Fluent求解
關注創建者：王靖雯 創建時間：2023-04-11
Fluent求解的視頻教程
Ansys Fluent從零基礎到熟練掌握系列課（十六）伴隨求解器
2.涉及流體仿真的全過程，包括spaceclaim模型處理，fluent meshing/ansys mesh網格劃分，fluent求解，及后處理過程。
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FLUENT adjoint伴隨優化求解技術在空氣動力學方面的應用
Fluent Adjoint Solver高效智能流體優化及最佳實踐介紹【已結束】 直播時間：2019-11-19 20:00 ANSYS Fluent Adjoint Solver（Fluent伴隨求解器）高效智能流體優化模塊是Fluent中的一個專用工具，它擴展了傳統流體求解器的分析范疇，能夠提供流體系統詳細的性能敏感性數據。
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Fluent電機穩態溫度場求解
本次課程以一款常見的永磁同步電機為例，進行電機的fluent穩態溫升仿真。 從電機三維建模、模型前處理、網格剖分、仿真求解設置、結果后處理等方面展開，內容囊括了fluent電機穩態溫升仿真的全流程。在各流程操作步驟講解中，會根據以往經驗，將仿真過程中遇到的典型問題詳盡講解。 ppt附件在文檔區自行下載。 項目咨詢可加QQ1176728535
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Fluent求解的實例教程
伴隨求解器可用于計算一個工程量對所有輸入的導數，包括流動幾何，因此可以用于指導計算域內任意幾何特征的智能設計修改，實現形狀優化。
ANSYS Fluent的伴隨求解器，提供了一個基于梯度的優化器，可以自動創建一系列的設計迭代，用于形狀優化和湍流模型優化。對于形狀優化，網格會自動變形到最優形狀，以滿足多個工作條件下的多個目標。
圖1 梯度優化器工作流程
伴隨方法理論簡介
1、數學背景
Fluent求解常規流場，具有一定的輸入量，所有輸入變量的集合用c（可以看做多維向量）表示，這些輸入量可以是網格、材料屬性、邊界條件、源項等。流場解如速度和壓力作為輸出，用q表示，通常我們會評估一個或多個感興趣的標量，稱為可觀察量圖片，NS方程的殘差圖片。要知道每個輸入變量對觀察量的影響，用伴隨解以敏感性場的形式給出相應信息，即圖片。
圖2 伴隨敏感性示例
2、求解過程
圖3 伴隨求解過程
ANSYS Fluent伴隨求解器介紹
1、支持的物理模型
? 網格：求解器支持所有網格類型，包括六面體、四面體、楔形單元、多面體。
? CFD求解器：穩態，壓力基求解器，包括分離和耦合求解器。
? 物理模型：支持不可壓縮、可壓縮、能量方程、層流和湍流（k-ε, k-ω, GEKO）、MRF。
? 材料：支持常屬性固體和流體、理想氣體。
? 域類型：支持流體域、多孔介質。
展開 FLUENT中的求解器、算法和離散方法作為一個非科班出身的CFD工程師，一開始常常被CFD軟件里各種概念搞的暈頭轉向。最近終于靜下心來看了看CFD理論的書，理清了一些概念。就此寫一遍博文，順便整理一下所學內容。I 求解器：FLUENT中求解器的選擇在如下圖所示界面中設置：
FLUENT中的求解器主要是按照是否聯立求解各控制方程來區分的，詳見下圖：
II 算法：算法是求解時的策略，即按照什么樣的方式和步驟進行求解。FLUENT中算法的選擇在如下圖所示的界面中設置：
