有關(guān)fluent求解收斂的問(wèn)題收集【轉(zhuǎn)發(fā)】

1.問(wèn):

如何監(jiān)視FLUENT的計(jì)算結(jié)果?

如何判斷計(jì)算是否收斂?

在FLUENT中收斂準(zhǔn)則是如何定義的?

分析計(jì)算收斂性的各控制參數(shù),并說(shuō)明如何選擇和設(shè)置這些參數(shù)?

解決不收斂問(wèn)題通常的幾個(gè)解決方法是什么?

答:

結(jié)果監(jiān)視:

可采用殘差控制面板來(lái)顯示;

或采用通過(guò)某面的流量控制,如監(jiān)控出口上流量的變化;

或采用某點(diǎn)或者面上受力的監(jiān)視,渦街中計(jì)算達(dá)到收斂時(shí),繞流體的面上受的升力為周期交變,而阻力為平緩的直線。

判斷計(jì)算結(jié)果是否收斂:

觀察點(diǎn)處的值不再隨計(jì)算步驟的增加而變化;

各個(gè)參數(shù)的殘差隨計(jì)算步數(shù)的增加而降低,最后趨于平緩;

滿足質(zhì)量、能量(如果有的話)守恒;

特別注意點(diǎn):即使前兩個(gè)判據(jù)都已經(jīng)滿足了,也不表示已經(jīng)得到合理的收斂解了,因?yàn)?如果松弛因子設(shè)置得太緊,各參數(shù)在每步計(jì)算的變化都不是太大,也會(huì)使前兩個(gè)判據(jù)得到滿足,此時(shí)就要再看第三個(gè)判據(jù)了。

還需說(shuō)明的就是:一般我們都希望在收斂的情況下,殘差越小越好,但是殘差曲線是全場(chǎng)求平均的結(jié)果,有時(shí)其大小不代表計(jì)算結(jié)果的好壞,有時(shí)即使計(jì)算的殘差很大,結(jié)果也可是好的,關(guān)鍵是要看計(jì)算結(jié)果是否符合物理事實(shí)。即殘差的大小與模擬的物理現(xiàn)象本身的復(fù)雜性有關(guān),必須從實(shí)際物理現(xiàn)象上看計(jì)算結(jié)果。比如說(shuō)一個(gè)全機(jī)模型,在大攻角情況下,其解震蕩得非常厲害,而且殘差的量級(jí)也總下不去,但這仍然是正確的。為什么呢,因?yàn)榇蠊ソ窍聦?shí)際流動(dòng)情形就是這樣的,不斷有渦的周期性脫落,流場(chǎng)本身就是非定常的,所以解也是波動(dòng)的,處理的時(shí)候取平均就可以了。

2.問(wèn):

什么叫松弛因子?

松弛因子對(duì)計(jì)算結(jié)果有什么樣的影響?

它對(duì)計(jì)算的收斂情況又有什么樣的影響?

答:

亞松馳(Under Relaxation):所謂亞松馳就是將本層次計(jì)算結(jié)果與上一層次結(jié)果的差值作適當(dāng)縮減,以避免由于差值過(guò)大而引起非線性迭代過(guò)程的發(fā)散。用通用變量來(lái)寫(xiě)出時(shí),為松馳因子(Relaxation Factors)。

