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湍流与黏性有什么关系？湍流和粘性都是客观存在的流动性质。湍流的形成需要一定的条件，粘性是一切流动都具有的。流体流动方程本身就是具非线性的。NS方程中的粘性项就是非线性项，当然无粘的欧拉方程也是非线性的。粘性是分子无规则运动引起的，湍流相对于层流的特性是由涡体混掺运动引起的。湍流粘性是基于湍流体的parcel湍流混掺是类比于层流体中的分子无规则运动，只是分子无规则运动遥远弱些吧了。不过，这只是类比于，要注意他们可是具有不同的属性。粘性是耗散的根源，实际流体总是有耗散的。而粘性是制约湍流的。LANDAU说，粘性的存在制约了湍流的自由度。湍流粘性系数和层流的是不一样的,层流的粘性系数基本可认为是常数,可湍流中层流底层中粘性系数很小,远小于层流时的粘性系数;而在过渡区,与之相当,在一个数量级;在充分发展的湍流区,又远大于层流时的粘性系数.这是鮑辛内斯克1987年提出的。1FLUENT的初始化面板中有一项是设置从哪个地方开始计算(computefrom),选择从不同的边界开始计算有很大的区别吗?该怎样根据具体问题选择从哪里计算呢?比如有两个速度入口A和B,还有压力出口等等，是选速度入口还是压力出口?如果选速度入口,有两个,该选哪个呀?有没有什么原则标准之类的东西？一般是选取ALLZONE，即所有区域的平均处理，通常也可选择有代表性的进口(如多个进口时)进行初始化。对于一般流动问题，初始值的设定并不重要，因为计算容易收敛。但当几何条件复杂，而且流动速度高变化快(如音速流动)，初始条件要仔细选择。如果不收敛，还应试验不同的初始条件，甚至逐次改变边界条件最后达到所要求的条件。2要判断自己模拟的结果是否是正确的，似乎解的收敛性要比那些初始条件和边界条件更重要，可以这样理解吗？也就是说，对于一个具体的问题，初始条件和边界条件的设定并不是唯一的，为了使解收敛，需要不断调整初始条件和边界条件直到解收敛为止，是吗？如果解收敛了，是不是就可以基本确定模拟的结果是正确的呢？对于一个具体的问题，边界条件的设定当然是唯一的，只不过初始化时可以选择不同的初始条件（指定常流），为了使解的收敛比较好，我一般是逐渐的调节边界条件到额定值（额定值是指你题目中要求的入口或出口条件，例如计算一个管内流动，要求入口压力和温度为10MPa和3000K，那么我开始叠代时选择入口压力和温度为1MPa和500K（假设，这看你自己问题了），等流场计算的初具规模、收敛的较好了，再逐渐调高压力和温度，经过好几次调节后最终到达额定值10MPa和3000K，这样比一开始就设为10MPa和3000K收敛的要好些）这样每次叠代可以比较容易收敛，每次调节后不用再初始化即自动调用上次的解为这次的初始解，然后继续叠代。即使解收敛了，这并不意味着就可以基本确定模拟的结果是正确的，还需要和实验的结果以及理论分析结果进行对比分析。连续性方程不收敛是怎么回事？在计算过程中其它指数都收敛了，就continuity不收敛是怎么回事这和Fluent程序的求解方法SIMPLE有关。SIMPLE根据连续方程推导出压力修正方法求解压力。由于连续方程中流场耦合项被过渡简化，使得压力修正方程不能准确反映流场的变化，从而导致该方程收敛缓慢。你可以试验SIMPLEC方法，应该会收敛快些。边界条件对应的一般设定方法边界条件对应的一般设定方法：*Genaeral---pressureinlet;pressureoutlet*Compressibleflows---massflowinlet;pressurefar-field*Incompressible---velocityinlet;outflow*Special----Inletvent,outletvent;intakefan,exhaustfan;这些设定并不必须完全吻合，但是只要坚持收敛快，计算准确，边界上计算参数的法向梯度不要太大即可。紊动能强度和长度尺度的设定方法：*Exhaustofaturbine----Intensity=20%,Lengthscale=1-10%ofbladespan*Downstreamofperforatedplateorscreen--Intensity=10%,Lengthscale=screen/holesize*Fully-developedflowinaductorpipeIntensity=5%,Lengthscale=hydrulicdiameterFLUENT里的压强系数是怎么定义的？Cp=(p-p(farfield))/(1/2*rho*U**2)采用UerDefineFunction即可如何设置courantnumber?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压力相對壓力（RelativePressure）：以其中一端（或一點）的壓力做為參考值，其他地方的壓力與該端（或該點）的差值。弛滯壓力（StagnationorTotalPressure）：某一點靜壓與總壓之和。靜壓（StaticPressure）：因流體分子零亂運動所造成的壓力。動壓（DynamicPressure）：因流體整體運動（BulkMotion）所造成的壓力。絕對壓力（AbsolutePressure）：以絕對真空為零所量測到的壓力。錶壓（GaugePressure）：以一大氣壓為零，所量測到的壓力。壓力降（PressureDrop）主要是因摩擦造成的壓力降，所以損失的部分是靜壓部分。你可以想像管流的（PipeFlow）完全發展流（FullyDevelopedFlow），壓力是用來克服摩擦力。