CFD环境下利用Fluent软件求解气体动力学问题时进行并行
计算的可能性
注切博塔廖夫数学和力学研究所，喀山国立大学，喀山，俄罗斯
2008年8月25日收录
摘要：本文主要得到了一种不可压缩气体流动场的研究结果，该流气体动场位于一种多孔结构的周期性元素中，这个多孔结构由一些半径相同的球体组成。这些研究是基于使用Fluent软件对Navier–Stokes 方程进行的求解。同时本文对使用并行计算可加快求解过程的可能性进行了论证，并且给出了在周期性元素中，压强差改变后的计算结果。
使并行计算得以实现的多处理器计算机最近开始应用于科学和工程领域的计算。并行计算促进了一次相当大的进步，其应用领域之一就是流体力学三维问题的解决。许多研究者使用通用的商业CFD软件，该软件提供了快速且方便的复杂领域三维问题的解决方法。
当前的CFD软件包旨在求解Navier–Stokes方程，这个方程描绘了空间任意区域的流动状况，该软件包拥有进行并行处理的可能性。本文的目的是检测气体动力学三维问题的求解方法，该方法是在并行处理模式下依靠多处理器计算机使用Fluent软件进行计算得到的。
下面计算多孔结构中不可压缩气体的流动问题，该多孔结构由一些紧密排列的球体组成。在筛选理论中，不同球体排列出的结构广泛应用于多孔介质模型。使用多孔元素使得实现过滤进程和阶段分割变得可能，这些也应用在飞行器工程当中。对多孔结构中的小雷诺系数区域内水动力流动的描述，按照规则，在斯托克斯近似下不考虑流体运动方程中的惯性因素。同时在多孔介质镇南关流动速度可能较大，斯托克斯近似将不能描绘真实的流动模型。在这个例子中，全Navier–Stokes方程的求解应该被应用。在不同球体排列组成的结构中，考虑流体运动方程中惯性因素的流动已在一些地方进行理论和实验研究。
问题陈述
在多孔结构的三维周期性元素中，我们分析一种不可压缩气体的流动，这种多孔结构由一些直径相等的球体紧密排列而成，他的中心在规则网格的节点上。我们依照介质空间与整个体积的比值来分析结构的多孔特性，在这里这个值为0.26。考虑到流动的对称性和周期性，我们将在球体间的空间内分割出最小的空气区域元素。伴随而来的是在划分计算区域是的难点，在元素球体相连接的点的附近，一些小的圆柱状区域被排除在外。
图1 (a)球体排列方案 (b)球体间空气空间的周期性元素
在多孔结构中，气体流动速度是如此的小以至于我们可以忽略气体的可压缩性，从而采用不可压缩的流体模型。不可压缩气体的层流可以用稳态的Navier–Stokes 方程来描述。
这里u表示各个方向上气体的速度矢量和它的笛卡尔组件；p表示压强；u和ρ表示动力粘性系数和空气密度。在周期性元素的末尾部分我们列车周期性的条件
这里L=d是沿流动的周期性元素长度；我们列出侧面上的对称条件。末尾元素的压强可以用这个公式来描述
这里Δp是压强微分。对称条件不仅在侧面考虑而且在较高和较低面考虑。在球体表面粘附条件是确定的。方程（1）和（2）在Fluent软件环境下，使用简单运算法则可以求解。在计算区域内我们采用非对称四面体结构网格划分方法如图2。
图2 非对称四面体结构网格
并行模型中计算结果的分析
这个计算在Kazan State大学的计算机工作站中完成，该工作站有八台服务器。每个服务器包含两个AMD Opteron 224型处理器，时钟频率为1.6 GHz 和2GB的内存。这些处理器在Linux
操作系统Ubuntu 7.10 版的控制下运行。服务器间基于千兆Enternet技术进行连接。在计算过程中，使用了与Fluent程序一起传输的HP信息传输界面图书馆。在试验的时候，四台服务器易于操作。为了分析在Fluent环境下Navier–Stokes方程的数字求解在并行处理下的效率，我们对求解区域进行三种不同的划分并计算。当结果收敛时，所有的计算迭代次数等于760。所有的计算实验都在包模型下进行的。
在并行处理中，使用Fluent软件求解问题时，其中一个基本的要点是由初始区域到子区域的划分。在这个例子中，每个计算单元，也就是说一个处理器负责一个子区域。在划分子区域时，Fluent软件使用均分的方法，也就是说，当需要分成四个子区域时，初始区域首先被分成两个区域，然后按递推的方法下一级区域再分作两个区域。如果要分成三个区域，那么初始区域首先被分作两个子区域，其中一个子区域是另一个的两倍。Fluen软件包含几种均分法则，每种法则的效率依赖于问题的几何特性。
我们研究加速度因子，他被定义为一个处理器的计算时间与第n个处理器的计算时间的比值，记为k a=t1/t n。为了得到精确地实验结果，我们把每个例子的加速度因子计算四次，每个例子的计算时间是有点不同的。选择四个计算时间的最小值用于分析。对于模型A，B，C，他们的时间分别是747,2234,3600。
加速度因子k a与使用的处理器个数n的关系在图3中给出。如果处理器的数目较少（n<5），对于网格划分的所有类型来说，加速度因子基本相同并且接近数目n。当n变大时，参数k a会变得比处理器的数目小的多，并且对于不同类型的网格划分其值也不同。总之，加速度因子伴随处理器数目变化而变化的趋势与理论研究室相一致的，同时当n 不断增加时，k a趋于最终的极限值。模型A的有限元体积数目较少，所以其效率比模型B和C较低。
图3 加速度因子与处理器数目的关系
为了对使用不同数目处理器进行计算所用的时间进行更详细分析，我们研究处理器间数据交换的时间t u=（t n-t1）/n和卸载状态因数t u/t n ，该因数代表了在整个计算时间中交换时间的百分比。数据交换时间由边界有限元体积的百分比决定，边界有限元体积位于有限元体积这个数目中两子区域之间。表1和2显示了两子区域间边界部分的百分比和卸载状态因数的值。从图中我们可以观察到，随着处理器数目的增加，子区域间的边界体积百分比也随之增加，并导致了相对交换时间t u的增加，也就是卸载状态因数。在这个例子中，很清楚的看到B和C彼此相近。在A中，交换时间与计算时间的比值增加快的多了。
我们所研究的流动模型主要有沿着流体流动方向的压强差值决定。通过入口截面的平均速度v0，我们引入雷诺数Re：
在低压强差下，即小雷诺数下，一个各向同性的均匀流动就形成了。在这个范围内，一个典型的速度矢量域见图4（a）。当雷诺数增加时（压强差变大），惯性因素变得明显。惯性流动体由于存在复杂的三维涡流结构而变得特别，这些复杂的三维涡流结构存在于标有流线的球体之间的区域。
低速下，多孔结构中气体的流动可用Darcy 方法来描述：
