10 تا از تکنیک های مش بندی با کیفیت در انسیس فلوئنت (Ansys Fluent)

• آموزش, بلاگ, خدمات

در شبیه‌ سازی‌ های دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) ، تکنیک های مش بندی نقش بسیار مهمی در دقت نتایج ایفا می‌کنند. استفاده از تکنیک های مش بندی مناسب می‌تواند به کاهش خطاهای عددی و بهبود همگرایی نتایج منجر شود. نرم‌افزار انسیس فلوئنت، یکی از قدرتمندترین ابزارها در این زمینه، با استفاده از تکنیک های مش بندی پیشرفته، امکان ایجاد مش‌های بهینه برای شبیه‌ سازی جریان‌های پیچیده و انتقال حرارت را فراهم می‌کند.

یکی از تکنیک های مش بندی مؤثر، استفاده از مش‌ های تطبیقی است که در نواحی با تغییرات شدید مانند لایه‌های مرزی به‌ کار گرفته می‌شود. این تکنیک های مش بندی به‌ صورت خودکار اندازه المان را بر اساس معیارهای خاصی تنظیم می‌کند تا دقت نتایج در نواحی بحرانی افزایش یابد. همچنین، تکنیک های مش بندی افزایش تراکم مش در نزدیکی دیواره‌ها یا استفاده از لایه‌های افزایشی (Inflation Layers)، برای بهبود مدل‌سازی جریان‌های مرزی، به‌خصوص در مجاورت سطوح جامد، بسیار مؤثر است.

استفاده از مش‌ های غیرساختاری و تکنیک های مش بندی مبتنی بر تجزیه دامنه نیز در هندسه‌ های پیچیده مفید هستند. این تکنیک های مش بندی انعطاف‌ پذیری بالایی دارند و بهینه‌ سازی مش را در نواحی بحرانی(تمرکز تنش) ممکن می‌سازند. علاوه بر این، تکنیک‌ های صاف‌ سازی مش (smoothing) و استفاده از مش‌ های چندبخشی از جمله تکنیک های مش بندی دیگری هستند که به بهبود کیفیت مش و کاهش خطاهای عددی کمک می‌کنند.

در نهایت ، بهینه‌سازی پارامترهای مش با استفاده از مطالعه همگرایی و استفاده از الگوریتم‌ های پیشرفته مش‌ بندی، از جمله مهم‌ ترین تکنیک های مش بندی هستند که دقت و صحت نتایج شبیه‌سازی را تضمین می‌کنند. انتخاب تکنیک های مش بندی مناسب، بسته به نوع مسئله و شرایط مرزی، می‌تواند تأثیر قابل‌ توجهی بر کیفیت شبیه‌ سازی‌ ها داشته باشد.

برای انجام پروژه ها و منتورینگ میتوانید از طریق ایمیل : info@BanuMusaGr.com و شماره : 35424520– 51 (98+) و 388 20 55 0915، با ما در ارتباط باشید .

تکنیک های مش بندی (تولید شبکه) شامل :

• استفاده از مش‌های تطبیقی (Adaptive Meshing)
• تکنیک افزایش تراکم مش در نزدیکی دیواره‌ها (Wall Refinement)
• استفاده از تکنیک(Inflation Layers)
• ایجاد مش‌های غیرساختاری (Unstructured Meshing)
• روش تجزیه دامنه (Domain Decomposition Method)
• روش سلسله مراتبی (Hierarchical Meshing)
• تکنیک‌های صاف‌سازی مش (Mesh Smoothing Techniques)
• استفاده از مش‌های چندبخشی (Hybrid Meshing)
• بهینه‌سازی پارامترهای مش‌سازی با استفاده از مطالعه همگرایی (Convergence Study)
• استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته مش‌سازی (Advanced Meshing Algorithms)

استفاده از مش‌های تطبیقی (Adaptive Meshing)

مش‌ های تطبیقی به شما این امکان را می‌دهند که در نواحی خاصی از دامنه محاسباتی که تغییرات شدیدی دارند، مانند لایه‌های مرزی یا نواحی با گرادیان‌ های بالا، مش را به صورت محلی ریزتر کنید. این تکنیک به‌طور خودکار اندازه سلول‌ها را بر اساس معیارهای خاصی (مانند گرادیان‌های سرعت یا دما) تنظیم می‌کند.

