結構自適應網格
關注創建者：匿名 創建時間：2021-10-12
結構自適應網格的視頻教程
基于ANSYS的自適應網格劃分
以帶圓孔矩形平板的構應力集中分析來說明自適應網格方法。 一個帶圓孔的矩形薄板左右兩邊受均布拉力，幾何尺寸及材料屬性如下：w=h=10mm,R=0.5mm，E=2e5MPa，μ=0.3，q=1MPa。由于模型和載荷具有對稱性，因此只需要考慮1/4模型。
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結構自適應網格的實例教程
再如，眾核處理器訪存帶寬提升相對浮點性能提升而言存在嚴重滯后，使得傳統網格下的數值計算程序嚴重訪存受限。 </p><p><br></p><p class="ql-align-center"><img src="https://img.jishulink.com/202110/imgs/67ed48483d7441efa101ac35f5dd60da?image_process=/format,webp/quality,q_40" alt="結構網格自適應（SAMR）——一種高效的多尺度問題解決方案的圖9" width="695"></p><p class="ql-align-center">眾核處理器（GPU）日益嚴峻的“訪存墻”[5]</p><p> </p><h2 class="ql-align-justify">02 SAMR特點和優勢</h2><p> SAMR的全稱是（block) Structured Adaptive Mesh Refinement (結構網格自適應)[2][3]，是基于結構化網格塊的自適應加密體系的通稱。 </p><p> 提到SAMR就不得不提自適應加密技術。實際上，自適應加密技術AMR（Adaptive Mesh Refinement）與網格類型并沒有綁定關系，例如在非結構網格中也可以通過網格重構進行自適應加密。在數值計算實踐中，基于笛卡爾網格（直角坐標網格）自適應加密易于生成且可以適應復雜幾何，因此這種技術組合十分常見。狹義的AMR通常就是指代笛卡爾網格自適應加密，下文中不再加以區分。
展開 例如，復雜的編程模型要求對傳統網格體系下的數據結構和算法進行重新設計，工作量十分繁巨。再如，眾核處理器訪存帶寬提升相對浮點性能提升而言存在嚴重滯后，使得傳統網格下的數值計算程序嚴重訪存受限。
眾核處理器（GPU）日益嚴峻的“訪存墻”[5]
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SAMR特點和優勢
SAMR的全稱是（block) Structured Adaptive Mesh Refinement (結構網格自適應)[2][3]，是基于結構化網格塊的自適應加密體系的通稱。
提到SAMR就不得不提自適應加密技術。實際上，自適應加密技術AMR（Adaptive Mesh Refinement）與網格類型并沒有綁定關系，例如在非結構網格中也可以通過網格重構進行自適應加密。在數值計算實踐中，基于笛卡爾網格（直角坐標網格）自適應加密易于生成且可以適應復雜幾何，因此這種技術組合十分常見。狹義的AMR通常就是指代笛卡爾網格自適應加密，下文中不再加以區分。
（笛卡爾）AMR網格示例（素材來源于網絡）
SAMR是AMR的一個特例，其主要的特點即加密單元是結構化的網格塊。SAMR目前主要采用兩種加密結構：第一種是Tree-based樹型結構[4]，即網格按照空間多叉樹遞歸進行加密（下圖左）；第二種是Patch-based多層分塊結構，即按照多級網格疊加進行加密（下圖右）。Tree-based加密數據結構更加優美，一般網格塊具有相同的分辨率，因此在算法實現上更加整潔和高效。
展開 本文轉自安世亞太
前言
大多數CFD模擬都是采用生成具有局部區域細化和粗化的網格來計算的。這些經過細化或粗化的區域確保有足夠高的分辨率，以準確捕獲重要區域位置的結果，同時也使得總網格數量在可控范圍內。
盡管這樣做是確保計算精度的一種很好的方法，但在某些領域，可能會有過多的細化導致較長的求解時間或過少的細化導致較不精確的結果。
