LES模擬的案例
使用LES模型和RANS模型對噴霧進行模擬對比
VS 大渦模擬
使用CFD計算，分別得到使用RNG k-? 模型、大渦（LES）兩種湍流模型在1.4ms時刻的噴霧形態圖，如圖3、圖4。
【CAE案例】燃料棒組件LES大渦模擬
測試是在2.4 m.s-1的流速和20℃的流動溫度下進行的，實驗的參考雷諾數為66000，滿足求解器測試湍流狀態下的模擬結果。
圖2：裝配葉片的混合格柵的結構視圖
計算使用的網格為結構化網格，共包含4200萬個六面體單元。雖然網格創建復雜且耗時，但網格質量非常重要，不能引入不適用于LES的網格單元造成數值耗散。計算驗證了對數壁函數幾乎在任何地方都有效，除了格柵中的某些符合LES壁建模的y+要求的位置（全局y+>20）。周期性的頂部和底部也是結構化的網格。
圖3：帶格柵部分（左）和裸束區（右）網格
根據先前對單一燃料棒模擬的經驗，選擇大渦模擬（Large Eddy Simulation，LES）模型作為湍流模型。
展開 [案例分析]基于商用軟件FLUENT的LES（大渦模擬）計算教學
寫在前面
LES的計算中，實際上對網格是有要求滴，這方面內容可以從相關文獻中找到，本文只是針對LES的計算設置進行一個簡單的2D圓柱擾流講解，不涉及網格要求方面，童鞋們要注意這一點哇！
文主花了兩天時間學習FLUENT中的LES計算，所以，這實際上還是蠻簡單的，只要大體思路成型了，剩下的只是細節工作。
這個就是文主計算的結果（延伸段實際上應該更長一些）
寫稿初衷
本文的寫稿初衷是因為當初在各大網站上苦苦找尋LES設置算例，然而。。。木有找到，因此就想做一個基于商用軟件FLUENT的LES教程。
選擇FLUENT的原因是因為目前大多數童鞋都比較喜歡使用FLUENT來進行流動數值模擬。鑒于FLUENT的受歡迎程度以及初學者們的需求，本文就基于FLUENT做一次LES計算的教程。
適宜人群：想學習LES計算、流動非定常計算、FLUENT的筒子們
文主使用的軟件：ICEM CFD15.0、FLUENT 15.0
算例：二維（2D）圓柱擾流計算
First Step：前處理
前處理用一句話來概括就是：準備計算網格！
網格這一塊不是LES計算的重點，因為任何計算都要畫網格，因此建議童鞋們可以參考其他教程單獨學習畫網格，本教程只作簡單的介紹。
由于圓柱擾流問題比較簡單，因此可以直接在ICEM上畫，思想是：由點構成線，再由線構成面。
步驟是：
先給出幾何點（比如圓柱的圓心、流域的邊界點）；
通過點連線，最終得到面（如下圖所示）
到這里就可以畫網格了，可以使用非結構網格劃分或者結構化網格劃分，兩種網格FLUENT均能計算。
文主一般比較喜歡用結構化網格，所以在這里展示一下如何畫結構化網格。
展開 使用OpenFOAM的實用大渦仿真（LES）（英文，全套案例） ￥15
與傳統RANS模型相比，LES能更好地預測非穩態、分離和尾流主導的流動，但需要謹慎的建模選擇和網格設計。本課程為使用 OpenFOAM 提供了實用且直觀的 LES 入門，重點是物理理解和正確應用，而非詳細的數學推導。本課程對LES如何從Navier–Stokes方程推導出來進行了概念性概述，解釋了空間濾波、濾波器寬度以及子網格尺度（SGS）應力的物理意義。重點在于理解所解決的部分、建模的部分以及為何需要SGS模型，而無需逐步進行數學推導。你將學習不同的 SGS 和混合 RANS–LES 模型在實際中的表現，包括：Smagorinsky、WALE 和 k 方程 SGS 模型。混合 RANS–LES 方法如 DES 和 IDDESA 課程的主要部分是將 LES 工作流程應用于真實工程基準：通過方柱體的湍流。利用此情況，你將搭建并運行OpenFOAM中的LES模擬，比較不同的SGS模型，分析渦流脫落、尾流動力學和湍流統計。所有LES結果均與基線k–ω SST RAN模擬進行比較，以突出準確性和計算成本的權衡。課程還提供了實用建模指導，包括網格分辨率要求、時間步選擇、墻體解析與墻體建模的LES概念，以及需要避免的常見陷阱。從工程角度討論湍流尺度的估計和LES結果的解讀。為支持實踐學習，課程包含所有演示的完整OpenFOAM案例文件，以及總結理論概念、建模指南和最佳實踐的額外PDF文檔。課程結束時，您將有信心在實際工程應用中建立、運行和評估LES及混合RANS–LES仿真。
