力梯度来判断收敛性。
压力梯度是指流场中压力的变化率。
当压力梯度的范数小于设定的阈值时，认为计算收敛。
4. 动量守恒收敛标准：通过计算流场中的动量守恒来判断收敛性。
动量守恒是指流场中的质量守恒和动量守恒定律。
当动量守恒的误差小于设定的阈值时，认为计算收敛。
5. 能量守恒收敛标准：通过计算流场中的能量守恒来判断收敛性。
能量守恒是指流场中的机械能守恒定律。
当能量守恒的误差小于设定的阈值时，认为计算收敛。
在进行流体动力学模拟时，选择合适的收敛标准非常重要。
不同的收敛标准适用于不同的问题和场景。
一般来说，残差收敛标准和相对误差收敛标准比较常用，因为它们可以直观地反映计算结果与实际测量值之间的差异。
而压力梯度、动量守恒和能量守恒等标准则更适用于特定的物理过程或问题。
Fluent模拟结果不收敛及解决办法,CFD模拟仿真
Fluent模拟不收敛及解决办法
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Fluent是主流的流体动力学仿真软件，在模拟过程中可能会出现计算结果不收敛的情况。
以下是一些可能导致不收敛的原因以及相应的解决办法：
1）网格质量差：不收敛的问题可能是因为网格质量不好，导致计算无法稳定地进行。
解决方法是优化网格，使网格更加精细，以提高计算精度。
2）边界条件设置不当：边界条件设置不当可能导致计算不收敛。
解决方法是确保边界条件设置正确，并且与实际情况相符。
3）模型简化不合理：模型简化不合理可能导致计算不收敛。
解决方法是尽可能准确地模拟模型，并避免简化模型过于严重。
4）数值方法选择不当：数值方法选择不当可能导致计算不收敛。
解决方法是选择合适的数值方法，并确保参数设置正确。
5）计算机性能不足：计算机性能不足可能导致计算不收敛。
解决方法是使用更强大的计算机，或者减少计算量以提高计算速度。
6）模拟参数不合理：模拟参数设置不合理可能导致计算不收敛。
解决方法是调。
FLUENT不收敛的解决方法
FLUENT不收敛的解决方法解决FLUENT不收敛的问题是一个复杂的过程，因为它涉及到多个因素的相互影响。
下面是一些解决FLUENT不收敛问题的常用方法：1.初始条件的选择：在开始数值求解之前，需要确定一个合适的初始条件。
初始条件对于解的收敛性至关重要。
初始条件应该尽可能接近真实的解，以便尽快地达到收敛状态。
2.网格的质量：网格的质量对于解的收敛性有重要影响。
不合适的网格质量可能导致剧烈的数值振荡和不收敛。
因此，在进行数值求解之前，要确保网格是充分细化和适当分布的。
3.边界条件的设置：边界条件是数值求解的重要组成部分。
正确选择和设置边界条件可以帮助解决不收敛的问题。
边界条件应该与实际情况相适应，并且在数值上稳定。
4.松弛因子的调整：松弛因子是迭代求解过程中的一个重要参数。
它可以控制数值振荡的幅度和求解的速度。
调整松弛因子可以帮助改善解的收敛性。
通常，可以通过逐步调整松弛因子的值来找到合适的取值。
5.改变求解方法：FLUENT提供了多种求解方法，包括迭代解法、隐式解法等。
在遇到不收敛的情况下，可以尝试改变求解方法。
例如，从显式求解器切换到隐式求解器，或者改变迭代收敛准则等。
6.缩小时间步长：时间步长是时间离散化的重要参数。
当模拟流体现象有快速变化时，时间步长可能需要相应缩小。
缩小时间步长可以提高求解的稳定性和收敛性。
7.考虑物理特性：在建立数学模型和设定边界条件时，要充分考虑物理特性。
不合理的模型和边界条件可能导致不收敛的问题。
合理的物理模型和边界条件可以提高解的收敛性。
8.自适应网格：自适应网格技术可以根据流场的变化情况动态调整网格，从而提高求解的精度和收敛性。
在遇到不收敛的问题时，可以尝试使用自适应网格技术。
9.并行计算：FLUENT支持并行计算，可以利用多个处理器进行求解。
并行计算可以加速求解过程，并有助于解决不收敛的问题。
通过提高计算效率，可以增加求解的稳定性和收敛性。
10.稳定化技术：当遇到不稳定的流场时，可以尝试使用稳定化技术来提高求解的稳定性。
fluent初始化 收敛公差-概述说明以及解释
fluent初始化收敛公差-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容可以按照如下方式编写：1.1 概述Fluent作为一种常用的计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，简称CFD）软件，具有广泛的应用领域和强大的模拟功能。
在使用Fluent进行流体力学模拟之前，正确的初始化和恰当的收敛公差设置是保证计算结果准确性和计算效率的关键。
本篇文章主要围绕Fluent初始化和收敛公差两个关键概念展开讨论。
首先，我们将介绍Fluent初始化的概念和作用，以及常用的初始化方法。
其次，我们将详细阐述收敛公差的定义和影响因素，包括网格密度、边界条件的设置以及求解算法等。
通过深入理解和正确设置这两个关键概念，我们可以有效降低计算误差，提高模拟结果的准确性和计算效率。
在本文的结论部分，我们将强调Fluent初始化的重要性，它直接影响模拟结果的准确性和可靠性。
同时，我们还将探讨收敛公差对计算结果的影响，帮助读者理解收敛公差设置的意义和实际应用。
