第一篇：fluent湍流模型
K-e湍流模型
K是紊流脈動動能(J)， ε 是紊流脈動動能的耗散率(%)
K越大表明湍流脈動長度和時間尺度越大， ε 越大意味著湍流脈動長度和時間尺度越小，它們是兩個量制約著湍流脈動。
但是由于湍流脈動的尺度范圍很大，計算的實際問題可能并不會如上所說的那樣存在一個確切的正比和反比的關系。在多尺度湍流模式中，湍流由各種尺度的渦動結構組成，大渦攜帶并傳遞能量，小渦則將能量耗散為內能。
在入口界面上設置的K和湍動能尺度對計算的結果影響大，
至于k是怎么設定see fluent manual "turbulence modelling"
作一個簡單的平板間充分發展的湍流流動，
基于k-e模型。
確定壓力梯度有兩種方案，一是給定壓力梯度，二是對速度采用周期邊界條件，壓力不管!
k-epsiloin湍流模型參數設置：k-動能能量;epsilon-耗散率;
在運用兩方程湍流模型時這個k值是怎么設置的呢?epsilon可以這樣計算嗎?
Mepsilon=Cu*k*k/Vt%
這些在軟件里有詳細介紹。陶的書中有類似的處理，假定了進口的湍流雷諾數。
fluent幫助里說，用給出的公式計算就行。
k-e模型的收斂問題!
應用k-e模型計算圓筒內湍流流動時，網格比較粗的時計算結果能收斂，但是當網格比較密的時候，湍流好散率就只能收斂到10的-2次方，請問大俠有沒有解決的辦法?
用粗網格的結果做初場網格加密不是根本原因，更本的原因是在加密過程中，部分網格質量差注意改進網格質量，應該就會好轉.
在求解標準k-e雙方程湍流模型時(采用渦粘假設，求湍流粘性系數，然后和N-S方程耦
合求解粘性流場)，發現湍動能產生項(雷諾應力和一個速度張量相乘組成的項)出現負
值，請問是不是一種錯誤現象?
如果是錯誤現象一般怎樣避免。另外處理湍動能產生項采
用什么樣的差分格式最好。而且因為源項的影響，使得程序總是不穩定，造成k,e值出現負
值，請問有什么辦法克服這種現象。
你可以試試這里計算的時候加一個判斷，出現負值的時候強制為一個很小的正值。
這可能是因為你采用的數值格式的問題，一般計算程序對k方程都要做一定處理，
以保證k的正定。
比如，強制規定源項與0的關系，以使數值計算穩定。
就ke模型而言。
它是problem dependent.對簡單的無彎曲無旋轉無...的湍流問題，它能算而且能給出好的結果，但對復雜的流動問題，它就不能使用了。
出現負的ke不僅僅是計算格式的問題，
更重要的是模型問題，沒有誰能證明ke模型在任何流動問題中都能保證ke是正的。
有這么一些辦法避免ke出現負值
1。對K=ln(k)和E=ln(e)求解，問題：壁面ke=0難處理，
2。先用層流計算500步，然后再用ke算
3。各種強制限制辦法
4。源項局部線性化
5。算到一定程度，如果k值趨勢對了，就干脆不求ke方程
第二篇：“面向發動機的湍流燃燒基礎研究”
附件
“面向發動機的湍流燃燒基礎研究”
重大研究計劃2014年度項目指南
本重大研究計劃面向國家解決先進發動機問題的重大戰略需求，以發動機燃燒的共性科學問題為核心，以燃燒反應動力學和湍流燃燒學為基礎，旨在揭示燃燒反應和湍流燃燒本質規律，發展湍流燃燒新模型和在線測量新手段，促進我國發動機基礎燃燒研究水平的整體提升，支撐國家在發動機領域的科技創新。
一、科學目標
本重大研究計劃瞄準國際燃燒研究前沿，擬通過工程熱物理、物理化學、力學等多學科的交叉，在燃燒反應微觀機制和動力學計算方法、大分子碳氫燃料燃燒反應機理、燃燒和湍流相互作用機理、極端條件燃燒穩定機理、燃燒湍流數值模擬新算法等方面取得突破，發展燃燒反應機理數據共享、燃燒數值模擬、高分辨率多場多組分燃燒流場同步測量等一系列理論和實驗平臺，為我國發動機可控燃燒技術的發展提供理論支撐，建設一支有國際影響力的研究隊伍，提升我國在燃燒研究領域的整體創新能力和國際地位。
二、核心科學問題
為實現上述科學目標，本重大研究計劃擬重點研究以下核心科學問題：
(一)寬范圍燃燒反應動力學。
第三篇：fluent問題小記
