Fluent辐射传热模型理论以与相关设置

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1、Fluent辐射传热模型理论以及相关设置目录1概述22基础理论22.1专业术语解释：22.2FLUENT辐射模型介绍：22.3辐射模型适用范围总结23Fluent实际案例操作23.1Case1-测试externalemissivity使用DO模型计算-2D模型23.2Case2-测试internalemissivity-使用DO模型计算-2D模型23.3仿真结论2..1概述在传热的仿真中，有时候会不可避免的涉及到辐射传热，而我们对Fluent中辐射模型的了解甚少，很难得到可靠的计算结果。因此，一直

2、以来，Fluent中的带辐射的传热仿真是我们的一个难点，本专题重点来学习辐射模型的理论，让我们对辐射计算模型有一个深入的了解，以帮助我们攻克这个仿真难点。2基础理论2.1专业术语解释：在Fluent中开启辐射模型时，流体介质以及固体壁面会出现一些专业的参数需要用户来设置。在Fluenthelp中介绍辐射模型时会经常提到一些专业术语。对这些专业参数以及术语，我们来一一解释：1、Opticalthickness（光学深度，无量纲量）：介质层不透明性的量度。即介质吸收辐射的能力的量度，等于入射辐射强度与

3、出射辐射强度之比。设入射到吸收物质层的入射辐射强度为I，透射的辐射强度为e，则T=I/e，其中T为光学深度。按照此定义，那介质完全透明，对辐射不吸收、也不散射，透射的辐射强度e=入射辐射强度I，即光学深度为T=1，介质不参与辐射。—摘自百度百科而FLUENT中T=αL，其中L为介质的特征长度，α为辐射削弱系数（可理解为介质因吸收和散射引起的光强削弱系数）。如果T=0，说明介质不参与辐射，和百度百科中的定义有出入。但是所表达的意思是接近的，一个是前后辐射量的比值；一个是变化量和入射辐射量的比值（根据

4、Fluenthelp里的解释，经过介质的辐射损失量=I*T，个人理解，按照此定义，T不可能大于1啊，矛盾。//TheoryGuide::0//5.HeatTransfer//5.3.ModelingRadiation//5.3.2.RadiativeTransferEquation）。该问题的解释为：其实一点也不矛盾，如果Opticalthickness=1，就说明辐射在经过一定特征长度L的介质后被完全吸收。如果>1，就说明辐射根本穿透不了特征长度L的介质，而被早早吸收完了。打个比方，Optica

5、lthickness=10，说明辐射在经过L/10距离后已经被吸收（或散射）完。其中α=αA+αS；2、AbsorptionCoefficient（αA吸收系数，单位1/m，见图2-1）：因为介质吸收而导致的辐射强度在经过每单位长度介质后改变的量。空气作为流体介质时，一般不吸收热辐射，该系数可近视设为0。而当气体中水蒸气和CO2含量较高时，那对辐射的系数就不能忽略了。3、ScatteringCoefficient（αS散射系数，单位1/m）：因为介质散射而导致的辐射强度在经过每单位长度介质后改变的

6、量。空气作为流体介质时，一般情况下，该系数可近视设为0。对于含颗粒物的流体，散射作用不容忽视。4、RefractiveIndex..（折射系数，无量纲量）：介质中的光速和真空中的光速之比。如是空气，可近视设为1（默认值）。一般对于具有方向性的辐射源问题，比如LED发光或激光等光学传热问题，辐射在经过水以及玻璃等透明介质时，需要设置该参数。一般情况，热辐射在计算域中是往各个方向辐射的，各项同性，没有方向性，该参数设为1即可。图2-1介质的辐射相关参数设置5、DiffuseReflection（漫反射

7、）：辐射到不透明固体表面的能量，一部分被固体吸收，另一部分被反射，其中反射分为镜面反射和漫反射。6、SpecularReflection（镜面反射）：7、InternalEmissivity（内部发射率）：处于计算域中的couplewall，solid和fluidzone或者solid和solidzone或者fluid和fluidzone之间的辐射率。8、ExternalEmissivity（外部发射率）：处于计算边界上wall，外部环境和wall之间的辐射率。对于基于灰体辐射假设的计算，灰体辐射

8、率不随波长变化，灰体辐射率=吸收率；9、ThetaDivisionandPhiDivision：设置为2，可作为初步估算；为了得到更为准确的结果，最少设置成3，甚至为5，Fluent13.0默认值为4。10、ThetaPixelsandPhiPixels：对于灰体辐射，默认值1*1足够了；但是对于涉及到对称面、周期性边界、镜面反射、半透明边界时，需设置为3*3；1.1FLUENT辐射模型介绍：Fluent中有五种辐射计算模型，各个模型的使用范围以及其优缺点分别为：1、DTRM模型：