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FLUENT运行过程中，出现残差曲线震荡是怎么回事？如何解决残差震荡的问题？残差震荡对计算收敛性和计算结果有什么影响？一.残差波动的主要原因：1、高精度格式；2、网格太粗；3、网格质量差；4、流场本身边界复杂，流动复杂；5、模型的不恰当使用。二.问：在进行稳态计算时候，开始残差线是一直下降的，可是到后来各种残差线都显示为波形波动，是不是不收敛阿？答：有些复杂或流动环境恶劣情形下确实很难收敛。计算的精度（2阶），网格太疏，网格质量太差，等都会使残差波动。经常遇到，一开始下降，然后出现波动，可以降低松弛系数，我的问题就能收敛，但如果网格质量不好，是很难的。通常，计算非结构网格，如果问题比较复杂，会出现这种情况，建议作网格时多下些功夫。理论上说，残差的震荡是数值迭代在计算域内传递遭遇障碍物反射形成周期震荡导致的结果，与网格亚尺度雷诺数有关。例如，通常压力边界是主要的反射源，换成OUTFLOW边界会好些。这主要根据经验判断。所以我说网格和边界条件是主要因素。三.1、网格问题：比如流场内部存在尖点等突变，导致网格在局部质量存在问题，影响收敛。2、可以调整一下courantnumber，courantnumber实际上是指时间步长和空间步长的相对关系，系统自动减小courant数，这种情况一般出现在存在尖锐外形的计算域，当局部的流速过大或者压差过大时出错，把局部的网格加密再试一下。在fluent中，用courantnumber来调节计算的稳定性与收敛性。一般来说，随着courantnumber的从小到大的变化，收敛速度逐渐加快，但是稳定性逐渐降低。所以具体的问题，在计算的过程中，最好是把courantnumber从小开始设置，看看迭代残差的收敛情况，如果收敛速度较慢而且比较稳定的话，可以适当的增加courantnumber的大小，根据自己具体的问题，找出一个比较合适的courantnumber，让收敛速度能够足够的快，而且能够保持它的稳定性。23在FLUENT运行过程中，经常会出现“turbulenceviscousrate”超过了极限值，此时如何解决？而这里的极限值指的是什么值？修正后它对计算结果有何影响？Let'stakecareofthewarningturbulentviscositylimitedtoviscosityratio****whichisnotphysical.Thisproblemismainlyduetooneofthefollowing:1)Poormeshquality(i.e.,skewness0.85forQuad/Hex,orskewness0.9forTri/Tetraelements).{whatvaluesdoyouhave?}2)Useofimproperturbulentboudaryconditions.3)Notsupplyinggoodinitialvaluesforturbulentquantities.出现这个警告，一般来讲，最可能的就是网格质量的问题，尤其是Y值的问题；在划分网格的时候要注意，第一层网格高度非常重要，可以使用NASA的ViscousGridSpaceCalculator来计算第一层网格高度；如果这方面已经注意了，那就可能是边界条件中有关湍流量的设置问题，关于这个，本版中已经有专门的帖子进行了讨论，Fluent培训的教程中也有讲到，请大家参考。24在FLUENT运行计算时，为什么有时候总是出现“reversedflow”？其具体意义是什么？有没有办法避免？如果一直这样显示，它对最终的计算结果有什么样的影响？这个问题的意思是出现了回流，这个问题相对于湍流粘性比的警告要宽松一些，有些case可能只在计算的开始阶段出现这个警告，随着迭代的计算，可能会消失，如果计算一段时间之后，警告消失了，那么对计算结果是没有什么影响的，如果这个警告一直存在，可能需要作以下处理：1.