是的，用组分输运模型Species Transport 我们主要做这个方面,可以一起研究?
直接在面上设置热流密度边界条件即可，不需要多余的加热膜。不过，完全固体加热是不建议采用fluent的。
下载方法多样，但需要先购买许可证因为Fluent流体仿真软件是一款商业软件，需要购买许可证后才能使用。可以通过官网或经销商手中购买，购买方式包括单用户、多用户、学生、教育机构等，每种许可证有不同的价格和使用期限。购买后，用户可以获得软件的下载链接和安装方法。此外，Fluent流体仿真软件也提供免费试用版，但需要提交试用申请。需要注意的是，试用版的功能和使用期限受到限制。
设置入口温度啊，瞬态的patch一下温度就好了。
材料参数主要有密度、压力、速度、温度等。
如果回流不影响计算收敛可以不管，如果想消除的话可以延长计算域，把产生回流的部分的计算域扩展，这样在计算域中产生的就是完整的涡流，不会影响收敛
fluent 只是处理器。前处理部分依赖其他软件。所以相对占用资源不是很多。
CPU：Fluent有并行运算的能力，cpu核数量自然是越多越好。
内存：内存的大小要求取决于算法。 仿真对计算机的配置要求不是硬性的。不是说你内存低了就不能用。只是得出结果的时间要长。所以，放心用吧。
对CPU和内存非常吃，CPU直接决定了运算快慢，当然是频率越高，核心数越多越快。
当FLUENT工作时，所有数据节点信息都储存在内存中，一般来所100W对应1G内存，处理复杂流动多相流等，内存占用更多。
显卡要求相对不高，建议八核十六G内存的配置。
（一）仿真假设
圆通速递淮安转运中心的分拣作业流程主要包括以下环节：包裹到达→包裹进入待分拣区→进行分拣→包裹进入配送区→扫码后装车→发货。这里提出三点假设：
1.各个环节之间的衔接是十分紧密，不发生时间消耗。
2.在分拣流程中，员工和各种设备的工作具有持续性。作业过程中不存在设备故障及员工请假等因素。全部机器的预置时间为0，分拣设备和传送带一直处于持续不停的工作状态。一旦有包裹到达，分拣转运作业就会立即执行。
3.用Flexsim中离散实体的操作员和机器人分别来表示人工作业环境与智能分拣作业环境，操作员代表的是一个工作组，组内会有很多分拣员。通过改变处理器的一些参数的设置，包括处理器的最大容量以及处理器的加工时间等，来调整处理器的加工效率，同时也可以区分人工分拣作业和智能分拣作业。
4.在仿真过程中，仿真系统的各种实体要素以及距离会按照一定的比列进行调整，以保证仿真运行之后得到的结果和实际的相差并不是很大。
time step size ：10-20（经验值） number of time step :为你要计算的步数，越大时间越长。
可以先设大点，算一次后可以看出多少步就可以收敛了。然后再根据需要修改。tips： time step size 是物理时间步长 number of time steps 是时间步数 时间步长 * 时间步数 = 计算的物理时间长度（1）从算法上来说，cfx采用的是混合了有限元的有限体积法，而fluent是纯粹的有限体积法。
从具体使用中其实可以体会得到，CFX对内存的占用要比fluent多很多，而收敛速度要比fluent块，单步计算时间，CFX要比fluent多。
当然，这与cfx默认采用隐式求解器也有一定的关系。
（2）从用户数量来说，cfx与fluent不在一个数量级。
从耦合场计算来讲，由于CFX杂合了有限元方法，因此能比fluent更方便的用于流固耦合计算。
不过目前也有很多工具（如Mpcci）能用于fluent与其他固体软件的耦合计算。
在workbench中，cfx能够与ansys实现双向耦合，而fluent只能实现单向耦合。
（3）从学习难度上来说，当前fluent的教程要远多于cfx。cfx的教程貌似只有一本，而且当当上还给的是差评。fluent的教程是漫天飞舞，目不暇接。
二者最大的区别，也是深深印在各自的code base的区别，是fluent用cell-based体积元，而cfx用vertex-based体积元。各有优缺点，cfx的优点是物理模型丰富，功能强大，基于有限元的有限体积离散方法，精度比较高，但是计算速度慢；fluent物理模型比较缺乏，很多问题没有对应的模型.比如多相流中每相不能是多组分，对于湿空气和其他流体组成的多相流就不能算。
而且fluent的前处理器格式封闭，只能适合于 fluent，cfx的前处理器icem输出格式丰富。