求解器的使用

求解器的使用

FLUENT提供了三种不同的求解器

Segregated，coupled implicit，coupled explicit（显式格式主要用于激波等波动解的捕捉问题）

传统上，分离解法（segregated）主要用于不可压缩以及适度压缩的流动中。相反，耦合算法是为高速可压流体设计的。

默认情况下，fluent使用分离求解器。对于高速可压流体，与很强的体积力高度耦合的流动，或者是在非常精确的网格上求解流动情况，可以考虑使用耦合隐式算法代替。

对于需要使用耦合隐式算法（coupled implicit）的case，如果电脑没有足够的内存，可以使用分离解法（segregated）或者耦合显式算法（coupled explicit）代替。（显示算法节约内存，但是需要更多的计算步数达到收敛。）

选择离散格式

1.一阶迎风格式v.s. 二阶迎风格式

当流动与网格匹配（校准）时，一阶迎风格式是可以接受的。对于三角形和四面体网格，由于流动不会与网格匹配，通常使用二阶离散格式会得到更准确的结果。对于四边形/六面体网格，使用二阶离散格式会取得更好的结果，尤其是复杂的流动情况。对于大多数情况，可以在计算初始，使用二阶的离散格式。然而在一些情况下，可以开始使用一阶的离散格式然后在一些计算之后转变为二阶格式。例如，如果正在运行一个高马赫数的流动计算，这个的初始解与期望的解相差很大，最终，如果二阶离散格式很难收敛，应该尝试使用一阶离散格式。

2.Quick格式v.s. Upwind（Quick格式适用于网络结构，流动方向与网格一致，对于非结

构网格推荐使用二阶迎风）

对于在四边形或者六面体网格中的旋转或者回旋流，Quick离散格相比于二阶离散格式可以提供更准确的结果。对于存在震动的可压缩流动（网格为四边形，六面体或者混合网格），推荐对所有的变量使用Quick离散格式，包括密度。

3.中心差分格式v.s. 迎风格式

当使用LES湍流模型时，是可以使用中心差分格式的，并且只有当网格间距足够好，以至于局部的Peclet数的大小小于1时才可以使用。

4.power法则（power law）v.s. 迎风

power法则是可以使用的，但是总体上产生与一阶格式相同的准确度

选择压力离散格式

当使用分离式求解器时（segregated），可以使用多种压力离散格式。在大多数情况下，（默认的）标准的格式是可以接受的，但是一些类型的模型会在其他格式中取得更好的结果：对于包含大的体积力的问题，推荐使用体积力重量（body-force-weighted）格式。

对于包含高的漩涡数，高瑞利数的自然对流，高速的旋转流动，包含多孔介质的流动，在高度弯曲区域中的流动，使用PRESTO!格式

对于可压流，应使用二阶格式

当其他格式并不合适时，使用二阶格式以提高准确性。

选择密度离散格式（求解一个单相可压流动）

如果计算一个含有震动的可压流动时，一阶迎风格式可以平滑震动；对于这样的流动，应该使用二阶迎风或者Quick格式

选择压力——速度方程耦合方法（Pressure-velocity coupling Method）

SIMPLE v.s. SIMPLEC

SIMPLE是默认的，但是大多数情况下，使用SIMPLEC是更好的。对于相对简单的问题（层流流动，没有激活额外的模型），收敛只受到压力——速度的限制，使用SIMPLEC可以更快的得到收敛解。使用SIMPELC，压力松弛因子大多设置为1，以加快收敛速度。然而在一些问题中，增加压力修正松弛因子到1，由于高的网格偏斜度（grid skewness）可以导致不稳定。对于某些情况下，需要使用一个或者多个偏斜度修正格式，使用稍微更收敛的松弛因子（0.7），或者使用SIMPLE算法。SIMPLE偏斜度修正允许FLUENT在偏斜的网格中得到解（而所需的计算数目与较直的网格大致相同）。

PISO(Pressure-Implicit with Splitting of Operators)

当计算瞬态流动时，推荐使用含有临近修正的PISO算法，特别是当你想使用一个比较大的时间步长时。(如包含LES湍流模型的问题，通常是需要小的时间步长的，使用PISO算法会导致增加计算消耗，所以考虑使用SIMPLE或者SIMPLEC算法代替)。PISO算法可以在大的时间不长时，保持稳定的计算，并且保持动量和压力的松弛因子为1。

对于稳态问题，包含临近修正的PISO算法，相比于使用最佳的松弛因子时的SIMPLE或者SIMPLEC算法，并不会提供明显的优势。

当使用邻近修正的PISO算法时，推荐设置所有方程的松弛因子为1或者接近1，如果仅仅对高度扭曲的网格使用PISO偏斜（skewness）修正，设置动量和压力的松弛因子，保证其和为1。（例如压力为0.3，动量为0.7）。如果使用两种PISO方法（PISO neighbor correction 和PISO skewness correction），遵照以上对PISO neighbor correction的建议。

分步方法（Fractional Step Method）

当使用NITA格式时，分步方法（FSM）是可以选择的。相比于PISO算法，FSM的计算消耗稍小。对于某些问题（如利用VOF进行模拟），FSM不如PISO稳定。

在大多数情况下，solution control中的默认值在由于偏斜产生的内部压力校正中分布中足够设置健壮收敛。只有在非常复杂的流动问题中（如变形网格，滑移界面，VOF模型），才需要减小压力的松弛因子至0.7或者0.8.

设置松弛因子——最重要的是压力和动量松弛因子

松弛因子控制每一次计算中变量的变化。

越小的松弛因子，计算越稳定，但是更难收敛

最好是开始计算时使用默认的松弛因子，如果残差在4或者5步之后继续增加，那么在降低松弛因子。

对于大多数的流动，默认的松弛因子值不需要修改。如果不稳定或者出现差异，需要对压力、动量、k，e的松弛因子进行修正，将其从默认值减小到0.2，0.5，0.5和0.5。

当问题中，密度与温度强烈耦合时，以及在高的瑞利数下的自然或者混合对流时，也需要对温度方程或者密度方程的松弛因子进行调整（如使用小于1的松弛因子）。相反，如果温度与动量方程不耦合（或者耦合不是那么剧烈），当流动过程中密度保持不变时，温度的松弛因子可以设定为1。对于其他的标量方程（如漩涡，组分，混合物分数和变化），对于非迭代的默认的solution control中的松弛因子可能会过大（对某些问题），特别是在计算的初始时。可以降低因子至0.8已达到收敛。

其他的应用