通过全面了解Fluent初始化和收敛公差的相关概念，读者可以有效地提高CFD模拟的质量和效率，从而更好地应用于工程实践、科研研究和产品设计等方面。
总之，本文将通过详细的阐述和实例分析，帮助读者深入理解Fluent 初始化和收敛公差的重要性，并提供一些实用的指导原则和技巧。
希望本文能够为对CFD模拟感兴趣或从事相关工作的读者提供一些有益的参考和指导。
1.2 文章结构本文按照以下结构组织：引言部分首先概述了本文的主要内容和目的，并对文章的结构进行了简要介绍。
正文部分包括了两个主要主题：fluent初始化和收敛公差。
在2.1节中，我们将详细讨论了fluent初始化的概念和方法。
通过简介和初始化方法的介绍，读者将了解到fluent初始化在计算领域中的重要性以及不同的初始化方法。
紧随其后的2.2节将探讨收敛公差的定义和影响因素。
通过阐述收敛公差的概念和影响因素，读者将了解到如何设置合理的收敛公差以保证计算结果的准确性和稳定性。
Fluent 收敛判据
Fluent中判断收敛的方法FLUENT中判断收敛的方法判断计算是否收敛，没有一个通用的方法。
通过残差值判断的方法，对一些问题或许很有效，但在某些问题中往往会得出错误的结论。
因此，正确的做法是，不仅要通过残差值，也要通过监测所有相关变量的完整数据，以及检查流入与流出的物质和能量是否守恒的方法来判断计算是否收敛。
1、监测残差值。
在迭代计算过程中，当各个物理变量的残差值都达到收敛标准时，计算就会发生收敛。
Fluent默认的收敛标准是：除了能量的残差值外，当所有变量的残差值都降到低于10-3 时，就认为计算收敛，而能量的残差值的收敛标准为低于10-6。
2、计算结果不再随着迭代的进行发生变化。
有时候，因为收敛标准设置得不合适，物理量的残差值在迭代计算的过程中始终无法满足收敛标准。
然而，通过在迭代过程中监测某些代表性的流动变量，可能其值已经不再随着迭代的进行发生变化。
此时也可以认为计算收敛。
3、整个系统的质量，动量，能量都守恒。
在Flux Reports对话框中检查流入和流出整个系统的质量，动量，能量是否守恒。
守恒，则计算收敛。
不平衡误差少于0.1%，也可以认为计算是收敛的。
FLUENT中残差的概念残差是cell各个face的通量之和，当收敛后，理论上当单元内没有源项使各个面流入的通量也就是对物理量的输运之和应该为零。
最大残差或者RSM残差反映流场与所要模拟流场（只收敛后应该得到的流场，当然收敛后得到的流场与真实流场之间还是存在一定的差距）的残差，残差越小越好，由于存在数值精度问题，不可能得到0残差，对于单精度计算一般应该低于初始残差1e-03以下才好，当注意具体情况，看各个项的收敛情况（比方说连续项不易收敛而能量项容易）。
一般在FLUENT中可以进行进出口流量监控，当残差收敛到一定程度后，还要看进出口流量是否稳定平衡，才可确定收敛与否（翼型计算时要监控升阻力的平衡）。
残差在较高位震荡，需要检查边界条件是否合理，其次检查初始条件是否合理，比如激波的流场，初始条件的不合适会造成流场的振荡。
fluent收敛标准
fluent收敛标准在计算流体力学领域，fluent是一个被广泛使用的计算流体动力学软件，它能够模拟和分析各种复杂的流体流动现象。
在进行流体力学仿真时，我们需要确保计算结果的收敛性，也就是说，计算结果应该在迭代过程中逐渐趋于稳定。
为了保证计算结果的准确性和可靠性，我们需要制定一些收敛标准，以便及时发现和解决计算中的问题。
首先，我们需要明确收敛标准的选择原则。
在选择收敛标准时，我们应该考虑到计算流体动力学的特点，以及所研究的具体问题。
一般来说，收敛标准应该能够充分反映计算结果的稳定性和准确性，同时又不能过于苛刻，导致计算过程过于耗时或者难以收敛。
因此，我们需要根据具体情况，合理选择收敛标准的参数和阈值。
其次，我们需要确定流场参数的收敛标准。
在进行流体力学仿真时，我们通常会关注一些特定的流场参数，比如速度场、压力场等。
针对不同的参数，我们可以制定相应的收敛标准。
例如，对于速度场，我们可以通过设定速度残差或者速度收敛因子来判断计算是否收敛；对于压力场，我们可以通过设定压力残差或者压力收敛因子来进行判断。
通过对不同流场参数的收敛标准进行设定，可以更加全面地评估计算结果的收敛性。
此外，我们还需要考虑到网格参数的收敛标准。
在计算流体力学中，网格质量对计算结果有着重要影响。
因此，我们需要制定一些网格相关的收敛标准，以确保网格的质量和精度满足计算的要求。
比如，我们可以通过设定网格残差或者网格收敛因子来判断网格是否收敛。
同时，我们还可以考虑一些网格细化和剖分的策略，以优化网格结构，提高计算的准确性和效率。
最后，我们需要关注整体收敛标准的设定。
在进行流体力学仿真时，我们往往会同时考虑多个流场参数和网格参数，因此需要综合考虑各个参数的收敛情况，制定整体的收敛标准。
通过综合考虑各个参数的收敛情况，我们可以更加全面地评估计算结果的收敛性，及时发现和解决计算中的问题，确保计算结果的准确性和可靠性。
综上所述，fluent收敛标准的制定是计算流体力学仿真中的重要环节。
fluent稳态收敛曲线
fluent稳态收敛曲线Fluent稳态收敛曲线是一种用于评估数值模拟方法性能的工具。
在流体力学领域，数值模拟方法被广泛应用于解决复杂的流动问题，如湍流、多相流等。
