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[基础理论] ansys与fluent区别

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发表于 2016-4-6 16:33 | 显示全部楼层 |阅读模式

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1、两个软件的关系:ANSYS公司2005年收购fluent,如今在ansys12版本中已集成fluent
2、两个软件使用方向不一样:ANSYS用于固体力学,FLUENT专用于流体力学
3、ANSYS的FLOTRAN流体模块是基于有限元方法,FLUENT则是基于有限体积法
4、对于机械方向,除了流体机械专业,其他专业更多的使用有限元,也就是说,使用ANSYS更多一些。流体机械专业则两者都要使用。
ansys侧重于固体传热和应力应变分析等,在求解流体问题是,没有FLUENT好使,airpak主要用于气流组织的模拟,可以作为FLUent的前处理软件
fluent专门做流体分析的,热流之类的 机械和建筑方向肯定要用ansys
流动传热的问题建议用fluent,纯导热问题用ansys。因为ansys的热分析模块只能处理纯传热问题,不计算流场。ansys的强项在于处理固体问题,流体有关的问题不是它的擅长,是fluent的擅长。
所以楼主的问题属于固壁传热问题,原来的ansys就可以较好的解决。
另外,虽然说ansys先后收购了CFX和fluent这两个软件,但是ansys仅是指ansys本身的软件,不包括上面的两个。个人看法:暂时不会出新的混合了上述三种的所谓的新ansys,因为从算法上讲,ansys用的是有限元算法,而fluent和CFX用的是有限体积法,所以暂时无法整合到一起。
流动传热的问题建议用fluent,纯导热问题用ansys。因为ansys的热分析模块只能处理纯传热问题,不计算流场。ansys的强项在于处理固体问题,流体有关的问题不是它的擅长,是fluent的擅长。
另外,虽然说ansys先后收购了CFX和fluent这两个软件,但是ansys仅是指ansys本身的软件,不包括上面的两个。个人看法:暂时不会出新的混合了上述三种的所谓的新ansys,因为从算法上讲,ansys用的是有限元算法,而fluent和CFX用的是有限体积法,所以暂时无法整合到一起。
两者最根本的区别在于求解方法的不同,Fluent用的是有限容积法,而Ansys用的是有限元法。
如果是用来算固体的稳态或者非稳态传热,比如固体的热传导,耦合热应力,ansys好很多。如果是有流场、自然对流等的情况下,fluen好些。
有限容积法
其基本思路是:将计算区域划分为一系列不重复的控制体积,并使每个网格点周围有一个控制体积;将待解的微分 方程对每一个控制体积积分,便得出一组离散方程。其中的未知数是网格点上的因变量 的数值。为了求出控制体积的积分,必须假定 值在网格点之间的变化规律,即假设 值 的分段的分布的分布剖面。从积分区域的选取方法看来,有限体积法属于加权剩余法中 的子区域法;从未知解的近似方法看来,有限体积法属于采用局部近似的离散方法。简言之,子区域法属于有限体积发的基本方法。 有限体积法的基本思路易于理解,并能得出直接的物理解释。离散方程的物理意义,就 是因变量 在有限大小的控制体积中的守恒原理,如同微分方程表示因变量在无限小的控 制体积中的守恒原理一样。限体积法得出的离散方程,要求因变量的积分守恒对任意一组控制体积都得到满足, 对整个计算区域,自然也得到满足。这是有限体积法吸引人的优点。有一些离散方法,例如有限差分法,仅当网格极其细密时,离散方程才满足积分守恒;而有限体积法即使 在粗网格情况下,也显示出准确的积分守恒。 就离散方法而言,有限体积法可视作有限单元法和有限差分法的中间物。有限单元法必 须假定 值在网格点之间的变化规律(既插值函数),并将其作为近似解。有限差分法只考虑网格点上 的数值而不考虑 值在网格点之间如何变化。有限体积法只寻求 的结点值 ,这与有限差分法相类似;但有限体积法在寻求控制体积的积分时,必须假定 值在网格点之间的分布,这又与有限单元法相类似。在有限体积法中,插值函数只用于计算控制 体积的积分,得出离散方程之后,便可忘掉插值函数;如果需要的话,可以对微分方程中不同的项采取不同的插值函数。
有限容积法(FVM)是计算流体力学(CFD)和计算传热学(NHT)中应用最广泛的数值离散方法。它通常包括如下五个部分:   1. 网格生成   2. 对流项的离散化   3. 边界条件的离散化   4.压力速度耦合   5. 离散方程的求解   对以上五个部分的处理将直接影响到最准结果的
有限元法
将连续的求解域离散为一组单元的组合体,用在每个单元内假设的近似函数来分片的表示求解域上待求的未知场函数,近似函数通常由未知场函数及其导数在单元各节点的数值插值函数来表达。从而使一个连续的无限自由度问题变成离散的有限自由度问题。
转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e94ccea0101fnj7.html

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