fluent计算讨论
非稳态时间步长与迭代步数的讨论
非稳态时间步长与迭代步数的讨论1.对于unsteady的计算，很多人估计会对solver中设置比较迷惑，这里就我个人的理解对各个概念作些讨论。
首先，我觉得计算unsteady flow的时候，fluent是从前一个时间算到下一个时间的，从这个意思上来就认为是“time step”，一个时间接一个时间，而每个时间就相当于一个准稳态，因此计算的时候需要Max Iterations per Time Step，这个就像你在计算稳态时候需要设置的一样，在达到iteration次数之前收敛就完成这个time step，否则就算到所规定的次数。
有关time step size的设定。
既然是一个时间接一个时间计算的，那就存在一个问题，两个时间之间的间隔是多少？我个人经验是比特征长度除以特征速度所得的时间小二个量级或者更小，比如流体以入口速度1m/s要经过1米的计算段，那么这个time step size 就是0.01秒或者更小些。
当然这不是最终方案，fluent中提供了一个调整的判断依据，在每个时间(time step) 计算的Iterations在5-10次是最理想的，因此，如果每个time step 里Iterations的次数大于10，那就要把time step size设置更小些，如果是小于5的，就调大些。
但是对于刚开始阶段（startup），这个判断并不合适，因为开始一般要充分收敛，所以在开始的5-10个time step里，还是应该把time step size设置充分小，到后面再逐渐增大time step size。
btw，time step size的设置和计算机本身的配置不是很直接关系，而是和你等待计算的时间有关系，就像你是拉长或者是压缩这个计算过程一样。
2.“比特征长度除以特征速度所得的时间小二个量级或者更小”的时间步太小了，如果不是工作站运行的话，花费的时间太长了。
在fluent中我通常都是选定这个比例的1/5到1/10，特别是一开始不知道如何设定的时候最好是打开adaptive 让他自动定义定义时间步长跑最好了。
fluent相关问题汇总
1、实体、实面与虚体、虚面的区别在建模中，经常会遇到实...与虚...，而且虚体的计算域好像也可以进行计算并得到所需的结果，对二者的根本区别及在功能上的不同对于求解是没有任何区别的，只要你能在虚体或者实体上划分你需要的网格Gambit的实体和虚体在生成网格和计算的时候对于结果没有任何影响，实体和虚体的主要区别有以下几点：1.实体可以进行布尔运算但是虚体不能，虽然不能进行布尔运算，但是虚体存在merge，split等功能；2.实体运算在很多cad软件里面都有，但是虚体是gambit的一大特色，有了虚体以后，Gambit的建模和网格生成的灵活性增加了很多。
3.在网格生成的过程中，如果有几个相对比较平坦的面，你可以把它们通过merge合成一个，这样，作网格的时候，可以节省步骤，对于曲率比较大的面，可能生成的网格质量不好，这时候，你可以采取用split的方式把它划分成几个小面以提高网格质量。
对于虚体生成的计算网格，和实体生成的计算网格，在计算的时候没有区别，关键是看网格生成的质量如何，与实体虚体无关。
经常在作复杂模型计算的时候，大部分都是用的虚体，特别是从其他的建模软件里面导进来的复杂模型，基本上不能够生成实体。
至于计算的效果如何，与Fluent的设置和网格的质量有关，与模型无关。
2、什么叫问题的初始化？在FLUENT中初始化的方法对计算结果有什么样的影响？初始化中的“patch”怎么理解？问题的初始化就是在做计算时，给流场一个初始值，包括压力、速度、温度和湍流系数等。
理论上，给的初始场对最终结果不会产生影响，因为随着跌倒步数的增加，计算得到的流场会向真实的流场无限逼近，但是，由于Fluent等计算软件存在像离散格式精度（会产生离散误差）和截断误差等问题的限制，如果初始场给的过于偏离实际物理场，就会出现计算很难收敛，甚至是刚开始计算就发散的问题。
因此，在初始化时，初值还是应该给的尽量符合实际物理现象。
这就要求我们对要计算的物理场，有一个比较清楚的理解。
Fluent经典问题及解答
Fluent经典问题及解答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fluenthelp，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)2cfd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）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）4常用离散格式的性能比较（稳定性、准确性和经济性）（#62）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）6流场数值计算的目的是什么？主要的方法是什么？基本想法是什么？适用范围是什么？(#130)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）8什么是边界条件？物理意义是什么？它和初始条件有什么关系？（#56）9如何协调物理问题多个边界上的不同边界条件？边界条件组合的原则是什么？在数值计算中，偏微分方程的双曲型方程、椭圆方程和抛物型方程有什么区别？（#143）11网格生成技术中的贴体坐标系是什么？什么是独立于网格的解决方案？（#35）12在gambit的foreground和background中，真实体和虚实体、实操作和虚操作四个之间是什么关系？13 gambit中显示的哪些“检查”主要用于判断网格的质量？在做网格时，你注意到了哪些细节？（#38）14画网格时，网格类型和网格方法如何配合使用？各种方法有什么样的应用范围及做网格时需注意的问题？(#169)对于他们自己的模型，大多数人都有这样的想法：我的模型如何绘制网格？最简单的方法是什么？是这样吗？(#154)16在两个面的交界线上如果出现网格间距不同的情况时，即两块网格不连续时，怎么样克服这种情况呢？（#40）17在建模之前简化实体时必须遵循哪些原则？（#170）18设置gambit边界层类型时需要注意的几个问题：A.如何处理未定义的边界线？b、如何处理计算域（2D）中的内部边界？