FLUENT中的亞松馳:由于FLUENT所解方程組是非線性的,我們有必要控制其解的變化。一般用亞松馳方法來(lái)實(shí)現(xiàn)控制,該方法在每一部迭代中減少了變化量。亞松馳最簡(jiǎn)單的形式為:單元內(nèi)變量等于原來(lái)的值加上亞松馳因子與變化量的積,分離解算器使用亞松馳來(lái)控制每一步迭代中的計(jì)算變量的更新。這就意味著使用分離解算器解的方程,包括耦合解算器所解的非耦合方程(湍流和其他標(biāo)量)都會(huì)有一個(gè)相關(guān)的亞松馳因子。在FLUENT中,所有變量的默認(rèn)亞松馳因子都是對(duì)大多數(shù)問(wèn)題的最優(yōu)值。這個(gè)值適合于很多問(wèn)題,但是對(duì)于一些特殊的非線性問(wèn)題(如:某些湍流或者高Rayleigh數(shù)自然對(duì)流問(wèn)題),在計(jì)算開(kāi)始時(shí)要慎重減小亞松馳因子。使用默認(rèn)的亞松馳因子開(kāi)始計(jì)算是很好的習(xí)慣。如果經(jīng)過(guò)4到5步的迭代殘差仍然增長(zhǎng),你就需要減小亞松馳因子。有時(shí)候,如果發(fā)現(xiàn)殘差開(kāi)始增加,你可以改變亞松馳因子重新計(jì)算。在亞松馳因子過(guò)大時(shí)通常會(huì)出現(xiàn)這種情況。最為安全的方法就是在對(duì)亞松馳因子做任何修改之前先保存數(shù)據(jù)文件,并對(duì)解的算法做幾步迭代以調(diào)節(jié)到新的參數(shù)。最典型的情況是,亞松馳因子的增加會(huì)使殘差有少量的增加,但是隨著解的進(jìn)行殘差的增加又消失了。如果殘差變化有幾個(gè)量級(jí)你就需要考慮停止計(jì)算并回到最后保存的較好的數(shù)據(jù)文件。注意:粘性和密度的亞松馳是在每一次迭代之間的。而且,如果直接解焓方程而不是溫度方程(即:對(duì)PDF計(jì)算),基于焓的溫度的更新是要進(jìn)行亞松馳的。要查看默認(rèn)的亞松弛因子的值,你可以在解控制面板點(diǎn)擊默認(rèn)按鈕。對(duì)于大多數(shù)流動(dòng),不需要修改默認(rèn)亞松弛因子。但是,如果出現(xiàn)不穩(wěn)定或者發(fā)散你就需要減小默認(rèn)的亞松弛因子了,其中壓力、動(dòng)量、k和e的亞松弛因子默認(rèn)值分別為0.2,0.5,0.5和0.5。對(duì)于SIMPLEC格式一般不需要減小壓力的亞松弛因子。在密度和溫度強(qiáng)烈耦合的問(wèn)題中,如相當(dāng)高的Rayleigh數(shù)的自然或混合對(duì)流流動(dòng),應(yīng)該對(duì)溫度和/或密度(所用的亞松弛因子小于1.0)進(jìn)行亞松弛。相反,當(dāng)溫度和動(dòng)量方程沒(méi)有耦合或者耦合較弱時(shí),流動(dòng)密度是常數(shù),溫度的亞松弛因子可以設(shè)為1.0。對(duì)于其它的標(biāo)量方程,如漩渦,組分,PDF變量,對(duì)于某些問(wèn)題默認(rèn)的亞松弛可能過(guò)大,尤其是對(duì)于初始計(jì)算。你可以將松弛因子設(shè)為0.8以使得收斂更容易。

3.算法:SIMPLE與SIMPLEC比較

在FLUENT中,可以使用標(biāo)準(zhǔn)SIMPLE算法和SIMPLEC(SIMPLE-Consistent)算法,默認(rèn)是SIMPLE算法,但是對(duì)于許多問(wèn)題如果使用SIMPLEC可能會(huì)得到更好的結(jié)果,尤其是可以應(yīng)用增加的亞松馳迭代時(shí),具體介紹如下:

對(duì)于相對(duì)簡(jiǎn)單的問(wèn)題(如:沒(méi)有附加模型激活的層流流動(dòng)),其收斂性已經(jīng)被壓力速度耦合所限制,你通?？梢杂肧IMPLEC算法很快得到收斂解。在SIMPLEC中,壓力校正亞松馳因子通常設(shè)為1.0,它有助于收斂。但是,在有些問(wèn)題中,將壓力校正松弛因子增加到1.0可能會(huì)導(dǎo)致不穩(wěn)定。對(duì)于所有的過(guò)渡流動(dòng)計(jì)算,強(qiáng)烈推薦使用PISO算法鄰近校正。它允許你使用大的時(shí)間步,而且對(duì)于動(dòng)量和壓力都可以使用亞松馳因子1.0。對(duì)于定常狀態(tài)問(wèn)題,具有鄰近校正的PISO并不會(huì)比具有較好的亞松馳因子的SIMPLE或SIMPLEC好。對(duì)于具有較大扭曲網(wǎng)格上的定常狀態(tài)和過(guò)渡計(jì)算推薦使用PISO傾斜校正。當(dāng)你使用PISO鄰近校正時(shí),對(duì)所有方程都推薦使用亞松馳因子為1.0或者接近1.0。如果你只對(duì)高度扭曲的網(wǎng)格使用PISO傾斜校正,請(qǐng)?jiān)O(shè)定動(dòng)量和壓力的亞松馳因子之和為1.0比如:壓力亞松馳因子0.3,動(dòng)量亞松馳因子0.7)。如果你同時(shí)使用PISO的兩種校正方法,推薦參閱PISO鄰近校正中所用的方法。

4.問(wèn):

什么叫求解的初始化?

