廣譜抗生素是常見的消炎藥,如阿奇霉素、頭孢等。當感染是由多種細菌引起的,或者不清楚是哪種細菌引起的時候,就會考慮盡量用廣譜的抗生素,因為能夠覆蓋更多可能的病原。
與之對應的就是“窄譜抗生素”,它是專門殺滅某一種或一類細菌的藥物;當然,此類藥物的應用場景就比較小了,我們通常需要對感染部位進行一系列的細菌培養(yǎng),才能確定細菌的種類,再對癥下藥。
如果我們將Fluent的算例比喻成正常的人體,那么出現(xiàn)的問題(比如計算不收斂、發(fā)散等情況)就可以看作是一種病癥,需要有針對性的進行處理。當然,對于特定的錯誤,產(chǎn)生問題的原因是非常多的:比如網(wǎng)格問題、物理模型選擇、邊界條件設定、求解設置等。每個案例情況不一樣,解決的方法也各不相同,大多數(shù)情況都需要“窄譜抗生素”來進行具體問題的具體分析。
Fluent案例的“病”,通常會表現(xiàn)為“計算不收斂”這一癥狀
顯然,解決這些個性化的問題,需要工程師具備有相當豐富的軟件操作能力和行業(yè)使用經(jīng)驗,才能夠順利完成任務,這些并不是在短時間內(nèi)能夠快速掌握的技巧。因此,本文嘗試推薦一種“廣譜抗生素”來應對Fluent案例常見的“不收斂”問題,而且經(jīng)過實踐證明,這一方法對于大多數(shù)的情況還是有一定效果的。
本次局部“廣譜抗生素”的藥方就是:局部加密網(wǎng)格。
網(wǎng)格自適應技術可以高效加密局部網(wǎng)格
我們都知道,F(xiàn)luent網(wǎng)格的要求通常要滿足兩個條件,一是效率、二是準確。如果所有位置的網(wǎng)格都非常密,那么計算效率一定很低;相反,如果所有位置的網(wǎng)格都很稀疏,那么求解的準確性就會收到影響。
所以,最為優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)格就是:該密的位置密,該稀疏的位置稀疏。
那么哪些位置需要密的網(wǎng)格呢?兩個位置,一是精細幾何細節(jié)的位置(曲邊、狹縫等),二是有大梯度變量的位置。除此之外的區(qū)域,都要求使用粗網(wǎng)格,從而提高計算效率。
幾何模型中的精細特征可以方便的在網(wǎng)格劃分階段進行加密
根據(jù)“廣譜抗生素”的藥方,我們需要加密大梯度變量區(qū)域的網(wǎng)格。目前的Fluent仿真經(jīng)驗告訴我們,有相當一部分的仿真計算不收斂問題,都是由于網(wǎng)格不夠密所導致的。
當網(wǎng)格不能捕捉大梯度變量時,計算結(jié)果往往是不正確的
當網(wǎng)格能夠捕捉大梯度變量時,計算結(jié)果才能得到保證
那么如何加密具有大梯度的區(qū)域呢?通常有兩種方法,一是使用Fluent軟件自帶的網(wǎng)格自適應技術;二是通過ANSYS網(wǎng)格技術來重構(gòu)流體網(wǎng)格。
1、Fluent中的網(wǎng)格自適應方法
該方法首先需要在原始(粗)網(wǎng)格上進行相應的仿真求解,得到(或者接近)收斂的結(jié)果后,通過標記的方式來獲取大梯度變量的位置。之后可以自動進行該位置的體網(wǎng)格加密,而且支持多次體網(wǎng)格反復加密,無需開啟前處理器進行網(wǎng)格劃分,所有的流程都在Fluent求解器中完成。
大梯度變量的存在區(qū)域可以直接顯示在算例中
當然,這種自適應網(wǎng)格加密還可以動態(tài)進行,即根據(jù)大梯度變量在不同計算步中存在的情況進行加密,當梯度變小之后,網(wǎng)格又恢復回原始大小(粗網(wǎng)格狀態(tài))。
液晃問題中的動態(tài)網(wǎng)格自適應
2、ANSYS網(wǎng)格中的網(wǎng)格加密方法
WorkbenchMeshing是最為常用的網(wǎng)格劃分工具,具有上手快,易學易用的特點,是很多流體工程師的首選。那么當我們確定了具備有大梯度變量的位置之后,我們需要回到SCDM中建立能夠包含大梯度變量區(qū)域的CAD模型(立方體、圓柱或任意形狀均可),隨后連同流體計算區(qū)域一并導入到WorkbenchMeshing中。需要注意的是,這一部分加密的影響體(bodyof influence)并不會實際的劃分網(wǎng)格,只會加密與其重疊的流體計算區(qū)域。
WorkbenchMeshing中的體加密方法
ICEMCFD在進行四面體網(wǎng)格劃分的過程中,采用密度盒子對某些固定的區(qū)域進行局部網(wǎng)格加密,只需要我們了解加密位置大致的幾何坐標,即可進行網(wǎng)格的加密操作,(兩點法即為圓柱型加密區(qū)域)。
ICEMCFD中的體加密方法
有了局部加密的網(wǎng)格,我們的殘差通常就會有針對性的降下來了,“廣譜抗生素”對于一些問題的適用性還是顯而易見的,最明顯的局部網(wǎng)格加密,就是邊界層網(wǎng)格,只加密大梯度的近壁面位置,從而加速仿真的收斂效率。
邊界層網(wǎng)格的本質(zhì)是局部加密
結(jié)語:對于成熟的Fluent案例,出現(xiàn)計算不收斂的情況是非常正常的,此時,有針對性的加密大梯度變量區(qū)域的網(wǎng)格,能夠有效減少數(shù)值振蕩,從而加速收斂。可以認為是一劑非常可靠的“廣譜抗生素”。
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原文標題:屢試不爽!大多數(shù)Fluent不收斂問題的通用解決辦法
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