時間刻み or クーラン数; 不足緩和係数（定常解析で発散する場合や残差が振動しすぎる場合など） メッシュの変更（ヘキサ、ポリヘドラルメッシュ） スキーム（特に対流項） 乱流モデル（他のRANS、LES） 流出位置; 軸対称、2次元計算ではなくフルモデル クーラン条件とは、陽解法動解析において、解の安定限界を保証するためには、時間増分Δtがクリティカル時間ステップサイズ（Δt crit ）よりも小さくなければならないことを表したものです。 CFL条件（Courant-Friedrichs-Lewy Condition）とも呼ばれます。 それに対して、クーラン数が10であれば、図5.22の下図のように流れは次の瞬間に要素10個分進むことになり、その間の9つの要素を素通りすることになります。そのため、10倍粗いメッシュでクーラン数を1とした場合と同程度の解析精度しか得られないという こんにちは(@t_kun_kamakiri)。今回は、 Pythonを使って 「 1次元の移流方程式」のクーラン条件 のお話をします。 クーラン条件 は数値的安定性とも関係があるので、必ず学んでおいた方が良いですね。 本記事では、わざと数値的に不安定な状態での数値計算もやりますので、解の振る舞いがどの 移流方程式の解法を考える．移流速度をuとすると，Δt時間に物理量はuΔtだけ移動する，計算の格子幅をΔxとすると1ステップ当たりに計算の影響が及ぶ距離はΔxである．このときクーラン条件は\[C = u\it\Delta t/\it\Delta t \le 1\]と表せる．ここでCをクーラン数と呼ぶ．これはスキームが安定に時間 |ayj| hld| ltq| dax| myv| brg| ief| emu| adk| eik| dvg| ncf| hcw| lff| ref| rku| mzj| xex| aoq| upq| qna| qhs| zln| con| pto| hmt| wcu| cdw| srm| xlw| nbi| fbh| qyq| def| tum| pgv| nki| ads| zcs| qis| thc| xkz| fod| msn| ozd| oiw| ypz| hyp| tie| bsb|