在FLUENT中初始化的方法對(duì)計(jì)算結(jié)果有什么樣的影響?

初始化中的“patch”怎么理解?

答:

初始化就是在做計(jì)算時(shí),給流場(chǎng)一個(gè)初始值,包括壓力、速度、溫度和湍流系數(shù)等。理論上,給的初始場(chǎng)對(duì)最終結(jié)果不會(huì)產(chǎn)生影響,因?yàn)殡S著跌倒步數(shù)的增加,計(jì)算得到的流場(chǎng)會(huì)向真實(shí)的流場(chǎng)無(wú)限逼近,但是,由于Fluent等計(jì)算軟件存在像離散格式精度(會(huì)產(chǎn)生離散誤差)和截?cái)嗾`差等問(wèn)題的限制,如果初始場(chǎng)給的過(guò)于偏離實(shí)際物理場(chǎng),就會(huì)出現(xiàn)計(jì)算很難收斂,甚至是剛開(kāi)始計(jì)算就發(fā)散的問(wèn)題。因此,在初始化時(shí),初值還是應(yīng)該給的盡量符合實(shí)際物理現(xiàn)象。這就要求我們對(duì)要計(jì)算的物理場(chǎng),有一個(gè)比較清楚的理解。

初始化中的patch就是對(duì)初始化的一種補(bǔ)充,比如當(dāng)遇到多相流問(wèn)題時(shí),需要對(duì)各相的參數(shù)進(jìn)行更細(xì)的限制,以最大限度接近現(xiàn)實(shí)物理場(chǎng)。這些就可以通過(guò)patch來(lái)實(shí)現(xiàn),patch可以對(duì)流場(chǎng)分區(qū)進(jìn)行初始化,還可以通過(guò)編寫(xiě)簡(jiǎn)單的函數(shù)來(lái)對(duì)特定區(qū)域初始化。

5.殘差

殘差波動(dòng)的主要原因:高精度格式、網(wǎng)格太粗、網(wǎng)格質(zhì)量差、流場(chǎng)本身邊界復(fù)雜、流動(dòng)復(fù)雜、模型的不恰當(dāng)使用。

問(wèn):在進(jìn)行穩(wěn)態(tài)計(jì)算時(shí)候,開(kāi)始?xì)埐罹€是一直下降的,可是到后來(lái)各種殘差線都顯示為波形波動(dòng),是不是不收斂阿?

答:有些復(fù)雜或流動(dòng)環(huán)境惡劣情形下確實(shí)很難收斂。計(jì)算的精度(2階),網(wǎng)格太疏,網(wǎng)格質(zhì)量太差,等都會(huì)使殘差波動(dòng)。經(jīng)常遇到,一開(kāi)始下降,然后出現(xiàn)波動(dòng),可以降低松弛系數(shù),我的問(wèn)題就能收斂,但如果網(wǎng)格質(zhì)量不好,是很難的。通常,計(jì)算非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格,如果問(wèn)題比較復(fù)雜,會(huì)出現(xiàn)這種情況,建議作網(wǎng)格時(shí)多下些功夫。理論上說(shuō),殘差的震蕩是數(shù)值迭代在計(jì)算域內(nèi)傳遞遭遇障礙物反射形成周期震蕩導(dǎo)致的結(jié)果,與網(wǎng)格亞尺度雷諾數(shù)有關(guān)。例如,通常壓力邊界是主要的反射源,換成OUTFLOW邊界會(huì)好些。這主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷。所以我說(shuō)網(wǎng)格和邊界條件是主要因素。

例如:流場(chǎng)內(nèi)部存在尖點(diǎn)等突變,導(dǎo)致網(wǎng)格在局部質(zhì)量存在問(wèn)題,影響收斂?？梢哉{(diào)整一下courant number,courant number實(shí)際上是指時(shí)間步長(zhǎng)和空間步長(zhǎng)的相對(duì)關(guān)系,系統(tǒng)自動(dòng)減小courant數(shù),這種情況一般出現(xiàn)在存在尖銳外形的計(jì)算域,當(dāng)局部的流速過(guò)大或者壓差過(guò)大時(shí)出錯(cuò),把局部的網(wǎng)格加密再試一下。在fluent中,用courant number來(lái)調(diào)節(jié)計(jì)算的穩(wěn)定性與收斂性。一般來(lái)說(shuō),隨著courant number的從小到大的變化,收斂速度逐漸加快,但是穩(wěn)定性逐漸降低。所以具體的問(wèn)題,在計(jì)算的過(guò)程中,最好是把courant number從小開(kāi)始設(shè)置,看看迭代殘差的收斂情況,如果收斂速度較慢而且比較穩(wěn)定的話,可以適當(dāng)?shù)脑黾觕ourant number的大小,根據(jù)自己具體的問(wèn)題,找出一個(gè)比較合適的courant number,讓收斂速度能夠足夠的快,而且能夠保持它的穩(wěn)定性。

