关于结构化网格和非结构网格的适用性问题

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代数网格和非结构网格

代数网格和非结构网格1.代数网格：代数网格是基于代数公式的一种结构化网格类型。

它通过利用均匀网格生成公式来创建网格，而不考虑物理几何形状。

代数网格可以用简单的数学表达式表示，并且可通过更改参数来调整网格的形状和分辨率。

代数网格通常在简单几何形状的问题中应用广泛。

代数网格的特点：-结构化形式：代数网格是按照一定的规则和方程生成的，这使得它具有结构化的形式。

这种结构有利于研究人员在计算过程中精确地控制离散化误差。

-网格规则可调整：代数网格的参数可以通过调整来改变网格的分辨率和形状。

这使得模拟人员可以根据问题的需要进行网格精细度的调整。

-适用于简单几何形状：代数网格主要应用于简单的几何形状，如正方形、圆形等。

当问题的几何形状较为复杂时，代数网格的应用会变得困难。

代数网格的应用：-学术研究：代数网格广泛应用于学术研究中，用于求解简单几何形状下的基本流动问题，如流过圆柱体、流过平板等。

-教学实验：代数网格也常常用于CFD课程的教学实验中，用于让学生理解和掌握CFD模拟的基本原理和方法。

-初步模拟：代数网格可以作为CFD计算的初步模拟，帮助用户快速预测问题的大致解，并为进一步精确计算提供初值条件。

代数网格的优缺点：-优点：代数网格的结构化形式使得计算精度相对较高，而且网格规则可调整，适用于简单流动问题的初步模拟。

-缺点：代数网格在处理复杂几何形状时存在困难，难以精确重构复杂流动问题。

此外，代数网格的生成和调整需要一定的数学知识和经验。

2.非结构网格：非结构网格是一种基于不规则形状的网格，它不依赖于代数公式，而是根据实际的物理几何形状来创建网格。

非结构网格通常由三角形和四边形单元组成，特点是各个网格单元之间的形状和大小没有特定的规律。

非结构网格适用于处理复杂的流动问题。

非结构网格的特点：-不规则形状：非结构网格由不规则形状的网格单元组成，可以更好地适应复杂的几何形状。

-自适应分辨率：非结构网格可以根据流场的特性和需要进行自适应分辨率调整，提高数值模拟的精度。

FLUENT知识点解析

FLUENT知识点解析
1.网格生成：
在使用FLUENT进行模拟之前，首先需要生成一个合适的网格。

网格
的划分对于模拟结果的准确性和计算效率都有很大的影响。

FLUENT提供
了多种网格生成方法，包括结构化网格和非结构化网格。

结构化网格适用
于简单几何形状，而非结构化网格适用于复杂几何形状。

2.边界条件：
在模拟中，需要设置合适的边界条件来模拟真实物理系统中的边界行为。

常见的边界条件包括：壁面条件、入口条件、出口条件和对称条件。

根据具体情况，可以根据需要自定义边界条件。

3.流动模型：
4.输运方程：
FLUENT使用质量守恒、动量守恒和能量守恒方程来描述流体流动和
传热过程。

质量守恒方程包括连续性方程，动量守恒方程包括Navier-Stokes方程，能量守恒方程包括热传导和对流传热方程。

根据具体问题，可以选择合适的输运方程进行模拟。

5.数值解算方法：
6.辅助模型：
7.后处理：
FLUENT提供了丰富的后处理功能，用于分析和可视化模拟结果。

通
过后处理，可以绘制流速矢量图、压力分布图、温度分布图等，以及计算
流量、阻力系数、换热系数等物理量。

此外，在后处理过程中，还可以进行轨迹计算、剪切应力计算等。

8.并行计算：
9.耦合求解：
以上是FLUENT的一些重要知识点解析。

FLUENT作为一款强大的CFD 软件，具有广泛的应用前景。

在使用FLUENT进行模拟时，需要了解和掌握以上知识点，以确保模拟结果的准确性和可靠性。

结构化与非结构化数据分析的差异与应用思考

结构化与非结构化数据分析的差异与应用思考数据分析是当今信息时代的核心工作之一，它可以帮助企业和组织从庞杂的数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。