1.現在define-models-solver是不再是分離求解器和耦合求解器。因為現在大多都是耦合求解?，F在define-models-solver出現的是pressure based和density based。pressure based(壓力可變)常用于不可壓縮。求密度得靠先求動量方程求u，能量方程求T，再聯立連續性方程求解密度。而density based(密度可變)是常用于可壓縮，用連續性方程與動量方程聯立就可求出密度
2.壓力遠場與壓力出口邊界區別，壓力遠場是指離出口邊界很遠處的壓力的值。對于出口邊界影響很薄弱，出口邊界這個面或邊上壓力值可以不為常數，而是可以發生變化。而壓力出口邊界的面或邊上壓力值為定值。由于在求解時往往壓力分布無法確定，但邊界上壓力一般變化不大，故大多數情況都采用壓力出口邊界。但少數情況邊界面上壓力變化可能很大時，需采用壓力遠場。
3.turbulent viscosity limited to viscosity ratio of 1.000000e+005 in 395 cells。這說明湍流粘度比很大，導致有395個單元格突破限定值。這可能是網格密度不夠大的緣故 兩種數值方法：
1.基于壓力求解器：適用于低速、不可壓縮流體。
原理：首先由動量方程求速度場，繼而由壓力方程進行修正使得速度場滿足連續性條件。由于壓力方程來源于連續性方程和動量方程，從而保證流場的模擬同時滿足質量守恒和動量守恒。
分類：分離求解器—順序求解每個變量的控制方程，此算法內存效率非常高(離散方程只在一個時刻需要占用內存)，收斂速度相對較慢，因為方程以‘解耦’方式求解。對燃燒、多相流問題更加有效。
耦合求解器—內存使用量是分離算法的1.5～2倍，收斂速度提高5～10倍?？梢院退袆泳W格、多相流、燃燒、和化學反應模型兼容，收斂速度遠高于基于密度的求解器。
理想氣體與理想流體不同，理想氣體只是滿足克拉伯龍方程，但可壓縮，流過壁面時也有粘滯力
gambit怎樣用jou文件重新生成?
file——run journal——打開*.jou 選擇文件就可以進行編輯了 不知樓主說的是不是這個意思
意一下有兩個選項，一個是直接運行，一個是編輯然后再運行。
2.基于密度求解器：適用于高速、可壓縮流體。
原理：直接求解瞬態N-S方程(此方程理論上是絕對穩定的)，將穩態問題轉化為時間推進的瞬態問題，由給定的初場時間推進到收斂的穩態解，即時間推進法。適用于求解亞音速、高超音速等的強可壓縮問題。 examing mesh時中value值如0到0.1之間，這value值反應的是扁平的程度，即網格的質量，但對網格的疏密無法判斷。
fluent中出口的質量流量一般是負數，因為流量符號是針對與物體而言的，進入則為正數，流出即為負數
可將proe中的三維圖導入gambit，其中若只有一個曲面則不是實體，實體必須是有厚度的
對流動的理想氣體而言，采用克拉伯龍方程計算，壓力是靜壓還是總壓，其實區別不大(i think)
outflow有三種情況下不能用：1.包含壓力進口條件2.可壓縮流動3.密度變化的非穩定流動
axis與symmetry. 一個是軸對稱(單位弧度)，二維的對稱軸必須是X軸。一個是鏡像對稱(平面對稱，單位厚度) fluent中axisymmetric和axisymmetric swirl有什么區別
前一個是2維情況的軸對稱，后一個叫軸對稱回轉，是三維問題轉化為2維時才使用. axis將圓柱形問題通過軸對稱簡化為二維問題;
symmetry是將平面對稱的問題減小一半，可以是三維的。 axis必須是x方向的，而且計算區域必須位于X軸的上方
真正算到收斂是要到各殘差曲線走水平了,那需要很長時間,我曾算過一個很簡單的案例,網格數不多,算到真正的收斂花了20000步,所以實際應用中通常都不算到真正的收斂,而只是算到一定程度就停了,收斂的判斷是有一定經驗的.就我本人而言,在Fluent中一般是這樣的,先算到1e-4以下(連續50步以上都在1e-4以下),再看看計算的結果是否符合流動規律,再考慮是否計算下去.你要計算二階迎風格式,最好先在一階格式中算收斂,再改為二階迎風格式算
利用FLUENT不收斂通常怎么解決?
