1. 课程导入与仿真对象界定
自然对流与辐射换热是工程热物理中最常见、也最容易被低估的两类传热机制。它们不像强制对流那样有明确的风扇转速或泵流量作为输入，也不像导热那样可以简单归结为材料导热系数与温差。自然对流的驱动力来自流体自身因温度差产生的密度差，辐射换热则完全不依赖介质，通过电磁波在表面之间传递能量。当两者同时存在时，问题会从“单场传热”升级为“流场—温度场—辐射场”的耦合问题，这正是本课程要解决的核心对象。
一、自然对流的物理机制
自然对流的本质是浮力驱动。以竖直热壁面为例：壁面附近空气被加热，密度下降，在重力场中产生向上的净浮力，热空气上升、冷空气从下方补充，形成边界层流动。描述这一过程的关键无量纲数是瑞利数：
Ra = g·β·ΔT·L³ / (ν·α)
其中：g 重力加速度，β 热膨胀系数，ΔT 壁面与环境温差，
L 特征长度，ν 运动黏度，α 热扩散率Ra 决定了自然对流的强弱与流态。工程上常用瑞利数判断边界层是否从层流过渡到湍流：竖直平板外掠自然对流中，Ra 约在 10⁹ 量级附近发生转捩。对于封闭腔体，则常用瑞利数与宽高比共同决定流态。理解这一点很重要，因为 Fluent 中是否开启能量方程、是否选择层流或湍流模型、是否使用 Boussinesq 近似，都取决于 Ra 的量级和温差的相对大小。
在数值实现上，浮力项通常有两种处理方式：一是完全可压缩或变密度理想气体模型，二是 Boussinesq 近似。Boussinesq 近似假设密度仅在浮力项中随温度线性变化，其余项按常数处理，适用于温差较小（一般 ΔT 小于几十开尔文）且密度变化不大的场合。它的优点是收敛快、稳定性好；缺点是温差大时误差明显。因此，仿真前必须先估算 β·ΔT 的量级，再决定采用哪种密度模型。
二、辐射换热的物理机制
辐射换热与对流、导热的最大区别在于：它不需要介质，且与温度的四次方成正比。对于两个灰体表面组成的封闭系统，净辐射换热量可写为：
Q_rad = σ·ε·A·(T_s⁴ - T_sur⁴)
其中：σ = 5.67×10⁻⁸ W/(m²·K⁴)，ε 发射率，
A 表面积，T_s 表面温度，T_sur 环境/周围表面温度在 Fluent 中，辐射模型的选择直接影响计算量与精度。常用的有 Rosseland、P1、离散坐标（DO）、表面到表面（S2S）等。对于参与性介质（如烟气、玻璃、水蒸气）较强的场景，DO 模型适用性最广；对于透明介质中表面之间的辐射，S2S 模型更高效；对于光学厚介质，P1 或 Rosseland 更经济。选择依据是光学厚度、介质吸收散射特性以及是否需要方向分辨率。
三、耦合关系与典型工程场景
自然对流与辐射的耦合体现在两个方向：一方面，辐射改变壁面热流分布，从而改变近壁温度梯度，进而影响浮力驱动；另一方面，对流改变壁面温度，又反过来改变辐射换热量。二者通过壁面能量平衡耦合在一起：
q_convection + q_radiation = q_source 或 q_conduction典型工程场景包括：电子散热中，芯片表面通过自然对流和辐射向机箱内壁散热，机箱再向环境散热；建筑暖通中，外墙内表面与室内空气自然对流，同时与人体、设备表面辐射换热；太阳能集热器中，吸热板与玻璃盖板之间既有自然对流又有辐射，且玻璃对太阳辐射透明、对红外辐射不透明，形成“温室效应”。这些场景的共同点是：温差不大但辐射不可忽略，流场由浮力主导，几何多为封闭或半封闭腔体。
四、本课程仿真工作流总览
本课程将围绕一条完整的 Fluent 仿真工作流展开，而不是零散地讲某个按钮。工作流分为六个阶段：
- 问题界定与量级估算：确定特征长度、温差、Ra 量级、辐射是否显著，决定是否开启辐射模型、采用何种密度处理。
- 几何与网格：自然对流对边界层分辨率敏感，近壁第一层网格需满足 y⁺ 要求；封闭腔体需注意网格正交性与膨胀比。
- 物理模型设置：能量方程、辐射模型、密度模型、浮力项、湍流模型的选择与参数填写。
- 边界条件与求解设置：壁面温度/热流、辐射边界、压力—速度耦合方案、松弛因子与收敛判据。
- 求解与监控：监测点温度、壁面热流、残差曲线，判断是否收敛以及是否出现振荡。
- 后处理与验证：温度云图、速度矢量、辐射热流分布，与解析解或实验关联式对比。
接下来的章节将按这条工作流逐步展开：从浮力驱动与 Boussinesq 近似的适用边界，到辐射模型的选择依据，再到具体案例中的网格划分、求解设置与结果判读。本章的任务是建立整体框架，明确仿真对象是什么、为什么这样处理，以及每一步的判断依据在哪里。