优化Fluent Meshing流程，提升仿真效率

摘要：

本文将介绍如何通过优化Fluent Meshing流程来提升仿真效率。在现代工业中，仿真技术已经成为了一种不可或缺的工具，可以帮助工程师在设计初期预测产品特性，优化产品设计以及降低产品开发时间和成本。Fluent Meshing作为商业CFD（计算流体动力学）软件中的重要环节之一，对研究者和工程师们来说具有重要意义。虽然其在复杂几何结构下Meshing效果较好，但在实际仿真生产中，需要在短时间内快速进行Meshing，故对此进行优化，成为提高仿真效率的重要手段。本文将首先介绍Meshing的工作原理，然后在此基础上，从人工划分网格、自适应网格剖分、网格平滑和非结构网格四个方面对Meshing进行分析并提出改进措施，以提高仿真效率。

一、人工划分网格

人工划分网格是一种口感把人类智能引入Meshing过程的方法。即在选择要进行仿真的复杂几何体时，手动进行网格划分并定制，以适应流场特性。经过多年的发展，人工划分网格已经成为了一种Meshing常用工具，也取得了显著的成效。在一些需要高精度模拟的场景下，人工划分网格的局限性也变得不太明显。然而，当我们需要将Meshing运用到大规模高度工业生产环境时，使用人工划分网格充满了挑战性：

1、难以扩展：在大型复杂结构体中，网格数量巨大，手动划分网格非常不切实际，因为它不太可能实现机器生成，也不是个体力活。

2、时间成本高：人工划分网格一般需要大量的实验和尝试，是一个非常耗费时间的过程，因为它需要耐心和经验。

3、精度限制：由于人为划分网格存在设计思路和经验局限性，所以可能限制了仿真的准确性。因此，当我们面临高计算精度要求，同时缺乏经验和技术支持的时候，这种方法可能不是很适合。

二、自适应网格剖分

自适应网格剖分则是在Meshing进行中，针对不同的流场形态和几何特征，自动调整网格大小和形状的一种方法。它可增强Meshing效果，也更容易计算更快。同时，自适应网格剖分可以减少研究人员的参与度而实现更高效的仿真过程。

但是，自适应网格剖分的缺点也很明显：

1、计算量很大：自适应网格是迭代算法，其运算过程涉及到多次网格重构，显然会造成巨大的计算负荷。在大规模、长时间的仿真方案中，计算时间很可能成为瓶颈，导致仿真研究难以深入展开。

2、对网格稠密度和网格质量要求较高：自适应网格是在原有网格上进行修改的，因此，若原有网格高度稠密，则更改时会导致模型形状的改变，而自适应网格较少的情况下，相应的模型数量可能也会变大。因此，自适应网格需要筛选出合适的网格，同时也意味着对初始网格的要求比人工划分网格更高。

3、在流场复杂度较高的情况下，自适应网格难以提高仿真精度。因此，在我们设计网格划分过程时，需要考虑具体的仿真场景，选择恰当的网格剖分方案。

三、网格平滑

网格平滑是另一种在Meshing过程中优化Meshing结果的方法。即针对划分好的网格（或使CFD求解收敛性更好），进行一定的迭代运算，以达到网格更加平滑。然后，适当地进行网格重构即可提高仿真效率。

网格平滑通常用于考虑流场的形态，依次进行递归操作并在各种流场条件下考虑网格，以得到更平滑的Meshing结果，都是使计算有更好的收敛性和外部流动条件更平稳，从而达到提高仿真效率和精度。

然而，网格平滑缺点也很明显：

1、不能解决局部异常现象：在流场有多种形状的情况下，网格进行平滑的过程并不是智能化的，我们很难直接对特定的区域进行干预，以达到更好的流场效果。

2、要考虑的场景多：网格平滑的解决方案需要根据流场压力和流速分别考虑。因此，若仿真情境中压力和流速都很高，则很难通过网格平滑有效地提高流动丝线的追踪精度。

3、功耗大：因为网格平滑基于重复的计算方法，所以平滑计算应该是一个非常耗费资源的过程，需要充分的计算和算力才能保证结果的精度和效率。

四、非结构网格

非结构网格则是正在累计其鉴别性的一种方法，其基本思想是通过一定的方式，生成一种不规则的网格结构，以适应流体场等科学计算的需求。

非结构网格的优点和展望：

可在任何靠近表面的障碍物处自适应地细化，特别是复杂的物体模型的建模优势比较明显。

可以在比剖分更少的情况下，获得更高的精度和更快的计算速度，流体动力学仿真的发展趋势。

To的稳定性和网格剖分的非结构性也将在工程应用中起到越来越重要的作用。

五、总结

总体来说，对Fluent Meshing流程的优化是必不可少的。提高仿真效率不仅在于技术进步，更在于科学科技的人才储备。未来的工业生产环境更加复杂，要想在此保持竞争力，必须做出新的创新。因此，我们需要在Fluent Meshing流程的优化上探索更加科学的方法，以优化产业链中的各个环节，提高仿真效率和精度，从而获得高质量的仿真结果。