这里v表示滤过速度，即在多孔介质中，每单位时间通过单位面积上空气的流动率；k d表示渗透因数。Darcy 方法建立了滤过速度对压强梯度的比率。在惯性流动体中，Darcy 方法是不适用的，为了表达滤过速度与压强差的函数关系，著名的Forhheimer 公式得到广泛的应用：
图4 速度矢量图
渗透因数k d和参数β通常用于实验结果的近似。同时，在多孔结构的周期性元素中，气体流动方程的数字解可应用于他们的定义。下面让我们写出当气体通过周期性元素时它的动量变化方程：
这里n表示单元矢量，该矢量相对于边界元素表面A f是外部的；τ是湍流压力矢量。元素的边界表面包含边界的流体到流体的A ff和边界的流体到固体的A fs：A f=A ff+A fs。
下面让我们考虑上均匀性重新写方程（8）：
这里A是在周期性元素中入口横截面的面积。考虑到与流动周期性向关，我们将最后一项置为零，用因数形式重写方程（9）：
在这里我们引入了因数λ= d2Δp/ρvL 。
从Navier–Stokes方程的求解中我们可以得到在多孔元素中气体的速度分布，利用气体的速度分布我们可以计算出作用在球体表面的力，也就是方程（10）的右半部分。阻力λRe包含两方面的力，一方面是垂直于球体的f p，一方面是与球体的粘合力f。图5显示的是阻力λRe与雷诺数的关系，这个雷诺数是在不同压强差值下从气体流动场的计算中得到的，从图中可以看到，当Re>4时，阻力λRe的曲线近似于直线。这条近似的直线与公式相吻合，并且与计算数据有很好的一致性，这样也就证明了我们在大雷诺数下的多孔介质中得到的描述流动特性的公式是正确的。通过公式（7）和（10），我们能够得到计算数据，渗透参数k d/d2=6.1 × 10-4。
图5 阻力λRe与雷诺数的关系
这样，依靠多处理器计算机进行Fluent软件的并行计算，我们就可以解决多孔结构的周期性元素中的不可压缩气体的流动问题。结果显示处理器的数目越多计算时间就越少，在划分计算区域时，有限单元体的数目越多，并行计算的效率就越高。同时在压强差变化的情况下，气体流动场的研究也有了结果，在压强差增大（大的雷诺数）时，拥有复杂涡流结构特性的惯性流体就在多孔元素中形成了。
FLUENT 教程 赵玉新 I、目录 第一章、开始 第二章、操作界面 第三章、文件的读写 第四章、单位系统 第五章、读入和操作网格 第六章、边界条件 第七章、物理特性 第八章、基本物理模型 第九章、湍流模型 第十章、辐射模型 第十一章、化学输运与反应流 第十二章、污染形成模型 第十三章、相变模拟 第十四章、多相流模型 第十五章、动坐标系下的流动 第十六章、解算器的使用 第十七章、网格适应 第十八章、数据显示与报告界面的产生 第十九章、图形与可视化 第二十章、Alphanumeric Reporting 第二十一章、流场函数定义 第二十二章、并行处理 第二十三章、自定义函数 第二十四章、参考向导 第二十五章、索引（Bibliography） 第二十六章、命令索引 II、如何使用该教程 概述 本教程主要介绍了FLUENT 的使用，其中附带了相关的算例，从而能够使每一位使用 者在学习的同时积累相关的经验。本教程大致分以下四个部分：第一部分包括介绍信息、用户界面信息、文件输入输出、单位系统、网格、边界条件以及物理特性。第二和第三部分包含物理模型，解以及网格适应的信息。第四部分包括界面的生成、后处理、图形报告、并行处理、自定义函数以及FLUENT 所使用的流场函数与变量的定义。 下面是各章的简略概括 第一部分： z开始使用：本章描述了FLUENT 的计算能力以及它与其它程序的接口。介绍了如何对具体的应用选择适当的解形式，并且概述了问题解决的大致步骤。在本章中，我们给出
了一个可以在你自己计算机上运行的简单的算例。 z使用界面：本章描述了用户界面、文本界面以及在线帮助的使用方法。同时也提供了远程处理与批处理的一些方法。（请参考关于特定的文本界面命令的在线帮助） z读写文件：本章描述了FLUENT 可以读写的文件以及硬拷贝文件。 z单位系统：本章描述了如何使用FLUENT 所提供的标准与自定义单位系统。 z读和操纵网格：本章描述了各种各样的计算网格来源，并解释了如何获取关于网格的诊断信息，以及通过尺度化（scale）、分区（partition）等方法对网格的修改。本章还描述了非一致（nonconformal）网格的使用. z边界条件：本章描述了FLUENT 所提供的各种类型边界条件，如何使用它们，如何定义它们and how to define boundary profiles and volumetric sources. z物理特性：本章描述了如何定义流体的物理特性与方程。FLUENT 采用这些信息来处理你的输入信息。 第二部分： z基本物理模型：本章描述了FLUENT 计算流体流动和热传导所使用的物理模型（包括自然对流、周期流、热传导、swirling、旋转流、可压流、无粘流以及时间相关流）。以及在使用这些模型时你需要输入的数据，本章也包含了自定义标量的信息。 z湍流模型：本章描述了FLUENT 的湍流模型以及使用条件。 z辐射模型：本章描述了FLUENT 的热辐射模型以及使用条件。 z化学组分输运和反应流：本章描述了化学组分输运和反应流的模型及其使用方法。本章详细的叙述了prePDF 的使用方法。 z污染形成模型：本章描述了NOx 和烟尘的形成的模型，以及这些模型的使用方法。 第三部分： z相变模拟：本章描述了FLUENT 的相变模型及其使用方法。 z离散相变模型：本章描述了FLUENT 的离散相变模型及其使用方法。 z多相流模型：本章描述了FLUENT 的多相流模型及其使用方法。 z Flows in Moving Zones（移动坐标系下的流动）：本章描述了FLUENT 中单一旋转坐标系，多重移动坐标系，以及滑动网格的使用方法。 z Solver 的使用：本章描述了如何使用FLUENT 的解法器（solver）。 z网格适应：本章描述了explains the solution-adaptive mesh refinement feature in FLUENT and how to use it 第四部分： z显示和报告数据界面的创建：本章描述了explains how to create surfaces in the domain on which you can examine FLUENT solution data z图形和可视化：本章描述了检验FLUENT 解的图形工具 z Alphanumeric Reporting：本章描述了如何获取流动、力、表面积分以及其它解的数据。 z流场函数的定义：本章描述了如何定义FLUENT 面板内出现的变量选择下拉菜单中的流动变量，并且告诉我们如何创建自己的自定义流场函数。 z并行处理：本章描述了FLUENT 的并行处理特点以及使用方法 z自定义函数：本章描述了如何通过用户定义边界条件，物理性质函数来形成自己的FLUENT 软件。 如何使用该手册 z根据你对CFD 以及FLUENT 公司的熟悉，你可以通过各种途径使用该手册 对于初学者，建议如下：
