fluent的亚松弛因子各代表什么意思？有什么作用？可以分别能降低那些残差指标？最好能详细介绍一下 fluent中松弛系数

Fluent计算中，在调节松弛因子之后，需要再初始化、从头计算吗？ 看具体情况吧，调整松弛因子是改变收敛的速度，防止收敛曲线出现震荡。很多时候并不需要重新初始化。fluent里的亚松驰因子如何设置？ 松弛因子是用来控制变量每次迭百代的变化的，主要影响迭代的收敛速度和收敛情况，松弛因子在0-1之间，越小度代表知两次迭代变化越小，这样计算比较稳定，但是计算速度慢。一般fluent默认的松弛因子对于大多数问题道都是适用的。如果你的问题比较复杂，开始阶段不容易收敛的版话，可以相应把松弛因子改权小一点。设置时solve-control里，如下图：fluent问题 不知道你的亚松弛因子都多大，但从残差图看，很显然，你不是k和ε不收敛，最关键的是continuity发散。如果想收敛，如果你调小momentum的亚松弛因子就可以了。但是要注意，亚松弛因子越小，收敛越慢。如果你使用的是SIMPEL算法，momentum调到0.2~0.6之间，你看能不能收敛，哪个值合适；如果你用的是PISO算法，momentum建议值当然是0.7，因为pressure是0.3，但是你的多相流模型PISO要比SIMPEL好些，momentum势必必须调小些。我用过0.2，你可以参考一下。fluent里面的亚松弛因子是什么？ 松弛因子是用来控制变量每次迭代的变化的，主要影响迭代的收敛速度和收敛情况，松弛因子在0-1之间，越小代表两次迭代变化越小，这样计算比较稳定，但是计算速度慢。一般fluent默认的松弛因子对于大多数问题都是适用的。如果你的问题比较复杂，开始阶段不容易收敛的话，可以相应把松弛因子改小一点。fluent的亚松弛因子各代表什么意思？有什么作用？可以分别能降低那些残差指标？最好能详细介绍一下 亚松弛因子就是将本层计算结果与上一层结果的差值作适当缩减，以避免由于差值过大而引起非线性迭代过程的发散。用通用变量来写出时，为松驰因子。亚松驰最简单的形式为：A(n+1)=A(n)+uRel×Δ(单元内变量=原来的值+亚松驰因子×变化)分离解算器使用亚松驰来控制每一步迭代中的计算变量的更新。这就意味着使用分离解算器解的方程，包括耦合解算器所解的非耦合方程（湍流和其他标量）都会有一个相关的亚松驰因子。举个例子，比如计算一个流场问题时发现continuity的残差过大，即总是发散，可以将默认的momentum亚松弛因子（0.7）调小（比如0.5，0.2），待残差稳定后，可以在恢复默认的momentum亚松弛因子。亚松弛因子越小，计算的收敛过程越慢，比如0.7时需要计算1000步，而0.2时可能需要1600步。其他物理方程的参数，比如湍动能k，湍动能耗散率ε，等等，道理大致相同。我发现往往发散都是因为momentum，即残差continuity是主要因素。另外多说一点，PISO耦合求解时，pressure默认0.3，momentum默认0.7，即二者之和为1，这是最理想的设置，但为了保证收敛，也可以先调小momentum，稳定后在恢复0.7。希望对你有帮助。fluent计算中怎么加快计算速度 减少输出或画图的更新频率采用多核或多机并行其实关键还是升级计算机fluent中止后继续运算的一系列问题？1.中止fluent计算后，修改边界条件或者修改自动保存的步骤，或者修改松弛因子，不初始化，然后继续运算，这样会影响结果的准确性吗？。Fluent改变亚松弛因子的问题 这个有效的，松弛因子调用的时候只是改变每次计算值的相对变化大小，说简单点就是一个上次迭代结果对本次迭代结果的一个加权影响。总之，如果收敛就是有效的，

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