【轉(zhuǎn)載】icem筆記
2016-10-07 by:CAE仿真在線 來源:互聯(lián)網(wǎng)
1.激活一定要斷網(wǎng),注意設(shè)置環(huán)境變量。
2.選擇塊要選邊,才好選中。
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3.在使用ICEM CFD進行分塊6面體網(wǎng)格劃分中,使用Edge Params是劃分邊界層的唯一途徑。以下內(nèi)容翻譯自ICEM CFD幫助文檔。
Edge Params允許用戶通過指定各種不同的變化率以及特定邊的節(jié)點分布規(guī)律來詳細(xì)修改網(wǎng)格參數(shù)。每一條邊都擁有一些參數(shù)用以決定網(wǎng)格沿著邊的分布:節(jié)點數(shù)量、網(wǎng)格分布律、邊的起點及終點初始長度、網(wǎng)格從邊的起點/終點至內(nèi)部的膨脹率、沿著邊的最大單元長度等。
Edge Params按鈕提供了一個關(guān)于所有網(wǎng)格參數(shù)的窗口。一旦選取了一條邊,關(guān)于該邊的所有網(wǎng)格星系將會被現(xiàn)實。出Edge ID及Edge Length這類預(yù)先定義的參數(shù)外所有的參數(shù)值均可被修改。
Note:用戶可以在重放腳本中使用變量對邊參數(shù)進行參數(shù)化。
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Nodes
指定沿著邊的節(jié)點數(shù)量??梢酝ㄟ^向上和向下改變數(shù)量,也可以直接在文本框中輸入數(shù)量值。
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Mesh law
允許用戶選擇網(wǎng)格分布律中的一種
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Spacing
指定第一個節(jié)點距離邊起點的間隔(第一層網(wǎng)格厚度)。當(dāng)一條邊被選擇時,將會在邊上顯示一條箭頭。Spacing 1是關(guān)于從箭頭末端開始的參數(shù),而Spacing 2則是關(guān)于箭頭所指的邊的終點參數(shù)。如下圖所示。用戶可以針對所選擇的網(wǎng)格分布律修改相應(yīng)的參數(shù)值。當(dāng)要求的值無法滿足時,實際值將會與所要求的值存在差異。例如,當(dāng)邊的長度為10,用戶在指定了一個間隔為6以及沿著邊指定了11個節(jié)點時,系統(tǒng)將會設(shè)定初始間隔為1,以及間隔比率為1
Ratio
比率為某一單元高度到下一單元高度的增長率。Ratio 1為從箭頭末端開始的參數(shù),而Ratio 2為箭頭指向的邊的末端位置參數(shù)。
4.按住右鍵可以縮放,和在平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)。
5.ICEM出現(xiàn)了sorry,no mesh is loaded怎么辦 :是沒有將結(jié)構(gòu)網(wǎng)格轉(zhuǎn)化為非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格,做法是右擊模型樹Model----Blocking---pre-mesh,選擇Convert to Unstruct Mesh
6. 觀察網(wǎng)格一般是用solid&wire
10.中間 的方形不能太
大了
7.調(diào)整位置,第三個很好用。
8.
我叫非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格,英文學(xué)名是unstructed mesh。其中典型的形態(tài)為2D中的三角形網(wǎng)格及3D中的四面體、三棱柱、金字塔網(wǎng)格。我的大哥是結(jié)構(gòu)網(wǎng)格。之所以他是我大哥,主要原因是他出生比我早。我和他的主要差別并非外形,而是體現(xiàn)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上。也就是說,2D幾何中,大哥的形態(tài)可以是三角形網(wǎng)格,我的形態(tài)也可以是四邊形網(wǎng)格。所以,以貌取人是絕對不可取的。
大哥出生得早,是和當(dāng)時的計算硬件以及算法的發(fā)展是有關(guān)系的。當(dāng)時計算機內(nèi)存比較小,只能進行小數(shù)量網(wǎng)格的計算,而當(dāng)時的計算算法,又多采用的是差分算法,因此采用結(jié)構(gòu)網(wǎng)格進行計算是非常合適的。然而,現(xiàn)實世界的復(fù)雜性卻對網(wǎng)格提出了更高的要求。比如說,復(fù)雜的幾何,如果采用結(jié)構(gòu)網(wǎng)格,往往難以進行剖分。這時,由于計算機硬件的飛速發(fā)展,大容量內(nèi)存的出現(xiàn),導(dǎo)致了我的誕生。我的一個最主要的優(yōu)勢在于幾何適應(yīng)性好??梢院敛豢鋸埖恼f,沒有俺適應(yīng)不了的幾何。當(dāng)然,我的出現(xiàn)與算法的發(fā)展也是分不開的。在固體計算中,有限元法逐漸取得了優(yōu)勢;流體計算中,有限體積法也逐漸的確定了領(lǐng)導(dǎo)地位。這兩種算法對于我的出現(xiàn)功不可沒。