在数据分析中，结构化数据和非结构化数据是两个常见的数据类型。

本文将探讨结构化与非结构化数据分析的差异，并思考它们在实际应用中的意义。

首先，结构化数据是指以表格或数据库形式存储的数据，具有明确的字段和值。

它们通常是通过事先定义的模式或模板进行收集和整理的，例如销售记录、客户信息等。

结构化数据的特点是易于存储、查询和分析，因为它们的格式一致且有明确的关系。

在数据分析中，结构化数据可以通过SQL等查询语言进行高效的处理和分析。

相比之下，非结构化数据是指没有明确结构和格式的数据，例如文本、图像、音频和视频等。

这些数据通常是通过人类语言和感官输入而产生的，如社交媒体上的帖子、新闻文章、用户评论等。

非结构化数据的特点是信息量大且多样化，但由于缺乏明确的结构，对其进行分析和挖掘是一项具有挑战性的任务。

在数据分析中，结构化数据和非结构化数据分析的方法和工具也有所不同。

对于结构化数据，可以使用传统的统计分析方法，如描述统计、回归分析等，通过对字段和值的统计和计算来揭示数据的规律和趋势。

而对于非结构化数据，需要使用自然语言处理、图像识别、情感分析等技术来处理和分析。

这些技术可以帮助我们从大量的文本、图像等非结构化数据中提取关键信息，如情感倾向、主题关键词等。

结构化数据和非结构化数据分析在实际应用中有着不同的价值和意义。

结构化数据分析主要用于业务运营和决策支持，可以帮助企业了解销售情况、客户需求等关键信息，从而优化产品和服务。

例如，通过分析结构化的销售数据，企业可以了解产品的热销地区和季节性需求，进而调整供应链和市场策略。

而非结构化数据分析则更多地用于舆情监测、市场调研等领域。

通过分析社交媒体上的用户评论和新闻文章，可以了解用户对产品的评价和市场的动态，从而及时调整营销策略和产品设计。

数据库结构化和非结构化

数据库结构化和非结构化介绍在信息时代，数据的处理和管理成为了一个关键问题。

数据库技术应运而生，成为了数据管理的核心工具。

在数据库中，数据可以以结构化和非结构化的方式进行存储和管理。

本文将深入探讨数据库结构化和非结构化的概念、特点以及使用场景。

结构化数据结构化数据是指按照预定义模式或模型进行组织和存储的数据。

这种数据存在于二维表格（如关系型数据库）中，每一行代表一个实例，每一列代表一个属性。

结构化数据具有以下特点：1.明确的数据模型：结构化数据在存储前需要定义数据模型，确定数据的类型、字段以及关系。

2.数据一致性：由于数据模型的限制，结构化数据的一致性较高。

数据类型、字段格式等都经过严格控制。

3.高度关联：结构化数据中的表格之间可以通过主键-外键的关系进行关联，使得数据之间存在关系，方便查询和分析。

结构化数据常见的存储形式有关系型数据库（如MySQL、Oracle）等。

由于结构化数据的特点，其适用于事务处理、报表查询、关系分析等场景。

例如，银行对于客户的账户信息、交易记录等可以使用结构化数据进行存储和管理，方便进行账目核对和风险评估。

非结构化数据非结构化数据是指没有明确数据模型的数据，不具备固定形式的数据。

这种数据通常不适合在结构化数据库中进行存储，而是以文本、图像、音频、视频等形式存在。

非结构化数据具有以下特点：1.多样化的格式：非结构化数据的格式多种多样，包括但不限于文本、图像、音频、视频等。

2.缺乏一致性：由于缺乏统一的数据模型，非结构化数据的一致性较差。

同一类数据的结构可能不同，难以进行统一的数据处理。

3.大数据量：非结构化数据往往具有大量的数据，难以通过传统的方法进行处理和分析。

非结构化数据的存储方式多种多样，例如文件系统、NoSQL数据库等。

非结构化数据适用于需要处理多媒体数据、文本挖掘、图像识别等场景。

例如，社交媒体平台中的用户发布的文本、图片等数据可以使用非结构化数据进行存储和分析，方便进行情感分析和个性化推荐。

采用结构化网格还是非结构化网格与需要求解的

结构与非结构网格
采用结构化网格还是非结构化网格与需要求解的具体问题相关。

答案是通过具体的工程问题判断。

请看如下几条：
（1）复杂几何形状：非结构化网格一般较结构化网格生成速度快。

但是，如果原有几何构形已经有结构化网格，新的几何形状只是稍作改变，则结构化网格生成速度非常快。

除了上述情况：
结构化网格≈几个工作周—一个工作月
非结构化网格≈几个工作时—几天
（2）精度：对于简单的问题，比如机翼，结构化网格一般比非结构化网格精度高。

但是对于复杂流动，自适应的非结构化网格可能比结构化网格有更好的精度。

（3）收敛时间：结构化网格比非结构化网格耗时少，因为，迄今为止，已有的算法更加的有效率。

U，数据存于二维数组中)(i
U，数据存于一维数组中i
)
,(j
因此，为了计算残差，需要知道临近单元格的状态。

结构化网格：邻近单元格靠单元格指数增/减1来实现。

非结构化网格：需要存储单元格间的指针。

需要存储空间越多，代码执行的越慢。

结构化与非结构化数据融合技术研究与应用

结构化与非结构化数据融合技术研究与应用随着信息化技术的发展，数据量呈现出几何倍增长的趋势，而在人工智能技术的应用中，数据的数量、质量和结构化程度直接影响着算法的表现和结果。

因此，结构化和非结构化数据融合技术是当前数据处理领域亟待解决的瓶颈问题之一，旨在通过将结构化和非结构化的数据进行有效整合，以实现人工智能技术的更广泛应用，提高数据的信息化价值。

一、结构化和非结构化数据的概念和特点首先，我们需要明确结构化和非结构化数据的概念及其特点。

结构化数据指的是在建立数据库时按照一定规则进行组织、存储、管理的数据，其中数据的类型、数据结构、数据项和数据关系都是固定的，且对应着特定的字段、表格、表单等数据库对象。

而非结构化数据则不具备上述属性，它指的是没有特定结构的文本、语音、图像、视频等形式的数据，不同的非结构化数据之间可能缺乏直接的关联关系，因此通常需要通过自然语言处理、图像识别、模式识别等技术将这些数据转化为可处理的结构化数据形式。