（#128）19为何在划分网格后，还要指定边界类型和区域类型？常用的边界类型和区域类型有哪些？（#127）20什么是流体区和固体区？为什么要使用区域的概念？fluent如何使用区域？(#41)21如何监视fluent的计算结果？如何判断计算是否收敛？在fluent中收敛准则是如何定义的？分析计算收敛性的各控制参数，并说明如何选择和设置这些参数？解决不收敛问题通常的几个解决方法是什么？（9楼）22什么是松弛因子？松弛因子对计算结果有什么影响？它对计算的收敛性有什么影响？（七楼）23在fluent运行过程中，经常会出现“turbulenceviscousrate”超过了极限值，此时如何解决？而这里的极限值指的是什么值？修正后它对计算结果有何影响？(#28)24在fluent运行计算时，为什么有时候总是出现“reversedflow”？其具体意义是什么？有没有办法避免？如果一直这样显示，它对最终的计算结果有什么样的影响？(#29)燃烧过程中经常遇到的一个“头痛”问题是，计算后温度场没有变化？也就是点火问题。
fluent中常见问题
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？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。
/dvbbs/viewFile.asp?BoardID=61&ID=1411A.理想流体（Ideal Fluid）和粘性流体（Viscous Fluid）：流体在静止时虽不能承受切应力，但在运动时，对相邻的两层流体间的相对运动，即相对滑动速度却是有抵抗的，这种抵抗力称为粘性应力。
流体所具备的这种抵抗两层流体相对滑动速度，或普遍说来抵抗变形的性质称为粘性。
粘性的大小依赖于流体的性质，并显著地随温度变化。
实验表明，粘性应力的大小与粘性及相对速度成正比。
fluent喷管算例 -回复
fluent喷管算例-回复喷管算例是在流体力学领域中常用的数学模型，用于描述流体在喷管中的流动行为。
在这篇文章中，我们将以喷管算例为主题，详细讨论喷管算例的原理、应用和解题步骤。
喷管算例是用来研究在喷管内部流动的问题，主要涉及气体或液体在一定条件下通过喷管的压力、速度和流量等参数。
这些参数对于工程设计、流体控制和能源利用等方面都具有重要意义。
通过模拟喷管内部的流动变化，可以帮助工程师和研究人员预测和优化喷管的工作性能。
喷管算例的基本原理是利用连续性方程、动量方程和能量方程等数学关系，描述流体在喷管内部的运动过程。
根据这些方程，可以求解出流体的速度、压力和温度等参数分布。
为了简化计算，通常会做一些假设，如忽略摩擦损失、假设流体是可压缩的等。
这些假设能够在一定程度上简化问题，使得解题更加可行和高效。
喷管算例的应用广泛，涉及到不同领域的工程和科学研究。
例如，在航空航天工程中，喷管算例用于研究火箭喷管的工作原理和优化设计。
在涡轮机械中，喷管算例用于研究喷气涡轮发动机的燃烧与推力传递过程。
在核能利用中，喷管算例用于研究核反应堆及其相关设备的冷却与热效应。
在环境保护和能源开发中，喷管算例用于研究燃烧过程和污染物排放等问题。
解决喷管算例的步骤可以分为以下几个主要步骤。
首先，确定问题的边界条件和假设条件，包括入口条件、出口条件和流体的性质等。
其次，根据喷管几何形状和流体力学方程，建立喷管模型和相应的数学方程。
然后，采用数值方法或解析方法求解方程组，得到流体的速度、压力和温度等参数分布。
最后，对结果进行分析和对比，评估流体流动的特性和性能。
在喷管算例中，数值模拟方法是目前应用最广泛的解决方案。
这些方法主要包括有限差分法、有限元法、有限体积法和计算流体力学方法等。
这些方法通过将喷管内部的流动区域离散化成小的网格单元，利用数值逼近和迭代算法求解方程组，得到流体的分布信息。
数值模拟方法相对于解析方法具有灵活性和可操作性强的优点，可以处理复杂的流动问题和边界条件。
滑动轴承刚度和阻尼计算的fluent udf
滑动轴承刚度和阻尼计算的fluent udf序滑动轴承在工程领域中扮演着重要的角色，它们常常被用于支撑旋转机械设备，并承受高速旋转下的摩擦和载荷。
而对于滑动轴承的设计和优化，则需要了解其刚度和阻尼等重要参数。
本文将探讨在使用Fluent UDF进行滑动轴承刚度和阻尼计算的过程，希望能为工程师们提供一些有价值的指导。
一、滑动轴承的作用和重要性1. 滑动轴承的定义和原理在工程应用中，滑动轴承是一种通过壁压力维持摩擦阻力的设备，用于支撑和定位旋转机械部件。
其基本原理是通过摩擦力和表面压力来支撑和限制轴的运动，从而减少磨损和能量损失。
2. 滑动轴承的重要性滑动轴承作为机械设备中的关键部件，其性能对于整个机械系统的安全性和稳定性有着重要的影响。
了解滑动轴承的刚度和阻尼等参数，对于提高机械设备的运行效率和使用寿命具有重要意义。
二、使用Fluent UDF进行滑动轴承刚度和阻尼计算的步骤1. Fluent UDF的介绍Fluent UDF是用于Fluent软件的用户定义函数，它可以通过编程的方式对流体流动、传热和化学反应等进行定制化处理。
在滑动轴承的刚度和阻尼计算中，可以通过编写Fluent UDF来实现定制化的计算和分析。
2. 刚度和阻尼的定义在进行滑动轴承刚度和阻尼的计算之前，首先需要了解其定义。
滑动轴承的刚度可以理解为其在受力作用下的变形能力，而阻尼则是指其在受到外界振动或冲击时的能量消耗能力。
3. Fluent UDF的编写在使用Fluent UDF进行滑动轴承刚度和阻尼计算时，需要编写相应的函数来描述滑动轴承在不同工况下的力学特性。
这包括了材料特性、载荷情况、流体力学等方面的计算和分析。
4. 数据采集和分析通过编写好的Fluent UDF，可以对滑动轴承在不同工况下的刚度和阻尼进行计算和分析。
这需要对液压力、位移变形等参数进行实时监测和数据采集，然后进行相应的分析和处理。
三、对滑动轴承刚度和阻尼计算的个人观点和理解1. 刚度和阻尼对于滑动轴承的重要性在滑动轴承的设计和优化过程中，刚度和阻尼是需要重点考虑的参数。
fluent计算中检测点速度
一、引言在现代社会中，计算机已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
随着计算机技术的不断发展，计算机的计算速度也越来越快，这为我们的工作和生活带来了极大的便利。
