流体力学发展到现在为什么还要进行风洞试验？风洞试验能解决哪些理论计算解决不了的问题？
类比其他工程学设计：比如土木工程设计的楼好像很少先试验，电气工程设计发电站也似乎没有说先做个模型的。
有些东西可以用公式算，但是真尼玛复杂不是给人算的。有些东西更难算，电脑也表示这特么太难算了……而且，一些情况还没有足够准确的公式，好吧，我们实验吧……
要说明的是，对于低速的飞机，波音公司已经几乎不需要风洞试验了，因为计算出来的（升力和阻力）误差在百分之一以内。现在的风洞试验更多是为了验证计算结果。
简单的说，目前，计算流体力学（CFD）最不能解决的问题是湍流。 （湍，tuan，一声）
对于湍流，尚没有完整的理论模型，只能依靠经验公式来修正和补充。经验公式，你懂的。[补充一] 什么是湍流？
速度较慢时，气流呈现均匀态势，称为“层流”，即各层之间流动的速度矢量一致；
速度加快时，各层之间出现干扰，速度矢量变得不规律，不再是同一方向，甚至出现了垂直于流动方向的速度分量，此时，就是“湍流”。也作“紊流”。层流向湍流过渡的过程，称为“转捩”。（第二个字音“烈”）[补充二] CFD的局限性因素
理论模型不完善是之一，之二是受制于计算规模。如同风洞越大，试验结果越逼真一样，CFD效果也基本上随计算规模增长而增强。
而目前，大规模并行计算，还属于相对稀缺性资源。
基于单独的PC或者工作站进行CFD试验，大约只有研究价值，可以写硕博论文，可以完成一些小课题，但不能用来参加型号研制。[补充三] CFD目前在试验中的作用
目前主要是预选和补充作用。
在方案选型初期，通过CFD计算，对比不同方案之间的相对量，完成规律性的摸索。
在风洞试验时，可以用CFD替代一部分风洞试验。
完成了主要构型和姿态的风洞试验之后，就掌握了关键性数据，此时，就有了修正湍流模型经验公式的基础，再进行CFD模拟，就可靠了。[补充四] 经验公式的来源经验公式根据试验数据来拟合。一般而言，试验数据越多，拟合准确度越高。[补充五] 风洞试验数据本身的准确性计算数据要根据风洞试验数据来校准，那么，风洞试验数据本身如何判定呢？试验数据判定，一般包括精度和准度两层含义。精度一般采用7次重复性试验方法判定。对同一状态，连续做7次试验，7次试验数据的重复性，就表征该试验环境、设备及试验方法的数据精度。风洞试验数据的准度如何判定呢？根据飞行数据来判定。飞行数据，即1:1真机实地试飞，所采集得到的数据。显然，飞行数据极为稀有，不能满足所有的试验状态。那么，风洞试验数据另一种常用的判定方法是：倾向于以大风洞试验数据为准。受到雷诺数效应、洞壁干扰、支架干扰等因素的影响，风洞试验数据本身和理想情况的自由场数据也是有差距。洞壁干扰，成熟的风洞各有自己的一套的经验修正公式。支架，就是把模型支撑在风洞中的器械。真实飞行环境中没有这货啊， 显然它的存在对飞行器模型本身是有影响的。支架干扰修正，也相对成熟，大致思路是镜像法。先用A支架做试验，再用A+B支架做试验，一减，就是B支架的影响量了。实际上复杂一些，最多可能用到六步法。雷诺数效应呢，基本上就是风洞越大，越接近真实飞行环境，其雷诺数效应越小。所以，倾向于以大风洞数据为准。最大的风洞，就是全尺寸风洞，可以为1:1尺寸的飞行器模型进行试验。巨大无比。