這里簡單介紹一下SIMPLE、SIMPLEC、PISO等算法的基本思想和適用范圍。SIMPLE算法：基本思想如前面講求解器的那張圖中解釋分離式求解器的例子所示的一樣，這里再貼一遍：1.假設初始壓力場分布。2.利用壓力場求解動量方程，得到速度場。3.利用速度場求解連續性方程，使壓力場得到修正。4.根據需要，求解湍流方程及其他方程5.判斷但前計算是否收斂。若不收斂，返回第二步。簡單說來，SIMPLE算法就是分兩步走：第一步預測，第二步修正，即預測－修正。SIMPLC算法：是對SIMPLE算法的一種改進，其計算步驟與SIMPLE算法相同，只是壓力修正項中的一些系數不同，可以加快迭代過程的收斂。PISO算法：比SIMPLE算法增加了一個修正步，即分三步：第一步預測，第二步修正得到一個修正的場分布，第三步在第二步基礎上在進行一側修正。即預測－修正－修正。PISO算法在求解瞬態問題時有明顯優勢。對于穩態問題可能SIMPLE或SIMPLEC更合適。如果你實在不知道該如何選擇，就保持FLUENT的默認選項好了。因為默認選項可以很好解決70％以上的問題，而且對于大部分出了問題的計算來說，也很少是因為算法選擇不恰當所致。
展開 Fluent的計算量大和不收斂時常困擾著CFDer，如果國家超級計算機（天河二號等）的計算資源可以很方便為CFDer所用，豈不是很爽！也為這炎炎夏日帶來一絲絲涼風。接下來小編就給大家介紹一個可以在線隨時隨地都使用超算的仿真平臺。
登陸平臺
登陸平臺后進入任務列表頁面。
新建任務
輸入文件
只需要選擇輸入文件、軟件設置和求解設置即可提交fluent的求解。輸入文件可以從本地上傳和從云端選擇。
軟件設置，選擇Fluent和輸入求解的命令行
設置cpu核數
點擊提交即可開始求解
運行求解
可以查看到實時的進度、日志和運行的時間。
運行完成后可以看到本次的花費
查看運行結果
可以在線查看也可以下載
轉自EASYCAE云計算平臺
展開 I 求解器：FLUENT中求解器的選擇在如下圖所示界面中設置：
FLUENT中的求解器主要是按照是否聯立求解各控制方程來區分的，詳見下圖：
II 算法：算法是求解時的策略，即按照什么樣的方式和步驟進行求解。FLUENT中算法的選擇在如下圖所示的界面中設置：
這里簡單介紹一下SIMPLE、SIMPLEC、PISO等算法的基本思想和適用范圍。SIMPLE算法：基本思想如前面講求解器的那張圖中解釋分離式求解器的例子所示的一樣，這里再貼一遍：1.假設初始壓力場分布。2.利用壓力場求解動量方程，得到速度場。3.利用速度場求解連續性方程，使壓力場得到修正。4.根據需要，求解湍流方程及其他方程5.判斷但前計算是否收斂。若不收斂，返回第二步。簡單說來，SIMPLE算法就是分兩步走：第一步預測，第二步修正，即預測－修正。SIMPLC算法：是對SIMPLE算法的一種改進，其計算步驟與SIMPLE算法相同，只是壓力修正項中的一些系數不同，可以加快迭代過程的收斂。PISO算法：比SIMPLE算法增加了一個修正步，即分三步：第一步預測，第二步修正得到一個修正的場分布，第三步在第二步基礎上在進行一側修正。即預測－修正－修正。PISO算法在求解瞬態問題時有明顯優勢。對于穩態問題可能SIMPLE或SIMPLEC更合適。如果你實在不知道該如何選擇，就保持FLUENT的默認選項好了。因為默認選項可以很好解決70％以上的問題，而且對于大部分出了問題的計算來說，也很少是因為算法選擇不恰當所致。
III 離散方法：離散方法是指按照什么樣的方式將控制方程在網格節點離散，即將偏微分格式的控制方程轉化為各節點上的代數方程組。
展開 如果結構變形非常小，并且可以認為結構的變形幾乎不會對流場的各項參數產生影響，或產品本身不允許在流體的作用下發生較大的變形，這種情況下只需要先求解出流體與固體界面上的壓強數據，并將壓強數據傳導到固體的表面進行結構力學計算。然而，如果結構發生大變形，流體的速度和壓力場就會因此發生改變，此時我們需要將其作為雙向耦合問題進行多物理場分析：流體流動和壓力場會影響結構變形，而結構變形又反過來影響流體的流動和壓力。實際工況中選擇進行單向耦合分析還是雙向耦合分析需要根據實際產品及作用工況進行判斷。
本文將執行一個單向流固耦合分析流程，先在Hypermesh前處理器進行流體域的建立和CFD網格劃分，然后導入至Fluent求解器進行流場計算，得到流體與固體界面的壓強信息，隨后將Fluent中計算得到的壓力信息映射至結構網格上，并使用Optistruct求解器進行結構力學分析。
二、問題描述
在一個半圓形管道內部有一凸起物體，管道內水流速度為10m/s
?