然而，在进行大规模计算时，我们往往需要对计算结果进行验证，这就需要检测计算中的各个节点的速度是否符合预期。
本文将重点讨论在计算中如何检测节点的速度，并提出一种方法来实现这一目标。
二、节点速度检测的意义1.计算中的节点速度对计算质量和效率具有重要影响。
不同节点的速度差异可能导致计算结果的偏差，甚至影响计算的正确性。
2.及时检测节点速度可以帮助我们发现节点故障或性能下降的问题，并及时进行维护和调整，保障计算任务的顺利进行。
3.对节点速度进行监控和检测也是对计算资源的有效利用，能够有效地调配计算资源，提高计算效率和节约成本。
三、节点速度检测的方法1.基于性能测试工具的节点速度检测可以利用性能测试工具对计算节点的速度进行测试，常用的性能测试工具包括Unixbench、Iperf、Dbench等。
这些工具可以通过对计算节点进行一系列的性能测试，包括计算速度、IO速度、网络速度等，从而得到节点的性能评估结果。
2.基于日志分析的节点速度检测通过分析计算节点的日志记录，可以了解节点的运行情况和性能表现。
通过对日志中的计算速度、处理时间等数据进行分析，可以评估节点的性能表现，并及时发现节点性能下降或故障的问题。
3.基于监控系统的节点速度检测利用监控系统对计算节点的运行情况进行实时监控，可以及时发现节点的性能问题。
监控系统可以通过监控节点的CPU、内存、网络等资源利用情况，评估节点的性能表现，并发出警报提示管理员进行处理。
四、节点速度检测的实现1.选择合适的检测方法在实际应用中，可以根据计算任务的特点和需求选择合适的节点速度检测方法。
对于需要高精度计算的任务，可以采用性能测试工具进行节点速度测试；对于需要进行实时监控的任务，可以采用监控系统进行节点速度监控。
2.设置合理的检测参数在进行节点速度检测时，需要设置合理的检测参数，包括测试时间、测试负载、测试数据量等。
fluent压力速度耦合算法coupled
Fluent压力速度耦合算法coupled引言在计算流体力学（CFD）领域，压力速度耦合算法是一种常用的工具，用于求解流体流动中的压力和速度场。
其中，Fluent压力速度耦合算法coupled是一种基于有限体积法的算法，被广泛应用于工程问题的数值模拟中。
本文将对Fluent压力速度耦合算法coupled进行全面、详细、完整且深入的探讨。
二级标题1三级标题1Fluent压力速度耦合算法coupled的基本原理是在流体流动的装置中求解连续方程和动量方程，并应用迭代方法将速度场和压力场相互耦合。
其主要步骤如下：1.离散化：将流动装置划分为有限个控制体，采用有限体积法对连续方程和动量方程进行离散化处理。
2.初值设定：为速度场和压力场设置初始值。
通常可以根据实际问题经验来设置初值，或者利用计算结果的迭代历史来设定初值。
3.迭代求解：利用Fluent软件内置的求解器，对速度场和压力场进行迭代求解。
在每次迭代过程中，先更新速度场，再更新压力场，然后再根据更新后的压力场重新计算速度场，如此循环迭代，直至速度场和压力场收敛。
4.收敛判据：通过设定收敛判据来判断速度场和压力场是否达到收敛，通常我们会设定一个误差范围，若速度场和压力场的变化在该误差范围内，则认为已经收敛。
5.结果输出：对求解得到的速度场和压力场进行后处理，并进行结果的输出和分析。
三级标题2Fluent压力速度耦合算法coupled的优点在于它是一种全隐式方法，对流体流动行为的追踪能力较强，精度较高。
而且该算法的收敛速度也比较快，能够很好地适应复杂流动情况，包括多相流、湍流等。
此外，该算法还能够灵活地应用于各种边界条件和流场类型，并且在多物理场问题中具有良好的适应性。
然而，Fluent压力速度耦合算法coupled也存在一些不足之处。
首先，该算法对初始值的选择较为敏感，不同的初始值可能会导致求解结果的差异。
其次，该算法的计算量较大，在处理大规模问题时可能需要较长的计算时间。
FLUENT动网格专题讨论
题记：在学习使用Fluent的时候，有不少朋友需要使用动网格模型(Dynamic Mesh Model)，因此，本版推出这个专题，进行大讨论，使大家在使用动网格时尽量少走弯路，更快更好地掌握；也欢迎使用过的版友积极参与讨论指导，谢谢！该专题主要包括以下的主要内容：##1.动网格的相关知识介绍；##2.以NACA0012翼型俯仰振荡实例进行讲解动网格的应用过程；##3. 与动网格应用有关的参考文献；##4. 使用动网格进行计算的一些例子。
##1.动网格的相关知识介绍有关动网格基础方面的东西，请具体参考FLUENT User’s Guide或FLUENT全攻略的相关章节，这里只给出一些提要性的知识要点。
1、简介动网格模型可以用来模拟流场形状由于边界运动而随时间改变的问题。
边界的运动形式可以是预先定义的运动，即可以在计算前指定其速度或角速度；也可以是预先未做定义的运动，即边界的运动要由前一步的计算结果决定。
网格的更新过程由FLUENT 根据每个迭代步中边界的变化情况自动完成。
在使用动网格模型时，必须首先定义初始网格、边界运动的方式并指定参予运动的区域。
可以用边界型函数或者UDF 定义边界的运动方式。
FLUENT 要求将运动的描述定义在网格面或网格区域上。
如果流场中包含运动与不运动两种区域，则需要将它们组合在初始网格中以对它们进行识别。
那些由于周围区域运动而发生变形的区域必须被组合到各自的初始网格区域中。
不同区域之间的网格不必是正则的，可以在模型设置中用FLUENT软件提供的非正则或者滑动界面功能将各区域连接起来。
注：一般来讲，在Fluent中使用动网格，基本上都要使用到UDF，所以你最好具备一定的C 语言编程基础。
2、动网格更新方法动网格计算中网格的动态变化过程可以用三种模型进行计算，即弹簧近似光滑模型(spring-based smoothing)、动态分层模型（dynamic layering）和局部重划模型（local remeshing）。
飞机fluent分析报告
飞机Fluent分析报告1. 引言飞机的设计和优化一直是航空工程师们关注的重点。
在过去的几十年里，CFD （Computational Fluid Dynamics）模拟已经成为飞机设计过程中的重要工具。
本文将使用Fluent软件对一个飞机的气动性能进行分析，并给出相应的结果和讨论。
2. 方法2.1 计算模型建立本次分析选取了一种常见的中型客机作为计算模型。
首先，需要进行几何建模。