FLUENT中文手册（简化版） 本手册介绍FLUENT的使用方法，并附带了相关的算例。下面是本教程各部分各章节的简略概括。 第一部分： ?开始使用：描述了FLUENT的计算能力以及它与其它程序的接口。介绍了如何对具体的应用选择适当的解形式，并且概述了问题解决的大致步骤。在本章中给出了一个简单的算例。 ?使用界面：描述用户界面、文本界面以及在线帮助的使用方法，还有远程处理与批处理的一些方法。?读写文件：描述了FLUENT可以读写的文件以及硬拷贝文件。 ?单位系统：描述了如何使用FLUENT所提供的标准与自定义单位系统。 ?使用网格：描述了各种计算网格来源，并解释了如何获取关于网格的诊断信息，以及通过尺度化（scale）、分区（partition）等方法对网格的修改。还描述了非一致（nonconformal）网格的使用. ?边界条件：描述了FLUENT所提供的各种类型边界条件和源项，如何使用它们，如何定义它们等 ?物理特性：描述了如何定义流体的物理特性与方程。FLUENT采用这些信息来处理你的输入信息。 第二部分： ?基本物理模型：描述了计算流动和传热所用的物理模型（包括自然对流、周期流、热传导、swirling、旋转流、可压流、无粘流以及时间相关流）及其使用方法，还有自定义标量的信息。 ?湍流模型：描述了FLUENT的湍流模型以及使用条件。 ?辐射模型：描述了FLUENT的热辐射模型以及使用条件。 ?化学组分输运和反应流：描述了化学组分输运和反应流的模型及其使用方法，并详细叙述了prePDF 的使用方法。 ?污染形成模型：描述了NOx和烟尘的形成的模型，以及这些模型的使用方法。 第三部分： ?相变模拟：描述了FLUENT的相变模型及其使用方法。 ?离散相变模型：描述了FLUENT的离散相变模型及其使用方法。 ?多相流模型：描述了FLUENT的多相流模型及其使用方法。 ?移动坐标系下的流动：描述单一旋转坐标系、多重移动坐标系、以及滑动网格的使用方法。 ?解法器（solver）的使用：描述了如何使用FLUENT的解法器。 ?网格适应：描述了如何优化网格以适应计算需求。 第四部分： ?显示和报告数据界面的创建：本章描述了explains how to create surfaces in the domain on which you can examine FLUENT solution data ?图形和可视化：本章描述了检验FLUENT解的图形工具 ?Alphanumeric Reporting：本章描述了如何获取流动、力、表面积分以及其它解的数据。 ?流场函数的定义：本章描述了如何定义FLUENT面板内出现的变量选择下拉菜单中的流动变量，并且告诉我们如何创建自己的自定义流场函数。 ?并行处理：本章描述了FLUENT的并行处理特点以及使用方法 ?自定义函数：本章描述了如何通过用户定义边界条件，物理性质函数来形成自己的FLUENT软件。 如何使用该手册 对于初学者，建议从阅读“开始”这一章起步。 对于有经验的使用者，有三种不同的方法供你使用该手册：按照特定程序的步骤从按程序顺序排列的目录列表和主题列表中查找相关资料；从命令索引查找特定的面板和文本命令的使用方法；从分类索引查找特定类别信息（在线帮助中没有此类索引，只能在印刷手册中找到它）。 什么时候使用Support Engineer：Support Engineer能帮你计划CFD模拟工程并解决在使用FLUENT 中所遇到的困难。在遇到困难时我们建议你使用Support Engineer。但是在使用之前有以下几个注意事项：●仔细阅读手册中关于你使用并产生问题的命令的信息 ●回忆导致你产生问题的每一步 ●如果可能的话，请记下所出现的错误信息 ●对于特别困难的问题，保存FLUENT出现问题时的日志以及手稿。在解决问题时，它是最好的资源。
并行计算综述 姓名：尹航学号：S131020012 专业：计算机科学与技术摘要：本文对并行计算的基本概念和基本理论进行了分析和研究。主要内容有：并行计算提出的背景，目前国内外的研究现状，并行计算概念和并行计算机类型，并行计算的性能评价，并行计算模型，并行编程环境与并行编程语言。 关键词：并行计算；性能评价；并行计算模型；并行编程 1. 前言 网络并行计算是近几年国际上并行计算新出现的一个重要研究方向，也是热门课题。网络并行计算就是利用互联网上的计算机资源实现其它问题的计算，这种并行计算环境的显著优点是投资少、见效快、灵活性强等。由于科学计算的要求，越来越多的用户希望能具有并行计算的环境，但除了少数计算机大户（石油、天气预报等）外，很多用户由于工业资金的不足而不能使用并行计算机。一旦实现并行计算，就可以通过网络实现超级计算。这样，就不必要购买昂贵的并行计算机。 目前，国内一般的应用单位都具有局域网或广域网的结点，基本上具备网络计算的硬件环境。其次，网络并行计算的系统软件PVM是当前国际上公认的一种消息传递标准软件系统。有了该软件系统，可以在不具备并行机的情况下进行并行计算。该软件是美国国家基金资助的开放软件，没有版权问题。可以从国际互联网上获得其源代码及其相应的辅助工具程序。这无疑给人们对计算大问题带来了良好的机遇。这种计算环境特别适合我国国情。 近几年国内一些高校和科研院所投入了一些力量来进行并行计算软件的应用理论和方法的研究，并取得了可喜的成绩。到目前为止，网络并行计算已经在勘探地球物理、机械制造、计算数学、石油资源、数字模拟等许多应用领域开展研究。这将在计算机的应用的各应用领域科学开创一个崭新的环境。 2. 并行计算简介[1] 2.1并行计算与科学计算 并行计算（Parallel Computing），简单地讲，就是在并行计算机上所作的计算，它和常说的高性能计算（High Performance Computing）、超级计算（Super Computing）是同义词，因为任何高性能计算和超级计算都离不开并行技术。