然而，由于数值计算的局限性，我们需要确保所采用的方法能够在一定精度范围内收敛到真实的解。
稳态收敛曲线就是用来评估这种收敛性的。
稳态收敛曲线是通过在不同的时间步长下进行数值模拟，并比较不同时间步长的模拟结果与真实解之间的误差来绘制的。
具体来说，我们首先选择一个初始的时间步长，然后逐渐减小时间步长，直到达到一个足够小的值。
在这个过程中，我们会记录每个时间步长的模拟结果与真实解之间的误差。
最后，我们将这些误差值作为纵坐标，时间步长作为横坐标，绘制出一条曲线，这就是稳态收敛曲线。
稳态收敛曲线具有以下几个特点：1. 收敛性：随着时间步长的减小，模拟结果与真实解之间的误差会逐渐减小。
这意味着数值模拟方法具有一定的收敛性，可以在一定精度范围内逼近真实的解。
2. 稳定性：当时间步长减小到一定程度时，误差值趋于稳定。
这意味着数值模拟方法在这个精度范围内是稳定的，不会因为时间步长的进一步减小而导致误差值的大幅度波动。
3. 最优时间步长：稳态收敛曲线上有一个最优的时间步长，使得模拟结果与真实解之间的误差最小。
这个最优时间步长就是我们应该选择的时间步长，以获得最佳的模拟结果。
4. 过度离散和欠离散：在稳态收敛曲线上，如果误差值在减小到一定程度后开始增大，说明数值模拟方法出现了过度离散现象。
这是因为时间步长过小，导致数值计算的误差过大。
相反，如果误差值在减小到一定程度后不再减小，说明数值模拟方法出现了欠离散现象。
这是因为时间步长过大，导致数值计算无法捕捉到流动过程中的细节。
为了获得准确的稳态收敛曲线，我们需要遵循以下步骤：1. 选择合适的网格和边界条件：网格质量和边界条件的选择对数值模拟结果的准确性至关重要。
我们需要确保网格质量良好，边界条件符合实际流动情况。
FLUENT不收敛的解决方法
应用FLUENT不收敛平日怎么解决？①.一般起首是转变初值,测验测验不合的初始化,事实上似乎初始化很症结,对于收敛.②.FLUENT的收敛最基本的是网格的质量,盘算的时刻看如何选择CFL数,这个靠经验③.起首查找网格问题,假如问题庞杂比方多相流问题,与模子.鸿沟.初始前提都有关系.④.有时初始前提和鸿沟前提轻微影响收敛性,曾作过一个盘算反重复复,经由过程修改网格,从新界说初始前提,包含具体的选择的模子,还有先生经经常应用的办法就是看看哪个身分不收敛,然后查找和它有关的前提,转变响应参数.就收敛了⑤.A.检讨是否哪里设定有误：比方用mm的unit建构的mesh,忘了scale;比方给定的鸿沟前提不合理.B从算至发散前几步,看presure散布,看不出来的话,再算几步, 看看问题精确出在谁人区域. C网格,合营第二点作修改,就重建个更英俊的,或是更粗略的来处理.D再找不出来的话,换个solver.⑥.解决的办法是设几个监测点,比方出流或参数变更较大的地方,若这些地方的参数变更很小,就可以以为是收敛了,尽管此时残值曲线还没有降下来.⑦.调节松懈因子也能影响收敛,不过代价是收敛速度.亚松懈因子对收敛的影响所谓亚松驰就是将本层次盘算成果与上一层次成果的差值作恰当缩减,以防止因为差值过大而引起非线性迭代进程的发散.用通用变量来写出时,为松驰因子（Relaxation Factors）.《数值传热学-214》FLUENT中的亚松驰：因为FLUENT所解方程组的非线性,我们有须要掌握变更.一般用亚松驰办法来实现掌握,该办法在每一部迭代中削减了变更量.亚松驰最简略的情势为：单元内变量等于本来的值加上亚松驰因子a与变更的积：分别解算器应用亚松驰来掌握每一步迭代中的盘算变量的更新.这就意味着应用分别解算器解的方程,包含耦合解算器所解的非耦合方程（湍流和其他标量）都邑有一个相干的亚松驰因子.在FLUENT中,所有变量的默认亚松驰因子都是对大多半问题的最优值.这个值合适于许多问题,但是对于一些特别的非线性问题（如：某些湍流或者高Rayleigh数天然对流问题）,在盘算开端时要郑重减小亚松驰因子.应用默认的亚松驰因子开端盘算是很好的习惯.假如经由4到5步的迭代残差仍然增长,你就须要减小亚松驰因子.有时刻,假如发明残差开端增长,你可以转变亚松驰因子从新盘算.在亚松驰因子过大时平日会消失这种情况.最为安然的办法就是在对亚松驰因子做任何修改之前先保管数据文件,并对解的算法做几步迭代以调节到新的参数.最典范的情况是,亚松驰因子的增长会使残差有少量的增长,但是跟着解的进行残差的增长又消掉了.假如残差变更有几个量级你就须要斟酌停滞盘算并回到最后保管的较好的数据文件.留意：粘性和密度的亚松驰是在每一次迭代之间的.并且,假如直接解焓方程而不是温度方程（即：对PDF盘算）,基于焓的温度的更新是要进行亚松驰的.要检讨默认的亚松懈因子的值,你可以在解掌握面板点击默认按钮.对于大多半流淌,不须要修改默认亚松懈因子.但是,假如消失不稳固或者发散你就须要减小默认的亚松懈因子了,个中压力.动量.k和e的亚松懈因子默认值分别为,,和.对于SIMPLEC格局一般不须要减小压力的亚松懈因子.在密度和温度强烈耦合的问题中,如相当高的Rayleigh数的天然或混杂对流流淌,应当对温度和/或密度（所用的亚松懈因子小于）进行亚松懈.相反,当温度和动量方程没有耦合或者耦合较弱时,流淌密度是常数,温度的亚松懈因子可以设为.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更松懈可能过大,尤其是对于初始盘算.