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展開 
【深度學習驅動的流體力學計算與應用】專題
【深度學習驅動的流體力學計算與應用】專題
基于OpenFOAM的矩形柱體LES模擬案例
基于python語言的CFD數據后處理
運用Python處理實驗數據
基于人工智能技術的流場預測與重構方法
運用UNet算法進行壓力時序預測
掌握基于多層感知機(MLP)的氣動性能預測方法
基于多層感知機(MLP)的民航超臨界機翼氣動性能預測
基于LES/DNS湍流模擬的時空超分辨率研究
基于深度學習的流場時序超分辨率處理
基于深度強化學習的矩形柱體主動流動控制
運用深度強化學習進行離散動作空間/連續動作空間的優化
耦合代理模型的深度強化學習在民航飛機外形優化中的應用
前沿文獻的解讀，如SORA技術、風烏技術等，了解人工智能技術在流體力學領域的最新進展，保持學術前沿性
可在某公某號咨詢：研而有信er （加關后有聯系方式可詳詢）
展開 CFD理論|湍流數值模擬方法
LES與RANS的區別
LES與RANSd都屬于非直接數值模擬，兩者的異同主要體現在以下幾個方面：
（1）思路
LES仍模擬非定常的湍流，只不過放寬計算尺度；
RANS放棄了對非定常湍流的模擬，而是尋求平均意義下的流動結果。
（2）網格：
在LES中，足夠小尺度下的湍流具有相似性，只要雷諾數夠高，尺度不那么小的湍流也具有相似性，這個尺度也叫慣性子區，在進行LES模擬，只需要在這個尺度上過濾，小于這個尺度均可以用一個模型刻畫，因此LES對網格尺度有要求，特別是在壁面附近的尺度往往非常小，大大增加了計算成本。
RANS對網格要求較低，一般只要網格在壁面的法向上網格密度滿足要求即可，其他區域網格要求較小。
（3）假設
Boussinesq（布辛尼斯克）假設與Smagorinsky假設。
Boussinesq（布辛尼斯克）假設也就是著名的渦粘性假設-雷諾應力與平均流動的應變率成正比，比例系數為渦粘系數。雖然從湍流的物理機理來看，該假設經不起推敲，但是在實際應用中卻取得巨大成功：
A.假設形式簡單，大大減小計算量，并且只需對N-S方程求解做小小的改動（后續文章討論）；
B.由于渦粘系數本身非物理，因此可以對其進行細致的模化，通過求解額外的偏微分方程，在流場的不同區域分別得到合適的渦粘系數，從而使計算得到的平均流動接近真實情況。
展開 【基于openfoam&fluent深度學習算法驅動的流體力學設計與應用】專題
【f'luet深度學習驅動流體力學專題】
Python編程偽譜法求解NS方程
方腔流、圓柱繞流、小球入水的Fluent求解流程
梯度下降算法的Python實現
二階函數極值問題的求解
經典模型實現流體超分辨
深度學習模型實現流體的超分辨
利用Neural ODE求解特定流體（多體問題）
流體力學的拉格朗日算法
流體力學的拉格朗日神經網絡
高精度格式求解可壓縮流體力學方程
深度學習模型求解可壓縮流體力學方程
Python編程實現反向追蹤算法
前沿技術深度聚焦理論與實踐結合，新興技術探討
【openfoam深度學習驅動的流體力學計算與應用】專題
基于OpenFOAM的矩形柱體LES模擬案例
基于python語言的CFD數據后處理
運用Python處理實驗數據
基于人工智能技術的流場預測與重構方法
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掌握基于多層感知機(MLP)的氣動性能預測方法
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基于LES/DNS湍流模擬的時空超分辨率研究
基于深度學習的流場時序超分辨率處理