①、一般首先是改變初值，嘗試不同的初始化，事實上好像初始化很關鍵，對于收斂。
②、FLUENT的收斂最基礎的是網格的質量，計算的時候看怎樣選擇CFL數，這個靠經驗
③、首先查找網格問題，如果問題復雜比如多相流問題，與模型、邊界、初始條件都有關系。
④、有時初始條件和邊界條件嚴重影響收斂性，曾經作過一個計算反反復復，通過修改網格，重新定義初始條件，包括具體的選擇的模型， 還有老師經常用的方法就是看看哪個因素不收斂，然后尋找和它有關的條件，改變相應參數。就收斂了
⑤、A.檢查是否哪里設定有誤：比方用mm的unit建構的mesh，忘了scale;比方給定的邊界條件不合理。B從算至發散前幾步，看presure分布，看不出來的話，再算幾步, 看看問題大概出在那個區域。 C網格，配合第二點作修正，就重建個更漂亮的，或是更粗略的來處理。D再找不出來的話，換個solver。
⑥、解決的辦法是設幾個監測點，比如出流或參數變化較大的地方，若這些地方的參數變化很小，就可以認為是收斂了，盡管此時殘值曲線還沒有降下來。 ⑦、調節松弛因子也能影響收斂，不過代價是收斂速度。
亞松弛因子對收斂的影響
所謂亞松馳就是將本層次計算結果與上一層次結果的差值作適當縮減，以避免由于差值過大而引起非線性迭代過程的發散。用通用變量來寫出時，為松馳因子(Relaxation Factors)?！稊抵祩鳠釋W-214》
FLUENT中的亞松馳：由于FLUENT所解方程組的非線性，我們有必要控制變化。一般用亞松馳方法來實現控制，該方法在每一部迭代中減少了變化量。亞松馳最簡單的形式為：單元內變量等于原來的值加上亞松馳因子a與變化的積：
分離解算器使用亞松馳來控制每一步迭代中的計算變量的更新。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(湍流和其他標量)都會有一個相關的亞松馳因子。
在FLUENT中，所有變量的默認亞松馳因子都是對大多數問題的最優值。這個值適合于很多問題，但是對于一些特殊的非線性問題(如：某些湍流或者高Rayleigh數自然對流問題)，在計算開始時要慎重減小亞松馳因子。
使用默認的亞松馳因子開始計算是很好的習慣。如果經過4到5步的迭代殘差仍然增長，你就需要減小亞松馳因子。
有時候，如果發現殘差開始增加，你可以改變亞松馳因子重新計算。在亞松馳因子過大時通常會出現這種情況。最為安全的方法就是在對亞松馳因子做任何修改之前先保存數據文件，并對解的算法做幾步迭代以調節到新的參數。最典型的情況是，亞松馳因子的增加會使殘差有少量的增加，但是隨著解的進行殘差的增加又消失了。如果殘差變化有幾個量級你就需要考慮停止計算并回到最后保存的較好的數據文件。
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PDF計算)，基于焓的溫度的更新是要進行亞松馳的。要查看默認的亞松弛因子的值，你可以在解控制面板點擊默認按鈕。
對于大多數流動，不需要修改默認亞松弛因子。但是，如果出現不穩定或者發散你就需要減小默認的亞松弛因子了，其中壓力、動量、k和e的亞松弛因子默認值分別為0.2，0.5，0.5和0.5。對于SIMPLEC格式一般不需要減小壓力的亞松弛因子。在密度和溫度強烈耦合的問題中，如相當高的Rayleigh數的自然或混合對流流動，應該對溫度和/或密度(所用的亞松弛因子小于1.0)進行亞松弛。相反，當溫度和動量方程沒有耦合或者耦合較弱時，流動密度是常數，溫度的亞松弛因子可以設為1.0。 對于其它的標量方程，如漩渦，組分，PDF變量，對于某些問題默認的亞更松弛可能過大，尤其是對于初始計算。你可以將松弛因子設為0.8以使得收斂容易。
⑧看了流量是否平衡
在report->flux里面操作，mass flow rate，把所有進出口都選上，compute一下，看看nut flux是什么水平，如果它的值小于總進口流量的1%，并且其他檢測量在繼續迭代之后不會發生波動，也可以認為你的解是收斂的。
造成連續方程高殘差不收斂的原因主要有以下幾點：
1.網格質量，主要可能是相鄰單元的尺寸大小相差較大，它們的尺寸之比最好控制在1.2以內，不能超過1.4.