Fluent 使用步骤指南（新手参考） 步骤一：网格 1．读入网格（*.Msh） File → Read → Case 读入网格后，在窗口显示进程 2．检查网格 Grid → Check' Fluent对网格进行多种检查，并显示结果。注意最小容积，确保最小容积值为正。 3．显示网格 Display → Grid ①以默认格式显示网格 可以用鼠标右键检查边界区域、数量、名称、类型将在窗口显示，本操作对于同样类型的多个区域情况非常有用，以便快速区别它们。4．网格显示操作 Display →Views （a）在Mirror Planes面板下，axis （b）点击Apply,将显示整个网格 （c）点击Auto scale, 自动调整比例，并放在视窗中间 （d）点击Camera,调整目标物体位置 （e）用鼠标左键拖动指标钟，使目标位置为正 （f）点击Apply，并关闭Camera Parameters 和Views窗口
步骤二：模型 1. 定义瞬时、轴对称模型 Define → models→ Solver （a）保留默认的，Segregated解法设置，该项设置，在多相计算时使用。 （b）在Space面板下,选择Axisymmetric; （c）在Time面板下，选择Unsteady 2. 采用欧拉多相模型 Define→ Models→ Multiphase （a）选择Eulerian作为模型 （b）如果两相速度差较大，则需解滑移速度方程 （c）如果Body force比粘性力和对流力大得多，则需选择implicit body force 通过考虑压力梯度和体力，加快收敛 （d）保留设置不变 3. 采用K-ε湍流模型（采用标准壁面函数） Define → Models → Viscous (a) 选择K-ε ( 2 eqn 模型) (b) 保留Near wall Treatment面板下的Standard Wall Function 设置 (c)在K-ε Multiphase Model面板下，采用Dispersed模型，dispersed湍流模型在一相为连续相，而材料密度较大情况下采用，而且Stocks数远小于1，颗粒动能意义不大。
FLUENT UDF 教程 第一章. 介绍 本章简要地介绍了用户自定义函数(UDF)及其在Fluent中的用法。在1.1到1.6节中我们会介绍一下什么是UDF；如何使用UDF，以及为什么要使用UDF，在1.7中将一步步的演示一个UDF例子。 1.1 什么是UDF？ 1.2 为什么要使用UDF？ 1.3 UDF的局限 1.4 Fluent5到Fluent6 UDF的变化 1.5 UDF基础 1.6 解释和编译UDF的比较 1.7一个step-by-stepUDF例子 1.1什么是UDF？ 用户自定义函数，或UDF，是用户自编的程序，它可以动态的连接到Fluent求解器上来提高求解器性能。用户自定义函数用C语言编写。使用DEFINE宏来定义。UDF中可使用标准C 语言的库函数，也可使用Fluent Inc.提供的预定义宏，通过这些预定义宏，可以获得Flu ent求解器得到的数据。 UDF使用时可以被当作解释函数或编译函数。解释函数在运行时读入并解释。而编译UDF则在编译时被嵌入共享库中并与Fluent连接。解释UDF用起来简单，但是有源代码和速度方面的限制不足。编译UDF执行起来较快，也没有源代码限制，但设置和使用较为麻烦。 1.2为什么要使用UDF？ 一般说来，任何一种软件都不可能满足每一个人的要求，FLUENT也一样，其标准界面及功能并不能满足每个用户的需要。UDF正是为解决这种问题而来，使用它我们可以编写FLUEN T代码来满足不同用户的特殊需要。当然，FLUENT的UDF并不是什么问题都可以解决的，在下面的章节中我们就会具体介绍一下FLUENT UDF的具体功能。现在先简要介绍一下UDF的一些功能： 定制边界条件，定义材料属性，定义表面和体积反应率，定义FLUENT输运方程中的源项，用户自定义标量输运方程（UDS）中的源项扩散率函数等等。λ 在每次迭代的基础上调节计算值λ 方案的初始化λ （需要时）UDF的异步执行λ 后处理功能的改善λ FLUENT模型的改进（例如离散项模型，多项混合物模型，离散发射辐射模型）λ 由上可以看出FLUENT UDF并不涉及到各种算法的改善，这不能不说是一个遗憾。当然为了源代码的保密我们还是可以理解这样的做法的。其实，如果这些代码能够部分开放，哪怕就一点点，我想FLUENT会像LINUX一样发展更为迅速，使用更为广泛。遗憾的是，从目前来看，这只是一种幻想。什么时候中国人可以出自己的精品？ 1.3 UDF的局限 尽管UDF在FLUENT中有着广泛的用途，但是并非所有的情况都可以使用UDF。UDF并不能访
第一章Fluent 软件的介绍 fluent 软件的组成： 软件功能介绍： GAMBIT 专用的CFD 前置处理器(几何/网格生成) Fluent4.5 基于结构化网格的通用CFD 求解器 Fluent6.0 基于非结构化网格的通用CFD 求解器 Fidap 基于有限元方法的通用CFD 求解器 Polyflow 针对粘弹性流动的专用CFD 求解器 Mixsim 针对搅拌混合问题的专用CFD 软件 Icepak 专用的热控分析CFD 软件 软件安装步骤： 前 处 理 gambit 软 件 Fluent6.0 Fluent5.5&4.5 Fidap Polyflow Mixsim Icepack 通用软件 专用软件
step 1: 首先安装exceed软件，推荐是exceed6.2版本，再装exceed3d,按提示步骤完成即可，提问设定密码等，可忽略或随便填写。 step 2: 点击gambit文件夹的setup.exe，按步骤安装； step 3: FLUENT和GAMBIT需要把相应license.dat文件拷贝到FLUENT.INC/license目录下； step 4：安装完之后，把x:\FLUENT.INC\ntbin\ntx86\gambit.exe命令符拖到桌面（x为安装的盘符）； step 5: 点击fluent源文件夹的setup.exe，按步骤安装； step 6: 从程序里找到fluent应用程序，发到桌面上。 注：安装可能出现的几个问题： 1.出错信息“unable find/open license.dat"，第三步没执行； 2.gambit在使用过程中出现非正常退出时可能会产生*.lok文件，下次使用不能打开该工作文件时，进入x:\FLUENT.INC\ntbin\ntx86\，把*.lok文件删除即可； 3.安装好FLUENT和GAMBIT最好设置一下用户默认路径，推荐设置办法，在非系统分区建一个目录，如d:\users a）win2k用户在控制面板－用户和密码－高级－高级，在使用fluent用户的配置文件 修改本地路径为d:\users，重起到该用户运行命令提示符，检查用户路径是否修改； b）xp用户，把命令提示符发送到桌面快捷方式，右键单击命令提示符快捷方式在快捷方式－起始位置加入D:\users,重起检查。 