飞机的几何模型通常由复杂的曲线和曲面组成，需要进行建模和网格划分。
然后，通过Fluent软件导入几何模型，并进行流场网格划分。
2.2 边界条件设置在进行飞机气动性能分析时，合理设置边界条件非常重要。
在本次分析中，我们将机身表面设置为无滑移壁面，机翼和尾翼设置为带有升力的壁面，进气口设置为入口边界条件，出气口设置为出口边界条件。
2.3 数值模拟在Fluent中，使用Navier-Stokes方程组对飞机周围的流场进行数值模拟。
为了准确模拟飞机周围的流动，需要采用适当的湍流模型。
在本次分析中，我们选用k-epsilon湍流模型。
2.4 结果分析模拟计算完成后，我们将对结果进行分析。
主要关注飞机周围的气动性能指标，例如升力、阻力、失速速度等。
同时，还可以对流场进行可视化处理，以更直观地观察流动情况。
3. 结果与讨论经过数值模拟和分析，我们得到了飞机的气动性能结果。
在此给出一些主要的结果和讨论：•升力系数曲线：通过改变攻角，可以获得不同攻角下的升力系数曲线。
该曲线能够反映飞机在不同飞行阶段的升力性能。
•阻力系数曲线：随着攻角的增加，飞机的阻力系数也会增加。
阻力系数曲线可以帮助我们评估飞机的阻力性能。
•失速速度：失速是飞机在低速飞行时会遇到的重要问题。
通过数值模拟可以得到飞机的失速速度，以评估其低速飞行性能。
4. 结论本文使用Fluent软件对一个中型客机的气动性能进行了分析。
通过数值模拟，我们得到了飞机在不同飞行阶段的升力、阻力等气动性能指标。
fluent流固耦合传热算例
fluent流固耦合传热算例一、流固耦合传热概念介绍流固耦合传热是指在流体与固体之间，由于温度差异导致的热量传递过程。
在这种传热方式中，流体与固体的温度分布、热应力以及流动状态均会相互影响，使得传热过程变得复杂。
流固耦合传热在工程领域具有广泛的应用，如航空航天、汽车制造、能源化工等行业。
二、流固耦合传热算例背景及意义本文将围绕一个具体的流固耦合传热算例进行阐述，以揭示这种传热方式在不同条件下的规律。
通过分析算例，我们将更好地理解流固耦合传热过程，为实际工程问题提供理论依据。
三、算例具体内容与分析本算例考虑一个二维矩形通道，通道内充满流体，流体与通道壁之间存在温度差。
通道的宽度和高度分别为a和b，流体在通道内沿x方向流动，温度沿y方向分布。
我们假设流体为牛顿流体，通道壁为恒温壁，通道左边界温度为T1，右边界温度为T2。
根据热力学原理，流体在通道内传输热量的大小与流速、流体比热容、通道长度、宽度和温度差有关。
在本算例中，我们通过数值模拟方法求解流固耦合传热方程。
首先，对流体域进行网格划分，然后采用有限元方法求解流体域的热传导方程；接着，根据流体域的温度分布，计算流体的热流密度；最后，根据流体的热流密度和通道壁的温度分布，求解固体域的热传导方程。
四、结果讨论与启示通过分析算例，我们可以得到以下结论：1.在流速一定时，通道宽度对流固耦合传热效果有显著影响。
宽度越大，传热效果越好。
2.在通道宽度一定时，流速对流固耦合传热效果有明显规律。
流速越大，传热效果越好，但增速逐渐减缓。
3.流固耦合传热过程中，流体与通道壁的温度分布存在一定的差异，这有利于提高传热效果。
4.通过对流固耦合传热算例的研究，我们可以为实际工程中的热管理问题提供理论指导，如优化通道设计、提高传热设备效率等。
总之，本文通过对流固耦合传热算例的研究，揭示了流速、通道宽度等因素对传热效果的影响规律。
这些结论为实际工程问题提供了有益的参考，有助于提高传热设备的性能和效率。
fluent流固耦合传热算例
fluent流固耦合传热算例fluent流固耦合传热算例是针对流体和固体之间热量传递的一种数值模拟方法。
在工程领域中，流固耦合传热问题广泛存在于换热器、散热器、核电站等领域，对于优化设计、提高传热效率以及解决实际工程问题具有重要意义。
一、流固耦合传热概念介绍流固耦合传热是指在流体与固体之间由于温度差引起的热量传递过程。
在这种传热方式中，流体和固体的温度场、速度场以及压力场之间存在相互影响的关系。
流固耦合传热问题可以分为内部耦合和外部耦合两种类型。
内部耦合是指流体和固体内部的热量传递过程，而外部耦合是指流体和固体之间的热量交换。
二、流固耦合传热算例背景及意义本文以某实际工程为背景，通过fluent软件对流固耦合传热问题进行数值模拟。
旨在揭示流体与固体之间热量传递的规律，为实际工程提供参考依据。
通过分析算例，可以优化传热装置设计，提高传热效率，降低能耗，从而降低生产成本。
三、算例具体内容与分析本算例采用fluent软件进行数值模拟，考虑流体在固体内部的流动与热量传递。
模拟过程中，流体与固体的温度、速度、压力等参数随时间和空间的变化关系。
通过计算得到流体与固体之间的热量交换，从而分析传热过程的性能。
四、结果讨论与启示通过对流固耦合传热算例的分析，得到以下结论：1.在流固耦合传热过程中，流体的温度分布和速度分布对固体表面的热量传递有显著影响。
2.固体内部的温度分布存在一定的规律，可通过优化固体材料、改变流体流动方式等方法提高传热效果。
3.流固耦合传热问题具有较强的非线性特点，需要采用数值模拟方法进行深入研究。
本算例为实际工程提供了有益的参考，启示我们在设计传热装置时，要充分考虑流体与固体之间的相互作用，从而实现高效、节能的目标。
综上所述，fluent流固耦合传热算例对于揭示流体与固体之间热量传递规律具有重要的实际意义。
fluent 非定常计算的 自适应时间步控制
fluent 非定常计算的自适应时间步控制fluent 非定常计算的自适应时间步控制一、引言在计算流体力学领域，非定常计算是一项重要的研究内容。
在进行非定常计算时，自适应时间步控制是必不可少的一环。
本文将从何谓非定常计算开始，逐步展开对自适应时间步控制的深入讨论，以帮助读者更好地理解和掌握这一内容。
二、何谓非定常计算在计算流体力学中，非定常计算是指随时间而变化的流场情况。
与定常计算相比，非定常计算需要考虑流场在时间上的演变，因此需要对时间进行离散化处理，计算每个时间步上的流场情况。
非定常计算通常适用于流动速度、压力等随时间变化较大或需要研究流场随时间演变的情况。
三、自适应时间步控制的必要性在进行非定常计算时，选取合适的时间步长对计算结果的精确性和计算效率有着至关重要的影响。
过长的时间步长会导致计算结果的不准确，而过短的时间步长则会增加计算量，降低计算效率。