你可以将松懈因子设为以使得收敛轻易.⑧看了流量是否均衡在report->flux里面操纵,mass flow rate,把所有进出口都选上,compute一下,看看nut flux是什么程度,假如它的值小于总进口流量的1%,并且其他检测量在持续迭代之后不会产生摇动,也可以以为你的解是收敛的.造成持续方程高残差不收敛的原因重要有以下几点：1.网格质量,重要可能是相邻单元的尺寸大小相差较大,它们的尺寸之比最好掌握在以内,不克不及超出1.4.2.离散格局及压力速度耦合办法,假如是构造网格,建议应用高阶格局,如2阶迎作风式等,假如长短构造网格,除pressure保持standard格局不变外,其他格局改用高阶格局;压力速度耦合关系,假如应用SIMPLE,SIMPLEC,PISO等segerated solver春接洽方程收敛没有进步的话,可以测验测验应用coupled solver.别的,对于梯度的盘算,不管应用构造或非构造网格,都可以改用node-based来进步盘算精度.在FLUENT的中文帮忙里,对收敛有比较具体地描写,建议去看看.收敛性可能会受到许多身分影响.大量的盘算单元,过于保守的亚松驰因子和庞杂的流淌物理性质经常是重要的原因.有时刻很难肯定你是否得到了收敛阶.没有断定收敛性的广泛准则.残差界说对于一类问题是有效的,但是有时刻对其它类型问题会造成误导.是以,最好的办法就是不但用残差来断定收敛性并且还要监督诸如阻力.热传导系数等相干的积分量.在FLUENT的帮忙文件里给出了下面几种典范的情况.1.假如你对流场的初始猜测很好,初始的持续性残差会很小从而导致持续性方程的标度残差很大.在这种情况下,检讨未标度的残差并与恰当的标度如进口的质量流速比拟较是很有效的.什么是标度残差？就是选感化来尺度化的残差值,一般是取第五步吧,所以,一开是残差就很小,那么,后面的残差和它一比,值也很难收敛到很小数.2.对于某些方程,如湍流量,较差的初始猜测可能会造成较高的标度因子.在这种情况下,标度的残差最开端会很小,随后会呈非线性增长,最后减小.是以,最好是从残差变更的行动来断定收敛性而不但仅是残差的本身值来断定收敛性.你应当确认在几步迭代（比方说50步）之后残差持续减小或者仍然保持较低值,才干得出收敛的结论.另一个断定收敛性的风行办法就是请求未标度的残差减小到三阶量级.为了实现这一办法,FLUENT供给了残差尺度化,有关残差尺度化的信息请参阅分别求解器残差界说和耦合求解器残差界说两节.在这种办法中,请求尺度化的未标度残差降到10^-3.但是这种请求在许多情况下可能是不合适的.1.假如你供给了较好的初始猜测,残差可能不会降到三阶量级.比方说,在等温流淌中,假如温度的初始猜测异常接近最终值,那么能量残差基本就不会降到三阶量级.2.假如掌握方程中包含的非线性源项在盘算开端时是零,但是在盘算进程中迟缓增长,残差是不会降到三阶量级的.例如,在关闭区域内部的天然对流问题,因为初始的均一温度猜测不会产生浮力,所以初始的动量残差可能异常接近零.在这种情况下,初始的接近零的残差就不合适作为残差的较好的标度.3.假如所感兴致的变量在所有的地方都接近零,残差不会降到三阶量级.例如,在完整成长的管流中,截面上的速度为零.假如这些速度初始化为零,那么初始的和最终的残差都接近零,是以也就不克不及等待降三阶量级.在这种情况下,最好监督诸如阻力.总热传导系数等积分量来断定解的收敛.检讨非尺度化未标度的残差来肯定这个残差和恰当的标度比拟是不是很小也是很有效的.相反,假如初始猜测很差,初始的残差过大以至于残差降低三阶量级也不克不及包管收敛.这种情况对于初始猜测很难的k和e方程尤其罕有.在这里,检讨你所感兴致的所有积分量就很有效了.假如解是不收敛的,你可以削减收敛公役FLUENT运行进程中,消失残差曲线震动原因？若何解决残差震动的问题？残差震动对盘算收敛性和盘算成果有什么影响？一. 残差摇动的重要原因：1.高精度格局; 2.网格太粗;3.网格质量差;4.流场本身鸿沟庞杂,流淌庞杂;5.模子的不恰当应用.二. 问：在进行稳态盘算时刻,开端残差线是一向降低的,可是到后来各类残差线都显示为波形摇动,是不是不收敛阿？答：有些庞杂或流淌情况良好情况下确切很难收敛.盘算的精度（2 阶）,网格太疏,网格质量太差,等都邑使残差摇动.经常碰到,一开端降低,然后消失摇动,可以降低松懈系数,我的问题就能收敛,但假如网格质量不好,是很难的.平日,盘算非构造网格,假如问题比较庞杂,会消失这种情况,建议作网格时多下些工夫.理论上说,残差的震动是数值迭代在盘算域内传递遭受障碍物反射形成周期震动导致的成果,与网格亚尺度雷诺数有关.例如,平日压力鸿沟是重要的反射源,换成OUTFLOW 鸿沟会好些.这重要依据经验断定.所以我说网格和鸿沟前提是重要身分.三. 1.网格问题：比方流场内部消失尖点等突变,导致网格在局部质量消失问题,影响收敛. 2.可以调剂一下courant number,courant number现实上是指时光步长和空间步长的相对关系,体系主动减小courant数,这种情况一般出如今消失尖利外形的盘算域,当局部的流速过大或者压差过大时出错,把局部的网格加密再试一下. 在fluent中,用courant number来调节盘算的稳固性与收敛性.一般来说,跟着courant number的从小到大的变更,收敛速度逐渐加速,但是稳固性逐渐降低.所以具体的问题,在盘算的进程中,最好是把courant number从小开端设置,看看迭代残差的收敛情况,假如收敛速度较慢并且比较稳固的话,可以恰当的增长courant number的大小,依据本身具体的问题,找出一个比较合适的courant number,让收敛速度可以或许足够的快,并且可以或许保持它的稳固性.。