几种主要文件形式： jou文件-日志文档，可以编辑运行； dbs文件-gambit工作文件； msh文件-从gambit输出得网格文件； cas文件-经fluent定义后的文件； dat文件-经fluent计算数据结果文件。 第二章专用的CFD前置处理器——Gambit GAMBIT软件是面向CFD的前处理器软件，它包含全面的几何建模能力和功能强大的网格划分工具，可以划分出包含边界层等CFD特殊要求的高质量的网格。GAMBIT可以生成FLUENT5、FLUENT4.5、FIDAP、POL YFLOW等求解器所需要的网格。Gambit软件将功能强大的几何建模能力和灵活易用的网格生成技术集成在一起。使用Gambit软件，将大大减小CFD应用过程中，建立几何模型和流场和划分网格所需要的时间。用户可以直接使用Gambit软件建立复杂的实体模型，也可以从主流的CAD/CAE系统中直接读入数据。Gambit软件高度自动化，所生成的网格可以是非结构化的，也可以是多种类型组成的混合网格。 一. Gambit图形用户界面：
现在MapReduce/Hadoop以及相关的数据处理技术非常热，因此我想在这里将MapReduce的优势汇总一下，将MapReduce与传统基于HPC集群的并行计算模型做一个简要比较，也算是对前一阵子所学的MapReduce知识做一个总结和梳理。 随着互联网数据量的不断增长，对处理数据能力的要求也变得越来越高。当计算量超出单机的处理能力极限时，采取并行计算是一种自然而然的解决之道。在MapReduce出现之前，已经有像MPI这样非常成熟的并行计算框架了，那么为什么Google还需要MapReduce，MapReduce相较于传统的并行计算框架有什么优势，这是本文关注的问题。 文章之初先给出一个传统并行计算框架与MapReduce的对比表格，然后一项项对其进行剖析。 MapReduce和HPC集群并行计算优劣对比 ▲ 在传统的并行计算中，计算资源通常展示为一台逻辑上统一的计算机。对于一个由多个刀片、SAN构成的HPC集群来说，展现给程序员的仍旧是一台计算机，只不过这台计算拥有为数众多的CPU，以及容量巨大的主存与磁盘。在物理上，计算资源与存储资源是两个相对分离的部分，数据从数据节点通过数据总线或者高速网络传输到达计算节点。对于数据量较小的计算密集型处理，这并不是问题。而对于数据密集型处理，计算节点与存储节点之间的I/O将成为整个系统的性能瓶颈。共享式架构造成数据集中放置，从而造成I/O传输瓶颈。此外，由于集群组件间耦合、依赖较紧密，集群容错性较差。 而实际上，当数据规模大的时候，数据会体现出一定的局部性特征，因此将数据统一存放、统一读出的做法并不是最佳的。 MapReduce致力于解决大规模数据处理的问题，因此在设计之初就考虑了数据的局部性原理，利用局部性原理将整个问题分而治之。MapReduce集群由普通PC机构成，为无共享式架构。在处理之前，将数据集分布至各个节点。处理时，每个节点就近读取本地存储的数据处理(map)，将处理后的数据进行合并(combine)、排序(shuffle and sort)后再分发(至reduce节点)，避免了大量数据的传输，提高了处理效率。无共享式架构的另一个好处是配合复制(replication)策略，集群可以具有良好的容错性，一部分节点的down机对集群的正常工作不会造成影响。 硬件/价格/扩展性 传统的HPC集群由高级硬件构成，十分昂贵，若想提高HPC集群的性能，通常采取纵向扩展的方式：即换用更快的CPU、增加刀片、增加内存、扩展磁盘等。但这种扩展方式不能支撑长期的计算扩展(很容易就到顶了)且升级费用昂贵。因此相对于MapReduce集群，HPC集群的扩展性较差。 MapReduce集群由普通PC机构成，普通PC机拥有更高的性价比，因此同等计算能力的集群，MapReduce集群的价格要低得多。不仅如此，MapReduce集群
Category类别Variable变量 表1：物种，反应，pdf,预混和燃烧的列表 1、Species...物种 Massfractionofspecies-n(sp,pdf,orppmx;nv)n种质量分率 Molefractionofspecies-n(sp,pdf,orppmx)n种摩尔分数 Concentrationofspecies-n(sp,pdf,orppmx)n种浓度 LamDiffCoefofspecies-n(sp,dil)n种LamDiff系数 EffDiffCoefofspecies-n(t,sp,dil)n种EffDiff系数 ThermalDiffCoefofspecies-n(sp)n种热量Diff系数 Enthalpyofspecies-n(sp)n种焓 species-nSourceTerm(rc,cpl)n种SourceTerm SurfaceDepositionRateofspecies-n(sr)n种表面沉积率 RelativeHumidity(sp,pdf,orppmx;h2o)相对湿度 TimeStepScale(sp,stcm) FineScaleMassfractionofspecies-n(edc)n种精密标度质量分率FineScaleTransferRate(edc)精密标度传输率 1-FineScaleVolumeFraction(edc)精密标度体积分率 2、Reactions...反应 RateofReaction-n(rc)n反应速度 ArrheniusRateofReaction-n(rc)n反应阿伦纽斯速度 TurbulentRateofReaction-n(rc,t)n反应湍流速度 3、Pdf... MeanMixtureFraction(pdforppmx;nv)平均混合分数 SecondaryMeanMixtureFraction(pdforppmx;nv)二级平均混合分数MixtureFractionVariance(pdforppmx;nv)平均混合分数变量
