湍流与黏性有什么关系？
湍流和粘性都是客观存在的流动性质。
湍流的形成需要一定的条件，粘性是一切流动都具有的。 流体流动方程本身就是具非线性的。
NS方程中的粘性项就是非线性项，当然无粘的欧拉方程也是非线性的。
粘性是分子无规则运动引起的，湍流相对于层流的特性是由涡体混掺运动引起的。 湍流粘性是基于湍流体的parcel湍流混掺是类比于层流体中的分子无规则运动，只是分子无规则运动遥远弱些吧了。不过，这只是类比于，要注意他们可是具有不同的属性。 粘性是耗散的根源，实际流体总是有耗散的。 而粘性是制约湍流的。
LANDAU说，粘性的存在制约了湍流的自由度。
湍流粘性系数和层流的是不一样的,层流的粘性系数基本可认为是常数,可湍流中层流底层中粘性系数很小,远小于层流时的粘性系数;而在过渡区,与之相当,在一个数量级;在充分发展的湍流区,又远大于层流时的粘性系数.这是鮑辛内斯克1987年提出的。
1 FLUENT的初始化面板中有一项是设置从哪个地方开始计算(compute from),选择从不同的边界开始计算有很大的区别吗?该怎样根据具体问题选择从哪里计算呢?比如有两个速度入口A和B,还有压力出口等等，是 ......
紊动能强度和长度尺度的设定方法：
*Exhaust of a turbine----Intensity=20%, Length scale=1-10% of blade span *Downstream of perforated plate or screen-- Intensity=10% ,Length scale=screen /hole size *Fully-developed flow in aduct or pipe
Intensity=5% ,Length scale=hydrulic diameter FLUENT里的压强系数是怎么定义的？ Cp =( p-p(far field))/(1/2*rho*U**2) 采用Uer Define Function即可 如何设置courant number?
在fluent中，用courant number来调节计算的稳定性与收敛性。一般来说，随着courant number的从小到大的变化，收敛速度逐渐加快，但是稳定性逐渐降低。所以具体的问题，在计算的过程中，最好是把courant number从小开始设置，看看迭代残差的收敛情况，如果收敛速度较慢而且比较稳定的话，可以适当的增加courant number的大小，根据自己具体的问题，找出一个比较合适的courant number，让收敛速度能够足够的快，而且能够保持它的稳定性
courant number实际上是指时间步长和空间步长的相对关系，系统自动减小courant数，这种情况一般出现在存在尖锐外形的计算域，当局部的流速过大或者压差过大时出错，把局部的网格加密再试一下 压力
相對壓力（Relative Pressure）：以其中一端（或一點）的壓力做為參考值，其他地方的 壓力與該端（或該點）的差值。
弛滯壓力（Stagnation or Total Pressure）：某一點靜壓與總壓之和。 靜壓（Static Pressure）：因流體分子零亂運動所造成的壓力。
動壓（Dynamic Pressure）：因流體整體運動（Bulk Motion）所造成的壓力。 絕對壓力（Absolute Pressure）：以絕對真空為零所量測到的壓力。 錶壓（Gauge Pressure）：以一大氣壓為零，所量測到的壓力。
壓力降（Pressure Drop）主要是因摩擦造成的壓力降，所以損失的部分是靜壓部分。你可 以想像管流的（Pipe Flow）完全發展流（Fully Developed Flow），壓力是用來克服摩擦 力。另外還會因形狀因素造成壓力降，例如管線的突增或突縮，會使得該區域局部發生分 離現象，這也會造成壓降，但不歸類為靜壓損失與動壓損失。不過在圖示上，僅表示全壓 與靜壓線，所以可能會被歸類為動壓損失，不過這一部分因該算是形狀損失。
另外，operating pressure只是自己设定的一个计算参考压力，可以取任意值，最后cout our画出的静压是减掉operating pressure的值，所以计算结果与它无关 耦合
在fluent的define-->solver中有一个solver方法的选择问题，一个是segregated, 另一个是couple一个传统的算法。一个是全耦合，一个是全耦合。 传统的方法就是解动量方程，然后对压力和速度进行解偶，这里面有 经典的simple,simplec,piso等方法。多用于解不可压缩流体的流动问题。 而全偶合方法则不是这样求解，是把所有所有的动量，连续、能量等方程 “联立”进行直接的求解，这样的求解方法一般多用于计算可压缩流体的 流动问题，特别象空气动力学问题基本上都是使用全偶合方式求解