[求解]-殘值與收斂

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這一篇的介紹,我想殘值應該要放在求解這一塊。

什麼是殘值(Residual)? 怎樣算收斂(Converge)?
是我們開始求解後需要回答的第一個問題,然後才能回頭檢視我們這個結果至少在數值意義上能不能用。

殘值

簡單來說,殘值可以視為偏離正解的程度。這句話也暗示著,它不是正解。
最基本的兩組方程式控制著流體的行為,但僅僅是描述,沒告訴過你一定可以解,Navier-Stokes難解的程度甚至被列為7大數學難題之一。當然,自然界總是有解,只是我們程度差,無奈之下我們只好使用數值解來近似真正的解。

連續方程式:

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Navier-Stokes:

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如果對他們做離散化後可以得到4條包含x,y,z分量以及質量(or體積)守恆的方程式。如果把東西通通歸到同一側,可以得到解析解狀況下應該總和為零,但是數值方法下恆不為零,只能無窮接近,因此就會看到四條逐漸往零邁進的曲線。
(Energy是能量方程式的殘值)

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收斂

收斂是指一種狀態或是標準,其實沒有明確規定,雖然有工程常用的5%準則可以當作共識,但其實你要把它改成1%也沒人有意見。然後符合這個標準的解我們覺得再解下去也沒什麼意義,就拿來用了,這就是收斂。

然而,即使是理想狀況下,殘值誤差也不會是0,那麼到底多小才能合理判斷結果收斂?

這時候請搭配監測點(monitor point)監測物理量,在熱分析當中最常用的當然是晶片溫度或是鰭片溫度,但是同理也可以應用在流體力學分析上。當檢測點的物理量也都幾乎沒有變化的時候,就可以說他收斂了。

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需要注意的是,收斂並不等於解是對的,更接近於再迭代下去也沒意義的一種判斷,因此回頭觀察這個流場或是溫度場是不是合理,以及符合物理現象是相當重要的,沒有收斂的解不能用,但收斂也還不代表能用,只是個基本標。必須在模型,網格,求解三個階段都沒有問題產生,我們才可以基於這個結果作後續分析。不然就是所謂的GIGO,Garbage in Garbage out。

等等,那這樣說起來殘值的功用到底是啥?

殘值首先重要的是方向性,我們不能確認物理量到底應該變大還變小,但是只要殘值持續接近0,我們就可以維持這個迭代方向。
再來是殘值小不代表什麼,但是殘值大肯定有問題,這個涉及經驗,每個問題的門檻值都有所不同。
再更過來是,殘值有時候跟脈象一樣,可以作為一個線索來去看問題出在哪裡,有時候是哪個分量帶頭發散,有時候是震盪,都會透漏是網格或是模型出問題的一種跡象。

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