第三章并行计算模型和任务分解策略 首先，我们将研究不同类型的并行计算机，为了不严格限定于某个指定机型，我们通过模型把并行计算机抽象为几个特定属性。为了说明并行程序中处理器之间的通信概念模型我们讨论了不同的程序模型，另外为了分析和评估我们算法的性能，我们讨论了多计算机架构下评估并行算法复杂度的代价模型。在介绍并分析的各种代价模型的基础上给出了改进型的代价模型。 其次我们定义这样几个指标如负载均衡和网络半径等用来研究图分解问题的主要特性。并把图分解问题归纳为一般类型和空间映射图类型。我们重点研究的是后者，因为多尺度配置真实感光照渲染算法可以很方便的描述成空间映射图形式。 3.1 并行计算机模型 以下给出并行计算机的模型的概述，根据其结构并行计算机大致可分为以下几类。 多计算机(Multicomputer)：一个von Neumann计算机由一个中央处理器(CPU)和一个存储单元组成。一个多计算机则由很多von Neumann计算机通过互联网络连接而成的计算机系统。见图3.1。每个计算机(节点)执行自己的计算并只能访问本地的存储。通过消息实现各计算机之间的互相通讯。在理想的网络中，两个计算节点之间的信息传送代价与本地的计算节点和它的网络阻塞无关，只和消息的长度相关。以上多计算机和分布式存储的MIMD机器之间的主要区别在于后者的两个节点间的信息传输不依赖于本地计算和其它网络阻塞。 分布式存储的MIMD类型的机器主要有IBM的SP, Intel的Paragon, 曙光4000系列, Cray 的T3E, Meiko的CS-2, NEC的Cenju 3, 和nCUBE等。通过本地网络的连接的集群系统可以认为是分布式存储的MIMD型计算机。 多处理器(Multiprocessor)：一个多处理器型并行计算机(共享存储的MIMD计算机)由大量处理器组成，所有的处理器都访问一个共同的存储。理论上理想的模型就是PRAM模型(并行的随机访问系统)，即任何一个处理器访问任一存储单元都是等效的(见图3.2)。并发存储访问是否允许取决于所使用的真正的模型【34】。 混合模型：分布式共享存储(DMS)计算机，提供了一个统一的存储访问地址空间但是分布式物理存储模块。编译器和运行时系统负责具体的并行化应用。这种系统软件比较复杂。 图3.1 多计算机模型图3.2 PRAM 模型 SIMD计算机：在一个SIMD(单指令流多数据流)计算机中在不同数据流阶段所有的处理器执行同样的指令流。典型的机型有MasPar的MP, 和联想机器CM2。 多计算机系统具有良好的可扩展性，价格低廉的集群式并行计算机就属于这种模型，本文中的算法主要基于多计算机体系结构。 3.2 程序模型 并行程序的编程语言如C或Fortan。并行结构以某种类库的形式直接整合进这些编程语言中。编程模型确定了并行程序的风格。一般可分为数据并行、共享存储和消息传递等模型[35]。 数据并行编程：数据并行模型开始于编写同步SIMD并行计算机程序。程序员需要在每个处理器上独立执行一个程序，每个处理器均有其自己的存储器。程序员需要定义数据如何分配到每个局部存储中。实际应用中大量的条件分支的需要使得其很难高效的运行在SIMD型的机器上。 共享存储编程：共享存储模型是一个简单的模型，因为程序员写并行程序就像写串行程序一样。一个程序的执行与几个处理器独立，也不需要同步。一个处理器的执行状态独立于其它处理器的运
fluent 操作界面中英文对照 Grid 网格 Read 读取文件：scheme 方案 journal 日志 profile 外形 Write 保存文件 Import ：进入另一个运算程序 Interpolate ：窜改，插入 Hardcopy ： 复制， Batch options 一组选项 Save layout 保存设计 Check 检查 Info 报告：size 尺寸 ；memory usage 内存使用情况；zones 区域 ；partitions 划分存储区 Polyhedral 多面体：Convert domain 变换范围 Convert skewed cells 变换倾斜的单元 Merge 合并 Separate 分割 Fuse (Merge 的意思是将具有相同条件的边界合并成一个;Fuse 将两个网格完全贴合的边界融合成内部(interior)来处理，比如叶轮机中，计算多个叶片时，只需生成一个叶片通道网格，其他通过复制后，将重合的周期边界Fuse 掉就行了。注意两个命令均为不可逆操作，在进行操作时注意保存case) Zone 区域： append case file 添加case 文档 Replace 取代；delete 删除；deactivate 使复位； Surface mesh 表面网孔 Reordr 追加，添加：Domain 范围；zones 区域； Print bandwidth 打印 Scale 单位变换 Translate 转化 Rotate 旋转 smooth/swap 光滑/交换
Define Models 模型：solver 解算器 Pressure based 基于压力 Density based 基于密度
第七章UDF的编译与链接 编写好UDF件（详见第三章）后，接下来则准备编译（或链接）它。在7.2或7.3节中指导将用户编写好的UDF如何解释、编译成为共享目标库的UDF。 _ 第 7.1 节: 介绍 _ 第 7.2 节: 解释 UDF _ 第 7.3 节: 编译 UDF 7.1 介绍 解释的UDF和编译的UDF其源码产生途径及编译过程产生的结果代码是不同的。编译后的UDF由C语言系统的编译器编译成本地目标码。这一过程须在FLUENT运行前完成。在FLUENT运行时会执行存放于共享库里的目标码，这一过程称为“动态装载”。 另一方面，解释的UDF被编译成与体系结构无关的中间代码或伪码。这一代码调用时是在内部模拟器或解释器上运行。与体系结构无关的代码牺牲了程序性能，但其UDF可易于共享在不同的结构体系之间，即操作系统和FLUENT版本中。如果执行速度是所关心的，UDF文件可以不用修改直接在编译模式里运行。 为了区别这种不同，在FLUENT中解释UDF和编译UDF的控制面板其形式是不同的。解释UDF的控制面板里有个“Compile按钮”，当点击“Compile按钮”时会实时编译源码。编译UDF的控制面板里有个“Open 按钮”，当点击“Open按钮”时会“打开”或连接目标代码库运行
