从广谱抗生素到 Fluent 算例问题处理：针对性解决是关键

从广谱抗生素到 Fluent 算例问题处理：针对性解决是关键

作者 |张扬模拟展年度优秀讲师

首次发布|模拟秀App

广谱抗生素是常见的消炎药，如阿奇霉素、头孢菌素等。当感染是由多种细菌引起，或者不清楚是哪种细菌引起时，会考虑使用广谱抗生素，因为它们可以覆盖更多可能的病原体。

与此相对应的是“窄谱抗生素”，即专门杀死某一类或某类细菌的药物；当然，此类药物的应用场景比较小，我们通常需要对感染部位进行一系列的细菌检测。只有通过培养才能确定细菌的类型，进而对症下药。

抗生素是常见的抗炎药

如果我们把计算例子比作正常人体，那么出现的问题（比如计算不收敛、发散等）就可以被视为一种疾病，需要有针对性地处理。当然，对于具体的错误，问题的原因有很多：如网格问题、物理模型选择、边界条件设置、解法设置等。每种情况不同，解法也不同。大多数情况下，需要具体问题具体分析，使用“窄谱抗生素”。

案件的“病”通常表现为“计算失败”的症状

显然，解决这些个性化问题需要工程师具备相当的软件操作能力和行业经验，才能顺利完成任务。这些都不是短时间内能够快速掌握的技能。因此，本文试图推荐一种“广谱抗生素”来处理病例中常见的“不收敛”问题，实践证明这种方法在大多数情况下仍然有效。

这次给局部“广谱抗生素”开的药方是：网格局部致密化。

电网适应技术可高效细化局部电网

我们都知道，网格要求通常要满足两个条件，一是效率，二是准确性。如果所有位置的网格都很密集，那么计算效率一定很低；相反，如果所有位置的网格都稀疏，则会影响求解的精度。

因此，最好质量的网格是：该密的地方密，该疏的地方稀疏。

那么哪些位置需要密集的网格呢？两个位置，一个是精细几何细节（弯曲边缘、狭缝等）的位置，另一个是梯度变量较大的位置。在其他领域，则需要粗网格来提高计算效率。

几何模型中的精细特征可以在网格划分阶段轻松细化。

根据“广谱抗生素”的处方，我们需要在大梯度变量区域细化网格。目前的仿真经验告诉我们，仿真计算中相当多的不收敛问题是由于网格密度不足造成的。

当网格无法捕捉大梯度变量时，计算结果往往不正确

当网格能够捕获大的梯度变量时，计算结果就能得到保证

那么如何对梯度大的区域进行加密呢？通常有两种方法。一是利用软件自带的网格适配技术；另一种是通过ANSYS网格技术重构流体网格。

1. 网格自适应方法

该方法首先需要在原始（粗）网格上有相应的模拟解。在获得（或接近）收敛结果后，通过标记获得大梯度变量的位置。之后，可以自动细化该位置的体网格，并且支持体网格的多次重复细化。网格划分无需开启预处理器，所有过程均在求解器中完成。

大梯度变量的存在区域可以直接显示在计算实例中。

当然，这种自适应网格细化也可以动态地进行，即根据不同计算步骤中是否存在大梯度变量进行细化。当梯度变小时，网格恢复到原来的大小（粗网格状态）。

液体晃动问题中的动态网格自适应

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2.ANSYS网格中的网格细化方法

它是最常用的网格划分工具。它使用快捷，易学易用，是很多流体工程师的首选。然后当我们确定了大梯度变量的位置时，我们需要回到SCDM建立一个可以包含大梯度变量区域的CAD模型（立方体，圆柱体或任何形状），然后将其与流体计算区域一起导入。中间。需要注意的是，这部分加密影响体（ ）不会真正划分网格，而只会加密与其重叠的流体计算区域。

正文加密方法

在四面体网格划分过程中，使用密度盒对某些固定区域的网格进行局部细化。我们只需要知道加密位置的近似几何坐标即可进行网格细化操作（两点法即圆柱加密区域）。

正文加密方法

通过局部细化网格，我们的残差通常会有针对性地减少。 “广谱抗生素”对某些问题的适用性是显而易见的。最明显的局部网格细化是边界层网络。网格中，仅对梯度较大的近壁位置进行加密，从而加速模拟的收敛效率。

边界层网格的本质是局部细化

结论：对于成熟的案例，计算无法收敛是很正常的。此时，有针对性地对大梯度变化区域的网格进行致密化，可以有效减少数值振荡，从而加速收敛。可以认为是剂量非常可靠的“广谱抗生素”。

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