2.離散格式及壓力速度耦合方法，如果是結構網格，建議使用高階格式，如2階迎風格式等，如果是非結構網格，除pressure保持standard格式不變外，其他格式改用高階格式;壓力速度耦合關系，如果使用SIMPLE，SIMPLEC，PISO等segerated solver對聯系方程收斂沒有提高的話，可以嘗試使用coupled solver。另外，對于梯度的計算，不論使用結構或非結構網格，都可以改用node-based來提高計算精度。
FLUENT中壓力概念的區別
在fluent中會出現這么幾個壓力：
Static pressure(靜壓)
Dynamic pressure(動壓)
Total pressure(總壓)
這幾個壓力是空氣動力學的概念,它們之間的關系為: Total pressure(總壓)= Static pressure(靜壓z) + Dynamic pressure(動壓)
滯止壓力等于總壓(因為滯止壓力就是速度為0時的壓力,此時動壓為0.) Static pressure(靜壓)就是你測量的，比如你現在測量空氣壓力是一個大氣壓
而在fluent中，又定義了兩個壓力：
Absolute pressure(絕對壓力)
Relative pressure(參考壓力) 還有兩個壓力 operating pressure(操作壓力)
gauge pressure(表壓) 它們之間的關系為: Absolute pressure(絕對壓力)= operating pressure(操作壓力) + gauge pressure(表壓)
上面幾個壓力實際上有些是一一對應的，只是表述上的差別，比如：
Static pressure(靜壓)
gauge pressure(表壓)
定義操作壓力
對于可壓縮流動：把操作壓力設為0，把表壓看作絕對壓力;
第四篇：Fluent 學習心得
僅僅就我接觸過得談談對fluent的認識，并說說哪些用戶適合用，哪些不適合fluent對我來說最麻煩的不在里面的設置，因為我本身解決的就是高速流動可壓縮N-S方程，而且本人也是學力學的，諸如邊界條件設置等概念還是非常清楚的 同時我接觸的流場模擬，都不會有很特別的介質，所以設置起來很簡單。
對我來說，頗費周折的是gambit做圖和生成網格，并不是我不會，而是gambit對作圖要求的條件很苛刻，也就是說，稍有不甚，就前功盡棄，當然對于計算流場很簡單的用戶，這不是問題。有時候好幾天生成不了的圖形，突然就搞定了，逐漸我也總結了一點經驗，就是要注意一些小的拐角地方的圖形，有時候做布爾運算 在圖形吻合的地方，容易產生一些小的面最終將導致無法在此生成網格，fluent里面的計算方法是有限體積法，而且我覺得它在計算過程中為了加快收斂速度， 采取了交錯網格，這樣，計算精度就不會很高。同時由于非結構網格，肯定會導致計算精度的下降，所以我一貫來認為在fluent里面選取復雜的粘性模型和高精度的格式沒有任何意義，除非你的網格做的非常好。
而且fluent5.5以前的版本(包括5。5)，其物理模型，(比如粘性流體的幾個模型)都是預先設定的，所以，對于那些做探索性或者檢驗新方法而進行的模擬，就不適合用。
同時gambit做網格，對于粘性流體，特別是計算湍流尺度，或者做熱流計算來說其網格精度一般是不可能滿足的，除非是很小的計算區域。所以，用fluent做的比較復雜一點的流場(除了經典的幾個基本流場)其計算所得熱流，湍流，以及用雷諾應力模擬的粘性都不可能是準確的，這在物理上和計算方法已經給fluent判了死刑，有時候看到很多這樣討論的文章，覺得大家應該從物理和力學的本質上考慮問題。
但是，fluent往往能計算出量級差不多的結果，我曾經做了一個復雜的飛行器熱流計算，高超音速流場，得到的壁面熱流，居然在量級上是吻合的，但是，從計算熱流需要的壁面網格精度來判斷，gambit所做的網格比起壁面網格所滿足的尺寸的要大了至少2個數量級，我到現在還不明白fluent是怎么搞的。
