STAR-CCM+数据分析方法
本文摘要：（由ai生成）
仿真中存在离散化、迭代和模型误差。迭代误差关注物理指标达到容差范围的最终值，与残差图评估全局指标不同。收敛判断需关注物理指标精度和稳定性。常用停止准则需平衡准确性与效率。STAR-CCM+提供工具用于航空航天仿真数据的定量分析，包括报告图、X-Y图等。差异色图适用于场变量可视化，突出特征。壁面Y+色图助查壁面分辨率。
在仿真中存在许多不同类型的误差，例如离散化误差、迭代误差、模型误差等等。针对单个仿真，即固定网格和物理条件，我们通常希望知道仿真何时“收敛”，这可以称为迭代误差。通常情况下，工程师最关心的是物理指标（力、力矩等）在一定容差范围内什么时候与最终值接近。残差告诉我们求解方程的误差，但是不要将其与解变量或物理指标的误差混淆。残差是一种误差的度量，方程误差通常由高频解模式主导，而物理指标通常由低频解模式主导。因此，在判断是否达到“收敛”时，除了关注残差外，还应该关注物理指标是否达到所需的精度和稳定性。
残差图提供了评估数值解在当前网格上满足控制方程的全局指标。残差还具有快速检查，判断收敛是否良好的功能，差的解残差小于2个数量级，好的解残差大于6-8个数量级。例如在湍流中，受初始条件影响，因为初始条件不佳，残差收敛效果不好。受网格影响，即粗网格会产生更多的耗散，残差收敛效果更好。需要注意的是，残差图并不是唯一的评估指标，特别是对于复杂的仿真问题。除了残差，还需要结合其他信息来综合评估仿真的准确性和收敛性。同时，残差的解释需要结合具体问题和物理模型进行分析，以避免错误的解读。
停止准则的目标是提供收敛的近似指标，必须平衡准确性和效率。以下是一些常用的停止准则：
渐近准则-经常与力系数（CD、CL等）一起使用，使用归一化方法有助于选择稳健的最大-最小值。
曳力-在飞行包线范围内具有意义，采用物理量（磅、牛顿等）可以随着飞行条件的变化而变化。
最大值准则-经常与速度大小一起使用，能够及早发现发散现象，便于更容易地进行故障排查。
以Onera M6机翼为例，来说明在确定收敛时所遇到的挑战。案例细节，Onera M6 三维机翼，Ma=0.84，Re=11.72M，α=3.06º，SA湍流模型。
如图残差接近收敛，连续性、x动量和能量大约有3个数量级的收敛， y和z动量大约有4个数量级的收敛，阻力显示出一个强烈的渐近线，看似大幅度的残差振荡对阻力值几乎没有影响，在这个例子中，残差保持较高，是因为几何形状包含了一个尖锐的后缘，导致了一些质量较差的单元格，其局部残差值较高。
可以尝试使用渐近停止准则来估计力系数何时收敛，图将3个不同的采样窗口大小（50、100、200）与实际误差进行了比较，需要在准确的截断和存在误判之间取得平衡。在曳力中，收敛到1个计数（10^-4）的实际迭代次数为750，窗口大小为50时，约425（太早）； 窗口大小为100时，约450（太早）；窗口大小为200时，约950（浪费了算力）。在实践中，有效的停止准则将取决于问题本身，有效的窗口大小将取决于收敛速率，因此受到类似Courant数值的影响。
在物理度量中，估计收敛误差的黄金标准是使用伴随方法，伴随方法的一个主要缺点是其计算成本较高；然而，优点是可以利用伴随方法将原始度量改进到收敛值。在图 中比较了CL的误差估计。红色来自原始解的后验值，黑色来自伴随的先验估计，蓝色，使用伴随方法“改进”CL的后验值。
STAR-CCM+提供了一套工具，用于对航空航天仿真数据进行定量分析。
报告和监视图：CD、CL、CM等。
X-Y图：Cp和Cf剖面。
累积力表：展向升力分布。
用于自动化常见后处理的Java宏。
客户端服务器提取关键数据而无需移动完整的仿真文件。
在外部空气动力学中，许多场变量适用于使用差异色图进行可视化。马赫数、压力系数等，图展示了同一马赫数场的两种不同可视化方式，顶部突出显示激波，使用“小差异”色图将激波设置为临界值（Ma=1）；底部突出显示速度极值，使用“大差异”色图将自由流设置为临界值（Ma=0.85），调整色图以适应非对称范围，添加透明度以隐藏接近临界值的数据。
对于具有明确排序的场变量，色图是一个不错的选择。例如：热力学、热带、水域等。对于总压系数，色图使得低总压区域易于观察，例如边界层、尾迹等。在色图的顶端添加透明度有助于聚焦于压力缺失。对于壁面Y+，色图提供了一个快速检查靠近壁面分辨率是否正确，可以帮助轻松隔离潜在问题。