是否有一種方法根據求解要求自動細化或粗化網格，以獲得最精確的結果呢？有，這就是所謂的自適應網格。
視頻1.mp4
什么是自適應網格？
自適應網格劃分是一種基于求解對仿真網格進行細化的方法。Ansys Fluent中的此方案使您能夠從非常粗糙的網格開始，動態細化高梯度區域。
動態網格自適應可與多面體非結構網格自適應（PUMA）方法結合使用。PUMA不依賴任何模板進行細化，這不會將此自適應方法限制為特定的網格類型。網格經過細化后也可以粗化。
在最新版本Ansys 2021 R2中，針對燃燒和多相流仿真的最佳實踐已嵌入到Ansys Fluent的網格自適應設置面板中，從而：
減少高達70%的網格數
穩態情況下最高可提高4倍的計算速度
自適應網格燃燒模擬應用
Sandia Flame D是一個富燃料湍流擴散甲烷/空氣噴射火焰測試案例。在甲烷和空氣流入之間注入引燃火焰。使用兩種不同的粗網格進行了兩次測試，以分析其精度和最終網格數差異。
網格自適應程序自動將關鍵區域的網格細化為LES級別的網格，包括反應區、剪切層和再循環區。我們發現，與實驗數據相比，這兩種情況都顯示了準確的結果。
Fluent的自適應網格解決方案顯示，在一系列反應流情況下，與非自適應精細LES網格相比，總單元數減少了30-70%。
展開 大多數CFD模擬都是采用生成具有局部區域細化和粗化的網格來計算的。這些經過細化或粗化的區域確保有足夠高的分辨率，以準確捕獲重要區域位置的結果，同時也使得總網格數量在可控范圍內。
盡管這樣做是確保計算精度的一種很好的方法，但在某些領域，可能會有過多的細化導致較長的求解時間或過少的細化導致較不精確的結果。
是否有一種方法根據求解要求自動細化或粗化網格，以獲得最精確的結果呢？有，這就是所謂的自適應網格。
什么是自適應網格？
自適應網格劃分是一種基于求解對仿真網格進行細化的方法。Ansys Fluent中的此方案使您能夠從非常粗糙的網格開始，動態細化高梯度區域。
動態網格自適應可與多面體非結構網格自適應（PUMA）方法結合使用。PUMA不依賴任何模板進行細化，這不會將此自適應方法限制為特定的網格類型。網格經過細化后也可以粗化。
在最新版本Ansys 2021 R2中，針對燃燒和多相流仿真的最佳實踐已嵌入到Ansys Fluent的網格自適應設置面板中，從而：
減少高達70%的網格數
穩態情況下最高可提高4倍的計算速度
自適應網格燃燒模擬應用
Sandia Flame D是一個富燃料湍流擴散甲烷/空氣噴射火焰測試案例。在甲烷和空氣流入之間注入引燃火焰。使用兩種不同的粗網格進行了兩次測試，以分析其精度和最終網格數差異。
網格自適應程序自動將關鍵區域的網格細化為LES級別的網格，包括反應區、剪切層和再循環區。我們發現，與實驗數據相比，這兩種情況都顯示了準確的結果。
展開 在 CFD 模擬中，影響解決方案質量的關鍵因素是網格劃分。不能解決流動變量局部變化的網格間距會引入離散化誤差。另一方面，如果網格過度細化，計算時間和工作量會不必要地增加。網格元素類型和數據結構也會影響生成網格所需的人工時間和技能以及每單位精度的成本。
圖 1. 基于局部誤差和基于輸出的自適應技術的比較。
如圖 1 所示，網格自適應（可以是基于局部錯誤的或基于輸出的）是一種用于幫助提高仿真效率的常用技術。非結構化網格自適應已用于減小網格尺寸以達到所需的求解精度。這種技術可以顯著改善處理時間、內存要求和所需的存儲空間。然而，在無法訪問底層 CAD 數據的情況下，適應僅限于提高離體網格分辨率。而 Fidelity CFD 中的網格自適應技術尊重幾何結構，提高網格質量，適應近壁剪切層，并減少改進 CFD 解決方案的運行時間。
挑戰
使用網格自適應改進網格質量的常見挑戰如下：
適應不解決正確的幾何。大多數自適應程序都內置在 CFD 求解器中。因此，它們僅適用于實際幾何形狀（即現有幾何形狀）的多面近似。適應后，一個人得到了錯誤幾何體的理想網格。