編輯
該凸起物體為空心結構，內部有加強筋，加強筋與外型面壁厚都為2mm，以下為凸起物體的內部結構示意
?
編輯
將計算在恒定的水流下，該凸起結構受到水流沖擊后的變形及應力情況。
三、流場計算
（1）流體域建模
導入幾何模型至Hypermesh
?
編輯
提取管道內表面與凸起物體的外表面，并將管道兩頭封堵上，并修復拓補關系，形成一個封閉的流體域空間，將管道的一端作為流體的入口，另一端作為出口，如下圖所示。
?
展開 
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作品名稱：大容量磷酸鐵鋰電池熱失控期間相變吸熱與噴發研究
作者： 王佩犇 | 中國農業大學 博士生
關鍵詞：磷酸鐵鋰電池，熱失控建模，噴發降溫，電解液沸騰
作者說
Ansys Fluent求解器穩定可靠，成熟的仿真能做好，難的仿真它能做，開發模型總能快人一步。在面向工程時經常出現的新現象，在明晰機理后總能通過Ansys軟件建立模型。
用于管理多物理場耦合仿真，連接不同的求解器（如Fluent和Mechanical）進行聯合仿真。
PyModelCenter：Ansys ModelCenter的Python接口。用于搭建和自動化多學科分析與設計探索（MDAO）工作流。
PyTwin：Ansys Twin Builder生成的數字孿生體的消費層接口。
例如，在 Mechanical APDL 中構建幾何模型的步驟或在 Ansys Fluent 中設置求解方法的步驟不會被記錄到日志中。
盡管數據集成應用程序不完全支持 Ansys Workbench 腳本編程，但許多應用程序都有自己的原生腳本語言，可通過 Ansys Workbench 腳本編程接口訪問。
本次培訓針對旋轉機械噪聲傳播進行培訓分析，通過介紹噪聲原理以及噪聲傳播案例來展示Fluent的噪聲求解模塊。
Ansys Apex 渠道合作伙伴 CADFEM Germany GmbH 針對 Krones 的獨特需求定制了 Ansys Fluent 求解器設置，進一步提升 GPU 加速效果。
處理器： 1顆EPYC 4th處理器9654 96核心192線程，2.4GHz~3.7GHz；
極高吞吐量: 在ANSYS、Abaqus、Fluent等軟件的求解計算中，可以同時處理海量任務，極大縮短求解時間。
強大多任務能力: 可以同時運行多個仿真任務、前后處理而不卡頓。
3. 芯片組： system on chip
4.
云定制化功能使Ansys Fluent用戶能夠在求解速度和計算成本之間進行平衡，以滿足他們自己的特定需求。有些用戶可能面臨緊迫的期限，需要選擇最快的運行時間，而不考慮成本；而另一些用戶可能不需要快速獲得CFD仿真結果，并選擇較慢的解決方案運行時間，從而最大限度地降低硬件成本。由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway使仿真用戶能夠自己做出明智的選擇。
使用A100和A10 GPU在由AWS軟件支持的Ansys Gateway上運行Ansys Fluent GPU求解器，在Fluent 2024 R1版本軟件上運行三種案例時實現了并行速度提升。
總而言之，GPU加速計算的采用，尤其是在CFD仿真中的應用，不僅顯著提高了仿真效率，還在成本控制與環保責任方面實現了質的飛躍。
</p><p><br></p><p>在CAE仿真領域，這些傳統問題通常使用Nastran、Abaqus、LS-Dyna、Fluent、ANSYS等求解器進行計算。如今，MeshWorks AI的機器學習技術被視為許多求解器的替代方案，可在無需開展詳細仿真的情況下支持產品設計。
它基于 Ansys Fluent CFD 求解器，可預測 IC 封裝、PCB、電子裝配體、外殼和電力電子設備中的氣流、溫度和熱傳遞，為電子冷卻提供強大解決方案。