綜上，我覺得，如果對付老板的一些工程項目，可以用fluent對付過去，但是如果真的做論文，或者需要發表文章，除非是做一些技術性工作，比如優化計算一般用fluent是不適合的。 我感覺fluent做力的計算是很不錯的，做流場結構的計算，即使得出一些渦，也不是流場本身性質的反應，做低速流場計算，fluent的優勢在于收斂速度快，但是低速流場計算，其大多數的著眼點在于對流場結構的探索，所以計算得到的結果就要好好斟酌一下了，高速流場的模擬中，一般著眼點在于氣動力的結果，壓力分布以及激波的捕捉，這些fluent做的很不錯。對于多相流，旋轉機械我沒有做過，就不好隨便說了希望做過其他方面工作的大俠也總結一下。
對于運用fluent來求解問題，首先要對本身求解的物理模型有充分的了解，只有在這個基礎上，才能夠選擇出正確的，計算模型以及相應的邊界條件。
對于fluent計算的方法，確實是采用的有限體積法，不過對基于非結構網格的5.X，我個人覺得其采用的應該是同位網格而不是交錯網格，因為非結構網格情況下，交錯網格的方法處理起來比同位網格方法要復雜很多。一般見到的非結構網格下FVM(有限體積法)多半還是采用的同位網格而非交錯網格，這個問題還可以進一步探討。對于非結構網格而言，目前能夠做到的離散精度也只能是二階精度了，再高精度目前還沒法做到，或者說還沒有做到很實用。
對于gambit做網格，確實不是十分的理想，不過這個也不能怪罪gambit，因為非結構網格的生成方法，本身在理論上就有一些瑕疵(姑且這樣說吧，不能說是錯誤，呵呵)所以對于一些十分復雜，而且特殊的流場，可能最終生成的網格會很不理想，這個時候多半需要采取一些其它的迂回的方法，例如將復雜區域分區，分成一些簡單的區域，然后在簡單區域里面生成網格，最后再組合，而不是將整個復雜區域教給gambit讓其一次生成網格。有時在軟件做不到的地方，就需要人想法補上了。
對于壁面網格的問題，gambit中提供了生成邊界層網格的方法，恩，不知道是否這個功能也同樣不能滿足所需。gambit中邊界層網格只是在壁面法向進行特別的處理。對于壁面切向方向則是和邊界層外網格尺度相當的。
對于fluent的適用范圍，我很同意stipulation的說法，本身fluent是一個比較成熟的商業軟件，換句話說，其適用的數值方法，多半也是目前相對比較成熟的方法之一。因此用fluent來做工程項目確實是很適合的，因為它相對效率較高，而且實際上fluent中有一些對特殊問題的簡化處理其目的也是直接針對工程運用的。因此如果是完全的基于fluent做流場分析，然后做論文，這樣是不行的。需要強調的是，fluent僅僅是一種CFD的工具，一個相對好用的工具。
對于fluent做高速可壓流動問題，我做的不多，不知道stipulation兄對fluent評價怎樣，我個人覺得，由于有限體積法本身對于求解有間斷(激波)的流動問題就存在一定的誤差的，有限體積法實際上應該更加的適合于不可壓流動問題，因為這個方法本身的特點就保證了通量的守恒，對于不可壓流動，那就是保證了整個流場的質量守恒。就我個人觀點而言，對于算激波的問題似乎還是得要實用一些高精度格式，例如{BANNED}，TVD，時空守恒格式等。順便問stipulation一個問題，在算鈍頭體(導彈)小攻角來流夸音速流動問題時，在計算中是否有激波的振蕩現象?(這個好像說有人做出實驗了，我們這邊有人在計算，可是死活算不出來振蕩，他用的是StarCD了)
對于兩相流和旋轉機械，我插上兩句。兩相或者多項流動中，fluent也提供了幾種可用的方法，例如VOF方法、Cavitation方法、Algebraic slip方法，我對VOF和Cavitation的原理了解稍微多一些，VOF方法稱為體積函數法，以兩相流動為例，VOF中定義一個基相，兩相之間相互是不發生互融等反應的，通過計算每一個時間步下，各個網格單元中的體積函數，從而確定該網格中另外一項的比例，然后通過界面重構或者一些其它的方法來確定此單元網格中兩相交界面的位置，從這個意義上說，VOF是屬于界面跟蹤方法。Cavitation方法則不是這樣，此方法不能用
