1樓：小明同學
前面說的都對，我再補一句。在壁湍流裡面，越高雷諾數的流動，相似律越明顯，反倒是近壁區域性低雷諾數的流動規律不好把握。所以研究低雷諾數的流動對於 LES和RANS的壁模型都有很大意義。
2樓：
只能模擬比較低的雷諾數，需要指出這個低是相對於現實生活中比如汽車在路上跑，周圍流場所對應的雷諾數。前面幾個回答比較詳細了。
重點關心是雷諾數，因為雷諾數要是太小，粘性效應會站主導地位，流動丟失了許多慣性子區的漩渦結構，這樣流動中剩下的只有一些顯而易見的大尺度流動和小尺度的粘性耗散渦，這便失去了湍流研究的意義。
3樓：花半樓
湍流流場比較扎眼的現象就是渦了，有的渦特別大，大到跟流場所在的物理特徵尺度那麼大；有的渦特別小，小到 Kolmogorov尺度（參考 Turbulent models for CFD）。這兩個尺度相差多大呢?Re數要出場了，這兩個尺度的比值近似為Re^(3/4)量級，湍流是純三維運動，所以對應三維的情況，就是 Re^(9/4)量級。
大渦和小渦存在的時間尺度也不一樣，最大渦與最小渦時間尺度在Re^(1/2)量級。
舉個栗子，假設要計算的Re數為10^4，那麼網格每個方向要布置1000個點，3個方向就是10^9個點，大約就是一億個單元。這對計算資源要求太高了，要知道如果採用RANS模擬，二維情況，頂多幾萬或者小幾十萬個，三維多則幾百萬個。 時間步上，捕捉大渦運動的時間步長的百分之一被用於去捕捉小渦的運動。
為了得到有意義的湍流資料，需要模擬很多個大渦運動時間，這樣需要的時間步就很誇張了。
雷諾數只是乙個衡量引數，低的雷諾求意味著低的計算資源需求，也即目前能滿足的計算資源需求。
4樓：Yokishio
很明顯，由於雷諾數越大，湍流的多尺度特性越明顯，最小渦尺寸越小，而要進行湍流場直接求解必須要考慮到小渦對於大渦的影響，因此需要很高的空間解析度，所以需要更細的網格。而由於計算機的記憶體有限，所以不能進行大規模的計算，因此，很大程度上智慧型模擬雷諾數較小的湍流！
5樓：Malahujiao
為了模擬出流場所有尺度的渦流，流場每個維度的網格數N至少應該約等於1.60*Re^(3/4)，對於乙個三維流場，它所需要的網格數應滿足N^3~4.4*Re^(9/4)。
隨著雷諾數的增長，流場網格數會以更快的速度增加。網格數目越多，進行模擬所需要的計算能力也越多，而現階段的計算機能力還很難滿足大雷諾數的計算需求。
6樓：
對於wall-bounded turbulent flow，DNS的computational cost 與Re^(9/4)成正比，這也是為什麼大部分DNS的Re都在10^4這個量級。
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