二、结构化和非结构化数据的应用场景和价值在现实生活中，结构化和非结构化数据各自拥有着不同的应用场景和价值。

结构化数据常见于管理信息系统、金融风控系统、物流管理系统等领域，如企业员工信息、订单信息、交易信息、车辆信息等；而非结构化数据则通常应用于大数据分析、网络舆情监测、社交媒体分析等领域，如新闻文本、社交媒体评论、用户画像等。

同时，结构化和非结构化数据之间也有很多联系和关联，这些联系和关联的挖掘和分析对于提高数据价值和实现更多应用具有重要意义。

三、结构化和非结构化数据融合技术的发展现状当前，结构化和非结构化数据融合技术已经成为了大数据处理领域的重要研究方向之一，涉及到多个学科和领域，如机器学习、信息检索、自然语言处理、语音识别、图像处理等。

其中，自然语言处理技术在结构化和非结构化数据融合中具有重要作用，可通过文本预处理、词法分析、句法分析、实体识别、关系抽取等技术将非结构化数据转化为结构化数据形式，从而实现数据的整合和利用。

结构及非结构化网格

CFD网格的分类，如果按照构成形式分，可以分为结构化和非结构化结构化：只能有六面体一种网格单元，六面体顾名思义，也就是有六个面，但这里要区分一下六面体和长方体。

长方体(也就是所有边都是两两正交的六面体)是最理想完美的六面体网格。

但如果边边不是正交，一般就说网格单元有扭曲(skewed). 但绝大多数情况下，是不可能得到完全没有扭曲的六面体网格的。

一般用skewness来评估网格的质量，sknewness=V/(a*b*c). 这里V是网格的体积，a，b，c是六面体长，宽和斜边。

sknewness越接近1，网格质量就越好。

很明显对于长方体，sknewness=1. 那些扭曲很厉害的网格，sknewness很小。

一般说如果所有网格sknewness>0.1也就可以了。

结构化网格是有分区的。

简单说就是每一个六面体单元是有它的坐标的，这些坐标用,分区号码(B),I,J,K四个数字代表的。

区和区之间有数据交换。

比如一个单元，它的属性是B=1, I=2,J=3,K=4。

其实整个结构化单元的概念就是CFD计算从物理空间到计算空间mapping的概念。

I,J,K可以认为是空间x,y,z在结构化网格结构中的变量。

非机构化：可以是多种形状，四面体（也就三角的形状），六面体，棱形。

对任何网格，都是希望网格单元越规则越好，比如六面体希望是长方形，对于四面体，高质量的四面体网格就是正四面体。

sknewness的概念这里同样适用，sknewness越小，网格形状相比正方形或者正四面体就越扭曲。

越接近1就越好。

很明显非结构化网格也可以是六面体，但非结构化六面体网格没有什么B,IJK的概念，他们就是充满整个空间。

对于复杂形状，结构化网格比较难以生成。

主要是生成时候要建立拓扑，拓扑是个外来词，英语是topology，所以不要试图从字面上来理解它的意思。

其实拓扑就是指一种有点和线组成的结构。

工人建房子，需要先搭房粱，立房柱子，然后再砌砖头。

流热仿真考试重点整理

流热仿真考试重点整理一、填空、名词解释（2个）、简答（4个）重点：1、网格的类型有哪些？优缺点？适用场合？答：（1）网格类型有结构网格和非结构网格。

（2）①结构网格的网格中带节点，排列有序，邻点的关系明确，对于复杂的几何区域结构网格是分块构造的；②非结构网格的网格中节点的位置无法用一个固定的法则予以有序地命名，网格的生成过程比较复杂，但却有着极好的适应性，尤其对于具有复杂边界条件的流场计算问题特别有效。

非结构网格一般通过专门的程序或软件来生成。

（3）适用场合：①结构网格适用于对计算精度有较高要求；②非结构网格适用于复杂边界条件及动网格的情况下。

2、常用的二维和三维单元有哪些？与网络类型对应的关系？答：①在结构网格中，常用的2D网格单元是四边形单元，3D网格单元是六面体单元。

②在非结构网格中，常用的2D网格单元还有三角形单元，3D网格单元还有四面体单元和五面体单元。

3、CFD控制方程组有哪些？各用在什么地方？答：（1）控制方程组：质量守恒方程、动量守恒方程、能量守恒方程；（2）①质量守恒方程：任何流动问题都必须满足；②动量守恒方程：任何流动系统都必须满足；③能量守恒方程：包含有热交换的流动系统必须满足。

4、什么是离散化？答：即对空间上连续的计算区域进行划分，把它划分许多个字区域，并确定每个区域中的节点，从而生成网格。

5、湍流模型？边界条件？答：（1）FLUENT软件中提供的湍流模型有：S-A模型、K-ε模型、K-ω模型、雷诺应力模型、大涡模拟模型；（2）边界条件：湍流强度、湍流粘度比、水力直径或湍流特征长在边界上的值来定义湍流的边界条件。

6、离散化的方法？各自的特点？答：（1）常用的离散化方法：有限差分法、有限元法、有限元体积法；（2）特点：①有限差分法：发展较早，比较成熟，较多的用于求解双曲型和抛物型问题。

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：具有广泛地适应性，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，对椭圆型方程问题有更好的适应性。