來明確的區分兩相的界面等，但是可以用來計算某一的區域內所含的氣泡的一個體積密度。 對于旋轉機械的流動問題，fluent中提供了幾種方法，一種是就是很簡單用坐標變換的概念化旋轉為靜止，然后添加一個慣性力。一種是所謂的多參考坐標系方法，還有就是混合面方法，最后是滑移網格方法。第一種方法自不用說，理論上是精確的，后面三鐘方法中，fluent中以滑移網格方法計算的準確度最好，前面兩種方法都有很強的工程背景并且是在此基礎上簡化而來的。但這些方法的運用都有一些前提條件。
fluent公司還有另外的一個工具，MixSim是針對攪拌混合問題的專用CFD軟件內置了專用前處理器，可迅速建立攪拌器和混合器的網格及計算模型。 : 有沒有用它做旋轉機械內部流動的?
同時其實是給商用CFD軟件與科研用CFD之間的關系提出了很好的思考問題。其實就我所知道的搞CFD應用研究的人而言，他們很希望在現有的已經成熟的CFD技術基礎上做一些改進，使之滿足自己研究問題的需要。為此他們不希望整個程序從頭到尾都是自己編，比如N-S方程的求解，其實都是比較固定的。因此很多人都希望商用軟件有個很好的接口能讓用戶自己加入模塊，但是這一點
其實真是很難做到，而且到底做到用戶能交互的什么程度也很難把握。據握所知，有搞湍流模型研究的人用PHOENICS實現自己的模型，而邊界處理以及數值方法等還是原方程的，據說star-CD也是商用軟件中提供給用戶自主性比較好的，fluent這方面到底如何就不得而知了，看stipulation所說的似乎也還是有限。因此，我覺得現在還是存在這樣的問題：既不能依*商用CFD軟件搞研究，但也希望不用反復重復一些繁雜的、沒有創造性的工作。 我現在就是用fluent來計算旋轉機械的內流場，那就說說旋轉機械的流動問題吧。fluent中有幾種處理旋轉機械流動問題的模型，分別為旋轉坐標系模型(Rotating Reference Frame)，多參考坐標系模型(MRF)，混和平面模型(Mixing Plane)，滑移網格模型(Sliding Mesh)。其中，旋轉坐標系模型僅適用于不考慮定子影響的流場，其思想就是在視轉子為靜止的旋轉坐標系里進行定常計算，計算中考慮慣性力的影響;多參考坐標系模型(MRF)就是在前一模型的基礎上考慮了定子對流場的影響，將流場按不同旋轉速度劃分成幾個流動區域，每個區域里用旋轉坐標系進行定常計算，在這些流動區域的交界面上強制流動速度的連續;混和平面模型是另一種用定常方法計算定子與轉子相互影響下的流場的模型，它在不同流動區域之間的交界面上進行了一定的周向平均，消除了流動本身的非定常性，這種模型要優于MRF模型;滑移網格模型是采用滑移網格技術來進行流場的非定常計算的模型，用它計算的流場最接近于實際的流動，但這種模型需要耗費巨大的機器資源和時間。
關于對商用CFD軟件的看法，我比較贊同zzbb的看法，我們可以利用它里面成熟的計算方法，附加上自己提出的一些模型，這樣研究問題，可以省很多的精力和時間，對于CFD的發展也是很有好處的?，F在的商用軟件提供的接口比較少，軟件封裝的比較死，這樣不利于做科學研究，如果可以像linux的發展模式那樣發展CFD，大家公開成熟的CFD代碼，然后可以通過自由的研究，添加新的功能，相信CFD發展的會更快，不過如果這樣，那商用CFD軟件就不好賺錢了
至于商用軟件開發源代碼的問題，實在是不大可能。由于CFD應用很多領域，特別是還與核、航空、汽車等一些非常重要的工程領域相關，一般來說都屬于高科技技術，鬼子是不會輕易公開的。比如phoenics早在80年代初就開發完成并應用于工程，但是當時西方就是對■■■國家封閉，禁運，直到1991年(1993?)才有1.x的版本正式到中國。所以這也是我想說的目前存在的矛盾。
那么請問一下fluent所提供的用戶接口主要可以做些什么方面的工作呢?
