调用Fluent进行多工况计算总结

算例来源：https://confluence.cornell.edu/display/SIMULATION/FLUENT+-+Turbulent+Pipe+Flow

有时候我们对同一模型进行多工况计算，如果我们一直坐在电脑面前盯着计算结果，计算完成一个以后手动修改参数再进行下一个计算，这样不仅费时费力，效率也不高，其实我们可以采用下面的一些方法实现多工况计算的自动化，提高效率。

方法一：Workbench的参数化计算

首先我们按照链接当中的算例进行设置，我们需要修改一下内容：

启动Workbench

方法二：调用Fluent的脚本

针对调用Fluent的脚本又分为两种情况

调用情况一：

此种调用情况只时候有GUI界面的情况，经测试Linux下不会出现问题，而在Windows下则可能出现下面截图的错误：

不过如果我们及时发现，可以关闭Fluent，继续后面的计算，跳过出错的算例

我们可以将保存脚本中的下面内容

替换为一句TUI命令：

/solve/iterate 1000

这样的话就不会出现截图得错误了

首先我们启动Fluent

然后我们开始按照链接算例进行设置和计算，计算完成以后，保存cas和dat文件，退出Fluent，我们可以看到刚才选定的目录下多出了一个脚本文件

我们可以编写如下的python脚本反复调用修改此脚本来实现，Fluent的多工况计算，示例如下(可适用Windows和Linux系统)：

Python脚本并不是唯一选择，在Windows下还可以使用bat批处理脚本，Linux下还可以使用shell脚本，根据每个人的习惯即可

调用情况二：

我们自己手动写一个jou的脚本，采用TUI的命令的方式，这种更具有通用性，像上面情况一那样通过在Fluent当中记录脚本的方式，只能在可以打开GUI界面的时候可行，并且随着Fluent版本的迭代，记录的那个脚本是不通用的，换一个Fluent版本可能就需要重新操作记录了，而自己手写TUI脚本就完全克服了上面提到的记录类型脚本的缺点

本算例的脚本如下：

我们只需将情况一的python脚本稍加修改就可以应用到情况二中，具体python代码如下：