Fluent中关于求梯度和方程离散的问题



  • 有两个问题
    Fluent中 Gradient (G)Reconstruction Gradient (RG) 两个函数之间有什么区别?
    Fluent中空间离散中,对流项高阶方案(Second Order UpwindQUICK)在非结构网格中是怎么实现的?
    最近在写UDF,源项中有散度项,具体的格式如下:
    0_1527389352248_捕获.JPG
    自己用源项的方式添加上述红色部分的项,可是对于非结构化网格的高阶格式还是搞不定,求各位大神指点


  • Fluent副教授

    这个并不是一个很容易轻松回答的问题 G是传统意义上的梯度 而RG是在你在算法中采用了限制器之后的梯度(限制器属于高级收敛工具 一般情况下不常用)
    QUICK和二阶迎都在理论手册中间有一定的说明 这两者具体的实施办法和传统办法没有太大意义上的不同 这块应该研究OPENFOAM的更专业 我就不说明了
    QUICK并不适合非结构化网格 third-order MUSCL可以适用非结构化网格(fluent帮助文档的说明)
    QUICK在处理激波确实有明显优势


  • Fluent副教授

    在这个意义上 你可能稍微有所偏差
    fluent对于一阶和二阶的偏导都可以有很好的选择
    你可以比较轻易的完成一些物理量的求解 比如旋度这种 比如涡量


  • Fluent副教授

    在完成你的求解前 务必详细阅读手册 有任何不明的地方 可以联系我的QQ 18743641
    我相信这不是一个一帆风顺的工作 比如ntdll.dll的报错