结构化网格与非结构化网格比较

结构化网格与非结构化网格比较对于连续的物理系统的数学描述，如航天飞机周围的空气的流动，水坝的应力集中等等,通常是用偏微分方程来完成的。

为了在计算机上实现对这些物理系统的行为或状态的模拟，连续的方程必须离散化，在方程的求解域上（时间和空间）仅仅需要有限个点，通过计算这些点上的未知变量既而得到整个区域上的物理量的分布。

有限差分，有限体积和有限元等数值方法都是通过这种方法来实现的。

这些数值方法的非常重要的一个部分就是实现对求解区域的网格剖分。

网格剖分技术已经有几十年的发展历史了。

到目前为止，结构化网格技术发展得相对比较成熟，而非结构化网格技术由于起步较晚，实现比较困难等方面的原因，现在正在处于逐渐走向成熟的阶段。

下面就简要介绍一些这方面的情况。

从严格意义上讲，结构化网格是指网格区域内所有的内部点都具有相同的毗邻单元。

结构化网格生成技术有大量的文献资料[1,2,3,4]。

结构化网格有很多优点:1.它可以很容易地实现区域的边界拟合，适于流体和表面应力集中等方面的计算。

5.对曲面或空间的拟合大多数采用参数化或样条插值的方法得到，区域光滑，与实际的模型更容易接近。

它的最典型的缺点是适用的范围比较窄。

尤其随着近几年的计算机和数值方法的快速发展，人们对求解区域的复杂性的要求越来越高，在这种情况下，结构化网格生成技术就显得力不从心了。

代数网格生成方法。

主要应用参数化和插值的方法，对处理简单的求解区域十分有效。

同结构化网格的定义相对应，非结构化网格是指网格区域内的内部点不具有相同的毗邻单元。

即与网格剖分区域内的不同内点相连的网格数目不同。

从定义上可以看出，结构化网格和非结构化网格有相互重叠的部分，即非结构化网格中可能会包含结构化网格的部分。

非结构化网格技术从六十年代开始得到了发展,主要是弥补结构化网格不能够解决任意形状和任意连通区域的网格剖分的缺欠.到90年代时,非结构化网格的文献达到了它的高峰时期.由于非结构化网格的生成技术比较复杂,随着人们对求解区域的复杂性的不断提高,对非结构化网格生成技术的要求越来越高.从现在的文献调查的情况来看,非结构化网格生成技术中只有平面三角形的自动生成技术比较成熟（边界的恢复问题仍然是一个难题，现在正在广泛讨论）,平面四边形网格的生成技术正在走向成熟。

结构化网格和非结构化网格特点

结构化网格和非结构化网格特点关于网格的经典文献你可以参看thomphson的Numecrial grid generation那本书,讲的有pde 和参数化代数方法.书后附有算例和代码.NURBS参数化曲线和曲面在自由曲线和曲面的cad造型广泛应用,也见到国内外的文献提到用这种方法生成网格,国内可能还没用这种方法来生成网格的实例.如果网格生成算法感兴趣，可以看看。

关于结构和非结构网格，各有应用场合。

个人比较喜欢结构网格。

通过观察IDEAS中结构网格生成的步骤及要求，我觉得对于复杂的几何体，生成结构网格也是可以的，前提是采用适当的partition方法，将几何体分解成规则的基本几何体。

