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循环神经网络

matlab下载小木虫,小木虫关于fluent知识集合-个人总结

發(fā)布時(shí)間:2024/3/7 循环神经网络 95 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab下载小木虫,小木虫关于fluent知识集合-个人总结 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

1. Fluent計(jì)算中對(duì)網(wǎng)格質(zhì)量的要求

1)網(wǎng)格質(zhì)量參數(shù):

Skewness (不能高于0.95,最好在0.90以下;越小越好)

Change in Cell-Size (也是Growth Rate,最好在1.20以內(nèi),最高不能超過(guò)1.40)

Aspect Ratio (一般控制在5:1以內(nèi),邊界層網(wǎng)格可以適當(dāng)放寬)

Alignment with the Flow(就是估計(jì)一下網(wǎng)格線與流動(dòng)方向是否一致,要求盡量一致,以減少假擴(kuò)散)

2)網(wǎng)格質(zhì)量對(duì)于計(jì)算收斂的影響:

高Skewness的單元對(duì)計(jì)算收斂影響很大,很多時(shí)候計(jì)算發(fā)散的原因就是網(wǎng)格中的僅僅幾個(gè)高Skewness的單元。

舉個(gè)例子:共有112,000個(gè)單元,僅有7個(gè)單元的Skewness超過(guò)了0.95,在進(jìn)行到73步迭代時(shí)計(jì)算就發(fā)散了!

高長(zhǎng)寬比的單元使離散方程剛性增加,使迭代收斂減慢,甚至困難。也就是說(shuō),Aspect Ratio 盡量控制在推薦值之內(nèi)。

3)網(wǎng)格質(zhì)量對(duì)精度的影響:

相鄰網(wǎng)格單元尺寸變化較大,會(huì)大大降低計(jì)算精度,這也是為什么高連續(xù)方程殘差的原因。網(wǎng)格線與流動(dòng)是否一致也會(huì)影響計(jì)算精度。

4)網(wǎng)格單元形狀的影響:

非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格比結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的截?cái)嗾`差大,因此,為提高計(jì)算精度計(jì),請(qǐng)大家盡量使用結(jié)構(gòu)網(wǎng)格,對(duì)于復(fù)雜幾何,在近壁這些對(duì)流動(dòng)影響較大的地方盡量使用結(jié)構(gòu)網(wǎng)格,在其他次要區(qū)域使用非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格。

2. 關(guān)于fluent模擬的論文不好發(fā)

發(fā)CFD專業(yè)期刊估計(jì)不行,但發(fā)一些應(yīng)用型的期刊應(yīng)該可以,見(jiàn)過(guò)不少。數(shù)值與實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比是必不可少的,如果沒(méi)有實(shí)驗(yàn)對(duì)比,就難了。

好不好發(fā)看你模擬的什么?模擬的深度!

簡(jiǎn)單的兩維的常溫常壓的空氣流場(chǎng)模擬應(yīng)該不好發(fā)!

你要是模擬的3維的模擬國(guó)際前沿問(wèn)題,考慮了別人沒(méi)有考慮的東西,好發(fā)的很!

Fluent做出的東西,一來(lái)看,有沒(méi)有相關(guān)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作對(duì)比,或者是驗(yàn)證你做的模型.二來(lái),你自己做理論模型的研究,加入到Fluent中去;

還是有希望的.

一般的比較好發(fā),我們實(shí)驗(yàn)室全是做模擬的,就發(fā)有個(gè)叫計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué)的。如果自己做的比較深用到編程的話進(jìn)行嵌套的就更好發(fā)了。

一般而言,采用fluent發(fā)高檔次SCI文章包含兩類共同特征,第一,嵌入了較新的理論模型,比如把DEM代碼或蒙特卡羅代碼編寫入fluent中(當(dāng)然是包含固相的了),第二,采用試驗(yàn)數(shù)據(jù)同其進(jìn)行對(duì)比分析。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab下载小木虫,小木虫关于fluent知识集合-个人总结的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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