雖然我也具有一些缺點,比如無法很好的處理粘性問題,比如網(wǎng)格填充效率不高。但是綜合來看,我的優(yōu)勢還是很大的,比如由于網(wǎng)格節(jié)點間無需固定規(guī)則,因此在網(wǎng)格自適應(yīng)方面,我的能力要遠(yuǎn)強于大哥結(jié)構(gòu)風(fēng)格。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,我的一些缺點也能在一定程度上得到改善。比如粘性問題,常常采用棱柱網(wǎng)格予以解決。而填充效率低主要體現(xiàn)在生成的網(wǎng)格數(shù)量過多,但是隨計算機技術(shù)的進步,這些都不是問題。
再來白一白俺的生成算法。
當(dāng)前最主要的生成算法有:
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陣面推進法
基本思想:首先將待離散區(qū)域的邊界按需要的網(wǎng)格尺度分布劃分成小陣元(二維為線段,三維是三角形面片),構(gòu)成封閉的初始陣面,然后從某一陣元開始,在其面向流場的一側(cè)插入新點或在現(xiàn)有陣面上找到一個合適與該陣元連成三角形單元,就形成了新的陣元。將新的陣元加入到陣面中,同時刪除被掩蓋了的舊陣元,以此類推,直到陣面中不存在陣元時過程結(jié)束。
優(yōu)點:
(1)初始陣面即為物面,能夠嚴(yán)格保證邊界的完整性;
(2)計算截斷誤差小,容易生成網(wǎng)格;
(3)引入新點后易于控制網(wǎng)格步長分布,切在流場的大部分區(qū)域也能的得到高質(zhì)量的網(wǎng)格
缺點:每推進一步,僅生成一個單元,效率低。
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Delaunay三角劃分
基本步驟:將平面上一組給定點中的若干個點連成Delaunay三角形,即每個三角形的頂點都不包含在任何其他不包含該點三角形的外接圓內(nèi),然后在給定的這組點中取出任何一個未被連接的點,判斷該點位于哪些Delaunay三角形的外接圓內(nèi),連接這些三角形的頂點組成新的Dalaunay三角形,直到所有的點全部被連接。
優(yōu)點:
(1)具有良好的數(shù)學(xué)支持
(2)網(wǎng)格生成效率高
(3)不易引起網(wǎng)格空間穿透
(4)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相對簡單
缺點:需要在物面處進行布點控制,以保證邊界的一致性及物面完整性,避免物面穿透。
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四叉樹(2D)/八叉樹(3D)算法
基本作法:先用一個較粗的矩形(二維)/立方體(三維)網(wǎng)格覆蓋包含物體的整個計算域,然后按照網(wǎng)格尺度的要求不斷細(xì)分矩形(立方體),使符合預(yù)先設(shè)置的疏密要求的矩形/立方體覆蓋整個流場,最后再講矩形/立方體切割成三角形/四面體單元。
優(yōu)點:網(wǎng)格生成速度快;易于自適應(yīng);可以方便地同實體造型技術(shù)相結(jié)合。
缺點:復(fù)雜邊界的逼近效果不甚理想,生成網(wǎng)格質(zhì)量較差。
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陣面推進法與Delaunay三角劃分
基本步驟:從邊界網(wǎng)格出發(fā),內(nèi)部的點通過陣面推進法生成,然后利用Delaunay算法對這些點進行逐點插入,不斷重復(fù)以上步驟,直到網(wǎng)格尺寸達(dá)到要求。
優(yōu)點:網(wǎng)格質(zhì)量好,邊界逼近效果好,網(wǎng)格格生成效率高,具有良好的數(shù)學(xué)支持。
缺點:對于邊界風(fēng)格的依賴性較大,邊界網(wǎng)格的質(zhì)量直接影響網(wǎng)格劃分結(jié)果。
至于其他的有關(guān)計算方面的東東,留待下次再白了
9
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11.觀察內(nèi)部網(wǎng)格要先關(guān)掉pre mesh
11.觀察內(nèi)部網(wǎng)格要先關(guān)掉pre mesh
12.
13. 這里為什么不要建立映射關(guān)系?
Typically, ANSYS ICEM CFD meshers can handle this if the gap is smaller than the proposed element size on the surfaces or curves. Therefore, you would set a tolerance larger than the gap if you are using a large element size. A tolerance smaller than the gap would create yellow curves which could be fixed.
The recommended tolerance is approximately 1/10ththe size of the average mesh size.