另外還會因形狀因素造成壓力降，例如管線的突增或突縮，會使得該區域局部發生分離現象，這也會造成壓降，但不歸類為靜壓損失與動壓損失。不過在圖示上，僅表示全壓與靜壓線，所以可能會被歸類為動壓損失，不過這一部分因該算是形狀損失。另外，operatingpressure只是自己设定的一个计算参考压力，可以取任意值，最后coutour画出的静压是减掉operatingpressure的值，所以计算结果与它无关耦合在fluent的define--solver中有一个solver方法的选择问题，一个是segregated,另一个是couple一个传统的算法。一个是全耦合，一个是全耦合。传统的方法就是解动量方程，然后对压力和速度进行解偶，这里面有经典的simple,simplec,piso等方法。多用于解不可压缩流体的流动问题。而全偶合方法则不是这样求解，是把所有所有的动量，连续、能量等方程“联立”进行直接的求解，这样的求解方法一般多用于计算可压缩流体的流动问题，特别象空气动力学问题基本上都是使用全偶合方式求解不收敛通常怎么解决？1.我一般首先是改变初值，尝试不同的初始化，事实上好像初始化很关键，对于收敛～2.FLUENT的收敛最基础的是网格的质量，计算的时候看怎样选择CFL数，这个靠经验3.首先查找网格问题，如果问题复杂比如多相流问题，与模型、边界、初始条件都有关系。4.边界条件、网格质量5.有时初始条件和边界条件严重影响收敛性，我曾经作过一个计算反反复复，通过修改网格，重新定义初始条件，包括具体的选择的模型，还有老师经常用的方法就是看看哪个因素不收敛，然后寻找和它有关的条件，改变相应参数。就收敛了6.A.检查是否哪里设定有误.比方用mm的unit建构的mesh,忘了scale...比方给定的b.c.不合里...B.从算至发散前几步,看presure分布,看不出来的话,再算几步,看看问题大概出在那个区域,连地方都知道的话,应该不难想出问题所在.C.网格,配合第二点作修正,或是认命点,就重建个更漂亮的,或是更粗略的来除错...D.再找不出来的话,我会换个solver...7.我解决的办法是设几个监测点，比如出流或参数变化较大的地方，若这些地方的参数变化很小，就可以认为是收敛了，尽管此时残值曲线还没有降下来。8.记得好像调节松弛因子也能影响收敛，不过代价是收敛速度。9.网格有一定的影响，最主要的还是初始和边界条件fluentforlinux的安装有一个fluent_install文件，但是属性是不可执行的。用chmod更改属性后，运行之按照提示就可以安装了。fluent中如何导出流线我是这样做的displaypathlinexy-plot+write然后在y-cooridinate中选者gird让后继续选择y-cooridinate在x-cooridinate中选择pathlength纳闷的是有时能导出成功而有时就不行物理模型与数学模型在概念上的区别物理模型是指把实际的问题，通过相关的物理定律概括和抽象出来并满足实际情况的物理表征。比如，我们研究管道内的流体流动，抽象出来一个直管，和粘性流体模型，或者我们认为管道内的液体是没有粘性的，使用一个直管和无粘流体模型还有，我们根据热传导定律，认为固体的热流率是温度梯度的线形函数，相应的傅立叶定律就是导热问题的物理模型。因此，不难理解物理模型是对实际问题的抽象概念，对实际问题的一种描述方式这种抽象包括了实际问题的几何模型，时间尺度，以及相应的物理规律。数学模型就是对物理模型的数学描写，比如N-S方程就是对粘性流体动力学的一种数学描写，值得注意的是，数学模型对物理模型的描写也要通过抽象，简化的过程边界条件的选择对计算来说是非常重要的，选择边界条件不仅和实际物理问题有关，还和选用的计算模型、计算区域、网格等因素有关比如，使用欧拉方程求解流场，壁面条件用滑移条件，也有人称之为无穿透条件就是du/dn＝0,（壁面上，用d表示偏导），这就是尼曼条件如果使用n－s方程，必须使用无滑移条件，就是u＝0（壁面上）再比如，做超音速绕流问题，远场边界的选择也是值得研究的问题如果计算区域划的足够大，可以直接用自由来流条件作为远场边界如果计算区域不是足够大，必须采用法线方向的尼曼不变量建立无反射边界条件最后，实际CFD模拟中，所有的边界处理最终都归于三类边界条件如果出现了其它形式，肯定不符合实际物理情形，这一点值得注意！在CFX中文档里有DIRICHLETBOUNDARYCONDITIONS和NEUMANNBOUNDARYCONDITIONS迪利克莱条件也叫第一类边界条件，尼曼条件也叫第二类边界条件第一类就是给定流场变量在边界的数值第二类就是给定流场变量的边界法向导数还有一个叫罗宾斯（Robbins）条件，也就是第三类边界条件，就是给定变量和变量法向导数在边界处的联合分布对fluentfluent软件的本质无非就是做CFD计算fluent上所有的面板，最基本的功能就是实现两个目的1.选择问题的物理和数值方法（数值算法、粘性模型、辐射、多相等）2.边界的处理（fluent给的各种边界，udf自己写的）1.从严格意义上讲，结构化网格是指网格区域内所有的内部点都具有相同的毗邻单元。它可以很容易地实现区域的边界拟合，适于流体和表面应力集中等方面的计算。网格生成的速度快。网格生成的质量好数据结构简单对曲面或空间的拟合大多数采用参数化或样条插值的方法得到，区域光滑，与实际的模型更容易接近。它的最典型的缺点是适用的范围比较窄。尤其随着近几年的计算机和数值方法的快速发展，人们对求解区域的复杂性的要求越来越高，在这种情况下，结构化网格生成技术就显得力