而分解几何体是几何建模的任务。

个人感觉：生成网格的软件名目繁多，但是网格生成基本原理和算法可以归成下列所述的类别。

主要差别可能在于辅助的几何建模方法不同。

网格生成应当辅以几何建模，只有与几何建模结合，才可以对复杂几何体生成高质量的网格。

网格生成的另外一个要素就是物体的参数化表示技术，当采用适当的参数化表示实体表面时，同样的网格生成技术有时候可以得到非常好的网格。

NURBS是我所知道的CDA／CAM中应用较为广泛的构造复杂曲面的参数化表示技术。

不知道哪位朋友可以提供一些关于网格生成基本算法的源代码。

对于连续的物理系统的数学描述，如航天飞机周围的空气的流动，水坝的应力集中等等,通常是用偏微分方程来完成的。

有限差分，有限体积和有限元等数值方法都是通过这种方法来实现的。

这些数值方法的非常重要的一个部分就是实现对求解区域的网格剖分。

网格剖分技术已经有几十年的发展历史了。

结构化数据与非结构化数据的区别与联系

结构化数据与非结构化数据的区别与联系随着信息技术的迅速发展，我们的数据量越来越庞大，以至于对数据进行有效管理变得至关重要。

在数据管理领域，结构化数据与非结构化数据是两个关键概念。

本文将介绍结构化数据与非结构化数据的区别与联系。

一、结构化数据和非结构化数据的定义结构化数据是指具有固定模式和格式的数据，可以在表格中轻松地组织和存储。

这些数据可被大多数关系型数据库管理系统（RDBMS）所管理。

例如，数字、日期、文本和时间戳都可以算是结构化数据。

非结构化数据指没有固定模式或格式的数据，因此不容易在表格中组织和存储。

这些数据通常是以文本或多媒体形式出现，包括图片、视频、音频、PDF 文档以及电子邮件等。

非结构化数据的特点是难以被传统的关系型数据库所处理。

二、结构化数据和非结构化数据的区别1. 数据形式结构化数据按一定的规则组织形成，数据存储时可以按照字段、表、行、列等规则分层存储，并通过SQL 语言进行操作。

非结构化数据没有明显的规律可循，数据形式各异，泛指一切无法按照统一结构、分类、属性存储和管理的数据形式。

2. 数据处理结构化数据在存储和处理上通常都采用 SQL 语言进行，能够有效地提高数据处理效率和精度。

而非结构化数据处理则需要采用其他技术手段进行，例如机器学习、自然语言处理等。

3. 数据存储由于数据的结构化特点，结构化数据比较容易进行存储，可以方便地以文件、表格等形式保存。

非结构化数据的存储则需要使用特定的技术，如NoSQL 和Hadoop 分布式存储系统等。

三、结构化数据和非结构化数据的联系尽管结构化数据与非结构化数据有着明显的区别，但它们并非是孤立的数据形式，两种数据类型可以相互转化并进行融合。

在实际应用中，往往不同数据类型的数据需要在一定的范围内进行联动分析，例如，在针对用户行为进行分析时，可以将结构化数据与非结构化数据进行组合分析，从而加深对用户习惯和观点的洞察。

四、结论随着数据的不断增加，结构化数据和非结构化数据的管理变得愈加重要。

结构化数据和非结构化数据的融合研究

结构化数据和非结构化数据的融合研究在当今世界的信息化时代，数据是我们生产、管理和决策的重要基础。

数据的来源形式多样，其中主要可分为两类：结构化数据和非结构化数据。

前者是指通过清晰的规则来分类和组织管理的数据，比如数字、日期、价格等。

后者是指缺乏明确结构和组织的数据，比如文本、音频、图像等。

结构化数据与非结构化数据各具优势，但也各有弊端。

随着数据规模和种类不断扩大和丰富，如何处理、管理和分析这些数据，成为一个十分关键和紧迫的问题。

一、结构化数据的应用结构化数据具有明确的规则和格式，因此容易进行处理、管理和分析。

在企业管理等领域，广泛应用于数据分析、统计报表、决策支持等方面。

通过对生产、销售和财务等数据的收集和归纳，可以进行详尽的分析和预测。

比如，在销售管理中，结构化数据可以用于统计销售量、销售额、销售目标完成情况等，便于企业对销售情况进行分析和判断。

在金融领域，结构化数据可以用于投资决策、股票分析、财务报表等。

此外，在科学研究、医疗保健等领域，结构化数据的应用也非常广泛。

比如，在医疗保健中，结构化数据可以用于患者病历档案的管理和分析等。

二、非结构化数据的应用非结构化数据的应用也十分广泛。

同样是因其缺乏明确的规则和格式，非结构化数据可以更宽泛地表达信息，并且包含大量隐含的信息。

在互联网时代，非结构化数据的应用范围得到了巨大拓展。

比如，在社交网络中，非结构化数据可以用于了解用户的兴趣爱好、社会关系等信息，并根据这些信息推荐相关的产品、服务等。

在新闻媒体中，非结构化数据可以用于分析新闻报道的情感、口吻等方面。

在音频、视频领域，非结构化数据可以用于语音识别、视频图像分析等方面。

三、结构化数据和非结构化数据的融合研究结构化数据和非结构化数据各有优缺点，因此如何将它们进行融合，以达到更好的应用效果，是当今数据管理和分析领域的一个重要问题。

结构化数据和非结构化数据融合的具体方法和技术有很多，比如数据建模、数据清洗、数据挖掘等。

FLUENT学习经验

FLUENT学习经验1. 什么是结构化网格和非结构化网格1.1结构化网格从严格意义上讲，结构化网格是指网格区域内所有的内部点都具有相同的毗邻单元。

它可以很容易地实现区域的边界拟合，适于流体和表面应力集中等方面的计算。

它的主要优点是：网格生成的速度快。

网格生成的质量好。

数据结构简单。

对曲面或空间的拟合大多数采用参数化或样条插值的方法得到，区域光滑，与实际的模型更容易接近。

它的最典型的缺点是适用的范围比较窄，只适用于形状规则的图形。

尤其随着近几年的计算机和数值方法的快速发展，人们对求解区域的几何形状的复杂性的要求越来越高，在这种情况下，结构化网格生成技术就显得力不从心了。

1.2非结构化网格同结构化网格的定义相对应，非结构化网格是指网格区域内的内部点不具有相同的毗邻单元。

即与网格剖分区域内的不同内点相连的网格数目不同。

从定义上可以看出，结构化网格和非结构化网格有相互重叠的部分，即非结构化网格中可能会包含结构化网格的部分。

2.如果一个几何造型中既有结构化网格，也有非结构化网格，分块完成的，分别生成网格后，也可以直接就调入fluent中计算。

3.在fluent中，对同一个几何造型，如果既可以生成结构化网格，也可生成非结构化网格，当然前者要比后者的生成复杂的多，那么应该选择哪种网格，两者计算结果是否相同，哪个的计算结果更好些呢？一般来说，结构网格的计算结果比非结构网格更容易收敛，也更准确。

