Fluent速度
關注創建者：王靖雯 創建時間：2023-04-11
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我的已經模擬出來速度場了，大家有沒有誰能知道如何精確顯示某一個速度區間所占整個速度場的比例。例如我模擬的一個長方體內液體的速度在0.1m/s到0.9m/s之間，我想知道速度在0.1m/s到0.4m/s這個區間速度的體積所占的整個長方體體積大小。fluent中有顯示這個的工具嗎？希望大俠賜教，本人不勝感覺
因此，CFD工程師和設計人員無需豐富的AI/ML知識或任何優化專業知識，即可使用AMOP或OCO；他們也無需離開Fluent平臺，即可從自動化優化和參數化中受益。
可輕松訪問的優化功能
OCO和AMOP是optiSLang軟件中最為廣泛使用和最受歡迎的兩種算法，現在兩者都可以直接在Fluent軟件中使用。只需單擊“Optimization Options”（優化選項）對話框，然后選擇OCO或AMOP算法即可。如果選擇OCO，只需輸入一個設置：最大設計評估次數。輸入該值后，只需單擊“configure settings”（配置設置）。
OCO會自動選擇具有最合適設置的最佳優化算法。這是一種混合的代理模型輔助優化策略，使用MOP功能進行函數近似，以顯著加快優化速度。
如果選擇AMOP算法，操作幾乎與OCO一樣簡單，只需額外增加一個步驟。對于AMOP，您需要輸入最大樣本數，然后在配置設置之前選擇局部或全局細化。由于AMOP的自適應ML特性，它將通過使用多個參數組合來運行Fluent仿真，從而生成其余的數據。
如果選擇局部細化，AMOP會針對那些元模型質量最有潛力提升的區域進行自適應調整，而全局細化更具探索性。如果選擇全局細化，AMOP將添加新的設計點，直至達到一定水平的預測質量或超過最大計算次數為止。
受益于優化帶來的優勢
OCO和AMOP的主要優勢在于便利性。其他優勢包括：
無需任何優化或AI/ML專業知識即可進行優化。所有操作都在后臺完成。
支持AMOP函數，通過對代理模型或元模型使用響應面建模（RSM），只需更少的仿真，即可獲得一組最佳參數。
通過自動算法選擇最佳元模型和優化方法。
展開 Step1：計算湍流四極子噪聲，首先需要在Fluent中開啟導出命令的。因為默認情況下，Fluent只開啟了壁面偶極子的導出，所以首先需要一個命令。
就這個命令:define models acoustics export -volumetric -sources -cgns
輸入Yes即可。
Step2：在導出CGNS文件選項的時候，就可以看到導出空間體聲源的Fluid選項了。
如果要同時導出四極子和偶極子，就選中fluid和想要的一個壁面，如果只導出四極子，選擇fluid即可。
（注意，偶極子和四極子會以不同的文件前綴保存，四極子是前綴帶Q的）
Step3：開始計算。導出CGNS文件。
Step4：接下來，就是導入Virtual.Lab了。
注意，這里紅色框的，地方都要選中，看到了吧！這里是速度脈動，而不是偶極子的壓力脈動咯！
Step5：數據轉移
大家可以看到，實際上Nodes and Elements下有兩個網格，其中CFD數據默認是保存在Centroids 3d里面的，為了查看速度脈動云圖，需要做一下數據轉移。
轉移完成之后，就可以看到速度云圖了。
Step6：最后還要注意，在聲學計算時候，代表四極子體聲源的網格，要Set as Source
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如果要同時計算偶極子噪聲和四極子噪聲，也是一樣的，再將偶極子的壓力脈動導入一次就可以了！
展開 Step1：計算湍流四極子噪聲，首先需要在Fluent中開啟導出命令的。因為默認情況下，Fluent只開啟了壁面偶極子的導出，所以首先需要一個命令。
就這個命令 define models acoustics export -volumetric -sources -cgns
輸入Yes即可。
Step2：在導出CGNS文件選項的時候，就可以看到導出空間體聲源的Fluid選項了。
如果要同時導出四極子和偶極子，就選中fluid和想要的一個壁面，如果只導出四極子，選擇fluid即可。