补充一个楼主问题里提到的东西。土木工程的房屋设计的高层建筑、输电铁塔或大跨度建筑如桥梁体育场之类，风洞试验是结构设计的重要环节。高层建筑结构设计中抗风和抗震是两个主要问题，在风的作用下，如果不采取措施，高楼的摇摆幅度会很大无法使用，很多都通过缩尺模型进行风洞试验。桥梁来说抗风试验更加重要，最经典的视频就是美国的Tokoma大桥被风吹的桥面大幅度摆动并快速垮塌，那以后大家认识到了抗风问题的重要性。土木工程的结构设计中对于难度较大的或者体型比较独特没有经验的都需要做试验来考察影响。如同济大学现在的风工程馆拥有几个风洞，可以在那里看到东方明珠电视塔等著名建筑的风洞模型。另外同济大学汽车学院还拥有国内唯一的汽车风洞，在嘉定区，这也是十分先进的。结构风洞实验室几乎已经是国内研究型高校土木学科的必备场所，各种科研与实际工程的试验都在大量开展。
我现在就是学习计算流体力学，流体力学的发展确实很快，但是并不完善。简单的介绍一下，为啥说流体力学并不完善。首先，对于任何一个工科学科，它的建立都需要抽象成数学模型，流体力学也同样如此，它发展至今，数学模型已经比较完善了，经典公式基本就定型，但是问题来了，就出现在如何解方程这一最关键的地方，它的很多情形下建立的方程并不能求解，只有少量的简单情形才能得出解析解（就是精确解，可以在整个求解区域内连续变形的函数）。既然有完善的方程组了，就是不能求出解析解，这个时候计算机出现了，数值分析的发展，把这个问题解决了，就是把连续的场离散成点，才有差分取代微分，通过迭代，解出数值解，虽然只是一个数值的集合，但是在工程应用中就足够了。
然后随之而来的问题就出现在本来连续的物理量的场（如速度场，温度场，浓度场等）被离散成一系列的有限个的离散点上的值的集合代替，这里面需要多少个点，点与点之间相隔多少，离散点变量值之间的关系等等问题就会出现了，计算流体力学的诞生就是回答并完善这些问题的。
最后，很多流体的问题是湍流情形的。湍流虽然很复杂，但是几十年前的科学家都用方程把它描述出来了，就是这些方程不能求解啊，好不容易出现可以用数值解替代，那么本来连续的场不用考虑的麻烦在离散的点上就出现了，因为这是用一个点替代一块区域的求解啊，数值的准确还是不准确就是体现在离散点替代的合理性。于是，湍流的复杂性就体现了，湍流里面有无限多的涡，随时产生随时消失，大涡可以达到流场本身的特征长度，小涡小到微米级别。如果用一个点体现一个涡的话，就直接把这个涡给弄消失了，不合理了，所以要用多个点啊。如果是按照这个思路来做的话，也没有错，就是会把计算机给弄死的，那么最好的办法就是重新构造描述湍流运动的方程。
采用数值计算方法大致分为这么三类：1.直接模拟（DNS），就是刚才那个笨方法，但是它有无法逾越的好处就是只要离散点足够多，它的精确度是别的方法无法达到的，毕竟它的数学模型是最好的，百年老字号了，问题只有一个，丫的计算机发展没这么快啊，算不起啊，至少目前为止只有很简单的情况下才算的出来。2.大涡模拟（LES），按照湍流的涡旋学说，湍流的脉动与混合主要是由大尺度的涡造成的。这么想的话，就可以不直接计算小尺度涡，小涡对大涡的影响通过近似的模型来考虑，最早描述的是Smagorinsky模型，有兴趣可以看看，这个方法准确度不错，计算量少一点，但是也仅仅少了一点点，还是很庞大的计算量啊，工程上复杂的流场基本上是无法计算的。3.应用雷诺（Reynolds）时均方程的模拟方法，这个真的是神的作品啊，它将非稳态控制方程对时间做平均，得出的方程组大大的减少了计算量，准确度够工程使用，至少能计算机能算出来了。现在很多数值模拟都是用这种方法，问题最多的也是这个方法，计算流体力学的不完善也就体现在这里。
单独一段好好谈谈这个不完善的地方。关键问题就是大神的方程组不封闭啊，就是方程组数小于未知量个数，小学生都知道这东西没法解出***，大神们就是大神们，我的方程不封闭但是我可以假设条件让它封闭啊。好吧，说到这里，都知道问题出在哪里了吧？就是这些假设，假设不同，产生的新的模型也不同，当然准确度也有所不同。具体的湍流模型可以看楼上的 。