fluent收敛判别
这个1e-3或者1e-4的收敛标准是相对而言的。
在FLUENT中残差是以开始5步的平均值为基准进行比较的。
如果你的初值取得好，你的迭代会很快收敛，但是你的残差却依然很高；但是当你改变初场到比较不同的值时，你的残差开始会很大，但随后却可以很快降低到很低的水平，让你看起来心情很好。
其实两种情况下流场是基本相同的。
由此来看，判断是否收敛并不是严格根据残差的走向而定的。
可一般来说，压力的收敛相对比较慢一些的。
是否收敛不能简单看残差图，还有许多其他的重要标准，比如进出口流量差、压力系数波动等等尽管残差仍然维持在较高数值，但凭其他监测也可判断是否收敛。
最重要的就是是否符合物理事实或试验结论。
残差曲线是否满足只是一个表面的现象，还要看进口和出口总量差不得大于1%,而且即使这样子,收敛解也不一定准确,它和网格划分/离散化误差,以及屋里模型的准确性都有关系.所以得有试验数据做对比活着理论分析了当然最终是否正确是要看是否与实验数据相符合！但既然有残差图的话，总应该可以大概的看出是否收敛吧？是否要残差要小到敛的残差的大小不能决定是否收敛，我在用FLUENT计算时，多采用监测一个面的速度（或者是压力、紊动能等参数）基本上不随着计算时间的推移而变化，就认为基本达到收敛4 据质量守恒，收敛时进、出口的流量数值应大致相等(一般认为进出口质量差值比上入口质量的相对值小于0.5％时收敛，但是对特殊情况可能不同)，但符号相反，一般出口流量是负值。
5 在进行稳态计算时候，开始残差线是一直下降的，可是到后来各种残差线都显示为波形波动，是不是不收敛阿？答：的问题就能收敛，但如果网格质量不好，是很难的。
通常，计算非结构网格，如果问题比较复杂，会出现这种情况，建议作网格时多下些功夫。
理论上说，残差的震荡是数值迭代在计算域内传递遭遇障碍物反射形成周期震荡导致的结果，与网格亚尺度雷诺数有关。
例如，通常压力边界是主要的反射源，换成OUTFLOW边界会好些。
FLUENT不收敛的解决方法
利用FLUENT不支敛常常怎么办理？之阳早格格创做①、普遍最先是改变初值，测验考查分歧的初初化，究竟上佳像初初化很关键，对付于支敛.②、FLUENT的支敛最前提的是网格的品量，估计的时间瞅何如采用CFL 数，那个靠体味③、最先查找网格问题，如果问题搀纯比圆多相流问题，与模型、鸿沟、初初条件皆有关系.④、偶尔初初条件战鸿沟条件宽沉效率支敛性，曾做过一个估计反反复复，通过建改网格，沉新定义初初条件，包罗简直的采用的模型，另有教授经时常使用的要领便是瞅瞅哪个果素不支敛，而后觅找战它有关的条件，改变相映参数.便支敛了⑤、A.查看是可哪里设定有误：比圆用mm的unit建构的mesh，记了scale；比圆给定的鸿沟条件分歧理.B从算至收集前几步，瞅presure分集，瞅不出去的话，再算几步, 瞅瞅问题大概出正在那个天区. C网格，协同第二面做建正，便沉建个更漂明的，大概是更大略的去处理.D再找不出去的话，换个solver.⑥、办理的办法是设几个监测面，比圆出流大概参数变更较大的场合，若那些场合的参数变更很小，便不妨认为是支敛了，纵然此时残值直线还不落下去.⑦、安排紧张果子也能效率支敛，不过代价是支敛速度.亚紧张果子对付支敛的效率所谓亚紧驰便是将本条理估计截止与上一条理截止的好值做符合紧缩，以预防由于好值过大而引起非线性迭代历程的收集.用通用变量去写出时，为紧驰果子（Relaxation Factors）.《数值传热教-214》FLUENT中的亚紧驰：由于FLUENT所解圆程组的非线性，咱们有需要统制变更.普遍用亚紧驰要领去真止统制，该要领正在每一部迭代中缩小了变更量.亚紧驰最简朴的形式为：单元内变量等于本去的值加上亚紧驰果子a与变更的积：分散解算器使用亚紧驰去统制每一步迭代中的估计变量的革新.那便表示着使用分散解算器解的圆程，包罗耦合解算器所解的非耦合圆程（湍流战其余标量）皆市有一个相关的亚紧驰果子.正在FLUENT中，所有变量的默认亚紧驰果子皆是对付大普遍问题的最劣值.那个值符合于很多问题，然而是对付于一些特殊的非线性问题（如：某些湍流大概者下Rayleigh数自然对付流问题），正在估计启初时要慎沉减小亚紧驰果子.使用默认的亚紧驰果子启初估计是很佳的习惯.如果通过4到5步的迭代残好仍旧删少，您便需要减小亚紧驰果子.偶尔间，如果创制残好启初减少，您不妨改变亚紧驰果子沉新估计.正在亚紧驰果子过大时常常会出现那种情况.最为仄安的要领便是正在对付亚紧驰果子搞所有建改之前先保存数据文献，并对付解的算法搞几步迭代以安排到新的参数.最典型的情况是，亚紧驰果子的减少会使残好有少量的减少，然而是随着解的举止残好的减少又消得了.如果残好变更有几个量级您便需要思量停止估计并回到末尾保存的较佳的数据文献.注意：粘性战稀度的亚紧驰是正在每一次迭代之间的.而且，如果直交解焓圆程而不是温度圆程（即：对付PDF估计），鉴于焓的温度的革新是要举止亚紧驰的.