ویژگی: افزایش دقت نتایج در نواحی بحرانی بدون نیاز به استفاده از مش‌های ریز در سراسر دامنه محاسباتی که باعث کاهش زمان محاسباتی می‌شود.

تکنیک افزایش تراکم مش در نزدیکی دیواره‌ها (Wall Refinement)

در بسیاری از شبیه‌ سازی‌ ها، به‌ویژه جریان‌ های سیال نزدیک به دیواره‌ ها، گرادیان‌ های زیادی در پارامترهایی مثل سرعت و فشار وجود دارد. بنابراین، نیاز است که تراکم مش در این نواحی بیشتر شود. برای این کار، از لایه‌ های ریز (مثل لایه‌های منشوری در حالت سه‌بعدی) استفاده می‌شود که به دقت مدل‌سازی جریان لایه مرزی کمک می‌کند.

ویژگی: بهبود دقت مدل‌ سازی رفتار جریان در نزدیکی دیواره‌ها و کاهش خطاهای عددی ناشی از تغییرات ناگهانی.

استفاده از تکنیک(Inflation Layers)

این تکنیک شامل ایجاد لایه‌های افزایشی (Inflation Layers) در اطراف مرزهای جامد (مانند دیوارها) برای بهبود مدل‌سازی لایه مرزی و نواحی با گرادیان‌های زیاد است. تعداد و ضخامت این لایه‌ها باید با توجه به مشخصات جریان و هندسه بهینه‌سازی شود.

ویژگی: دقت بالاتر در شبیه‌سازی جریان‌های نزدیک به دیواره و مدل‌سازی بهتر انتقال حرارت و انتقال جرم.

ایجاد مش‌های غیرساختاری (Unstructured Meshing)

مش‌های غیرساختاری با استفاده از سلول‌های مثلثی (در دو بعد) یا چهاروجهی (در سه بعد) ساخته می‌شوند و برای هندسه‌های پیچیده مناسب هستند. این نوع مش‌ها به راحتی می‌توانند به هر شکلی تطبیق پیدا کنند و به بهینه‌سازی مش در نواحی پیچیده کمک کنند.

ویژگی: قابلیت انعطاف‌پذیری بالا برای تطبیق با هندسه‌های پیچیده و امکان ایجاد مش‌های با کیفیت بالا در نواحی بحرانی.

روش تجزیه دامنه (Domain Decomposition Method)

این روش شامل تقسیم دامنه محاسباتی به نواحی کوچکتر و ایجاد مش‌های متفاوت برای هر ناحیه است. این روش برای شبیه‌سازی‌های چندفازی یا سیستم‌هایی که شامل مناطق با خواص متفاوت هستند بسیار مفید است.

ویژگی: امکان استفاده از مش‌های متفاوت و بهینه‌سازی‌شده برای نواحی مختلف و افزایش دقت محلی.

روش سلسله مراتبی (Hierarchical Meshing)

این تکنیک شامل ایجاد مش‌های چند سطحی است که در آن هر سطح دارای اندازه سلولی متفاوتی است. از این روش برای تحلیل چند مقیاسی و شبیه‌سازی‌های با تغییرات محلی شدید استفاده می‌شود.

ویژگی: بهبود دقت در نواحی با تغییرات شدید و کاهش زمان محاسباتی در نواحی با تغییرات کمتر.

تکنیک‌های صاف‌سازی مش (Mesh Smoothing Techniques)

صاف‌سازی مش به اصلاح نقاط مش به‌منظور بهبود کیفیت کلی سلول‌ها و حذف اعوجاج‌های غیرضروری می‌پردازد. این تکنیک‌ها شامل الگوریتم‌های متعددی هستند که بهینه‌سازی شکل و اندازه سلول‌ها را فراهم می‌کنند.

ویژگی: افزایش کیفیت مش و کاهش خطاهای عددی مرتبط با اعوجاج مش.

