Fluent 进阶篇2：仿真误差知多少？
本文摘要（由AI生成）：
文章主要讨论了仿真误差的五种类型，包括舍入误差、迭代误差、离散误差、模型误差和系统误差。文章指出，了解每种误差类型的原因，可以制定最佳实践来最小化误差。网格在最小化误差方面起着重要的作用。在进行CFD模型时，应考虑工作的目的和需要的精确度。最后，文章强调了只有在了解了各种误差的来源及所占的比重，才能制定合理的避免误差的最佳实践策略。
引子
在流体的江湖里有这样一个传说：做仿真的除了自己信，谁都不信。很多粉丝朋友也很苦恼，吭哧吭哧仿真了半天，结果摸着自己的头，却陷入了茫然，这结果准吗？于是怀着忐忑的心情去与实验结果进行对比，结果自然是几家欢喜几家愁，相信很多粉丝是愁云满面的。那么我们今天就来扒一扒仿真误差到底有哪些来源，以及如何制定最小化误差的策略。
CFD计算结果的精度受不同误差类型的影响。通过了解每种错误类型的原因，可以开发最佳实践来最小化误差。网格在最小化误差方面起着重要的作用.在上一篇“怎样才算是好网格”中已经做了详细介绍，可参看上篇文作系统了解。
主要内容
•五种不同类型误差
•最小化误差的策略
另外：在进行CFD模型时，应考虑工作的目的:
•结果将用于什么?
•需要多高的精确度?
五种误差类型
有几个不同的因素共同影响整体仿真的精度。
按数量级从高到低如下:
• Round-off errors（舍入误差）– 与计算机运算精度相关的舍入误差
• Iteration errors（迭代误差）– 迭代“n”次的解与最终收敛解之间的误差
• Discretization Error errors（离散误差）–当前使用网格的收敛解与模型方程精确解的误差
–l‘Exact’ solution：精确解 à无限密网格的解
• Model errors（模型误差）– 模型方程的“精确”解（‘Exact’ solution）与真实解的误差(实验数据或解析解)
• Systematic Errors（系统误差）- 即使模型误差和数值误差都降低到一定水平，系统误差也会导致解的精度降低。
1.Round-Off Error（舍入误差）
由机器舍入而引起的解的不准确性
如何确定舍入错误是一个问题:
2.迭代误差：Iteration Error - Best Practice
•要检查迭代误差，首先要定义您的目标变量(targetvariables)
•选择残差的收敛标准
•求解迭代时监测并绘制目标变量的变化曲线
•选择另一个更严格的残差收敛标准并继续迭代
•不断重复，直到目标变量曲线显示其不再变化为止
•这样操作时，残差最好是单调递减的，虽然不可能始终如此（因此残差不是判断收敛的唯一标准）
•最后，在每个收敛水平上，都务必检查质量和能量平衡的通量报告
3. Discretization Error（离散误差）
给定网格上的解与无限精细网格上的“精确”解之间的差异称为“离散误差”
离散误差估计
由此最佳实践可以得出在网格无限密不可实现的前提下，避免离散误差的方法主要为细化网格（做网格无关性研究），以及采用更高阶的离散格式。
4. Model Errors（模型误差）
模型误差:冲击射流
5.Systematic Errors（系统误差）
系统误差的可能原因：
注：最大限度减少系统误差的最有效方法是真正了解应用和物理性质。
