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估计是空气动力学问题。如果是密度基求解器的话,每个时间步一次性收敛是更重要的了。
@李东岳 我觉得时间推进是非线性问题,咋可能一步收敛。只要 1.对时间精确的求解来说,不影响所需要的求解精度; 2.对不要求时间精确的,只要不影响下一次迭代就行;
@yhdthu aerodynamics
LUSGS的好处是可以使用更大的时间步长,但是显式计算的RK4也可以做到CFL~0.8。在二阶程序里使用LUSGS, CFL还是不应该大于1,因此LUSGS失去了它的优势。如果希望计算稳态,LTS也是一种相当有效率的稳态算法。如果LUSGS计算稳态收敛的速度比LTS更快,那么还是值得使用它。
'Implementation of density-based solver for all speeds in the framework of OpenFOAM' 里面介绍的双时间推进看起来不错,虽然计算量大一点,但是应该可以更好的处理流场马赫数跨度很大的情况 (跟压力基础求解器相比)。我一同事刚好在算这种流场,也许可以尝试你写的那种算法。
这里讨论的实在是高深。虽然不懂 LU-SGS 是啥,但最近偶然看到有人分享这样的代码: 网站 GitLab
@程迪 您好,有个问题想请教您。看到您在《OpenFOAM的残差定义》一文中提到了残差定义方式:https://chengdi123000.github.io/2018/01/04/OpenFOAM的残差定义/ 关于分母normFactor,有些疑问,不知道为什么要这样定义,有什么数学上的原理吗? 谢谢!
@程迪 汗流浃背了,一直有困惑,可压缩流动中LUSGS收敛性会很好,但OpenFOAM官方一直没有这版本
@程迪 读了大佬的解释,不免好奇,Fluent收敛速度比OF快会是因为非线性项处理方式引起的吗?比如Fluent可能用的是Newton迭代?OF为什么不用Newdon迭代呢,只是因为Picard迭代简单,不用求导?
@biaowai 补充下,在Fluent理论和用户手册中搜索下,确实没有提到Picard,但出现了很多关于Newton-iteration的介绍,可能是Fluent更快收敛的一个原因