: 加入自己的模型當然是廣義的，其實很多東西都可以稱作模型。CFD里最經典的算是湍流模型了吧。比如需要修改系數或增加項，對渦粘系數重新計算，就是這種情況。此外還有邊界條件的修改等問題。算法也可以算。但這些并不一定是商用軟件都能提供的。
對于運用fluent來求解問題，首先要對本身求解的物理模型有充分的了解，只有在這個基礎上，才能夠選擇出正確的，計算模型以及相應的邊界條件。對于fluent計算的方法，確實是采用的有限體積法，不過對基于非結構網格的5.X，我個人覺得其采用的應該是同位網格而不是交錯網格，因為非結構網格情況下，交錯網格的方法處理起來比同位網格方法要復雜很多。一般見到的非結構網格下FVM(有限體積法)多半還是采用的同位網格而非交錯網格，這個問題還可以進一步探討。對于非結構網格而言，目前能夠做到的離散精度也只能是二階精度了，再高精度目前還沒法做到，或者說還沒有做到很實用。
fluent由于其商用性，它的思想就是自己做的很通用， 而很少給用戶接口，特別在一些核心問題上我們實驗室如果真的做論文，就用一個fortran的大程序，是一個博士編的專門求解對稱的可壓縮n-s方程的看懂了，做一個網格，改改邊界條件就能算了，如果需要做相應改動，可以直接該源程序一般，作為研究，重點在研究的物理性質，計算方法，流場結構等所以，不會象做項目那樣，物理問題很簡單，但是條件，邊界很復雜，因此，做研究的程序，一般都在內部的計算方法，物理模型上下功夫而做項目，一般對方關心的是一個結果，而不是具體流場的結構性質。所以，用fluent是非常方便的，比如模擬高速可壓縮流場n-s方程和歐拉方程模擬的力，力矩的結果，幾乎沒有差別
第五篇：FLUENT軟件的學習總結
通過這段時間對FLUENT軟件的學習，我發現這個軟件有龐大的參數設置和邊界條件設置，同時要應用好這個軟件也需要扎實的流體力學、傳熱學、導熱學等基礎知識。在逐步的學習和摸索的過程中我總結有以下幾個核心問題需要面對和研究。
第一.GAMBIT軟件中的邊界設置錯誤問題
當在gambit中進行邊界條件的設置時，路面上方十米處設置輻射源時，只要選擇RADIATOR在網格輸出時就會出現錯誤的提示，如選擇WALL來作為邊界，或者選擇其它項時則不會出現這種情況。
請教一些人后，有人認為是網格劃分的問題，認為對于網格的劃分，要求控制網格的密度，可以遵循從線到面的原則，不能將所有邊的網格點都定死，必須有一些邊不定義網格，如四邊形區域，一般只定義相鄰兩個邊的網格，但是我在重新劃分后還是不能解決。后來在gambit2.3.16版本下運行也出現同樣的問題。所以現在對輻射面還是暫時設定為WALL，這直接影響到在msh文件導入fluent后的邊界條件設置。
同時在導入FLUENT也會出現如下的錯誤提示。
第二.Fluent中輻射模型的選用
FLUENT 中可以用5 種模型計算輻射換熱問題。這5 種模型分別是離散換熱輻射模型(DTRM)、P-1 輻射模型、Rosseland 輻射模型、表面輻射(S2S)模型和離散坐標(DO)輻射模型。這五種模型究竟哪一種最適合路面對空氣輻射的情況，由于沒找到相關的算例，只能預估選擇模型，根據看一些輻射算例和相關論壇，總結出要從以下幾個方面去考慮：
(1)光學厚度：可以用光學厚度(optical thickness)作為選擇輻射模型的一個指標，看到一些論壇上關于光學厚度選模型的文章，由于我的模型的介質是空氣，而空氣的光學厚度相對其他介質比較小，所以選用P-1 模型或DO 模型，DO 模型的計算范圍更大，但是同時計算量也更大，對計算機要求更高。 (2)散射：P-