感觉说了一大段还没回答问题呢，既然这些工程上的数值模拟的根据是一个假设，那么就知道准确度是到底有多差了，有些时候仅仅够工程上使用。所以啊，需要做实验验证数值模拟的准确性，再行修改模型，因此也就要用到风洞实验。不过因为数值模拟的发展，工程用到风洞实验的次数越来越少了。
实验和计算是相辅相成的，实验难以获得流场的细节，但代价相对较小，如果只是分析受力什么的实验是很好的手段。计算流体力学更多的是获得流场的细节信息，比如速度梯度的时间分布或者速度的时间相关函数等，但代价太高。目前进行过的最大规模的直接模拟计算是用十万个线程算的平板湍流边界层，计算周期在一个月以上。
从科研角度来说，流体力学作为物理学的一支，终归是实验科学。不论理论多么漂亮完备，最终是要靠实验验证的。从实际应用角度来说，以飞机气动外形设计为例，实际是成本和时间的考虑多过技术因素（单一介质，亚音速，技术上很成熟了）。不同设计阶段对于仿真和风洞的需求也不同。比如设计初期，没有定型，一般仿真（仅指RANS类）的时间效率和经济成本都好过风洞试验，（不断改外形做prototype很贵很慢）。在定型后，要做各种工况和载荷分布的测试，这种情况下，风洞就相对有优势。当然，非稳态复杂工况目前仿真在技术上几乎没有挑战，就是在合理的计算资源下，计算时间不大能满足一般公司的要求。你可以想象，如果一个数值模拟要一个月才能出结果，即使再准确，在工程设计中都是不能接受的。
谁说土木的楼不做实验了，谁说电塔不做实验了。。。
流体力学发展到现在还是很低端的好吧只能这样说了，流动细节完全搞不清的，最暴力最高端DNS（直接数值模拟）的结果中可以看到流场中很细微的结构，但是DNS也是数值方法，需要划分网格并且离散方程，在网格足够精细的情况下可以得到这些离散点的流场信息，但是其它位置的就不行了，而且DNS需要耗费的计算资源是很恐怖的，到目前位置，运用DNS也只能做一做二维流场的计算。好了说了这么多，就是，CFD中最高富帅的DNS对于解析方法也是个?丝，更何况又花钱又费力。解析方法可以得到解析解，也就是对大自然最精确的描述，对于真实流体，有粘可压缩的NS（navie-stokes）是目前最精确的描述方法，可惜的是，NS方程是个非线性偏微分方程，解法未知，百大科学难题之一。上面有同学提到湍流问题，湍流到底是个混沌系统还是个完全随机的形态，这个挺有意思的，如果真实fully random，那我们还是去发展计算机吧！更新“哈萨克媒体报道，欧亚国立大学欧亚数学学院的MukhtarbayOtelbaev教授宣称解决了一个千禧年大奖难题。他的论文标题是《论纳维－斯托克斯方程强解的存在性）》（PDF）,目前已公布了俄语版本，但尚未有英语翻译版。”这个应该是三维的证明，二维的早在上世纪就得证了。这项证明的意义重大，至少能说明湍流是混沌系统，但是现代CFD方法不会有实质性的改变。
在家无聊来一发你说哪些问题CFD解决不了实验能解决？没有吧。反而许多问题试验解决不了CFD“能解决”最简单的例子，空速管对飞翼布局的飞机有啥影响？计算很简单画网格算算算，可是要做实验不行啊，国内高速风洞1米2量级，你一飞机考虑堵塞度缩比之后空速管都看不着了。更别提风洞流畅品质、测量天平、模型缩比、弹性变形等等一堆问题。研究生的时候搞CFD，其实就是画网格算算算。那时候青春年少的我被知春路技校的一老板忽悠的团团转，在听取了实验室 《CFD和风洞试验在航空航天中的未来的发展》等计算狗吐槽炫耀鄙视实验狗的汇报后，我觉得自己好厉害哒，为从事CFD这样的伟大事业而发自内心的自豪哒。