需要一种能够自适应地根据流场情况调整时间步长的方法，以保证计算结果的准确性和计算效率的平衡。
四、自适应时间步控制的方法和原理1. 时间步长的调整方法在 fluent 软件中，自适应时间步控制通常采用两种方法：局部时间步控制和全局时间步控制。
局部时间步控制是指根据流场的局部情况来调整时间步长，一般适用于流场中存在着不同的时间尺度或流动速度差异较大的情况。
全局时间步控制则是指在整个计算域中使用相同的时间步长，适用于流场情况较为均匀的情况。
2. 时间步长的调整原理时间步长的自适应调整通常基于残差、稳定性和收敛性等指标。
在fluent 中，可以通过设定残差的阈值来判断流场的变化情况，当残差超过设定的阈值时，自适应时间步控制会自动减小时间步长，以保证计算结果的精确性。
另外，流场的稳定性和收敛性也会影响时间步长的调整，通过对流场的数值特征进行评估，可以进一步优化时间步控制的效果。
五、对自适应时间步控制的个人理解自适应时间步控制是非定常计算中的关键技术之一，能够有效地提高计算的精确性和效率。
fluent管道通流计算__解释说明
fluent管道通流计算解释说明在文章的引言部分，我们将介绍并解释关于fluent管道通流计算的主题。
本篇文章主要探讨了管道内流体力学基本概念、fluent软件的介绍以及计算模型构建等内容。
1.1 概述：管道通流计算是指在工程设计中对液体或气体在管道内进行传输过程中的相关参数进行分析和计算的科学方法。
准确的管道通流计算可以帮助工程师预测和优化系统性能，提高工程设计的效率和安全性。
1.2 文章结构：本文首先会简要介绍管道流体力学基本概念，包括一些重要术语和理论框架。
然后，我们将详细介绍fluent软件，该软件是一种用于流体力学数值模拟的强大工具。
最后，我们将讨论如何构建管道通流计算的计算模型。
1.3 目的：本文旨在为读者提供一个全面且清晰的了解和应用fluent管道通流计算的指南。
通过详细解释相关概念和软件功能，并给出实际案例说明，我们希望读者能够更好地理解并掌握此项技术，在实际工程设计中能够应用于解决实际问题。
此引言部分的目的是引导读者了解文章结构，并对所要讲述的内容有一个整体的把握。
接下来，我们将进入第二部分，介绍“fluent管道通流计算”。
2. fluent管道通流计算2.1 管道流体力学基本概念管道通流计算是通过数值模拟和计算，研究管道中液体或气体的流动行为以及相关参数的分布规律。
在进行fluent管道通流计算之前，需要理解一些基本的管道流体力学概念。
首先，我们需要了解流态的形式：层流和湍流。
层流是指在管道中，液体或气体沿着直线路径均匀地流动，并且不会发生交叉和乱动。
相比之下，湍流则不规则而混乱，有着明显的旋转、涡旋和涡结构。
其次，我们需要了解一些与管道通流计算相关的物理量与参数。
例如：速度（velocity），压力（pressure），密度（density），剪切应力（shear stress）等等。
这些量可以帮助我们描述和分析管道内部的液体或气体行为。
2.2 fluent软件介绍Fluent是一种用于求解复杂多相、多场问题的计算机软件。
关于FLUENT中Y+的一些讨论
关于FLUENT中Y+的⼀些讨论⼀、关于 fluent计算时壁⾯函数法和⽹格的关系，还有⼀个⼩问题1:各位⽤ fluent的同仁和⾼⼿们，我想要⽐较好的使⽤ fluent软件，最重要的就是要学好理论，在这⾥我想请教各位⼀个问题，在使⽤标准 k-eplison和⼀些其他的封闭模型时，对于近壁区的流动要使⽤壁⾯函数法求解。
那么在划分⽹格时，是不是⼀定要把把第⼀个内节点布置在湍流充分发展的区域内呢？我们如果⾃动⽣成⽹格时，如果说第⼀个节点在壁⾯的粘性底层内，是不是对计算有⼀定的影响呢？还有⼀个问题就是在 gambit中设置的 wall 壁⾯，怎么到fluent设置为内部表⾯ interior，好像在边界条件设置时没有这个边界呀。
2:为什么要⽤壁⾯函数？？就是因为，k-epsilon模型中，k的 boundary condition已知，在壁⾯上为零，⽽ epsilon的 boundary condition在壁⾯上为⼀未知的⾮零量，如此如何来解两⽅程模型？？？所以，我们就需要壁⾯函数来确定⾄少第⼀内节点上的值，当然也包括壁⾯上的值。
实际上就是把 epsilon⽅程的 boundary condition放到了流体内部。
⾄于壁⾯函数的应⽤范围，要看它是如何获得的，简单说，他们都是由于，靠近壁⾯，雷诺应⼒在粘性底层内基本消失，所以，navier-stokes变为可解，⽽求得。
所以，凡是应⽤壁⾯函数求得的节点，都应设置在粘性底层(y+=5-8)或者⾄少为线性底层(y+>30?具体数值忘记了)，当然你放得越低，精度越⾼，但是⽹格越⼩。
我在 matlab内⾃⼰写的 code,在 y+=5-8内放 10层,fluent应该可以更⾼。
放在 fully developed region是完全错误的。
4:⼆楼的兄弟，谢谢！我的意思是壁⾯函数法和 k-epsilon混合使⽤，是不是它只计算壁⾯到第⼀个节点线之间的区域？如果是这样的话，划分⽹格是不是要计算这个距离呢？Y+这个值是我们控制，还是 fluent在求解时⾃动计算呢？y+的临界值好像是 11.63，不过这个值不是绝对的。
fluent计算升力系数不收敛
让我们来深入探讨一下“fluent计算升力系数不收敛”这个主题。
在讨论此问题之前，我们需要了解一些基本概念和背景知识。
1. 了解升力系数升力系数是空气动力学中一个重要的参数，特别是在研究飞行器和流体力学中。
它是一个无量纲参数，通常表示为Cl，可以用来描述飞机或其他物体在流体中受到的升力大小。
在流体力学仿真中，准确计算和预测升力系数对于设计和优化飞行器具有至关重要的意义。
2. 认识fluent计算Fluent是由ANSYS公司开发的流体力学仿真软件，它能够对各种流体力学问题进行模拟和分析。
在工程设计和科学研究方面，Fluent被广泛应用于空气动力学、燃烧工程、化工、生物医学等领域。
3. 不收敛的问题在使用Fluent进行升力系数计算的过程中，有时会出现计算结果不收敛的情况。
这可能是由于网格质量不佳、边界条件设定不合理、迭代算法参数选择不当以及物理模型过于复杂等原因导致的。
解决这一问题对于确保数值模拟结果的准确性和可靠性至关重要。
接下来，让我们探讨一些可能导致fluent计算升力系数不收敛的原因，并提出一些解决此问题的方法。
