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大多數Fluent不收斂問題的通用解決辦法!

8XCt_sim_ol ? 來源:仿真秀App ? 作者:張楊 ? 2021-04-09 14:29 ? 次閱讀

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,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,那么出現的問題(比如計算不收斂、發散等情況)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,產生問題的原因是非常多的:比如網格問題、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,大多數情況都需要“窄譜抗生素”來進行具體問題的具體分析。

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Fluent案例的“病”,通常會表現為“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使用經驗,才能夠順利完成任務,這些并不是在短時間內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,而且經過實踐證明,這一方法對于大多數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:局部加密網格。

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網格自適應技術可以高效加密局部網格

我們都知道,Fluent網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,如果所有位置的網格都很稀疏,那么求解的準確性就會收到影響。

所以,最為優質的網格就是: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格呢?兩個位置,一是精細幾何細節的位置(曲邊、狹縫等),二是有大梯度變量的位置。除此之外的區域,都要求使用粗網格,從而提高計算效率。

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幾何模型中的精細特征可以方便的在網格劃分階段進行加密

根據“廣譜抗生素”的藥方,我們需要加密大梯度變量區域的網格。目前的Fluent仿真經驗告訴我們,有相當一部分的仿真計算不收斂問題,都是由于網格不夠密所導致的。

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當網格不能捕捉大梯度變量時,計算結果往往是不正確的

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當網格能夠捕捉大梯度變量時,計算結果才能得到保證

那么如何加密具有大梯度的區域呢?通常有兩種方法,一是使用Fluent軟件自帶的網格自適應技術;二是通過ANSYS網格技術來重構流體網格。

1、Fluent中的網格自適應方法

該方法首先需要在原始(粗)網格上進行相應的仿真求解,得到(或者接近)收斂的結果后,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格加密,而且支持多次體網格反復加密,無需開啟前處理器進行網格劃分,所有的流程都在Fluent求解器中完成。

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大梯度變量的存在區域可以直接顯示在算例中

當然,這種自適應網格加密還可以動態進行,即根據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,網格又恢復回原始大小(粗網格狀態)。

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液晃問題中的動態網格自適應

2、ANSYS網格中的網格加密方法

WorkbenchMeshing是最為常用的網格劃分工具,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格,只會加密與其重疊的流體計算區域。

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WorkbenchMeshing中的體加密方法

ICEMCFD在進行四面體網格劃分的過程中,采用密度盒子對某些固定的區域進行局部網格加密,只需要我們了解加密位置大致的幾何坐標,即可進行網格的加密操作,(兩點法即為圓柱型加密區域)。

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ICEMCFD中的體加密方法

有了局部加密的網格,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,最明顯的局部網格加密,就是邊界層網格,只加密大梯度的近壁面位置,從而加速仿真的收斂效率。

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邊界層網格的本質是局部加密

結語:對于成熟的Fluent案例,出現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域的網格,能夠有效減少數值振蕩,從而加速收斂。可以認為是一劑非常可靠的“廣譜抗生素”。

編輯:jq

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:屢試不爽!大多數Fluent不收斂問題的通用解決辦法

文章出處:【微信號:sim_ol,微信公眾號:模擬在線】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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