然后我工作了，航天相关行业。现在说说为什么还要做实验。CFD的局限和问题不细谈了，DPW的结果说明了很多问题。从国内航空航天行业搞得东西的气动工作来看，主流还是坐风洞试验，导弹可能实验少一点，据说某一战机的吹风经费达两个亿软妹币。为啥计算能搞很多东西大家还要吹风？不放心啊，你算出来你说对就对啊？别说你一个人算成那样，清华北航西工大南航29十一院全算一样的也不放心，没有实验的支撑这个数据不敢用。长期以来国内研发已经形成了一套流程，先干啥 在吹风 在干啥 在吹风都有点模式化了。常规设计（不包括高超和返回）往往主要依赖实验，常常是有的重要数据让几个单位算算看看，也就是算算看看。别多想。风洞试验也在发展，国内几大单位都在发展新型风洞，C919常年跑到国外风吹说明啥了？国内的风洞技术还有很大的发展。搞风洞的多发展，搞出些品质更高、吹出数据更放心的风洞；搞CFD的多发展CFD技术，搞出些预测更精确的软件。可别像知春狗老板整天想着赚钱还非要抹黑实验。真的想吐槽一下国内有的搞计算的单位……算了，忍住吧……
已有帐号？
无法登录？
社交帐号登录我们国家的风洞为什么会选择建在大山深处_百度知道为什么飞风洞3秒就收翅膀？_百度知道聊聊为何大型风洞只有少数几个国家能建？
导读：有很多东西都是只有少数几个国家可以建的。
例如天波雷达，目前全世界只有中国，美国，俄罗斯有。比如韩国，他就建不起来，不是因为没钱或者没技术，而是领土面积不够大。中国可以一个放到西藏，一个放到四川，一个放到河南……（以上都是随便举例），就可以通过内陆交叉设置，达到无盲区。韩国或者日本，从汉城到东京这样的距离，是不够的。当然可以采取各国联合共享数据的方式，但毕竟不如一个国家方便吧，例如欧盟，就没搞（欧盟总领土面积有中国一半，应该也是够了）
第二个是人口和经济实力。例如航母，核武器。这些都不是一条
有很多东西都是只有少数几个国家可以建的。例如天波雷达，目前全世界只有中国，美国，俄罗斯有。比如韩国，他就建不起来，不是因为没钱或者没技术，而是领土面积不够大。中国可以一个放到西藏，一个放到四川，一个放到河南……（以上都是随便举例），就可以通过内陆交叉设置，达到无盲区。韩国或者日本，从汉城到东京这样的距离，是不够的。当然可以采取各国联合共享数据的方式，但毕竟不如一个国家方便吧，例如欧盟，就没搞（欧盟总领土面积有中国一半，应该也是够了）第二个是人口和经济实力。例如航母，核武器。这些都不是一条船，一个炸弹的事儿，是一个极其庞大的工程。比如造航母，就要无数配套工厂和设施，造核武器，光几千几万台离心机，又是多少人力物力？（想起金正恩死乞白赖大力发展水电站我就想笑）。关键不是造一个的问题。造了航母，不要配套机场？不要配套的护航舰队？不要研发舰载机……所以比如韩国吧，有技术有钱，他也搞不起来。大型高速风洞类似。研究战斗机？几个国家能自主研发啊？建造就花很多钱，实验也要大量的电力，又是钱。你不造大飞机，不研发下一代战斗机，搞这个干啥呢？没什么用。这个世界国家很多，但永远就那么三五个国家在领跑的。这次嫦娥5的返回地面技术，我看就是为了打美军航母，使导弹无法拦截做准备的，太明显了。这也就是我说的配套和互相促进，形成一个系统的意义。数据和经验共享。为了弄出这个超高音速反舰导弹，用上了酒泉发射中心的成果。但这个成果，比如韩国也希望弄个，他也得弄个发射中心，那就不是一点钱和一点人口了。我想，现在这个世界，人口总数和国土面积，还是很重要的 。俄罗斯现在就是没人口，很快就要衰弱到3流国家了吧。
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