如果是模拟外部绕流，出现这个警告的原因可能是边界条件取得距离物体不够远，如果边界条件取的足够远，该处可能在计算的过程中的确存在回流现象；对于可压缩流动，边界最好取在10倍的物体特征长度之处；对于不可压缩流动，边界最好取在4倍的物体特征长度之处。2.如果出现了这个警告，不论对于外部绕流还是内部流动，可以使用pressure-outlet边界条件代替outflow边界条件改善这个问题。22什么叫松弛因子？松弛因子对计算结果有什么样的影响？它对计算的收敛情况又有什么样的影响？1、亚松驰（UnderRelaxation）：所谓亚松驰就是将本层次计算结果与上一层次结果的差值作适当缩减，以避免由于差值过大而引起非线性迭代过程的发散。用通用变量来写出时，为松驰因子（RelaxationFactors）。《数值传热学-214》2、FLUENT中的亚松驰：由于FLUENT所解方程组的非线性，我们有必要控制的变化。一般用亚松驰方法来实现控制，该方法在每一部迭代中减少了的变化量。亚松驰最简单的形式为：单元内变量等于原来的值加上亚松驰因子a与变化的积,分离解算器使用亚松驰来控制每一步迭代中的计算变量的更新。这就意味着使用分离解算器解的方程，包括耦合解算器所解的非耦合方程（湍流和其他标量）都会有一个相关的亚松驰因子。在FLUENT中，所有变量的默认亚松驰因子都是对大多数问题的最优值。这个值适合于很多问题，但是对于一些特殊的非线性问题（如：某些湍流或者高Rayleigh数自然对流问题），在计算开始时要慎重减小亚松驰因子。使用默认的亚松驰因子开始计算是很好的习惯。如果经过4到5步的迭代残差仍然增长，你就需要减小亚松驰因子。有时候，如果发现残差开始增加，你可以改变亚松驰因子重新计算。在亚松驰因子过大时通常会出现这种情况。最为安全的方法就是在对亚松驰因子做任何修改之前先保存数据文件，并对解的算法做几步迭代以调节到新的参数。最典型的情况是，亚松驰因子的增加会使残差有少量的增加，但是随着解的进行残差的增加又消失了。如果残差变化有几个量级你就需要考虑停止计算并回到最后保存的较好的数据文件。注意：粘性和密度的亚松驰是在每一次迭代之间的。而且，如果直接解焓方程而不是温度方程（即：对PDF计算），基于焓的温度的更新是要进行亚松驰的。要查看默认的亚松弛因子的值，你可以在解控制面板点击默认按钮。对于大多数流动，不需要修改默认亚松弛因子。但是，如果出现不稳定或者发散你就需要减小默认的亚松弛因子了，其中压力、动量、k和e的亚松弛因子默认值分别为0.2，0.5，0.5和0.5。对于SIMPLEC格式一般不需要减小压力的亚松弛因子。在密度和温度强烈耦合的问题中，如相当高的Rayleigh数的自然或混合对流流动，应该对温度和/或密度（所用的亚松弛因子小于1.0）进行亚松弛。相反，当温度和动量方程没有耦合或者耦合较弱时，流动密度是常数，温度的亚松弛因子可以设为1.0。对于其它的标量方程，如漩涡，组分，PDF变量，对于某些问题默认的亚松弛可能过大，尤其是对于初始计算。你可以将松弛因子设为0.8以使得收敛更容易。SIMPLE与SIMPLEC比较在FLUENT中，可以使用标准SIMPLE算法和SIMPLEC（SIMPLE-Consistent）算法，默认是SIMPLE算法，但是对于许多问题如果使用SIMPLEC可能会得到更好的结果，尤其是可以应用增加的亚松驰迭代时，具体介绍如下:对于相对简单的问题（如：没有附加模型激活的层流流动），其收敛性已经被压力速度耦合所限制，你通常可以用SIMPLEC算法很快得到收敛解。在SIMPLEC中，压力校正亚松驰因子通常设为1.0，它有助于收敛。但是，在有些问题中，将压力校正松弛因子增加到1.0可能会导致不稳定。对于所有的过渡流动计算，强烈推荐使用PISO算法邻近校正。它允许你使用大的时间步，而且对于动量和压力都可以使用亚松驰因子1.0。对于定常状态问题，具有邻近校正的PISO并不会比具有较好的亚松驰因子的SIMPLE或SIMPLEC好。