CHP22时间步长

CHP22.15 时间步长的设定

绘制当前时间数据图的方法：

使用显式非稳态公式或使用的是适应时间步长法，推荐用绘制当前时间或当前时间步长数据图。方法：

Solve—Monitors—statistic

在statistics框中选择time或是delta_time 项。

确定与时间有关的求解参数：

一阶或二阶隐式求解方法：

Max Iterations per Time Step:当FLUENT用隐式方法求解时，每个时间步长都要迭代。设定了每个时间步长内迭代的最大数值，如果在达到这个数值以前迭代收敛的话，求解过程会提前进入下一个时间步长。

Time Step Size：时间步长大小是t∆的数值大小。由于FLUENT是完全隐式，因此没有队时间步长大小的要求。但为了正确模拟瞬态流动，时间步长大小的数量级至少应比系统中正在模拟的最小时间常量要小一个数量级。判断t∆的选择的一个好方法是观察FLUENT在每个时间步长内迭代至收敛的次数，理想次数是10到20次，如果次数多于这个数值，则说明时间步长太大了。如果每个时间步长内只有几次迭代，则说明t∆应该增大。常见的问题是FLUENT启动很快，而衰减也很快。这样情况下，聪明的办法是开始的5到10个时间步长设的相对较小，然后随着计算过程逐渐增加t∆。

对于周期性时间的计算，应该根据时间周期的大小选择时间步长。比如说，对于转子/定子模型，可以在每个叶片通过之间设置20个时间步长。再比如对于涡轮流散的模型，每个周期20个时间步长比较好。

迭代时间步场面板上，默认的时间步长大小是固定的。要想在计算过程中随时修改时间步长大小，则要选adaptive并在adaptive time stepping中设好参数。第22.15.2节中详细讲述该内容。

22.15.2 调整性时间步长

调整性时间步长只有在segregated算法和coupled implicit算法中才能用，coupled explicit 算法不能用。另外，VOF或是分散相模型也不能用。

自动调整时间步长根据对与时间差分方案有关的truncation error截断误差而定，如果截断误差小于指定的允许程度，时间步长大小就要增大，反之，时间步长要减小。

截断误差的估测可以通过对算法的时间差分的预测修正得到。每个时间步长开始时，算法简单、粗略的计算问题的初始值，将它作为该时间步长的初始条件，然后用非线性迭代隐式算法修正，在对预测值和修正值之间的差异以截断误差为标准进行比较，如果达到了截断误差的预期程度，FLUENT就调整时间步长的大小。

参数：

截断误差Truncation Error Tolerance：指定与计算的截断误差相比较的初始值，增大这个值，会使时间步长增大，求解精度降低。反之，则变化趋势相反，但计算所需的时间要变长。对大多数情况，用默认值0.01即可。

结束时间Ending Time：指定计算的结束时间。结束时间不等于时间步乘以固定时间步长长短，应该专门指定它的值。

最大/最小时间步长长短Minimum/Maximun Time Step Size：该项指定时间步长的上下限值。如果时间步长很小，计算要花费的时间和所占空间就高，如果时间步长很大，计算精度就不够。

最大/最小步长改变系数Minimum/Maximum Step Change Factor Limit：限制了每一步时

间步长内步长改变的程度。其结果是使得时间步长内计算更加顺利，特别是当出现高频率的扰动时。如果时间步长改变系数f 由物质截断误差和计算截断误差求得，时间步长t ∆n 用以下方法求得：

● 1

● 1

● f min

● f

固定时间步长的数量Number of Fixed Time Steps ：指定固定时间步长的数量，该步骤要在时间步长开始改变之前进行。这个值就是Iterate 面板上Time Step Size 项。

较好的方法之一是在将时间步长该为适应性之前，先进行几步固定时间步长的迭代。有时候由于计算开始时的跳跃导致了假性离散误差，这些错误在一开始被离散掉，但会影响适应性时间步长的调整，而且计算开始时，时间步长也会特别小。

22.16 definition of residuals for the coupled solvers

耦合算法的残差仅仅是守恒变量(W)随时间的变化率。RMS 残差是计算域内每个网格内残差的均方根。

上式是耦合算法中所有耦合方程的没有经过放大（unscaled ）的残差之和。耦合算法残差的求解和分离算法顺序一样。

一般来说，用上面的方程很难判断残差是否收敛，因为该残差没有scaled 。特别是在房间内的自然流动这种入口流速与残差相比相差不多的封闭流动，更难判断是否收敛。FLUENT 将残差用scaling 因子放大，scaling 因子用流经计算域的流速来代表。经过放大的残差定义式是：

分母是最初五次迭代的绝对值最大的残差。

上面经过放大的残差判断计算收敛就很有用了。使用的方法在第22.19.1节中讲述。有时候在计算过程中把残差减少了的数量级作为判断收敛与否的标准也是一种好方法。针对这个目的，FLUENT 提供了另一种方法叫normalize ，该法用迭代M 次以后的最大残差去除残差，M 可以由用户自己设定。

残差和的标准化normalization 是用M 次迭代后最大的残差去除N 次迭代的残差和

这种方法的残差标准化保证了所有方程的初始残差是1，有时候判断残差收敛很有用。系统默认M=5，使标准化残差与放大了的残差相等。标准化因子可