1. 网格质量在进行流体力学仿真时，良好的网格质量对于收敛性至关重要。
不合理的网格划分和变形可能导致激波、湍流和其他复杂流动现象无法被充分捕捉，从而使得计算结果不收敛。
应当对网格进行细致的检查和优化，确保在关键区域精细划分，从而提高数值模拟的准确性。
2. 边界条件设定合理的边界条件设定是确保仿真计算收敛的关键。
在计算升力系数时，必须正确地设置入口、出口、壁面和其他边界条件，以保证流场的良好约束性和数值稳定性。
一些常见的问题包括入口速度和压力梯度的设定、壁面摩擦和热传导条件的选取等。
3. 算法参数选择在Fluent中，迭代算法的参数选择对于计算收敛性至关重要。
松弛因子、收敛标准、迭代步长等参数的选择都会对计算结果产生影响。
合理调整这些参数，尤其是在计算收敛困难时进行适当的调整，有助于提高计算效率和准确性。
fluent粒子碰撞的速度
Fluent粒子碰撞的速度简介在物理学中，粒子碰撞是指两个或多个粒子相互作用并改变其运动状态的过程。
Fluent是一种计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，简称CFD）软件，用于模拟流体和气体的行为。
本文将重点讨论在Fluent中模拟粒子碰撞时需要考虑的速度相关问题。
粒子速度的定义在Fluent中，粒子速度是指粒子在三维空间中的运动速率和方向。
它由三个分量组成：x轴方向上的速度（u），y轴方向上的速度（v）和z轴方向上的速度（w）。
根据牛顿第二定律，物体的加速度等于施加在物体上力与物体质量之比。
因此，可以通过应用牛顿第二定律来计算粒子受到的力，并进而确定其速度。
粒子碰撞模型Fluent提供了多种不同类型的碰撞模型，包括弹性碰撞、非弹性碰撞和反射等。
这些模型适用于不同类型的问题，并可以通过设置参数来调整模型行为。
弹性碰撞弹性碰撞是指粒子之间发生碰撞时能量守恒的过程。
在Fluent中，可以使用弹性碰撞模型来模拟这种行为。
该模型基于质心坐标系和动量守恒定律来计算碰撞后粒子的速度。
非弹性碰撞非弹性碰撞是指粒子之间发生碰撞时能量不完全守恒的过程。
在Fluent中，可以使用非弹性碰撞模型来模拟这种行为。
该模型通常基于一些经验参数来调整能量损失的程度。
反射反射是指粒子与边界或障碍物发生碰撞后改变方向的过程。
在Fluent中，可以通过设置边界条件来实现反射效果。
例如，可以将墙壁设置为不透明，并定义一个法向速度（normal velocity）来表示粒子受到的反射力。
模拟步骤要使用Fluent进行粒子碰撞速度的模拟，需要按照以下步骤进行操作：1.创建几何体：首先，在Fluent中创建几何体以定义问题的几何形状和边界条件。
2.定义流场：根据问题要求，在几何体内定义流场的初始条件和边界条件。
这些条件将决定粒子在模拟中的运动。
3.定义粒子：使用Fluent提供的粒子追踪功能，定义粒子的初始位置、速度和其他属性。
FLUENT学习方法精华总结
FLUENT学习方法精华总结(word版可编辑修改)编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（FLUENT学习方法精华总结(word版可编辑修改)）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为FLUENT学习方法精华总结(word版可编辑修改)的全部内容。
1.学习方法首先看两本教材,然后开始看软件的说明.如果说要提高效率的话,在阅读说明的时候可以先读完Getting Start Guide部分，然后大致先浏览一下User’s Guide，之后重点过一遍Tutorial Guide.而且我建议Tutorial Guide部分不要因为跟自己的实际使用的模块不一样就跳过，因为实际上每一个Tutorial都会有前处理后处理,这一部分是通用的.就算是模型部分,你也难保课题在进行过程中会需要换模型，你现在做一天算例，心里有数了，以后想尝试改变模型时心里也有底。
我个人前前后后应该是将Tutorial Guide部分的算例做了近三遍,第一遍基本按操作说明一步一步来。
第一遍做下来对于Fluent这个软件的大体逻辑就有个数了.注意这里有一个问题，那就是计算流体力学的逻辑和软件的操作逻辑还不能等同的。
这里涉及到一个数学模型在软件层面的具体实现路径的问题。
所以你即使学过计算流体力学的课程，细致地做一遍Tutorial Guide部分的算例我觉得也是有很大的必要的.完成Tutorial Guide的第一遍演练之后，我就回头开始看User's Guide部分，并且边看边做第二遍算例演练。
两个部分说明互相对照，开始明白每一步操作的实际目的是什么。
Fluent_计算中Floating_point_error问题
【专题讨论】Floating point error问题Floating point error在很多群里面已经提过很多次了并且也已经对它讨论了许多。
我在很多QQ群里面对这个问题也给出了自己解释。
【希望】大家跟帖讨论，把这个问题搞清楚。
【原理】从数值计算方面看，计算机所执行的运算在计算机内是以浮点数（floating point number）来表示的。
那些由于用户的非法数值计算或者所用计算机的限制所引起的错误称为floating point error。
1）非法运算：最简单的例子是使用Newton Raphson方法来求解f(x)=0的根时，如果执行第N次迭代时有，x=x(N)，f’(x(N))=0，那么根据公式x(N+1)=x(N)-f(x(N))/ f’(x(N))进行下一次迭代时就会出现被0除的错误。
2）上溢或下溢：这种错误是数据太大或太小造成的，数据太大称为上溢，太小称为下溢。
这样的数据在计算机中不能被处理器的算术运算单元进行计算。
3）舍入错误：当对数据进行舍入时，一些重的数字会被丢失并且不可再恢复。
例如，如果对0.1进行舍入取整，得到的值为0，如果再对它又进行计算就会导致错误。
【避免方法】计算和迭代：设一个比较小的时间步长会比较好的。
或者改成小的欠松驰因子也会比较好。
经验来看，把欠松驰因子设为默认值的1/3；降低欠松驰因子或使用耦合隐式求解；改变欠松驰因子，如果是非稳态问题可能是时间步长太大；改善solver-control-limits比例或许会有帮助；你需要降低Courant数；如果仍然有错误，不选择compute from初始化求解域，然后单击init。