FLUENT（此时在运行FLUENT之前需要编译好目标码）。 当FLUENT程序运行中链接一个已编译好的UDF库时，和该共享库相关的东西都被存放到case文件中。因此，只要读取case文件，这个库会自动地链接到FLUENT处理过程。同样地，一个已经经过解释的UDF文件在运行时刻被编译，用户自定义的C函数的名称与内容将会被存放到用户的case文件中。只要读取这个case文件，这些函数会被自动编译。 注：已编译的UDF所用到的目标代码库必须适用于当前所使用的计算机体系结构、操作系统以及FLUENT软件的可执行版本。一旦用户的FLUENT升级、操作系统改变了或者运行在不同的类型的计算机，必须重新编译这些库。 UDF必须用DEFINE宏进行定义，DEFINE宏的定义是在udf.h文件中。因此，在用户编译UDF之前，udf.h文件必须被放到一个可被找到的路径，或者放到当前的工作目录中。 udf.h文件放置在： path/Fluent.Inc/fluent6.+x/src/udf.h 其中path是Fluent软件的安装目录，即Fluent.Inc目录。X代表了你所安装的版本号。 通常情况下，用户不应该从安装默认目录中复制udf.h文件。编译器先在当前目录中寻找该文件，如果没找到，编译器会自动到/src目录下寻找。如果你升级了软件的版本，但是没有从你的工作目录中删除旧版本的udf.h文件，你则不能访问到该文件的最新版本。在任何情
FLUEN教程 赵玉新 I、目录 第一章、开始第二章、操作界面第三章、文件的读写第四章、单位系统第五章、读入和操作网格第六章、边界条件第七章、物理特性第八章、基本物理模型第九章、湍流模型第十章、辐射模型第十一章、化学输运与反应流第十二章、污染形成模型第十三章、相变模拟第十四章、多相流模型第十五章、动坐标系下的流动第十六章、解算器的使用第十七章、网格适应第十八章、数据显示与报告界面的产生第十九章、图形与可视化第二十章、Alphanumeric Reporting 第二十一章、流场函数定义第二十二章、并行处理第二十三章、自定义函数第二十四章、参考向导第二十五章、索引( Bibliograp)hy 第二十六章、命令索引 II、如何使用该教程 概述 本教程主要介绍了FLUEN的使用，其中附带了相关的算例，从而能够使每一位使用者在学习的同时积累相关的经验。本教程大致分以下四个部分：第一部分包括介绍信息、用户界面信息、文件输入输出、单位系统、网格、边界条件以及物理特性。第二和第三部分包含物理模型，解以及网格适应的信息。第四部分包括界面的生成、后处理、图形报告、并行处理、自定义函数以及FLUEN所使用的流场函数与变量的定义。下面是各章的简略概括第一部分： z 开始使用：本章描述了FLUEN的计算能力以及它与其它程序的接口。介绍了如何对具体的应用选择适当的解形式，并且概述了问题解决的大致步骤。在本章中，我们给出 了一个可以在你自己计算机上运行的简单的算例。 z 使用界面：本章描述了用户界面、文本界面以及在线帮助的使用方法。同时也提供了远程处理与批处理的一些方法。（请参考关于特定的文本界面命令的在线帮助） z 读写文件：本章描述了FLUENT以读写的文件以及硬拷贝文件。 z单位系统：本章描述了如何使用FLUENTS提供的标准与自定义单位系统。 z 读和操纵网格：本章描述了各种各样的计算网格来源，并解释了如何获取关于网格的诊 断信息，以及通过尺度化（scale、分区（partition等方法对网格的修改。本章还描述了非一致 （nonconform网格的使用. z 边界条件：本章描述了FLUENT提供的各种类型边界条件，如何使用它们，如何定义它们and how to define boundary profiles and volumetric sources. z 物理特性：本章描述了如何定义流体的物理特性与方程。FLUENTS用这些信息来处理你的输入信息。 第二部分： z 基本物理模型：本章描述了FLUENT算流体流动和热传导所使用的物理模型（包括自然对流、周期流、热传导、swirling旋转流、可压流、无粘流以及时间相关流）。以 及在使用这些模型时你需要输入的数据，本章也包含了自定义标量的信息。 z 湍流模型：本章描述了FLUENT湍流模型以及使用条件。 z 辐射模型：本章描述了FLUENT热辐射模型以及使用条件。 z 化学组分输运和反应流：本章描述了化学组分输运和反应流的模型及其使用方法。本章详细的叙述了prePD 的使用方法。 z 污染形成模型：本章描述了NO和烟尘的形成的模型，以及这些模型的使用方法。 第三部分：
并行计算的基本概念 [转贴2008-02-25 09:57:26] 1、并行计算：并行计算是指同时对多个任务或多条指令、或对多个数据项进行处理。完成此项处理的计算机系统称为并行计算机系统，它是将多个处理器通过网络连接以一定的方式有序地组织起来。 2、指令流：机器执行的指令序列； 3、数据流：由指令流调用的数据序列，包括输入数据和中间结果。 4、SIMD计算机：有一个控制部件和许多处理单元,所有的处理单元在控制部件的统一控制下工作。控制部件向所有的处理单元广播同一条指令，所有的处理单元同时执行这条指令，但是每个处理单元操作的数据不同。 5、MIMD计算机没有统一的控制部件，含有多个处理器，各处理器可以独立地执行不同的指令，每个处理器都有控制部件，各处理器通过互连网络进行通信。 6、并行向量处理机（PVP）在并行向量处理机中有少量专门定制的向量处理器。每个向量处理器有很高的处理能力。并行向量处理机通过向量处理和多个向量处理器并行处理两条途径来提高处理能力。 7、大规模并行处理机（MPP）大规模并行处理机一般指规模非常大的并行计算机系统，含有成千上万个处理器。它一般采用分布的存储器，存储器一般为处理器私有，各处理器之间用消息传递的方式通信。大规模并行处理机的互连网络一般是专门设计定制的。 8、分布式共享存储器多处理机（DSM）分布式共享存储器多处理机的主要特点是它的存储器在物理上是分布在各个结点中的，但是通过硬件和软件为用户提供一个单一地址的编程空间，即形成一个虚拟的共享存储器。它通过高速缓存目录支持分布高速缓存的一致性。 9、机群(COW或NOW) 是由高档商品微机（包括工作站）用高速商品互连网络（有的商用机群也使用定制的网络）连接而成，每个结点都是一台完整的计算机（可能没有鼠标、显示器等外设）。 10、对称多处理机（SMP）对称多处理机的最大特点是其中的各处理器完全平等，无主从之分。所有的处理器都可以访问任何存储单元和I/O设备。存储器一般使用共享存储器，只有一个地址空间。因为使用共享存储器，通信可用共享变量（读写同一内存单元）来实现。 11、UMA UMA是Uniform Memory Access（均匀存储访问）模型的缩写。在这种并行机中所有的处理器均匀共享物理存储器。所有处理器访问任何存储字需要相同的时间（此即为均匀存储访问名称的来源）。每台处理器可以有私有高速缓存。UMA结构适用于通用或分时应用。 12、NUMA NUMA是Nonuniform Memory Access（非均匀存储访问）模型的缩写。在NUMA中，共享存储器在物理上是分布的，所有的本地存储器构成了全局地址空间。NUMA与UMA的区别在于处理器访问本地存储器和群内共享存储器比访问远程存储器或全局共享存储器快。 