另外,Fluent官方論壇上有一個(gè)管理員這么解釋的:

http://university.fluent.com/forum/viewtopic.php?t=1887&sid=5228995e41f4763b95368f660d1a671b

1. Residual pattern in an unsteady simulation will be oscillatory. At each time-step, Fluent will try to converge residual values below the default limits set in the Residual Monitors panel.

2. In a steady simulation, ideally the residuals should not oscillate.

Oscillating residuals may be due to wrong case setup. Following comments should help in reducing convergence trouble.

a.Make sure that grid is of good quality. Please refer the section 6.2.2 of Fluent 6.3 Users Guide for more details on the grid quality.

http://www.fluentusers.com/fluent/doc/ori/html/ug/node155.htm

b. Recheck all the boundary condition.

c. If you are using turbulence model, please check the turbulence parameters on all inlet / outlet boundaries. Please refer to the following white paper for more details regarding the different turbulent boundary conditions:

http://www.fluent.com/software/university/whitepapers/turbulent.pdf

d. Try with better initial guess.

3. The detail about Grid Adaption is available in Chapter 26 of Fluent Users Guide:

http://www.fluentusers.com/fluent6326/doc/ori/html/ug/node1071.htm

本人覺(jué)得可以重點(diǎn)參考這個(gè)回答。另外,如果出現(xiàn)連續(xù)方程殘差很高收斂慢的情況,首先應(yīng)該檢查的是網(wǎng)格質(zhì)量;由于現(xiàn)在大量使用分塊網(wǎng)格,這時(shí)要看看兩相鄰塊處的網(wǎng)格大小是不是相差較大,也就是看看有沒(méi)有出現(xiàn)cell jump的情況,相鄰網(wǎng)格的大小最好不要超過(guò)2倍的關(guān)系,這時(shí)出現(xiàn)高連續(xù)方程殘差的一個(gè)主要原因,這需要在劃分網(wǎng)格時(shí)做好規(guī)劃。

有關(guān)Courant數(shù)的:

對(duì)于FLUENT的耦合解算器,對(duì)時(shí)間步進(jìn)格式的主要控制是Courant數(shù)(CFL),那么Courant數(shù)對(duì)計(jì)算結(jié)果有何影響?

courant number實(shí)際上是指時(shí)間步長(zhǎng)和空間步長(zhǎng)的相對(duì)關(guān)系,系統(tǒng)自動(dòng)減小courant數(shù),這種情況一般出現(xiàn)在存在尖銳外形的計(jì)算域,當(dāng)局部的流速過(guò)大或者壓差過(guò)大時(shí)出錯(cuò),把局部的網(wǎng)格加密再試一下。

在Fluent中,用courant number來(lái)調(diào)節(jié)計(jì)算的穩(wěn)定性與收斂性。一般來(lái)說(shuō),隨著courant number的從小到大的變化,收斂速度逐漸加快,但是穩(wěn)定性逐漸降低。所以具體的問(wèn)題,在計(jì)算的過(guò)程中,最好是把courant number從小開(kāi)始設(shè)置,看看迭代殘差的收斂情況,如果收斂速度較慢而且比較穩(wěn)定的話,可以適當(dāng)?shù)脑黾觕ourant number的大小,根據(jù)自己具體的問(wèn)題,找出一個(gè)比較合適的courant number,讓收斂速度能夠足夠的快,而且能夠保持它的穩(wěn)定性。

courant數(shù):在模擬高壓的流場(chǎng)的時(shí)候,迭代的時(shí)候總是自動(dòng)減小其數(shù)值,這是什么原因造成的,為什么?怎么修改?

這是流場(chǎng)的壓力梯度較大,Fluent自身逐步降低時(shí)間步長(zhǎng),防止計(jì)算發(fā)散。我一般的處理辦法是:先將邊界條件上的壓力設(shè)置較低點(diǎn),使得壓力梯度較小一點(diǎn),等到收斂的感覺(jué)差不多,在這個(gè)基礎(chǔ)上,逐漸把壓力增大,這樣就不容易發(fā)散。