fluent稳态计算计算步数会影响最终的结果吗
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会影响结果的,只是总的大趋势图可能不会怎么变,但是细节方面肯定会有影响。网格加密后,迭代结果也只是应该跟先前的结果大趋势一样吧。
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稳态计算中计算参数较少,只有一个迭代参数需要设置。FLUENT中计算终止标准有两个:(1)计算达到收敛(2)达到指定的迭代次数。当达到迭代次数未收敛时,可以继续计算。
瞬态计算中常涉及的几个计算参数:时间步数,时间步长、模拟时间、子步迭代数。
其中:模拟时间=时间步数*时间步长。这里的时间是真实时间。子步迭代数指的是一个子步内进行迭代的次数,该概念与稳态迭代次数相同。因此我们可以将每一个子步看作是一个稳态迭代过程,收敛判据与稳态计算相同,亦要求在每一时间步内达到收敛。
在使用瞬态模拟时还有个参数:库朗数。这是个无量纲数,是用于在计算时控制时间步长。其值主要由两个量控制:网格尺寸及用户设定的时间步长。库朗数的值与网格尺寸成反比,与时间步长成正比。因此有些需要配合库朗数的算法计算时出现库朗数大于250时,可以考虑减小时间步长,也可以考虑增大网格,但由于在求解器中增大网格比较困难,一般都是减小时间步长。(这里可以使用网格自适应来改变网格)。
在瞬态计算设置时间步时,还需要考虑的是时间点的问题。仿真者要确保能够输出所感兴趣的时间点的数据。比如说,用户感兴趣的时间点为0.1s,0.2s,0.3s,0.4s,则输入的时间步长若为0.15s,则只能输出0.3s的数据,若输入的时间步长为0.2s,则只能输出0.2,0.4s的数据。所以在设计时间步长是需要额外考虑这些问题。
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稳态计算中计算参数较少,只有一个迭代参数需要设置。FLUENT中计算终止标准有两个:(1)计算达到收敛(2)达到指定的迭代次数。当达到迭代次数未收敛时,可以继续计算。
瞬态计算中常涉及的几个计算参数:时间步数,时间步长、模拟时间、子步迭代数。
其中:模拟时间=时间步数*时间步长。这里的时间是真实时间。子步迭代数指的是一个子步内进行迭代的次数,该概念与稳态迭代次数相同。因此我们可以将每一个子步看作是一个稳态迭代过程,收敛判据与稳态计算相同,亦要求在每一时间步内达到收敛。
在使用瞬态模拟时还有个参数:库朗数。这是个无量纲数,是用于在计算时控制时间步长。其值主要由两个量控制:网格尺寸及用户设定的时间步长。库朗数的值与网格尺寸成反比,与时间步长成正比。因此有些需要配合库朗数的算法计算时出现库朗数大于250时,可以考虑减小时间步长,也可以考虑增大网格,但由于在求解器中增大网格比较困难,一般都是减小时间步长。(这里可以使用网格自适应来改变网格)。
在瞬态计算设置时间步时,还需要考虑的是时间点的问题。仿真者要确保能够输出所感兴趣的时间点的数据。比如说,用户感兴趣的时间点为0.1s,0.2s,0.3s,0.4s,则输入的时间步长若为0.15s,则只能输出0.3s的数据,若输入的时间步长为0.2s,则只能输出0.2,0.4s的数据。所以在设计时间步长是需要额外考虑这些问题。
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