但后者容易做。

影响精度主要是网格质量，和你是用那种网格形式关系并不是很大，如果结构话网格的质量很差，结果同样不可靠，相对而言，结构化网格更有利于计算机存储数据和加快计算速度。

结构化网格据说计算速度快一些，但是网格划分需要技巧和耐心。

非结构化网格容易生成，但相对来说速度要差一些。

4.在gambit中，只有map和submap生成的是结构化网格，其余均为非结构化网格。

5 我们经常遇到计算区是对称的问题，如同心圆环内的自然对流，圆柱绕流，我们为了节省计算资源，许多时候都把计算区域趣味一半，但有些问题的真实情况是两步分的流场及物理量的分布并不对称呀，问我们如何判断该不该区一般呢? 对称的问题一般用在流场稳态解..需满足 1.几何图形对秤..2.边界条件对秤.. 也就是物理条件对秤..3.structral网格..所以对秤轴的Flux和properties gradient必须为0...6 按照算例学习了一段时间，有些简单的问题还可以分析对错，但是对于一些头脑里没有概念的问题，是做出了很多图行了，矢量图了，但是如何比较仔细全面的分析其合理性，觉得有些困难答：一般来讲计算应该辅助以高精度的实验作为证明，无法或不容易用实验实现的往往是计算一个经典的或别人算过的例子对比一下。