استفاده از مش‌های چندبخشی (Hybrid Meshing)

در این روش از ترکیبی از انواع مختلف مش، مانند مش‌های چهاروجهی، شش‌وجهی و منشوری، استفاده می‌شود تا به بهترین ترکیب دقت و کارایی برای هندسه و شرایط مرزی مختلف دست یافت.

ویژگی: انعطاف‌پذیری بیشتر در مش‌سازی و امکان بهینه‌سازی بهتر برای نواحی مختلف مدل.

بهینه‌سازی پارامترهای مش‌سازی با استفاده از مطالعه همگرایی (Convergence Study)

مطالعه همگرایی که به Mesh study هم معروف است شامل تغییر پارامترهای مش‌سازی (مانند اندازه سلول‌ها یا تعداد لایه‌های مرزی) و بررسی تغییرات در نتایج شبیه‌سازی است تا به نقطه‌ای برسیم که تغییرات در نتایج به حداقل برسد.

ویژگی: اطمینان از این‌ که نتایج شبیه‌سازی نسبت به تغییرات مش حساسیت زیادی ندارند، و تضمین همگرایی و دقت نتایج.

استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته مش‌ریزی (Advanced Meshing Algorithms)

الگوریتم‌های مش‌سازی پیشرفته مانند الگوریتم‌های Delaunay، Voronoi، و Octree برای تولید مش‌های بهینه‌تر و با کیفیت بالاتر استفاده می‌شوند. این الگوریتم‌ها با توجه به هندسه و شرایط مسئله، بهترین نوع مش را تولید می‌کنند.

ویژگی: بهبود کیفیت مش، کاهش خطاهای عددی، و افزایش دقت شبیه‌سازی

استفاده از این تکنیک های مش بندی می‌تواند به بهبود کیفیت مش و در نتیجه بهبود دقت و صحت نتایج شبیه‌سازی‌های شما در انسیس فلوئنت Ansys Fluent کمک کند. انتخاب روش‌های مناسب بسته به نوع مسئله، شرایط مرزی، و پیچیدگی هندسه متفاوت خواهد بود.اگر سئوالی در رابطه با مقاله تکنیک های مش بندی و یا پروژه های خود داشتید در پایین صفحه کامنت بگذارید و تلاش میکنیم در اسرع وقت پاسخ بدهیم .

خدمات و منتورینگ بنوموسی

شرکت بنوموسی با ارائه جلسات منتورینگ آباکوس راهنمای شما عزیزان در جهت رفع و بهبود ایرادات فنی و مهندسی پروژه های صنعتی و دانشجوی تان در زمینه مدل‌سازی، تحلیل، و صحت‌سنجی نتایج می باشد. این جلسات به صورت آنلاین و حضوری برگزار می‌شود و نیم ساعت اول رایگان است. برای اطلاعات بیشتر و رزرو وقت، از صفحه منتورینگ اباکوس ما دیدن کنید.

برای استفاده از خدمات شبیه‌سازی و مشاوره رایگان ما، کافی است با ما تماس بگیرید. ما در تمام مراحل پروژه کنار شما هستیم تا بهترین نتایج را به‌دست آورید.

برای کسب اطلاعات بیشتر و دریافت منتورینگ ، لطفاً با ما تماس بگیرید یا از وب‌سایت Banumusagr بازدید کنید. تیم ما آماده است تا شما را در دستیابی به نتایج مطلوب در تحلیل‌های عددی و شبیه‌سازی‌های مهندسی یاری کند.

راه های ارتباطی با شرکت بنوموسی :

TELEGRAM : https://t.me/BanuMusaGr

ایمیل: info@BanuMusaGr.com

تلفن همراه:  388 20 55 0915

تلفن:  35424520– 51 (98+)

آدرس: مشهد – کیلومتر 12 بزرگراه آسیایی (جاده قوچان)- جاده شهرک صنعتی توس- شهرک فناوری صنایع غذایی و بیوتکنولوژی شمال شرق- معاونت صنایع کوچک- مرکز خدمات.