1、Rosseland 和DO 模型均可以計算散射問題，而DTRM 模型則忽略了散射的影響?？紤]到本模型初步并不考慮路面上方空氣的散射問題，所以這四種模型中選擇DTRM模型或DO模型，只是還不知道如何在DO模型中消除散射的影響。
(3)局部熱源：在帶有局部熱源的問題中，DO 模型是這種問題最合適的計算方法。如果采用足夠多的射線，也可以用DTRM 模型進行計算。因為本模型初步把太陽考慮為局部熱源，所以選用DO模型。
通過上面的分析，初步決定采用DO 模型來進行計算，但一些算例中指出，由于DO 模型對網格劃分精度的要求比較高，在輻射計算時很難收斂，所以在網格劃分上不能過分精細，由于還沒有建模成功，這也只是一個潛在的問題。 第三.太陽加載模型的選用
在最初的建模思想中，主要是想把太陽模擬成一個平面的輻射源，來計算輻射源與路面之間的溫度場，但隨著深入的學習我發現高版本的FLUENT(如fluent6.3)軟件中有太陽計算器，可以直接模擬太陽動態的對路面輻射，所以我找了一個較高版本的FLUENT軟件，如下圖
如圖，在選擇DO模型后，solar load(太陽照射量)下有兩種模式solar ray tracing和do irradiation。因為我選擇的是DO模型，所以考慮后一種模式Do Irradiation。關于太陽加載的算例不多，我只找到一個關于室內通風算例中有用到太陽加載模型，我想隨著模型的逐步成型，在后期的模型建立中一定會用到太陽加載，也可以更真實的模擬現場的環境。 第四.壁面邊界條件的輸入
對于壁面的邊界條件也是模型設置的關鍵，設置不當將直接影響到計算的結果，誤差會很大，在求解能量方程時，可以定義的熱力學條件有5 種： (1)固定熱通量。 (Heat flux) (2)固定溫度。 (Temperature) (3)對流熱交換。 (Convection) (4)外部輻射熱交換。 (Radiation) (5)外部輻射與對流混合熱交換。(Mixed)
因為輻射和對流的混合熱交換復雜的多，在初步的模型中我打算只考慮輻射熱交換，也就是第四種條件情況，碰到困難的地方是參數該如何來進行設置，共有七個參數需要確定，如設定External Emissivity(外部輻射率)，查了相關的資料，測試太陽輻射下對乘客車廂的降溫的ACC系統一般采用0.5左右的輻射率，而其它有些相近的算例有的輻射率卻接近1。在我們自己的模型中，除路面外，其它壁面的輻射率應該考慮為多少，是一個要解決的重要問題，當然還有如熱交換率、自由流溫度、傳熱系數等等參數需要確定，由于沒有相關的算例，只能逐漸的摸索和嘗試。
總結：
在對于FLUENT軟件的學習和認識過程中，基礎知識的重要性凸現出來，也感覺到自己此前想直接應用軟件的想法不是很現實，因為在軟件中有大量的流體力學定理和方程的參數設定，只有真正懂了和了解這些定理和方程，才能靈活應用，所以想學通FLUENT，要掌握流體力學、熱力學和傳熱學等多門課程。但我們課題畢竟是僅僅應用軟件的輻射傳熱部分，我想如果有相關的算例和相關專家的指導應該會事半功倍。
在逐漸的發現問題和解決問題的過程中，我自己的思路也慢慢清晰起來，看到困難同時也看到希望，只要初步的模型建立好，后期的模型擴展和完善將相對容易很多。