再选择你想从哪个面初始化并迭代，这样应该会起作用。
另外一个原因可能是courant数太大，就样就是说两次迭代之间的时间步太大并且计算结果变化也较大（残差高）。
网格问题：缩放网格时就会发生这个错误。
在Gambit中，所有的尺寸都是以mm 为单位，在fluent按scale按钮把它转换成m，然后迭代几百次时就会发生这种错误。
fluent coupled算法 time scale size -回复
fluent coupled算法time scale size -回复fluent coupled算法time scale size是指在使用fluent coupled算法时，所选择的时间尺度大小。
在本文中，我将详细讨论fluent coupled算法、时间尺度以及如何选择时间尺度大小的重要性和方法。
首先，我们需要了解fluent coupled算法是什么。
fluent coupled算法是一种用于求解多物理场耦合问题的数值模拟方法。
它结合了多个物理场的方程，并通过迭代求解这些方程的耦合解，以获得更加准确的结果。
这种算法被广泛应用于流体力学、热传导、传热传质等领域的数值模拟中。
在fluent coupled算法中，时间尺度大小的选择非常重要。
时间尺度指的是模拟中所使用的时间步长大小，它直接影响到数值模拟的准确性和计算效率。
如果时间尺度太小，计算量将会很大，耗费大量的计算资源和时间。
如果时间尺度太大，可能会导致模拟结果的不准确性，甚至出现数值不稳定的情况。
那么，如何选择时间尺度大小呢？一般来说，时间尺度的选择要综合考虑多个因素，包括模拟系统的特性、模拟目的和计算资源的限制等。
首先，需要考虑模拟系统的特性。
比如，如果模拟系统的响应时间较长，那么时间尺度可以选择相对较大，因为模拟结果的变化相对较慢，可以用较大的时间步长来近似求解。
相反，如果模拟系统的响应时间较短，时间尺度应选择较小，以捕捉到系统变化的细节和快速动态过程。
其次，需要考虑模拟目的。
如果模拟的是长时间尺度的行为，那么时间尺度可以选择较大，以减少计算时间。
但是，如果模拟的是短时间尺度的行为，那么时间尺度应选择较小，以获得精确的结果。
最后，需要考虑计算资源的限制。
如果计算资源有限，时间尺度应选择适当大小，以在可接受的计算时间内完成模拟。
同时，还要考虑计算资源和时间尺度之间的平衡关系，以获得最佳的计算效率和准确性。
在实际应用中，选择时间尺度大小往往需要进行一定的试验和调整。
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建议大家一起讨论一下湍流边界条件该如何设置本人也是刚刚接触Fluent系列软件不久，在应用它来求解CFD问题时遇到了不少问题，也得到了很多宝贵经验，其中湍流边界条件的设置就是一个很棘手的问题。
最近对该问题总结经验如下：在入口、出口或远场边界流入流域的流动，FLUENT需要指定输运标量的值。
本节描述了对于特定模型需要哪些量，并且该如何指定它们。
也为确定流入边界值最为合适的方法提供了指导方针。
使用轮廓指定湍流参量在入口处要准确的描述边界层和完全发展的湍流流动，你应该通过实验数据和经验公式创建边界轮廓文件来完美的设定湍流量。
如果你有轮廓的分析描述而不是数据点，你也可以用这个分析描述来创建边界轮廓文件，或者创建用户自定义函数来提供入口边界的信息。
一旦你创建了轮廓函数，你就可以使用如下的方法：λSpalart-Allmaras模型：在湍流指定方法下拉菜单中指定湍流粘性比，并在在湍流粘性比之后的下拉菜单中选择适当的轮廓名。
通过将m_t/m和密度与分子粘性的适当结合，F LUENT为修改后的湍流粘性计算边界值。
λk-e模型：在湍流指定方法下拉菜单中选择K和Epsilon并在湍动能（Turb. Kinetic E nergy）和湍流扩散速度（Turb. Dissipation Rate）之后的下拉菜单中选择适当的轮廓名。
λ雷诺应力模型：在湍流指定方法下拉菜单中选择K和Epsilon并在湍动能（Turb. Kin etic Energy）和湍流扩散速度（Turb. Dissipation Rate）之后的下拉菜单中选择适当的轮廓名。
在湍流指定方法下拉菜单中选择雷诺应力部分，并在每一个单独的雷诺应力部分之后的下拉菜单中选择适当的轮廓名。
湍流量的统一说明在某些情况下流动流入开始时，将边界处的所有湍流量指定为统一值是适当的。
比如说，在进入管道的流体，远场边界，甚至完全发展的管流中，湍流量的精确轮廓是未知的。
在大多数湍流流动中，湍流的更高层次产生于边界层而不是流动边界进入流域的地方，因此这就导致了计算结果对流入边界值相对来说不敏感。
然而必须注意的是要保证边界值不是非物理边界。
非物理边界会导致你的解不准确或者不收敛。
对于外部流来说这一特点尤其突出，如果自由流的有效粘性系数具有非物理性的大值，边界层就会找不到了。
你可以在使用轮廓指定湍流量一节中描述的湍流指定方法，来输入同一数值取代轮廓。
你也可以选择用更为方便的量来指定湍流量，如湍流强度，湍流粘性比，水力直径以及湍流特征尺度，下面将会对这些内容作一详细叙述。
湍流强度I定义为相对于平均速度u_avg的脉动速度u^'的均方根。
小于或等于1%的湍流强度通常被认为低强度湍流，大于10%被认为是高强度湍流。
从外界，测量数据的入口边界，你可以很好的估计湍流强度。
例如：如果你模拟风洞试验，自由流的湍流强度通常可以从风洞指标中得到。
在现代低湍流风洞中自由流湍流强度通常低到0.05%。
.对于内部流动，入口的湍流强度完全依赖于上游流动的历史，如果上游流动没有完全发展或者没有被扰动，你就可以使用低湍流强度。
如果流动完全发展，湍流强度可能就达到了百分之几。
完全发展的管流的核心的湍流强度可以用下面的经验公式计算：例如，在雷诺数为50000是湍流强度为4%湍流尺度l是和携带湍流能量的大涡的尺度有关的物理量。
在完全发展的管流中，l被管道的尺寸所限制，因为大涡不能大于管道的尺寸。
L和管的物理尺寸之间的计算关系如下：其中L为管道的相关尺寸。
因子0.07是基于完全发展湍流流动混合长度的最大值的，对于非圆形截面的管道，你可以用水力学直径取代L。
如果湍流的产生是由于管道中的障碍物等特征，你最好用该特征长度作为湍流长度L而不是用管道尺寸。
注意：公式并不是适用于所有的情况。
它只是在大多数情况下得很好的近似。