计算流体力学模拟中的网格生成方法及优化

计算流体力学模拟中的网格生成方法及优化概述:计算流体力学（CFD）模拟是一种通过数值计算方法来模拟流体力学问题的技术。

在进行CFD模拟时，一个重要的步骤是生成适合模拟的网格。

网格的质量和适应性对CFD模拟的准确性和计算效率具有重要影响。

本文将介绍计算流体力学模拟中常用的网格生成方法以及优化措施。

一、网格生成方法:1. 结构化网格生成方法:结构化网格生成方法是一种将空间分割成规则拓扑结构的网格生成方法。

它的主要优点是适用于几何较简单的模型，计算速度较快。

常见的结构化网格生成方法包括直线加密法、均匀加密法、双曲型加密法等。

2. 非结构化网格生成方法:非结构化网格生成方法是一种将空间划分成不规则形状的网格的生成方法。

它适用于几何较复杂的模型，并且在处理流动现象中的复杂几何和边界条件时更具优势。

在非结构化网格生成中，常用的方法包括三角形剖分法、四面体剖分法和网格点移动法等。

3. 自适应网格生成方法:自适应网格生成方法是一种根据计算区域中流场的变化来调整网格的分布和密度的方法。

通过自适应网格生成方法，可以将网格精细化于流场变化较大的区域，从而提高模拟的准确性和精度。

常用的自适应网格生成方法包括几何适应方法和解适应方法等。

二、网格优化措施:1. 网格质量优化:网格质量对CFD模拟的准确性和计算效率具有重要影响。

因此，在网格生成后，通常需要进行网格质量优化。

常见的网格质量指标包括网格形状、网格扭曲度、网格尺寸、网格变形等。

通过调整网格节点的位置或调整连接节点的几何关系，可以优化网格的质量。

2. 网格适应性优化:为了更好地模拟流场中的局部细节，对于具有复杂边界条件的CFD模拟，网格适应性优化非常重要。

通过根据流场的局部变化来调整网格的分布和密度，可以提高模拟的准确性和计算效率。

常见的网格适应性优化方法包括加密区域网格划分方法、最大垫片法和自适应加密方法等。

3. 网格更新优化:在进行CFD模拟过程中，流场可能会有较大的变化，因此，为了保证模拟的精度和计算效率，需要进行网格更新优化。

软件测试中的结构化与非结构化测试

软件测试中的结构化与非结构化测试软件测试是软件开发过程中至关重要的一环，通过对软件系统进行验证和验证，以确保其符合预期的功能和质量要求。

而测试的方法和技术多种多样，其中最主要的区分是结构化测试和非结构化测试。

本文将探讨软件测试中的结构化和非结构化测试两种方法，并分析它们的优缺点和适用场景。

一、结构化测试结构化测试是一种基于软件结构的测试方法，其目标是通过设计和执行针对软件内部结构的测试用例，以发现软件系统中潜在的缺陷和错误。

结构化测试通常依赖于对软件源代码或设计规范的分析，以确定测试用例的选择和覆盖范围。

下面是结构化测试的几个主要技术。

1. 语句覆盖语句覆盖是结构化测试中最基本的一种方法，其要求测试用例必须能够覆盖到软件系统中的每个语句，以确保每个语句都被执行到，并发现其中的错误或逻辑问题。

2. 分支覆盖分支覆盖是扩展语句覆盖的一种方法，它要求测试用例必须能够覆盖到软件中的每个条件语句的每个分支，以发现潜在的条件错误或逻辑问题。

3. 路径覆盖路径覆盖是一种更加全面的测试方法，它要求测试用例必须能够覆盖到软件系统中的每个可能的执行路径，以发现更加隐蔽的错误或逻辑问题。

结构化测试的优点在于它可以通过对软件内部结构的分析和设计，提高测试用例的覆盖程度和准确性，从而有效地发现软件系统中的问题。

然而，结构化测试也存在一些缺点，比如测试用例设计和执行过程相对复杂，对测试人员的要求较高，并且可能存在遗漏某些测试路径的问题。

二、非结构化测试非结构化测试是一种基于功能和用户需求的测试方法，其目标是通过模拟实际使用场景和各种边界条件，以发现软件系统中的问题和潜在风险。

非结构化测试通常依赖于对软件系统的功能需求和用户使用场景的了解，以确定测试用例的设计和执行。

1. 边界值测试边界值测试是非结构化测试中常用的一种方法，其目标是通过测试软件系统在各种边界情况下的行为，以发现潜在的边界错误或异常情况。

2. 策略测试策略测试是一种基于软件使用策略的测试方法，其目标是通过测试软件系统在不同使用策略下的行为，以发现潜在的使用问题或不一致性。

结构化报告和非结构化报告的比较

结构化报告和非结构化报告的比较为了更好地组织和识别信息，人们在各个领域经常进行各种形式的报告撰写。

在报告撰写的过程中，一种常见的分类方式是按照报告的结构和组织方式进行划分，其中最常见的是结构化报告和非结构化报告。

本文将探讨结构化报告和非结构化报告的区别和优劣，并分析它们在不同场景下的应用。

一、概念说明结构化报告是一种按照特定的格式、框架和组织方式编写的报告。

它通常包括封面、目录、引言、正文、总结和参考文献等部分，每一部分都有明确的位置和功能。

相反，非结构化报告是一种没有固定格式和组织方式的报告，通常只有一个整体的文字流，缺乏明确的章节和分段。

二、可读性和易理解性比较结构化报告由于其明确的章节和分段，具有良好的可读性。

每一部分都有明确的标题，读者可以根据自己的需求快速定位到感兴趣的内容。

而非结构化报告由于缺乏明确的章节，读者往往需要花费更多的精力来理解和整理信息，导致可读性相对较差。

三、信息组织和清晰度比较结构化报告在信息组织方面具有很大的优势。

通过明确的章节和分段，读者可以清晰地了解每个部分的主题和内容，并将它们整体串联起来。

而非结构化报告由于其流式的文字，容易造成信息混乱和内容不连贯的问题，影响读者对报告的整体把握。

四、信息获取和更新效率比较结构化报告在信息获取和更新方面具有明显的优势。

由于其明确的章节和分段，读者可以根据需要快速找到感兴趣的部分，提高信息获取的效率。

同时，由于结构化报告的具体框架，对于报告的更新、修订和修改也相对容易。

相反，非结构化报告在信息获取和更新方面的效率相对较低。

读者需要花费更多的时间来阅读整个报告，同时也难以方便地进行部分修改和更新。

五、应用场景对比结构化报告更适用于需要严格遵循规范和格式的场景。

例如，学术论文、科技研究报告等需要按照特定格式和组织方式来编写和发布，结构化报告可以提供明确的指导和便于识别的特征，满足专业和学术要求。

而非结构化报告更适用于一些情境化和感性化的场景。

结构化网格和非结构网格的适用性问题

结构化网格和非结构网格的适用性问题关于结构化网格和非结构网格的适用性问题有些前辈认为，数值计算中应采用结构化网格，如果非结构网格则计算结果将“惨不忍睹”。

搞压气机计算的同行也认为，必须用结构化网格。

然而，对复杂的计算域，如果采用结构化网格必然造成网格质量的急剧下降，扭曲加大等问题，这时是不是应该采用非结构网格？对此问题的看法是：1、非结构网格使用很方便，外型越复杂就越显示出其优越性；至于计算结果的精度，就要看非结构网格在单元网格面、体积处理上方法是不是比结构网格要差。

就fluent软件而言，它是用体积积分法求解雷诺平均方程的，在单元网格面、体积处理上方法好像是按非结构网格方法处理的。

你就是按结构网格方法来生成网格，进入fluent中，进行数值计算时都是按非结构网格来处理，所以在fluent中，你用结构化网格方法生网格，和用非结构网格计算没多大区别！以上仅代表个人看法。

2、计算精度，主要在于网格的质量（正交性，长宽比等），并不决定于拓扑（是结构化还是非结构化）。

例如同样的2d的10×10的正交网格，fluent 采用非结构化方式对网格编号，另一种软件按结构化网格处理，如果其它条件相同，二者的精度应该是一样的。

3、我们通常所说的非结构化网格，第一映象就是网格质量差，不正交的，编排无规律的网格的三角形网格或四面体网格，实际上一个二维区域的三角形网格，如果控制得好（如相邻控制体中心的连线与公共边基本接近正交的话），其与结构化网格（网格正交性好）的精度是一致的。