基于深度強化學習的矩形柱體主動流動控制
運用深度強化學習進行離散動作空間/連續動作空間的優化
耦合代理模型的深度強化學習在民航飛機外形優化中的應用
前沿文獻的解讀，如SORA技術、風烏技術等，了解人工智能技術在流體力學領域的最新進展，保持學術前沿性
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展開 Viscous Model之DES（分離渦）——路堤流場分析
隨著計算機硬件技術和計算算法的發展，新的算法不斷涌現，分離渦模擬(DES)由于兼有雷諾時均方法(RANS)和大渦模擬(LES)的優點，正受到科研人員的重視：在近壁區采用RANS模型可以采用較大的網格，縮短計算時間，并避免了近壁區由于氣流強剪切導致的 LES 模擬不準確的問題；在遠場區采用 LES 又能夠模擬湍流的瞬態流動。
本次以路堤流場進行實例分析。
模型邊界、計算區域如下：
采用ICEM CFD前處理軟件進行網格劃分，得到：
3維網格圖：
正面網格圖：
局部網格圖：
輸出mesh文件，在fluent中進行設置：
首先檢查網格，進行smooth/swap；
Define-models-solver設置如下：
Viscous Model中選擇DES，保持默認設置。
由于是空氣流場，故不修改材料屬性；
在入口邊界中給定30m/s；
Solve-Controls-Solution保持默認；
殘差不修改；
進行流場初始化；
設置迭代時間步長為0.0001，次數200000（瞬態流場100000，平均流場100000），一時間步長內最大迭代次數50；
采用實驗室已有的大型計算機群，大概計算時間為240個小時。
得到瞬態流場——速度梯度的第二不變量Q=1，采用速度、靜壓渲染：
發現在路堤后，其湍流現象十分明顯，渦狀態復雜。
下圖為流場平均后的壓力云圖：
速度云圖：
除了得到以上的一些云圖以外，還可以得到速度分布，路堤前后的加速、減速效應等。這里就不再詳細分析。
本次只是一個較為簡單的路堤分析，與大家進行交流學習。
展開 【積鼎VirtualFlow】超大渦模擬：燃料管束內的流動傳熱
湍流的本質導致了直接模擬湍流的計算代價非常大，為了能在有限的計算機資源下模擬湍流，前輩大牛們提出了幾種方法，包括了大渦模擬（LES）和雷諾平均（RANS）。
大渦模擬（LES）
大渦模擬（LES）基本思想是對NS方程進行某種過濾，大渦結構受流場影響較大，小渦則可視為各向同性，因此通過濾波處理將小渦從流暢過濾，只計算大渦，而小渦則使用統一的次網格尺度模型進行模擬，過濾尺度一般為網格尺度。
雷諾平均（RANS）
雷諾平均（RANS）基本思想是對NS方程進行（時間）平均，將非定常的湍流問題轉化為一個定常的問題研究。
對于模擬計算湍流，擅長多相流分析的通用流體仿真軟件VirtualFlow提供基于雷諾時均（RANS）的湍流模型以及大渦模擬（LES），還提供了超大渦模擬（Very-large Eddy Simulation, V-LES）。這些模型均可以與多相流模型耦合。
超大渦模擬（V-LES）
超大渦模擬（V-LES）由Speziale（1998年）提出，并由Ruprechtet al. (2003年)與Johansen et.al.(2004年)進行了改進。
超大渦模擬（V-LES）結合了非定常U-RANS與LES的優點，可以精確求解大于網格大小尺度以上所有湍流尺度的運動，并使用基于U-RANS中k-e方程的兩個方程模擬小渦的運動。
展開 CFD理論|大渦模擬
導讀：介紹大渦模擬。
大渦模擬（Large eddy simulation，LES）是介于直接數值模擬（DNS）和Reynolds平均法之間的一種數值模擬方法。
基本思想
湍流包含一系列大大小小的渦團，渦尺度范圍很大，我們希望計算網格的尺度可以小到足以分辨最小渦的運動給，但是目前所采用的最小尺度計算網格仍比最小渦大得多。