（注意，偶極子和四極子會以不同的文件前綴保存，四極子是前綴帶Q的）
Step3：開始計算。導出CGNS文件。
Step4：接下來，就是導入Virtual.Lab了。
注意，這里紅色框的，地方都要選中，看到了吧！這里是速度脈動，而不是偶極子的壓力脈動咯！
Step5：數據轉移
大家可以看到，實際上Nodes and Elements下有兩個網格，其中CFD數據默認是保存在Centroids 3d里面的，為了查看速度脈動云圖，需要做一下數據轉移。
轉移完成之后，就可以看到速度云圖了。
Step6：最后還要注意，在聲學計算時候，代表四極子體聲源的網格，要Set as Source
如果要同時計算偶極子噪聲和四極子噪聲，也是一樣的，再將偶極子的壓力脈動導入一次就可以了！
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本文原刊登于Ansys.com：《Optimize CFD Simulations With Just a Click》
作者：David Schneider | Ansys首席產品經理
編輯整理：姚翔 | Ansys高級應用工程師
計算流體力學（CFD）專家精通流體力學、數值分析和數據結構。他們經常需要分析流體流動的不同屬性，如溫度、壓力、速度和密度，然后將這些分析結果用于解決航空航天
[圖片]
</p><p>2、VirtualFlow與Fluent計算的流體速度分布基本一致。</p><p><br></p><h1><strong>四、總結</strong></h1><p>運用VirtualFlow可以對電池模組進行散熱計算，其與Fluent軟件的計算結果基本一致。VirtualFlow與Fluent等主流CFD軟件相比，其主要特色在于：</p><p>1.
換熱器的Ansys Fluent速度仿真結果
圖片底部：由Ansys Rocky預測的顆粒沉積
此外，Rocky還可與Ansys Maxwell和Ansys EMA3D Charge進行耦合，以研究受電磁（EM）場影響的帶電粒子。由EM求解器計算出的磁場，將作為點云被導入到Rocky中。
Fluent多面體網格劃分速度與硬件性能比較（圖源：ANSYS文檔）
優點2：提高計算準確性同時減少計算用時
在相同的網格分辨率下，多面體網格的單元數量更少。根據幾何復雜程度，多面體相對四面體，單元數量可減少30%以上，實現計算用時的顯著下降。
換熱器的 Ansys Fluent 速度仿真結果。底部：Ansys Rocky 預測的粒子沉積。
Rocky 還結合Ansys Maxwell和 Ansys EMA3D Charge 來研究受電磁 (EM) 場影響的帶電粒子。EM 求解器計算的磁場作為點云導入 Rocky。
現有集成還使您能夠通過Ansys optiSLang過程集成和設計優化軟件執行設計優化分析。
該方式是另一種松弛方程的一種方式，即在收斂曲線不良好的情況下（穩態），可用Pseudo Transient提高收斂性；注：影響殘差收斂的因素不止是這一個算法格式，還有其他，如邊界條件，網格質量等等；
20.對于軸對稱模型，其旋轉軸位于X軸或X軸上方；
21.Fluent中速度入口設置欄里，Magnitude and Direction和Magnitude，Normal to Boundary
之前討論過Workbench下SpaceClaim腳本參數化建模，其難點在于腳本的編寫，優點在于Fluent計算速度較快；
本次采用Comsol與Creo協同仿真，將Creo里面的參數通過LiveLink與Comsol同步。更改幾何可在Creo里面操作，這樣同步后附加在Comsol里面的邊界條件保持不變。
計算及速度分布顯示
結果導入Rocky以及材料和顆粒設置
定義耦合參數
計算及結果處理
演示 1: DEM-CFD One-Way Coupling with ANSYS Fluent
練習 1 ：DEM-CFD One-Way Coupling with ANSYS Fluent
模塊 06：非球形固定床反應器的耦合分析案例
幾何和網格構建
Fluent
54 在分離求解器中，FLUENT提供了壓力速度耦和的三種方法：SIMPLE，SIMPLEC及PISO，它們的應用有什么不同？