取螺旋槳直徑的0.02倍和0.25 倍.遠(yuǎn)流場控制域
網(wǎng)格則以近流場控制域外表面網(wǎng)格為基礎(chǔ), 并以
1.2倍的增長比例外推生成結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格, 整個流場
網(wǎng)格劃分如圖4所示 (沈海龍,等:肥大型船伴流場數(shù)值模擬的網(wǎng)格劃分方法研究)
用.較小尺度的網(wǎng)格能準(zhǔn)確反映船體表面曲率的變
化, 精確地捕捉到由于曲率變化而產(chǎn)生的流動細(xì)節(jié),
當(dāng)然網(wǎng)格數(shù)也成倍增加.較大尺度的網(wǎng)格雖然可以
極大地降低網(wǎng)格數(shù), 但是在船體表面曲率較大的地
方卻不能反映出相應(yīng)的流動細(xì)節(jié).而數(shù)值模擬的目
的就是為了準(zhǔn)確地捕捉到一些具體的流動細(xì)節(jié), 因
此有必要探討舭部不同的網(wǎng)格劃分方式對計算結(jié)果
的影響.近壁區(qū)域網(wǎng)格劃分方式對計算結(jié)果的影響
對于數(shù)值模擬, 近壁區(qū)域網(wǎng)格的質(zhì)量是湍流模
型能否恰當(dāng)?shù)厍蠼馔牧鬟吔鐚拥年P(guān)鍵.判斷湍流邊
界層區(qū)域網(wǎng)格質(zhì)量的好壞有2個基本標(biāo)準(zhǔn).第1個
標(biāo)準(zhǔn)是2個節(jié)點之間的最小距離, 其中離開壁面的
第1個節(jié)點與壁面之間的距離最為關(guān)鍵, 它是以y
+值來體現(xiàn)的, 對于高雷諾數(shù), 其值在10 ~ 150范圍
內(nèi)是合理的[ 10] ;第2個標(biāo)準(zhǔn)是邊界層內(nèi)的最少節(jié)點
數(shù), 即有幾層這樣的網(wǎng)格[ 11
擬的影響, 論文討論了5種網(wǎng)格劃分方式.第1種方
式完全不考慮邊界層對網(wǎng)格質(zhì)量的要求;第2種至
第5種方式均取離開壁面的第1個節(jié)點到壁面距離
為3.5 ×10
-4個船長, 即0.1 m左右, 并以此為基礎(chǔ)
生成邊界層網(wǎng)格, 且邊界層內(nèi)的節(jié)點數(shù)分別為1、3、
5、7.將這5種網(wǎng)格劃分方式所得計算結(jié)果和試驗值
相比較則發(fā)現(xiàn), 第1種方式在預(yù)報尾流場時完全失
敗;第2種方式對舭渦在槳盤面處的影響有所體現(xiàn);
第3種方式成功地捕捉到舭渦在槳盤面處所形成的
“島”狀或者“兔耳”狀, 但是和試驗值[ 12] 相比, 其位
置偏差15度左右, 失真較嚴(yán)重;第4和第5種方式
預(yù)報的結(jié)果和試驗值[ 12] 完全吻合.為了從直觀上了
解不同網(wǎng)格劃分方式對計算結(jié)果的影響, 這里給出
了第2種和第4種網(wǎng)格劃分方式所劃分的網(wǎng)格及相
肥大型船外流場網(wǎng)格劃分時, 采用分塊網(wǎng)格與結(jié)構(gòu)
化和非結(jié)構(gòu)化混合的多重網(wǎng)格, 對船殼曲率較大的
部位采用較小的網(wǎng)格尺度, 并對流場中關(guān)鍵考察部
位進行局部加密, 同時充分考慮近壁區(qū)域粘性邊界
層網(wǎng)格及其節(jié)點數(shù)目, 使用這樣的網(wǎng)格劃分方法分
別對3艘不同方形系數(shù)的船舶進行數(shù)值模擬, 得到
的結(jié)果都和試驗值吻合良好, 從而驗證了該網(wǎng)格劃
分方法對肥大型船粘性伴流場的網(wǎng)格劃分具有適用
性.同時對普通船型流場的網(wǎng)格劃分也具有一定的
參考價值.
國內(nèi)船舶
1;7 的研究總體上還是落后于國外的發(fā)展水平!目前對考慮自由液面的實際船型已經(jīng)
能給出比較好的結(jié)果但是對考慮到附體的復(fù)雜船型粘性流場的研究甚少本文采用
交界面處各流場變量由插值計算傳遞計算中沒有考慮自由液面的影響從最后計算得到的槳盤面流分布結(jié)果來看!數(shù)值計算較好地反映了槳盤面流場的特征"于問題本身的復(fù)雜性本文的工作暫時沒有考慮自由液面的影響而模型的伴流試驗則是在存在自由液面的狀態(tài)下獲得的$但是考慮到自由液面對于槳盤面處伴流場的影響比較小$數(shù)值計算的結(jié)果與模型伴流試驗GBH的結(jié)果還是具有一定的可比性
相比于非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格有較規(guī)則形狀的網(wǎng)格質(zhì)量可以做的很高,進行數(shù)值計算時也可以采用更高階的格式(非結(jié)構(gòu)化最高二階精度)。
1.
> 映射關(guān)系線,距離越遠(yuǎn)箭頭越大。
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