大尺度渦決定了系統中動量、質量、能量及其他物理量的輸運，并且大尺度渦與所求解問題、幾何和邊界密切相關。小尺度渦幾乎不受幾何和邊界的影響，它趨向于各向同性，且運動具有共性。目前只能放棄全尺度范圍上渦的瞬時運動模擬，只將比網格尺度大的湍流運動通過瞬時N-S方程計算出來，小尺度渦對大尺度渦的影響則通過一定的模型在針對大尺度渦的瞬時N-S方程體現出來，這就是大渦模擬方法。
如何實現
實現大渦模型，有兩個重要環節：
首先是建立數學濾波模型，從湍流瞬時運動方程中將尺度比濾波函數的尺度小的渦過濾掉，從而分解出描寫大渦流的方程。
其次就是考慮被濾掉的小渦對大渦的影響，則通過大渦流場的運動方程中引入附加應力項來體現，被稱為亞格子尺度應力。這個數學模型稱為亞格子尺度模型（SubGrid-Scale model，SGS模型）。
數學模型
（1）大渦運動方程在LES方法中，通過濾波函數，每個變量都被分為兩部分：
大尺度的平均分量 -這部分是濾波后的變量，是模擬中直接計算的部分；
不尺度變量-需要通過模型來表示。
這里的是濾波后的變量，它不是時間域上的平均，而是在空間域上的平均，
可以通過下式得到：
式中D為流動區域；x為空間坐標；為濾波函數，決定了所求解的渦的尺度。
展開 ANSYS頂級專家面對面交流會-ANSYS CFD燃燒及化學反應專場
會議日程
8:30-9:00
簽到
9:00-10:00
燃燒系統的CFD模擬
工程建模及求解方法
燃燒系統
有限速率化學方法
湍流燃燒模擬
李少平博士
ANSYS首席研發
10:00-11:30
ANSYS 高級燃燒模擬工具
ANSYS 燃燒模擬方法
ANSYS FLUENT針對燃氣輪機的LES燃燒模擬
李少平博士 & 李革農博士
ANSYS首席研發
11:30-12:30
ANSYS CFD的工業應用
馬世虎
ANSYS中國流體專家
12:30-13:30
午餐
13:30-15:00
Chemkin-Enterprise 軟件功能
Chemkin-Pro – 氣體及表面反應模擬的黃金標準
Forte – 內燃機仿真的高級工具
Reaction Workbench – 高級機理簡化工具
Model Fuel Library (MFL) – 擁有超過65種燃料的最完整、最精確的反應機理
張國軍
中潤漢泰技術經理
15:00-16:00
Chemkin-Enterprise 在工業中的應用
張國軍
中潤漢泰技術經理
16:00-17:00
現場問答
會議基本信息：
展開 
[軟件速遞]Metacomp CFD++ v14.1.1 x64
CFD++是Metacomp Technologies 公司的流體力學模擬軟件。MetacompTechnologies 公司成立于1994 年12 月，總部位于美國的洛杉磯，擁有龐大的技術研發實力。
CFD++可以有效的解決流體力學問題中的可壓流（任何馬赫數）和不可壓流，包括單組分和多組分流動、化學反應流動、多相流、穩流和非穩流、旋轉機械、熱傳導、多孔介質等等。一階、二階和三階的湍流方程，結合經典的壁面方程，可以精確的捕捉壁面附近的流體壓縮參數、壓力梯度、熱傳導等各種湍流特性。單方程的大渦模擬（LES）模型和混和的大渦模擬（LES）模型/雷諾平均（RANS）模型同樣可用。后者極大的減少了傳統大渦模擬（LES）的工作量。
先進的算法 CFD++提供的Total Variation Diminishing(TVD)格式可以避免在計算過程中的假發散。不同的Riemann求解器保證計算的準確性。先進的收斂加速技術包括獨特的預處理、松弛和多重網格等運算法則。
CFD++的LES-RANS方法中和 由于傳統的大渦模擬需要的計算量大，并且在靠近壁面的地方求解不穩定，CFD++中采用了一種中和的辦法。即根據當地的網格密度，計算方法在大渦模擬和傳統的雷諾應力模型之間自動轉換。下面的方塊繞流就是利用這樣的中和算法的一個算例。
網格方面 CFD++可以輕松的處理復雜的幾何模型，能夠計算結構、非結構和多塊網格。CFD++同樣可以處理復雜的重疊網格并修補壞網格。網格類型包括三維的六面體、四面體、棱錐、棱柱，二維的三角形、四邊形和一維的線性網格.
