FLUENT求解器介绍
FLUENT软件提供多种求解器，主要分为基于压力的求解器和基于密度的求解器两大类，每类下又包含不同的算法。这些求解器针对不同的流动特性（如速度范围、可压缩性、物理模型复杂度等）进行了优化，用户可根据具体问题选择合适的求解器以提高仿真效率和精度。以下是详细介绍：
一、基于压力的求解器（Pressure-Based Solver）
基于压力的求解器通过分离或耦合方式求解动量方程和压力-速度修正方程，适用于低速不可压缩流动和中等可压缩流动。近年来其适用范围已扩展至更复杂的流动问题。
分离算法（Segregated Algorithm）
内存效率高，适合大规模网格问题。
收敛速度较慢，但对多相流、燃烧等复杂物理模型支持灵活。
原理：依次求解动量方程和压力修正方程（如经典的SIMPLE算法），变量之间“解耦”处理，内存占用较低。
特点：
适用场景：燃烧、多相流、化学反应等需要精细收敛控制的场景
收敛速度比分离算法快5-10倍，但内存占用增加约1.5-2倍。
支持动网格、多相流等复杂模型，兼容所有FLUENT物理模块。
原理：以耦合方式联立求解动量方程和连续性方程，减少了迭代次数。
特点：
适用场景：需要快速收敛的中高速流动问题，尤其是涉及复杂物理场耦合的情况。
二、基于密度的求解器（Density-Based Solver）
基于密度的求解器直接求解瞬态Navier-Stokes方程，通过时间推进法获得稳态解，适用于高速可压缩流动（如超音速、高超声速流动）。其核心优势在于对激波和强可压缩效应的精确捕捉。
显式算法（Explicit Solver）
计算效率高，但对网格质量敏感。
主要用于跨音速、超音速等强可压缩流动。
原理：采用显式时间积分，稳定性受限于时间步长，通常需搭配通量格式（如AUSM、Roe-FDS）以提高激波分辨率。
特点：
隐式算法（Implicit Solver）
内存需求较高，但收敛性和精度优于显式算法。
支持全速度范围流动（从低速到高超音速），尤其适合复杂瞬态问题。
原理：采用隐式时间积分，允许更大的时间步长，稳定性更强。
特点：
适用场景：航空航天领域的高超声速流动、瞬态气动噪声模拟等。
三、求解器选择建议
流动速度与可压缩性
低速不可压缩流（如自然对流、多相流）：优先选择基于压力的求解器（分离或耦合算法）（如超音速飞行器流场）：选择基于密度的隐式或显式算法。物理模型复杂度
涉及燃烧、多相流、化学反应时，基于压力的分离算法更灵活。
需要动网格或强耦合物理场时，基于压力的耦合算法效率更高。
计算资源
内存受限时，优先选择基于压力的分离算法或基于密度的显式算法。
追求收敛速度时，选择基于压力的耦合算法或基于密度的隐式算法。
四、其他关键技术特性
并行计算：FLUENT支持MPI并行机制，可扩展至数万核心，尤其适合大规模瞬态模拟。
通量格式：基于密度的求解器提供AUSM、Roe-FDS等格式，提升激波和湍流模拟精度。
物理模型兼容性：所有求解器均支持湍流模型（如LES、DES）、多相流模型（VOF、DPM）及化学反应模型。
总结
FLUENT的求解器设计兼顾了广泛的应用场景和计算效率。用户需根据流动特性、物理模型复杂度和计算资源进行选择。例如，汽车发动机冷却模拟可采用基于压力的耦合算法，而火箭超音速尾流分析则适合基于密度的隐式算法。