要查看默认的亚紧张果子的值，您不妨正在解统制里板面打默认按钮.对付于大普遍震动，不需要建改默认亚紧张果子.然而是，如果出现不宁静大概者收集您便需要减小默认的亚紧张果子了，其中压力、动量、k战e的亚紧张果子默认值分别为，，战.对付于SIMPLEC要领普遍不需要减小压力的亚紧张果子.正在稀度战温度热烈耦合的问题中，如相称下的Rayleigh数的自然大概混同对付流震动，该当对付温度战/大概稀度（所用的亚紧张果子小于）举止亚紧张.好异，当温度战动量圆程不耦合大概者耦合较强时，震动稀度是常数，温度的亚紧张果子不妨设为.对付于其余的标量圆程，如漩涡，组分，PDF变量，对付于某些问题默认的亚更紧张大概过大，更加是对付于初初估计.您不妨将紧张果子设为以使得支敛简单.⑧瞅了流量是可仄稳正在report->flux内里支配，mass flow rate，把所有出出心皆选上，compute一下，瞅瞅nut flux是什么火仄，如果它的值小于总进心流量的1%，而且其余检丈量正在继承迭代之后不会爆收动摇，也不妨认为您的解是支敛的.制成连绝圆程下残好不支敛的本果主要有以下几面：1.网格品量，主要大概是相邻单元的尺寸大小出进较大，它们的尺寸之比最佳统制正在以内，不克不迭超出1.4.2.得集要领及压力速度耦合要领，如果是结构网格，提议使用下阶要领，如2阶迎风要领等，如果利害结构网格，除pressure脆持standard要领稳定中，其余要领改用下阶要领；压力速度耦合关系，如果使用SIMPLE，SIMPLEC，PISO等segerated solver对付通联圆程支敛不普及的话，不妨测验考查使用coupled solver.其余，对付于梯度的估计，不管使用结构大概非结构网格，皆不妨改用node-based去普及估计细度.正在FLUENT的华文助闲里，对付支敛有比较仔细天形貌，提议去瞅瞅.支敛性大概会受到很多果素效率.洪量的估计单元，过于守旧的亚紧驰果子战搀纯的震动物理本量时常是主要的本果.偶尔间很易决定您是可得到了支敛阶.不推断支敛性的一致规则.残好定义对付于一类问题是有用的，然而是偶尔间对付其余典型问题会制成误导.果此，最佳的要领便是不然而用残好去推断支敛性而且还要监视诸如阻力、热传导系数等相关的积分量.正在FLUENT的助闲文献里给出了底下几种典型的情况.1、如果您对付流场的初初预测很佳，初初的连绝性残好会很小进而引导连绝性圆程的标度残好很大.正在那种情况下，查看已标度的残好并与符合的标度如出心的品量流速相比较是很有用的.什么是标度残好？便是选效率去尺度化的残好值，普遍是与第五步吧，所以，一启是残好便很小，那么，后里的残好战它一比，值也很易支敛到很小数.2、对付于某些圆程，如湍流量，较好的初初预测大概会制成较下的标度果子.正在那种情况下，标度的残好最启初会很小，随后会呈非线性删少，末尾减小.果此，最佳是从残好变更的止为去推断支敛性而不然而仅是残好的自己值去推断支敛性.您该当确认正在几步迭代（比圆道50步）之后残好继承减小大概者仍旧脆持较矮值，才搞得出支敛的论断.另一个推断支敛性的流通要领便是央供已标度的残好减小到三阶量级.为了真止那一要领，FLUENT提供了残好尺度化，有关残好尺度化的疑息请参阅分散供解器残好定义战耦合供解器残好定义二节.正在那种要领中，央供尺度化的已标度残好落到10^-3.然而是那种央供正在很多情况下大概是分歧适的.1、如果您提供了较佳的初初预测，残好大概不会落到三阶量级.比圆道，正在等温震动中，如果温度的初初预测非常交近最后值，那么能量残好基础便不会落到三阶量级.2、如果统制圆程中包罗的非线性源项正在估计启初时是整，然而是正在估计历程中缓缓减少，残好是不会落到三阶量级的.比圆，正在启关天区内里的自然对付流问题，由于初初的均一温度预测不会爆收浮力，所以初初的动量残好大概非常交近整.正在那种情况下，初初的交近整的残好便不符合动做残好的较佳的标度.3、如果所感兴趣的变量正在所有的场合皆交近整，残好不会落到三阶量级.比圆，正在真足死少的管流中，截里上的速度为整.如果那些速度初初化为整，那么初初的战最后的残好皆交近整，果此也便不克不迭期待落三阶量级.正在那种情况下，最佳监视诸如阻力、总热传导系数等积分量去推断解的支敛.查看非尺度化已标度的残好去决定那个残好战符合的标度相比是不是很小也是很有用的.好异，如果初初预测很好，初初的残好过大以至于残好下落三阶量级也不克不迭包管支敛.那种情况对付于初初预测很易的k战e圆程更加罕睹.正在那里，查看您所感兴趣的所有积分量便很有用了.如果解是不支敛的，您不妨缩小支敛公好FLUENT运止历程中，出现残好直线震荡本果？怎么样办理残好震荡的问题？残好震荡对付估计支敛性战估计截止有什么效率？一. 残好动摇的主要本果：1、下细度要领； 2、网格太细；3、网格品量好；4、流场自己鸿沟搀纯，震动搀纯；5、模型的不妥当使用.二. 问：正在举止稳态估计时间，启初残好线是向去下落的，但是到厥后百般残好线皆隐现为波形动摇，是不是不支敛阿？问：有些搀纯大概震动环境恶劣情形下真真很易支敛.估计的细度（2 阶），网格太疏，网格品量太好，等皆市使残好动摇.时常逢到，一启初下落，而后出现动摇，不妨落矮紧张系数，尔的问题便能支敛，然而如果网格品量短佳，是很易的.常常，估计非结构网格，如果问题比较搀纯，会出现那种情况，提议做网格时多下些功妇.