展開 CFD++ 高級流體通用分析軟件介紹
高級流體軟件CFD++相關介紹
CFD++憑借TVD格式和在高馬赫數計算方面的優秀表現,已經成為美國航空航天工業界首選的計算流體力學分析工具
CFD++是Metacomp Technologies 公司的流體力學模擬軟件。MetacompTechnologies 公司成立于1994 年12 月，總部位于美國的洛杉磯，擁有龐大的技術研發實力。
CFD++可以有效的解決流體力學問題中的可壓流（任何馬赫數）和不可壓流，包括單組分和多組分流動、化學反應流動、多相流、穩流和非穩流、旋轉機械、熱傳導、多孔介質等等。一階、二階和三階的湍流方程，結合經典的壁面方程，可以精確的捕捉壁面附近的流體壓縮參數、壓力梯度、熱傳導等各種湍流特性。單方程的大渦模擬（LES）模型和混和的大渦模擬（LES）模型/雷諾平均（RANS）模型同樣可用。后者極大的減少了傳統大渦模擬（LES）的工作量。
先進的算法
CFD++提供的Total Variation Diminishing(TVD)格式可以避免在計算過程中的假發散。不同的Riemann求解器保證計算的準確性。先進的收斂加速技術包括獨特的預處理、松弛和多重網格等運算法則。
CFD++的LES-RANS方法中和
由于傳統的大渦模擬需要的計算量大，并且在靠近壁面的地方求解不穩定，CFD++中采用了一種中和的辦法。即根據當地的網格密度，計算方法在大渦模擬和傳統的雷諾應力模型之間自動轉換。
網格方面
CFD++可以輕松的處理復雜的幾何模型，能夠計算結構、非結構和多塊網格。CFD++同樣可以處理復雜的重疊網格并修補壞網格。網格類型包括三維的六面體、四面體、棱錐、棱柱，二維的三角形、四邊形和一維的線性網格。
展開 【3月28-30日 上海】OpenFOAM 基礎培訓
注：此次培訓需上機操作，請攜帶筆記本電腦
時間地點
時間：2019年3月28日-30日（3月27日14:00-18:00報到）
地點：上海·盛大天地源創谷會議中心（上海市浦東新區盛榮路88弄）
培訓內容
專題一： OpenFOAM使用入門
2019.03.28 星期四 09:00 - 17:00
1 簡介及安裝方法
1.1 OpenFOAM介紹
1.2 GNU/Linux簡介
1.3 OpenFOAM的安裝方法
2 初次運行
2.1 文件結構及環境變量
2.2 求解器及算法介紹
2.3 頂部驅動流模擬
3 算例詳解
3.1 字典文件
3.2 網格生成
3.3 初始及邊界條件
3.4 控制參數設置
3.5 ParaView的使用
4 進階功能
4.1 MPI多節點并行
4.2 swak4Foam
4.3 PyFoam
5 卡門渦街模擬
5.1 RANS模擬
5.2 LES模擬
專題二： OpenFOAM編程入門
2019.03.29 星期五 09:00 - 17:00
1 面向對象編程
1.1 OpenFOAM的程序結構
1.2 面向對象
1.3 類&對象
1.4 函數與模板
2 數據類型
2.1 OpenFOAM中的基礎類
2.2 虛函數及構造函數
2.3 runTimeSelection機制
3 方程實現
3.1 張量的定義及運算
3.2 有限體積法的實現
3.3 矩陣運算
3.4 Rhie-Chow插值
4 編程實例
4.1 icoFoam詳解
4.2 自定義求解器
4.3 自定義邊界條件
4.4 自定義湍流模型
專題三 OpenFOAM
展開 【CAE案例】流體振蕩器流場模擬
圖5：不同相位下的流場云圖
結論與展望
通過采用多種網格和湍流模型進行了流體振蕩器的數值模擬，驗證了流體有限元仿真軟件對流體振蕩器模擬的適用性和準確性。
URANS k-omega SST 模型和 LES Smagorinsky 模型都能求解振蕩器的物理特性，如振蕩頻率等，其中LES Smagorinsky模型能更好地捕捉到流動細節。
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