13、COMA COMA是Cache-Only Memory Architecture（全高速缓存存储结构）模型的缩写。COMA 实际是NUMA的一种特例，将NUMA中的分布存储器换成高速缓存就得到了COMA。在COMA 中，每个结点上没有存储层次结构，所有的高速缓存构成了全局地址空间。访问远程高速缓存要借助分布的高速缓存目录。 14、CC-NUMA CC-NUMA是Cache-Coherent Nonuniform Memory Access（高速缓存一致性非均匀存储访问）模型的缩写。CC-NUMA结构的并行机实际上是将一些SMP机作为结点互连起来而构成的并行机，绝大多数商用CC-NUMA多处理机系统使用基于目录的高速缓存一致性协议；它的存储器在物理上是分布的，所有的局部存储器构成了共享的全局地址空间。 15、NORMA NORMA是No-Remote Memory Access（非远程存储访问）模型的缩写。在NORMA 中，所有的存储器都是处理器私有的，仅能由其处理器访问。各处理器之间通过消息传递方式通信。 16、静态网络（Static Networks）静态网络是指结点间有着固定连接通路且在程序执行期间，这种连接保持不变的网络 17、动态网络（Dynamic Networks）动态网络是用开关单元构成的，可按应用程序的要求动态地
第七章 UDF的编译与链接 编写好UDF件（详见第三章）后，接下来则准备编译（或链接）它。在7.2或7.3节中指导将用户编写好的UDF如何解释、编译成为共享目标库的UDF。 _ 第 7.1 节: 介绍 _ 第 7.2 节: 解释 UDF _ 第 7.3 节: 编译 UDF 7.1 介绍 解释的UDF和编译的UDF其源码产生途径及编译过程产生的结果代码是不同的。编译后的UDF由C语言系统的编译器编译成本地目标码。这一过程须在FLUENT运行前完成。在FLUENT运行时会执行存放于共享库里的目标码，这一过程称为“动态装载”。 另一方面，解释的UDF被编译成与体系结构无关的中间代码或伪码。这一代码调用时是在内部模拟器或解释器上运行。与体系结构无关的代码牺牲了程序性能，但其UDF可易于共享在不同的结构体系之间，即操作系统和FLUENT版本中。如果执行速度是所关心的，UDF文件可以不用修改直接在编译模式里运行。 为了区别这种不同，在FLUENT中解释UDF和编译UDF的控制面板其形式是不同的。解释UDF的控制面板里有个“Compile按钮”，当点击“Compile按钮”时会实时编译源码。编译UDF的控制面板里有个“Open 按钮”，当点击“Open按钮” 时会“打开”或连接目标代码库运行
FLUENT（此时在运行FLUENT之前需要编译好目标码）。 当FLUENT程序运行中链接一个已编译好的UDF库时，和该共享库相关的东西都被存放到case文件中。因此，只要读取case文件，这个库会自动地链接到FLUENT处理过程。同样地，一个已经经过解释的UDF文件在运行时刻被编译，用户自定义的C函数的名称与内容将会被存放到用户的case文件中。只要读取这个case文件，这些函数会被自动编译。 注：已编译的UDF所用到的目标代码库必须适用于当前所使用的计算机体系结构、操作系统以及FLUENT软件的可执行版本。一旦用户的FLUENT升级、操作系统改变了或者运行在不同的类型的计算机，必须重新编译这些库。 UDF必须用DEFINE宏进行定义，DEFINE宏的定义是在udf.h文件中。因此，在用户编译UDF之前，udf.h文件必须被放到一个可被找到的路径，或者放到当前的工作目录中。 udf.h文件放置在： path/Fluent.Inc/fluent6.+x/src/udf.h 其中path是Fluent软件的安装目录，即Fluent.Inc目录。X代表了你所安装的版本号。 通常情况下，用户不应该从安装默认目录中复制udf.h文件。编译器先在当前目录中寻找该文件，如果没找到，编译器会自动到/src目录下寻找。如果你升级了软件的版本，但是没有从你的工作目录中删除旧版本的udf.h文件，你则不能访问到该文件的最新版本。在任何情
第八章 在FLUENT中激活你的UDF 一旦你已经编译（并连接）了你的UDF，如第7章所述，你已经为在你的FLUENT模型中使用它做好了准备。根据你所使用的UDF，遵照以下各节中的指导。 z8.1节激活通用求解器UDF z8.2节激活模型明确UDF z8.3节激活多相UDF z8.4节激活DPM UDF 8.1 激活通用求解器UDF 本节包括激活使用4.2节中宏的UDF的方法。 8.1.1 已计算值的调整 一旦你已经使用7.2节和7.3节中概括的方法之一编译（并连接）了调整已计算值UDF，这一UDF在FLUENT中将成为可见的和可选择的。你将需要在User-Defined Function Hooks面板的Adjust Function下拉菜单（图8.1.1）中选择它。 调整函数（以DEFINE_ADJUST宏定义）在速度、压力及其它数量求解开始之前的一次迭代开始的时候调用。例如，它可以用于在一个区域内积分一个标量值，并根据这一结果调整边界条件。有关DEFINE_ADJUST宏的更多内容将4.2.1节。调整函数在什么地方适合求解器求解过程方面的信息见3.3节。 8.1.2 求解初始化 一旦你已经使用7.2节和7.3节中概括的方法之一编译（并连接）了求解初始化UDF，这一UDF在FLUENT中将成为可见的和可选择的。你将需要在User-Defined Function Hooks面板的Initialization Function下拉菜单（图8.1.1）中选择它。
求解初始化UDF使用DEFINE_INIT宏定义。细节见4.2.2节。 8.1.3 用命令执行UDF 一旦你已经使用7.2节和7.3节中概括的方法之一编译（并连接）了你的UDF，你可以在Execute UDF On Demand面板中选择它（图8.1.2），以在某个特定的时间执行这个UDF，而不是让FLUENT在整个计算中执行它。 点击Execute按纽让FLUENT立即执行它。 以命令执行的UDF用DEFINE_ON_COMMAND宏定义，更多细节见4.2.3节 8.1.4 从case和data文件中读出及写入 一旦你已经使用7.2节和7.3节中概括的方法之一编译（并连接）了一个将定制片段从case 和data文件中读出或写入的UDF，这一UDF在FLUENT中将成为可见的和可选择的。你将需要在User-Defined Function Hooks面板（图8.1.1）中选择它。