4、我个人感觉采用结构化网格还是非结构化网格，主要看解决什么问题，如果是无粘欧拉方程的话，只要合理布局，结构和非结构都能得到较为理想的结果。

但如果涉及到粘性影响的话，尤其在壁面处，结构网格有一定优势，并且其对外形适应性差的缺点，也可以通过多块拼接网格解决。

事实上，目前有的非结构网格软件，也开始借鉴结构网格的优点，在壁面处进行了类似结构网格的处理，如cfx的壁面加密功能。

大数据：结构化和非结构化的比较

大数据：结构化和非结构化的比较随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了一个热门话题。

大数据可以帮助企业更好地了解其客户群体，提高业务效率等。

而在大数据中，最重要的是数据的结构化和非结构化特性。

本文将从结构化和非结构化的角度来介绍大数据。

结构化数据结构化数据是在关系型数据库中存储的数据，这些数据通常以表格形式存在，并且可以根据某个关键字进行排序和筛选。

结构化数据常见的应用场景如银行的账单、医院的病历历史、政府机构的人口普查数据等。

结构化数据的优点是：易于查询；易于分析与管理；易于存储和保护。

由于数据的格式是固定的，因此开发人员可以轻松地编写SQL 查询来对这些数据进行分析。

此外，结构化数据非常安全，因为它只能由数据库管理员和授权用户访问。

然而，结构化数据也有其缺点。

数据结构必须严格相同，不允许语义上的误差或不规则数据的插入，这是一个限制其应用的数量级。

如果数据量很庞大，那么可能会导致查询时会出现性能瓶颈。

此外，结构化数据通常只能处理数量有限的变量，如果需要存储大量的单变量数据，它可能不是很适合。

非结构化数据非结构化数据是指格式不确定的数据，这些数据不适合于传统的关系型数据库中。

非结构化数据可以是文字、图片、音频、视频或PDF 格式文档等。

此外，非结构化数据还涵盖社交媒体评论、电子邮件、博客帖子等。

由于这些数据格式不规整，所以需要依靠先进的数据分析技术来提取有用的信息。

非结构化数据的优点是：更具可变性；更灵活性；更具拓展性。

与结构化数据不同，非结构化数据不限于数据结构的定义。

通过分析非结构化数据，可以获得跨多个领域的不同类型信息。

例如，对于企业而言，社交媒体上的评论可以帮助他们了解客户的需要，从而提高营销策略和产品开发。

然而，与结构化数据相比，非结构化数据也存在其缺点。

它不易于管理和维护，当数据规模变得更大时，数据处理变得非常困难。

此外，非结构化数据由于格式不规则，无法进行SQL类型查询，因此需要先进的文本分析技术和机器学习技术。

结构与非结构网格之间的转换及应用

结构与非结构网格之间的转换及应用
张敏;盛颂恩;黄庆宏;刘晶
【期刊名称】《浙江工业大学学报》
【年(卷),期】2006(034)006
【摘要】结构化网格转换成非结构化网格是网格生成技术的一个分支.通过这种转换,可以同时得到两种网格的优势,即结构化网格收敛快和非结构化网格适应边界广的特性,并且也拓展了非结构化网格计算程序的应用范围.笔者给出了正交网格和适体网格的转换模型,用基元有限容积法和二阶精度格式,在转换后的非结构化网格中离散热传导方程,同时也提供多个三维不同几何形状和不同边界条件的热传导算例,以此检验这种转换的正确性和可行性.
【总页数】4页(P684-687)
【作者】张敏;盛颂恩;黄庆宏;刘晶
【作者单位】南京理工大学,动力工程学院,江苏,南京,210094;浙江工业大学,机电工程学院,浙江,杭州,310032;南京师范大学,动力工程学院,江苏,南京,210042;南京理工大学,动力工程学院,江苏,南京,210094
【正文语种】中文
【中图分类】O35
【相关文献】
1.结构网格与非结构网格联合技术及在内爆问题中的应用 [J], 王瑞利
2.面向非结构网格应用并行程序的编程工具 [J], 景翠萍;廖丽;王伟
3.基于非结构网格的高分辨率隐式算法研究及应用 [J], 路川藤;罗小峰
4.非结构网格模型在闽东沿海台风浪模拟中的应用 [J], 何佳
5.非结构网格模型在闽东沿海台风浪模拟中的应用 [J], 何佳;
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(完整word版)结构化网格与非结构化网格的优缺点

结构化网格与非结构化网格极其优缺点摘要：结构化和非结构化网格在实际应用中采用的是两种不同的网格划分方式，结构化网格相比而言更精细，而非机构化网格相比而言跟快速。

关键词：结构化非机构化1、结构化网格：结构化网格是指网格区域内所有的内部点都具有相同的毗邻单元。

它可以很容易地实现区域的边界拟合，适于流体和表面应力集中等方面的计算。

1.1结构化网格的优点：1、它可以很容易地实现区域的边界拟合，适于流体和表面应力集中等方面的计算。

2、网格生成的速度快。

3、网格生成的质量好4、数据结构简单5、对曲面或空间的拟合大多数采用参数化或样条插值的方法得到，区域光滑，与实际的模型更容易接近。

1.2结构化网格的缺点：1、适用的范围比较窄，只适用于形状规则的图形。

2、同一单元的边长尺寸相差很大，或整个区域网格尺寸变化很大，造成单元质量很差。

3、由于每个单元的节点相应的单元数一样，所以无法实现光滑的尺寸过渡，从而造成整个区域大部分网格过密，增加不必要的节点。

2、非结构化网格：同结构化网格的定义相对应，非结构化网格是指网格区域内的内部点不具有相同的毗邻单元。

即与网格剖分区域内的不同内点相连的网格数目不同。

从定义上可以看出，结构化网格和非结构化网格有相互重叠的部分，即非结构化网格中可能会包含结构化网格的部分。

2.1非结构化网格的优点：1、非结构网格生成方法在其生成过程中采用一定的准则进行优化判断，因而能生成高质量的网格。

2、很容易控制网格大小和节点密度。

3、采用随机的数据结构有利于进行网格自适应。

4、一旦在边界指定网格的分布，在边界之间可以自动生成网格无需分块或者用户的干预，而且不需要在子域之间传递信息。

2.2非结构化网格的缺点：1、不能很好的处理粘性问题，在附面层内只采用三角形或四面体网络，其网格数量将极其巨大。

2、对于相同的物理空间，网格填充效率不高，在满足同样流场计算条件的情况小，它产生的网格数量要比结构网格大的多。

[参考文献]：王福军·计算流体动力学分析-CFD软件原理与应用.清华大学出版社.2004.9。