表里上道，残好的震荡是数值迭代正在估计域内传播遭逢障碍物反射产死周期震荡引导的截止，与网格亚尺度雷诺数有关.比圆，常常压力鸿沟是主要的反射源，换成OUTFLOW 鸿沟会佳些.那主要根据体味推断.所以尔道网格战鸿沟条件是主要果素.三. 1、网格问题：比圆流场内里存留尖面等突变，引导网格正在局部品量存留问题，效率支敛. 2、不妨安排一下courant number，courant number本量上是指时间步少战空间步少的相对付关系，系统自动减小courant数，那种情况普遍出当前存留尖钝形状的估计域，当局部的流速过大大概者压好过大时堕落，把局部的网格加稀再试一下. 正在fluent中，用courant number去安排估计的宁静性与支敛性.普遍去道，随着courant number的从小到大的变更，支敛速度渐渐加快，然而是宁静性渐渐落矮.所以简直的问题，正在估计的历程中，最佳是把courant number从小启初树立，瞅瞅迭代残好的支敛情况，如果支敛速度较缓而且比较宁静的话，不妨符合的减少courant number的大小，根据自己简直的问题，找出一个比较符合的courant number，让支敛速度不妨脚够的快，而且不妨脆持它的宁静性.。
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收敛问题求解器设置求解器设置主要包括：1、压力-速度耦合方程格式选择2、对流插值3、梯度插值4、压力插值下面对这几种设置做详细说明。
一、压力-速度耦合方程求解算法中主要有四种算法：，，，(1)( )半隐式连接压力方程方法，是的默认格式。
(2)()。
对于简单的问题收敛非常快速，不对压力进行修正，所以压力松弛因子可以设置为1(3) ()。
对非定常流动问题或者包含比平均网格倾斜度更高的网格适用(4) ()对非定常流的分步方法。
用于格式，及具有相同的特性。
二、对流插值（动量方程）有五种方法：一阶迎风格式、幂率格式、二阶迎风格式、三阶格式、格式（1）默认采用一阶格式。
容易收敛，但精度较差，主要用于初值计算。
（2） .幂率格式，当雷诺数低于5时，计算精度比一阶格式要高。
（3）二阶迎风格式。
二阶迎风格式相对于一阶格式来说，使用更小的截断误差，适用于三角形、四面体网格或流动及网格不在同一直线上；二阶格式收敛可能比较慢。
（4）( ).当地3阶离散格式。
主要用于非结构网格，在预测二次流，漩涡，力等时更精确。
（5）（）格式。
此格式用于四边形/六面体时具有三阶精度，用于杂交网格或三角形/四面体时只具有二阶精度。
三、梯度插值梯度插值主要是针对扩散项。
有三种梯度插值方案：，， .（1）格林-高斯基于单元体。
求解方法可能会出现伪扩散。
（2）格林-高斯基于节点。
求解更精确，最小化伪扩散，推荐用于三角形网格上（3）基于单元体的最小二乘法插值。
推荐用于多面体网格，及基于节点的格林-高斯格式具有相同的精度和格式。
四、压力插值压力基分离求解器主要有五种压力插值算法。
（1）标准格式（)。
为缺省格式，对大表妹边界层附近的曲线发现压力梯度流动求解精度会降低（但不能用于流动中压力急剧变化的地方——此时应该使用!格式代替）（2）!主要用于高旋流，压力急剧变化流（如多孔介质、风扇模型等），或剧烈弯曲的区域。
（3）（线性格式）。
当其他选项导致收敛困难或出现非物理解时使用此格式。
（4）（二阶格式）。
用于可压缩流动，不能用于多孔介质、阶跃、风扇、多相流。
（5）体积力。
当体积力很大时，如高雷诺数自然对流或高回旋流动中采用此格式。
（1）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，就不收敛是怎么回事。
这和程序的求解方法有关。
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，从而导致该方程收敛缓慢。
你可以试验方法，应该会收敛快些。
在计算模拟中，总不收敛，除了加密网格，还有别的办法吗？别的条件都已经收敛了，就差它自己了，还有收敛的标准是什么？是不是到了一定的尺度就能收敛了，比如10－e5具体的数量级就收敛了是质量残差，具体是表示本次计算结果及上次计算结果的差别，如果别的条件收敛了，就差它。
可以点，打开里面选项，算出进口及出口的质量流量差，看它是否小于0.5%.如果小于，可以判断它收敛.(2) 残差曲线图中是什么含义？是质量守恒方程的反映，也就是连续性的残差。
这个收敛的快并不能说明你的计算就一定正确，还要看动量方程的迭代计算。
表示某次迭代及上一次迭代在所有积分的差值，表示连续性方程的残差（3）要加速收敛该设置那些参数？感觉需要调整中是在耦合求解的时候才出现的。
正确的调整，可以更好地加速收敛和解的增强稳定性。
实际上是指时间步长和空间步长的相对关系，系统自动减小数，这种情况一般出现在存在尖锐外形的计算域，当局部的流速过大或者压差过大时出错，把局部的网格加密再试一下。
在中，用来调节计算的稳定性及收敛性。
一般来说，随着的从小到大的变化，收敛速度逐渐加快，但是稳定性逐渐降低。
所以具体的问题，在计算的过程中，最好是把从小开始设置，看看迭代残差的收敛情况，如果收敛速度较慢而且比较稳定的话，可以适当的增加的大小，根据自己具体的问题，找出一个比较合适的，让收敛速度能够足够的快，而且能够保持它的稳定性。
