仿真前處理的目標是創建適合所需分析的網格。在生成同時解析幾何和物理問題的網格時，我們的目標是提高計算效率。根據仿真預期，我們可以在預計會出現較小流動特征的特定區域加密網格。下圖中，車輛周圍添加了加密區域，因為我們預計會有大量值得關注的物理現象，尤其是在尾流區域。這一過程需要大量的專業領域知識，并依賴于用戶的輸入。在流動物理特性極少的區域過度加密網格會增加計算成本和仿真時間，這不是我們想要的。

本文將詳細介紹 Fidelity Pointwise 中的自動自適應網格加密功能，該功能可管理數值誤差并依據用戶定義的邊界，同時解析各種應用中的所有流動特征。

網格自適應有哪些需求？

合適的網格應具備如下特性：

●符合底層 CAD 幾何結構

●保持局部各項異性的邊界層的網格

●加密顯著和細微流動特征

在自適應網格加密過程中，我們希望保留邊界層和近壁區的物理特征，網格單元尺寸平滑漸變，以確保求解收斂。在自適應網格加密過程中，有必要定義一個自適應傳感器，以描述需要額外加密的區域。在飛行器外流仿真中，可以選擇馬赫數作為自適應變量；而在葉輪機械應用中，速度則更合適。

用 FidelityPointwise

實現自適應網格加密

在 Fidelity Pointwise 中首先創建基準網格以啟動自適應網格加密，然后基于基準網格進行求解。傳感器會在每個邊緣評估自適應變量，如果某個位置超出了特定閾值，則會被標記為自適應。之后，根據標記點的位置和該區域新的目標網格大小創建點云，并將該點云整合到 Fidelity Pointwise 的基準網格，生成更新后的網格。這個過程會反復進行，直到求解方案不再隨著網格的變化而變化。

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FidelityPointwise 的網格自適應循環

應用測試案例

沖擊射流

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沖擊射流的邊界條件

上圖中，冷射流下沉到熱板，邊界條件如圖所示。

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基準網格（左），初始網格（右）

這樣做的目的是比較完全結構化的網格和自適應后的網格。上圖中，左邊圖片顯示的是基準六面體網格，右邊圖片顯示的是根據速度大小進行自適應的初始非結構化網格。

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速度大小（左）

和自適應邊緣比例（右）的等值線

右圖顯示了當前邊緣通道所需的縮放比例。自適應過程的重點是噴流和擋板之間的區域。在基于求解方案創建的點云中，25% 的節點超過了閾值，因此將進行相應調整。

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初始點云，標注 25% 的節點進行自適應處理

在第五次循環中，約 70% 的節點被標記為自適應；而在最后一個循環中，94% 的節點被標記為自適應。一旦約 90% 的節點被標記為自適應，就可認為達到收斂，即可視為很好的迭代停止點。

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5th循環（左）和 9th循環（右）的自適應網格

檢查網格統計數據后發現，自適應后的網格比高度加密的六邊形網格節點和單元數更少。放大撞擊區域后發現，初始網格并沒有準確捕捉到物理特性。然而，網格在每個循環中都有所改善，最終更接近實驗數據。

? ? ? ? ? 每個自適應循環中

努塞爾數（Nu）都會更接近實驗 Nu 值

軸流渦輪葉片

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亞琛渦輪機

本測試案例采用亞琛渦輪機，共 41 個葉片，轉速 3500 RPM。入口和出口流量如下：

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初始自適應網格（左）

最終自適應網格 ——葉片域斷面（右）

這里同樣用速度作為自適應變量。調整后的網格中，氣流沖擊清晰可見。同時，最終調整后的網格準確反映了二次渦和氣流沖擊。

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調整后網格捕捉到的二次渦

DrivAer 模型

自適應網格加密技術也可應用于汽車領域，這里將 DrivAer 模型作為測試案例。該試驗中，仍然以速度作為自適應變量。DrivAer 模型的 RANS 仿真使用了 SST 兩方程湍流模型。自適應網格和尾流區的流線如下所示，顯示了對渦流的良好匹配和準確捕捉。

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DrivAer 模型的自適應網格

外流空氣動力學

本測試案例采用第二次美國航空航天協會（AIAA）阻力預測研討會上的 DLR F6 模型。馬赫數為 0.75，攻角為 1°。這里的自適應變量是馬赫數。通過自適應網格加密，機翼頂部的沖擊波清晰可見。初始表面壓力和自適應后的表面壓力如下圖所示。每次自適應循環后，沖擊波都會變得更加清晰。

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初始網格（左）和自適應后

網格（右）的表面壓力

通過觀察升力和阻力系數可以發現，每循環一次，網格加密就會變得更加精確。這種網格自適應方法可以很容易地集成到任何工作流程中。

雖然最初需要花費一些精力進行設置，但一旦設置完成，用戶就可以徹底解放。在自適應循環中，拓撲結構會保持一致，因為每次循環都會返回基準網格。

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自適應循環中的升力和阻力系數

審核編輯：劉清