最近做的一个fluent仿真算例里用到源项宏,源项宏里用UDM定义了树脂固化度场。
在迭代计算的过程中,UDM的取值发散成了无穷大inf(第一次计算取值是NAN),如下图所示。
由于每一次迭代计算过程中,需要用到以前的数据进行累加,所以某一步计算结果是inf,后面所有结果都会是无穷大。
本文介绍一种方法,在改动导致inf错误的代码的同时,可以不用从头开始计算(前提是已经迭代计算的流动时间占总时间的极小比例)。
以下是出错的源码,可以看到我原来将面网格数据结构定义在了host节点中,这样很容易出错。
因为host节点不存储任何网格数据,强行计算就可能会导致除以0而发散的悲剧。
notes:以下的代码只是profile宏,对于包括头文件的代码以及定义全局变量bou_temp 的代码被省略(实际存在)。
DEFINE_PROFILE(Inlet_Temp, t, i)
{
real time = CURRENT_TIME;
face_t f;
if(time<=7200)
{
bou_temp = 300 + 0.025*time;
}
else if(time>7200 && time<=18000)
{
bou_temp = 480;
}
else if(time>18000 && time<=28800)
{
bou_temp = 480 - (time-18000)/60;
}
else
bou_temp = 300;
begin_f_loop(f, t)
{
if (PRINCIPAL_FACE_P(f, t))
{
F_PROFILE(f, t, i) = bou_temp;
}
}
end_f_loop(f, t)
}
改成如下形式。
DEFINE_PROFILE(Inlet_Temp, t, i)
{
#if !RP_HOST
real time = CURRENT_TIME;
face_t f;
if(time<=7200)
{
bou_temp = 300 + 0.025*time;
}
else if(time>7200 && time<=18000)
{
bou_temp = 480;
}
else if(time>18000 && time<=28800)
{
bou_temp = 480 - (time-18000)/60;
}
else
bou_temp = 300;
begin_f_loop(f, t)
{
if (PRINCIPAL_FACE_P(f, t))
{
F_PROFILE(f, t, i) = bou_temp;
}
}
end_f_loop(f, t)
#endif
}
小标题啥意思呢?
例如说一个实体中有3个网格单元,你需要计算这个实体的体积平均温度,公式如下。
但是你在写代码的过程中,可能将分子计算成了V1或V2或V3,而如果这个实体中计算节点足够多,你的实体足够大,单个V占整个总体积的比例越小,你的T_ave就会越趋于发散。
我就犯了如此大错,代码如下:
#if !RP_HOST
sheet_ct = Lookup_Thread(Get_Domain(1), sheet_id);
begin_c_loop_int(c, sheet_ct)
{
curing_ratio_weighted_sum += C_VOLUME(c, sheet_ct) * C_UDMI(c, sheet_ct, 0);
heat_weighted_sum += C_VOLUME(c, sheet_ct) * C_UDMI(c, sheet_ct, 3);
volume_sum += C_VOLUME(c, sheet_ct);
}
end_c_loop_int(c, sheet_ct)
curing_ratio_weighted_sum = PRF_GRSUM1(curing_ratio_weighted_sum);
heat_weighted_sum = PRF_GRSUM1(heat_weighted_sum);
curing_ratio_ave = curing_ratio_weighted_sum / volume_sum;
heat_ave = heat_weighted_sum / volume_sum;
End_iter_time = CURRENT_TIME;
#endif
我没有将volume_sum用全局约简宏将所有计算节点上的总体积求和起来,因而就容易趋于发散。
代码改成下面的形式。
#if !RP_HOST
sheet_ct = Lookup_Thread(Get_Domain(1), sheet_id);
begin_c_loop_int(c, sheet_ct)
{
curing_ratio_weighted_sum += C_VOLUME(c, sheet_ct) * C_UDMI(c, sheet_ct, 0);
heat_weighted_sum += C_VOLUME(c, sheet_ct) * C_UDMI(c, sheet_ct, 3);
volume_sum += C_VOLUME(c, sheet_ct);
}
end_c_loop_int(c, sheet_ct)
curing_ratio_weighted_sum = PRF_GRSUM1(curing_ratio_weighted_sum);
heat_weighted_sum = PRF_GRSUM1(heat_weighted_sum);
volume_sum = PRF_GRSUM1(volume_sum);
curing_ratio_ave = curing_ratio_weighted_sum / volume_sum;
heat_ave = heat_weighted_sum / volume_sum;
End_iter_time = CURRENT_TIME;
#endif
关于curing_ratio这个UDM变量,我在源项宏中对它的迭代计算公式是curing_ratio=curing_ratio+curing_ratio_rate*timestep
,很显然如果curing_ratio有一步算出来是inf发散的,那么后面的所有迭代步就都是发散的。
因为已经变成inf(并且第二步就已经发散了),我不知道它迭代到当前步是什么值,所以最终就直接决定将其赋值为0,毕竟当前步和初始步之间的步数占总步数的千分之一还不到。
用什么赋值为0呢?
当然是帅气且灵活的DEFINE_ON_DEMAND宏啦,代码如下。
DEFINE_ON_DEMAND(init_UDM1)
{
#if !RP_HOST
Thread *sheet_ct;
int sheet_id = sheet_zone_id;
cell_t c;
sheet_ct = Lookup_Thread(Get_Domain(1), sheet_id);
begin_c_loop_int(c, sheet_ct)
{
C_UDMI(c, sheet_ct, 1) = 0.0;
}
end_c_loop_int(c, sheet_ct)
#endif
#if !RP_NODE
Message("UDM1 is initialized successfully.\n");
#endif
}