个人认为这应该和你采用的算法有关算法是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，从而导致该方程收敛缓慢。
试着用算法看看。
(4) 正在学习,模拟圆管内的流动，速度入口，出口运行后的速度很快就到106了，但是老是降不下去，维持在100和103之间，减小松弛因子好像也没什么变化大家有什么建议吗？你查看了流量是否平衡吗？在>里面操作，，把所有进出口都选上，一下，看看是什么水平，如果它的值小于总进口流量的1%，并且其他检测量在继续迭代之后不会发生波动，也可以认为你的解是收敛的。
造成连续方程高残差不收敛的原因主要有以下几点：1.网格质量，主要可能是相邻单元的尺寸大小相差较大，它们的尺寸之比最好控制在1.2以内，不能超过1.4.2.离散格式及压力速度耦合方法，如果是结构网格，建议使用高阶格式，如2阶迎风格式等，如果是非结构网格，除保持格式不变外，其他格式改用高阶格式；压力速度耦合关系，如果使用，，等对联系方程收敛没有提高的话，可以尝试使用。
另外，对于梯度的计算，不论使用结构或非结构网格，都可以改用来提高计算精度。
一些情况：1.监测流场某个变量来判断收敛更合理一些.2.网格质量.3.（4）要加速收敛该设置那些参数？感觉需要调整中是在耦合求解的时候才出现的。
正确的调整，可以更好地加速收敛和解的增强稳定性。
实际上是指时间步长和空间步长的相对关系，系统自动减小数，这种情况一般出现在存在尖锐外形的计算域，当局部的流速过大或者压差过大时出错，把局部的网格加密再试一下。
在中，用来调节计算的稳定性及收敛性。
一般来说，随着的从小到大的变化，收敛速度逐渐加快，但是稳定性逐渐降低。
所以具体的问题，在计算的过程中，最好是把从小开始设置，看看迭代残差的收敛情况，如果收敛速度较慢而且比较稳定的话，可以适当的增加的大小，根据自己具体的问题，找出一个比较合适的，让收敛速度能够足够的快，而且能够保持它的稳定性。
个人认为这应该和你采用的算法有关算法是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，从而导致该方程收敛缓慢。
试着用算法看看。
仿真计算代做：模态分析，瞬态动力学，谐响应分析和谱分析、械结构的疲劳、损伤，流体；结构的强度评估和优化；企鹅：690294845利用不收敛通常怎么解决？①、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、的收敛最基础的是网格的质量，计算的时候看怎样选择数，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，及模型、边界、初始条件都有关系。
④、有时初始条件和边界条件严重影响收敛性，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⑤、A.检查是否哪里设定有误：比方用的建构的，忘了；比方给定的边界条件不合理。
B从算至发散前几步，看分布，看不出来的话，再算几步, 看看问题大概出在那个区域。
C网格，配合第二点作修正，就重建个更漂亮的，或是更粗略的来处理。
D再找不出来的话，换个。
⑥、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。
⑦、调节松弛因子也能影响收敛，不过代价是收敛速度。
亚松弛因子对收敛的影响所谓亚松驰就是将本层次计算结果及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（）。
《数值传热学-214》中的亚松驰：由于所解方程组的非线性，我们有必要控制变化。
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变化量。
亚松驰最简单的形式为：单元内变量等于原来的值加上亚松驰因子a及变化的积：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：对计算），基于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。
对于其它的标量方程，如漩涡，组分，变量，对于某些问题默认的亚更松弛可能过大，尤其是对于初始计算。
你可以将松弛因子设为0.8以使得收敛容易。
⑧看了流量是否平衡在>里面操作，，把所有进出口都选上，一下，看看是什么水平，如果它的值小于总进口流量的1%，并且其他检测量在继续迭代之后不会发生波动，也可以认为你的解是收敛的。
造成连续方程高残差不收敛的原因主要有以下几点：1.网格质量，主要可能是相邻单元的尺寸大小相差较大，它们的尺寸之比最好控制在1.2以内，不能超过1.4.2.离散格式及压力速度耦合方法，如果是结构网格，建议使用高阶格式，如2阶迎风格式等，如果是非结构网格，除保持格式不变外，其他格式改用高阶格式；压力速度耦合关系，如果使用，，等对联系方程收敛没有提高的话，可以尝试使用。
另外，对于梯度的计算，不论使用结构或非结构网格，都可以改用来提高计算精度。
在的中文帮助里，对收敛有比较详细地描述，建议去看看。
收敛性可能会受到很多因素影响。
大量的计算单元，过于保守的亚松驰因子和复杂的流动物理性质常常是主要的原因。