对于具有较大扭曲网格上的定常状态和过渡计算推荐使用PISO倾斜校正。当你使用PISO邻近校正时，对所有方程都推荐使用亚松驰因子为1.0或者接近1.0。如果你只对高度扭曲的网格使用PISO倾斜校正，请设定动量和压力的亚松驰因子之和为1.0比如：压力亚松驰因子0.3，动量亚松驰因子0.7）。如果你同时使用PISO的两种校正方法，推荐参阅PISO邻近校正中所用的方法。1对于刚接触到FLUENT新手来说，面对铺天盖地的学习资料和令人难读的FLUENThelp，如何学习才能在最短的时间内入门并掌握基本学习方法呢？学习任何一个软件，对于每一个人来说，都存在入门的时期。认真勤学是必须的，什么是最好的学习方法，我也不能妄加定论，在此，我愿意将我三年前入门FLUENT心得介绍一下，希望能给学习FLUENT的新手一点帮助。由于当时我需要学习FLUENT来做毕业设计，老师给了我一本书，韩占忠的《FLUENT流体工程仿真计算实例与应用》，当然，学这本书之前必须要有两个条件，第一，具有流体力学的基础，第二，有FLUENT安装软件可以应用。然后就照着书上二维的计算例子，一个例子，一个步骤地去学习，然后学习三维，再针对具体你所遇到的项目进行针对性的计算。不能急于求成，从前处理器GAMBIT，到通过FLUENT进行仿真，再到后处理，如TECPLOT，进行循序渐进的学习，坚持，效果是非常显著的。如果身边有懂得FLUENT的老师，那么遇到问题向老师请教是最有效的方法，碰到不懂的问题也可以上网或者查找相关书籍来得到答案。另外我还有本《计算流体动力学分析》王福军的，两者结合起来学习效果更好。2CFD计算中涉及到的流体及流动的基本概念和术语：理想流体和粘性流体；牛顿流体和非牛顿流体；可压缩流体和不可压缩流体；层流和湍流；定常流动和非定常流动；亚音速与超音速流动；热传导和扩散等。A.理想流体（IdealFluid）和粘性流体（ViscousFluid）：流体在静止时虽不能承受切应力，但在运动时，对相邻的两层流体间的相对运动，即相对滑动速度却是有抵抗的，这种抵抗力称为粘性应力。流体所具备的这种抵抗两层流体相对滑动速度，或普遍说来抵抗变形的性质称为粘性。粘性的大小依赖于流体的性质，并显著地随温度变化。实验表明，粘性应力的大小与粘性及相对速度成正比。当流体的粘性较小（实际上最重要的流体如空气、水等的粘性都是很小的），运动的相对速度也不大时，所产生的粘性应力比起其他类型的力如惯性力可忽略不计。此时我们可以近似地把流体看成无粘性的，这样的流体称为理想流体。十分明显，理想流体对于切向变形没有任何抗拒能力。这样对于粘性而言，我们可以将流体分为理想流体和粘性流体两大类。应该强调指出，真正的理想流体在客观实际中是不存在的，它只是实际流体在某些条件下的一种近似模型。B.牛顿流体（NewtonianFluid）和非牛顿流体（non-NewtonianFluid）：日常生活和工程实践中最常遇到的流体其切应力与剪切变形速率符合下式的线性关系，称为牛顿流体。而切应力与变形速率不成线性关系者称为非牛顿流体。图2-1（a）中绘出了切应力与变形速率的关系曲线。其中符合上式的线性关系者为牛顿流体。其他为非牛顿流体，非牛顿流体中又因其切应力与变形速率关系特点分为膨胀性流体（Dilalant），拟塑性流体（Pseudoplastic），具有屈服应力的理想宾厄流体（IdealBinghamFluid）和塑性流体（PlasticFluid）等。通常油脂、油漆、牛奶、牙膏、血液、泥浆等均为非牛顿流体。非牛顿流体的研究在化纤、塑料、石油、化工、食品及很多轻工业中有着广泛的应用。图2-1（b）还显示出对于有些非牛顿流体，其粘滞特性具有时间效应，即剪切应力不仅与变形速率有关而且与作用时间有关。当变形速率保持常量，切应力随时间增大，这种非牛顿流体称为震凝性流体（RheopecticFluid）。当变形速率保持常量而切应力随时间减小的非牛顿流体则称为触变性流体（ThixotropicFlui