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    Fluent中关于求梯度和方程离散的问题

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    • 史
      史浩 讲师 last edited by

      有两个问题
      Fluent中 Gradient (G) 和 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 Upwind 和 QUICK)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

      让我们随波逐流

      1 Reply Last reply Reply Quote
      • L
        l.j刘侃 last edited by

        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

        1 Reply Last reply Reply Quote
        • L
          l.j刘侃 last edited by

          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

          1 Reply Last reply Reply Quote
          • L
            l.j刘侃 last edited by

            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

            1 Reply Last reply Reply Quote
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