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大多数Fluent不收敛问题的通用解决办法

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大多数Fluent不收敛问题的通用解决办法

       广谱抗生素是常见的消炎药,如阿奇霉素、头孢等。当感染是由多种细菌引起的,或者不清楚是哪种细菌引起的时候,就会考虑尽量用广谱的抗生素,因为能够覆盖更多可能的病原。

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       与之对应的就是“窄谱抗生素”,它是专门杀灭某一种或一类细菌的药物;当然,此类药物的应用场景就比较小了,我们通常需要对感染部位进行一系列的细菌培养,才能确定细菌的种类,再对症下药。

       如果我们将Fluent的算例比喻成正常的人体,那么出现的问题(比如计算不收敛、发散等情况)就可以看作是一种病症,需要有针对性的进行处理。当然,对于特定的错误,产生问题的原因是非常多的:比如网格问题、物理模型选择、边界条件设定、求解设置等。每个案例情况不一样,解决的方法也各不相同,大多数情况都需要“窄谱抗生素”来进行具体问题的具体分析。

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       显然,解决这些个性化的问题,需要工程师具备有相当丰富的软件操作能力和行业使用经验,才能够顺利完成任务,这些并不是在短时间内能够快速掌握的技巧。因此,本文尝试推荐一种“广谱抗生素”来应对Fluent案例常见的“不收敛”问题,而且经过实践证明,这一方法对于大多数的情况还是有一定效果的。

本次局部“广谱抗生素”的药方就是:局部加密网格。

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       我们都知道,Fluent网格的要求通常要满足两个条件,一是效率、二是准确。如果所有位置的网格都非常密,那么计算效率一定很低;相反,如果所有位置的网格都很稀疏,那么求解的准确性就会收到影响。

       所以,最为优质的网格就是:该密的位置密,该稀疏的位置稀疏。

       那么哪些位置需要密的网格呢?两个位置,一是精细几何细节的位置(曲边、狭缝等),二是有大梯度变量的位置。除此之外的区域,都要求使用粗网格,从而提高计算效率。

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        根据“广谱抗生素”的药方,我们需要加密大梯度变量区域的网格。目前的Fluent仿真经验告诉我们,有相当一部分的仿真计算不收敛问题,都是由于网格不够密所导致的。

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       那么如何加密具有大梯度的区域呢?通常有两种方法,一是使用Fluent软件自带的网格自适应技术;二是通过ANSYS网格技术来重构流体网格。

Fluent中的网格自适应方法

       该方法首先需要在原始(粗)网格上进行相应的仿真求解,得到(或者接近)收敛的结果后,通过标记的方式来获取大梯度变量的位置。之后可以自动进行该位置的体网格加密,而且支持多次体网格反复加密,无需开启前处理器进行网格划分,所有的流程都在Fluent求解器中完成。

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     当然,这种自适应网格加密还可以动态进行,即根据大梯度变量在不同计算步中存在的情况进行加密,当梯度变小之后,网格又恢复回原始大小(粗网格状态)。

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ANSYS网格中的网格加密方法

       WorkbenchMeshing是最为常用的网格划分工具,具有上手快,易学易用的特点,是很多流体工程师的首选。那么当我们确定了具备有大梯度变量的位置之后,我们需要回到SCDM中建立能够包含大梯度变量区域的CAD模型(立方体、圆柱或任意形状均可),随后连同流体计算区域一并导入到WorkbenchMeshing中。需要注意的是,这一部分加密的影响体(bodyof influence)并不会实际的划分网格,只会加密与其重叠的流体计算区域。

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       ICEMCFD在进行四面体网格划分的过程中,采用密度盒子对某些固定的区域进行局部网格加密,只需要我们了解加密位置大致的几何坐标,即可进行网格的加密操作,(两点法即为圆柱型加密区域)。

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       有了局部加密的网格,我们的残差通常就会有针对性的降下来了,“广谱抗生素”对于一些问题的适用性还是显而易见的,最明显的局部网格加密,就是边界层网格,只加密大梯度的近壁面位置,从而加速仿真的收敛效率。

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       结语:对于成熟的Fluent案例,出现计算不收敛的情况是非常正常的,此时,有针对性的加密大梯度变量区域的网格,能够有效减少数值振荡,从而加速收敛。可以认为是一剂非常可靠的“广谱抗生素”。

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