fluent中文教程笔记

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时间:2017-12-08

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1、1.FLUENT提供三种不同的解格式:分离解;隐式耦合解;显式耦合解。三种解法都可以在很大流动范围内提供准确的结果,但是它们也各有优缺点。分离解和耦合解方法的区别在于,连续性方程、动量方程、能量方程以及组分方程的解的步骤不同,分离解是按顺序解,耦合解是同时解。两种解法都是最后解附加的标量方程(比如:湍流或辐射)。隐式解法和显式解法的区别在于线化耦合方程的方式不同。2.分离解以前用于FLUENT4和FLUENT/UNS,耦合显式解以前用于RAMPANT。分离解以前是用于不可压流和一般可压流的。而耦合方法最初是用来解高速可压流的。现在,两种方法都适用于很大范围的流

2、动(从不可压到高速可压),但是计算高速可压流时耦合格式比分离格式更合适。FLUENT默认使用分离解算器,但是对于高速可压流(如上所述),强体积力导致的强烈耦合流动(比如浮力或者旋转力),或者在非常精细的网格上的流动,你需要考虑隐式解法。这一解法耦合了流动和能量方程,常常很快便可以收敛。耦合隐式解所需要内存大约是分离解的1.5到2倍,选择时可以通过这一性能来权衡利弊。在需要隐式耦合解的时候,如果计算机的内存不够就可以采用分离解或者耦合显式解。耦合显式解虽然也耦合了流动和能量方程,但是它还是比耦合隐式解需要的内存少,但是它的收敛性相应的也就差一些。注意:分离解中提

3、供的几个物理模型,在耦合解中是没有的:多项流模型;混合组分/PDF燃烧模型/预混合燃烧模型/Pollutantformationmodels/相变模型/Rosseland辐射模型/指定质量流周期流动模型/周期性热传导模型。3.FLUENT不会管所解能量方程是温度还是焓形式,它都会设定默认的亚松弛因子为1.0。在能量场影响流体流动(通过温度相关属性或者焓)的问题中,你应该是用较小的亚松弛因子,一般在0.8到1.0之间。当流场和温度场解耦时(没有温度相关属性或者浮力),你可以保留松弛因子的默认值1.0。4.层流有限速率模型:忽略湍流脉动的影响,反应速率根据Arrh

4、enius公式确定。涡耗散模型:认为反应速率由湍流控制,因此避开了代价高昂的Arrhenius化学动力学计算。涡耗散概念(EDC)模型:细致的Arrhenius化学动力学在湍流火焰中合并。注意详尽的化学动力学计算代价高昂。5.尽管FLUENT允许采用涡耗散模型和有限速率/涡耗散模型的多步反应机理(反应数>2),但可能会产生不正确的结果。原因是多步反应机理基于Arrhenius速率,每个反应的都不一样。在涡耗散模型中,每个反应都有同样的湍流速率,因而模型只能用于单步(反应物—产物)或是双步(反应物—中间产物,中间产物—产物)整体反应。模型不能预测化学动力学控制的

5、物质,如活性物质。为合并湍流流动中的多步化学动力学机理,使用EDC模型。6.涡耗散模型需要产物来启动反应。当你初始化求解的时候,FLUENT设置产物的质量比率为0.01,通常足够启动反应。但是,如果你首先聚合一个混合解,其中所有的产物质量比率都为0,你可能必须在反应区域中补入产物以启动反应。7.涡-耗散-概念(EDC)模型是涡耗散模型的扩展,以在湍流流动中包括详细的化学反应机理。它假定反应发生在小的湍流结构中,称为良好尺度。良好尺度的容积比率按下式模拟在FLUENT中,良好尺度中的燃烧视为发生在定压反应器中,初始条件取为单元中当前的物质和温度。反应经过时间尺度

6、τ*后开始进行,由方程13.1-7的Arrhenius速率控制,并且用普通微分方程求解器CVODE进行数值积分。经过一个τ*时间的反应后物质状态记为Yi∗8.已选物质SelectedSpecies列表中物质的顺序非常重要。FLUENT认为列表中最后的物质是大量的物质。因此,当你从混合物材料中增加或是删除物质时,必须小心将最丰富(按质量)的物质作为最后一个物质。9.完成了周期性热传导常数壁面温度的用户输入之后,你就可以解决流动和热传导问题直至收敛。最为有效的解决方法是首先解没有热传导的周期性流动,然后不改变流场来解热传导问题,具体步骤如下:1).在解控制面板中关

7、闭能量方程选项。菜单:Solve/Controls/Solution...。2).解剩下的方程(连续性,动量以及湍流参数(可选))来获取收敛的周期性流动的流场解。注意,当你在开始计算之前初始化流场时,请使用入口体积温度和壁面温度的平均值作为流场的初始温度。3).回到解控制面板,关闭流动方程打开能量方程。4).解能量方程直至收敛获取周期性温度场。当同时考虑流动和热传导来解决周期性流动和热传导问题时,你就会发现上面所介绍的方法相当有效。10.对于轴对称问题,旋转轴必须是x轴,网格必须在直线y=0上或上方。11.LimitationsofthePremixedCom

8、bustionModelThefoll

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