自適應會降低局部細化網格的網格質量。許多自適應過程使用分而治之的方法來豐富網格，從而將現有網格元素局部劃分為其他元素。雖然編程方便，但這種方法會導致網格質量隨著細化而穩步下降，降低魯棒性，增加運行時間，甚至可能增加離散化
在流動變量的梯度很大的近壁剪切層中的適應具有許多挑戰。蠻力方法通常在壁附近使用各向同性細化，導致網格大小爆炸。避免網格尺寸爆炸的常見策略是使用拉伸四面體來解決垂直于壁的大梯度，而不會過度細化平行于壁。然而，這種方法會導致網格質量大幅下降。
適應程序通常會導致運行時間過長。
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這是abaqus幫助文檔案例之一。內容為自己親自動手做的，含經驗分享。
神工坊<sup>?</sup>技術團隊引入了<strong style="color: rgb(5, 76, 143);"> HSF-SAMR（Structured Adaptive Mesh Refinement，結構網格自適應）</strong>技術，有效解決了這一痛點。
技術方案：
UAVSim 的網絡模塊基于自研的結構網格自適應技術（SAMR）來生成自適應網格，其具有以下幾點優勢：
①網格自動生成
SAMR 技術主要基于笛卡爾網格，其網格結構相對簡單，天然適合自動生成網格。即使面對復雜的無人機幾何形狀或存在一定幾何缺陷（如輕微不平整、小空洞等）的模型，也能通過適當處理成功生成網格。
熱軋是一種高于材料再結晶溫度的金屬成形過程。存在許多類型的熱軋工藝，包括結構形狀軋制，其中組件通過輥以獲得所需的形狀和橫截面。
結構鋼是最常見的熱軋材料。結構鋼的常見形狀包括工字鋼、h字鋼、t字鋼、u字鋼和槽鋼。工字梁具有工字形截面。橫截面的水平單元稱為法蘭，垂直單元稱為腹板
熱軋過程包括兩個基本階段：非穩態階段和穩態階段。熱軋過程的開始和結束為非穩態階段
</p><p class="ql-align-justify"> （1）網格生成：</p><p class="ql-align-justify"> 采用<strong>自主開發的結構網格自適應加密框架</strong>，可對汽車中復雜幾何表面以及流場變化劇烈的地方進行自動加密。
">02 SAMR特點和優勢</h2><p> SAMR的全稱是（block) Structured Adaptive Mesh Refinement (結構網格自適應)[2][3]，是基于結構化網格塊的自適應加密體系的通稱。
<p><strong>1. 網格自適應介紹</strong></p><p><br></p><p><br></p><p>Fluent提供了一種自適應網格技術，可以根據流場特征自動優化網格布局，提高計算精度和效率。在流場特征發生變化的位置上增加網格密度，以保證在這些區域內的計算精度，而在其他區域網格可以盡量粗糙，從而提高計算效率。</p><p><br></p><p>總而言之，網格自適應就是根據流場中的某些物理量自動調節網格
這些節點在動態網格劃分過程中很常見，會隨著流動梯度的變化而變化
3 網格自適應
網格自適應。由于非結構網格上的點和鄰接關系不遵循任何類型的全局結構，因此可以方便地添加或刪除網格單元和點。動態添加、刪除或移動網格單元和點的過程稱為網格自適應。
根據問題的性質，需要采用網格適應技術來獲得精確的求解域，同時通過控制網格單元和節點的總體數量來降低計算成本。
在復雜的結構設計分析中，通常很難確定在高應力區域中是否生成適當的細化網格。在做非線性大應變分析仿真時，可能由于單元變形過大，導致網格畸變，仿真不能收斂。
針對以上問題，ANSYS程序提供了近似的技術自動估計特定分析類型中因為網格劃分帶來的誤差
作者Cadence CFD 解決方案
Cadence CFD 和 ISimQ 共同開發了一種新的網格自適應程序，非常適合具有挑戰性的渦輪機械 CFD 仿真。自動適應創建的網格牢固地符合底層幾何形狀，尊重用戶定義的局部各向異性邊界層網格細化以提高效率，并由適應傳感器驅動，可準確解析大型和細微的二次流特征。該方法旨在通過最小化基于 CFD 求解器的截斷誤差來控制離散解中的數值誤差