对于特定流动，选择L和l的原则如下：λ对于完全发展的内部流动，选择强度和水力学直径指定方法，并在水力学直径流场中指定L=D_H。
λ对于旋转叶片的下游流动，穿孔圆盘等，选择强度和水力学直径指定方法，并在水力学直径流场中指定流动的特征长度为Lλ对于壁面限制的流动，入口流动包含了湍流边界层。
选择湍流强度和长度尺度方法并使用边界层厚度d_99来计算湍流长度尺度l，在湍流长度尺度流场中输入l=0.4 d_99这个值湍流粘性比m_t/m直接与湍流雷诺数成比例(Re_t ?k^2/(e n))。
Re_t在高湍流数的边界层，剪切层和完全发展的管流中是较大的(100到1000)。
然而，在大多数外流的自由流边界层中m_t/m相当的小。
湍流参数的典型设定为1 < m_t/m <10。
要根据湍流粘性比来指定量，你可以选择湍流粘性比（对于Spalart-Allmaras模型）或者强度和粘性比（对于k-e模型或者RSM）。
推导湍流量的关系式要获得更方便的湍流量的输运值，如：I, L,或者m_t/m，你必须求助于经验公式，下面是F LUENT中常用的几个有用的关系式。
要获得修改的湍流粘性，它和湍流强度I长度尺度l有如下关系：在Spalart-Allmaras模型中，如果你要选择湍流强度和水力学直径来计算l可以从前面的公式中获得。
湍动能k和湍流强度I之间的关系为：其中u_avg为平均流动速度除了为k和e指定具体的值之外，无论你是使用湍流强度和水力学直径，强度和长度尺度或者强度粘性比方法，你都要使用上述公式。
如果你知道湍流长度尺度l你可以使用下面的关系式：其中是湍流模型中指定的经验常数（近似为0.09），l的公式在前面已经讨论了。
除了为k和e制定具体的值之外，无论你是使用湍流强度和水力学直径还是强度和长度尺度，你都要使用上述公式。
E的值也可以用下式计算，它与湍流粘性比m_t/m以及k有关：其中是湍流模型中指定的经验常数（近似为0.09）。
除了为k和e制定具体的值之外，无论你是使用湍流强度和水力学直径还是强度和长度尺度，你都要使用上述公式。
如果你是在模拟风洞条件，在风洞中模型被安装在网格和/或金属网格屏下游的测试段，你可以用下面的公式：其中，是你希望的在穿过流场之后k的衰减(比方说k入口值的10%), 自由流的速度是流域内自由流的流向长度Equation 9是在高雷诺数各向同性湍流中观察到的幂率衰减的线性近似。
它是基于衰减湍流中k的精确方程U ?k/?x = - e.如果你用这种方法估计e，你也要用方程7检查结果的湍流粘性比m_t/m，以保证它不是太大。
虽然这不是FLUENT内部使用的方法，但是你可以用它来推导e的常数自由流值，然后你可以用湍流指定方法下拉菜单中选择K和Epsilon直接指定。
在这种情况下，你需要使用方程3从I来计算k。
当使用RSM时，如果你不在雷诺应力指定方法的下拉列表中使用雷诺应力选项，明显的制定入口处的雷诺应力值，它们就会近似的由k的指定值来决定。
湍流假定为各向同性，保证以及(下标a不求和).如果你在雷诺应力指定方法下拉列表中选择K或者湍流强度，FLUENT就会使用这种方法。
对大涡模拟（LES）指定入口湍流大涡模拟模型一节中所描述的LES速度入口中指定的的湍流强度值，被用于随机扰动入口处速度场的瞬时速度。
它并不指定被模拟的湍流量。
正如大涡模拟模型中介绍的边界条件中所描述的，通过叠加每个速度分量的随机扰动来计算流动入口边界处的随机成分.压力入口边界条件压力入口边界条件用于定义流动入口的压力以及其它标量属性。
它即可以适用于可压流，也可以用于不可压流。
压力入口边界条件可用于压力已知但是流动速度和/或速率未知的情况。
这一情况可用于很多实际问题，比如浮力驱动的流动。
压力入口边界条件也可用来定义外部或无约束流的自由边界。
对于流动边界条件的概述，请参阅流动入口和出口一节。
压力入口边界条件的输入综述对于压力入口边界条件你需要输入如下信息驻点总压λ驻点总温λ流动方向λ静压λ湍流参数（对于湍流计算）λ辐射参数(对于使用P-1模型、DTRM模型或者DO模型的计算)λ化学组分质量百分比(对于组分计算)λ混合分数和变化(对于PDF燃烧计算)λ程序变量(对于预混和燃烧计算)λ离散相边界条件(对于离散相的计算)λ次要相的体积分数(对于多相计算)所有的值都在压力入口面板中输入(Figure 1)，该面板是从边界条件打开的。
Figure 1: 压力入口面板压力输入和静压头压力场(p_s^')和压力输入(p_s^' or p_0^')包括静压头r_0 g x。
也就是FLUENT 以下式定义的压力：或者这一定义允许静压头放进体积力项(r - r_0)g中考虑，而且当密度一致时，从压力计算中排除了。
因此你的压力输入不因该考虑静压的微分，压力(p^'_s)的报告也不会显示静压的任何影响。
有关浮力驱动流动的内容请参阅浮力驱动流动和自然对流的信息定义总压和总温在压力入口面板中的Gauge Total Pressure field输入总压值。
总温会在Total Temperat ure field中设定。
记住，总压值是在操作条件面板中定义的与操作压力有关的的总压值。
不可压流体的总压定义为：对于可压流体为：其中：p_0 =总压p_s = 静压M = 马赫数c = 比热比(c_p/c_v)如果模拟轴对称涡流，方程1中的v包括了旋转分量。
如果相邻区域是移动的（即：如果使用旋转参考坐标系，多重参考坐标系，混合平面或者滑移网格），而且你是使用分离解算器。
那么方程1中的速度（或者方程3中的马赫数）将是绝对的，或者相对与网格速度。
这依赖于解算器面板中绝对速度公式是否激活。
对于耦合解算器，方程1中的速度（或者方程3中的马赫数）通常是在绝对坐标系下的速度。
看了你的问题我也碰到过，你的初始是如何设置的？FLUENT的初始化面板中有一项是设置从哪个地方开始计算(compute from), 选择从不同的边界开始计算有很大的区别吗?一般是选取ALL ZONE，即所有区域的平均处理，通常也可选择有代表性的进口(如多个进口时)进行初始化。
对于一般流动问题，初始值的设定并不重要，因为计算容易收敛。
但当几何条件复杂，而且流动速度高变化快(如音速流动)，初始条件要仔细选择。
如果不收敛，还应试验不同的初始条件，甚至逐次改变边界条件最后达到所要求的条件。
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。