不适用的场合：如果有进口压力边界条件，适用压力出口边界条件；模拟可压缩流；模拟密度变化的流动，即使是不可压缩流。
6．13 壁面边界条件：用于限制液体和固体区域。对于粘性流，默认使用无滑动的壁面边界条件，但是你可以为壁面指定一个切向速度（当壁面作平移或者旋转运动时）。或者通过指定剪切力定义一个滑动壁。（你也可以通过使用对称性边界条件在剪切力为0时定义一个滑动壁）。
输入：1，热力边界条件，2，壁面运动条件，3，剪切力条件（对于滑动壁），4，壁面粗糙度，5，成分边界条件，6，化学反应边界条件，7，辐射边界，8，分散相边界，9，多相边界。 壁面粗糙度： 改良的壁面定律：
（2）
粗糙管道的试验证明，在使用常规的对数尺作图时，壁面附近平均流速的斜率不变，但是截距变化。所以得到式2：这里u*表示
，
表示由于粗糙度变化
引起的截距变化的数量。系统按照给定的参数，按照相应的公式（分段）来计算该值。（见原文）
设置粗糙度参数：（在momentum页面）1，屋里粗糙度高度，；2，粗糙度常数C Ks。是一个和粗糙类型有关的常量，默认值为0。5，（适用于通用的沙粒粗糙度）。现在没有对任意类型粗糙度都适用的设置方法。保证从壁面到相邻单元质心的距离要大于Ks。
定义壁面的成分边界条件：
默认的成分的质量梯度为0，如果想输入质量分数，
定义壁面的反应边界条件：如果成分的质量梯度为0，则不参与反应。（在成分边界页面设置）。
定义辐射，离散相，多相边界条件。如果用户自己定义单位，可以在UDS页面设置。
剪切力的计算：对层流：
6．14 对称边界条件：注意中心线处使用轴心边界条件。对于几何形状对称，但是流动不对称的模拟，不能采用该边界条件，而要采用旋转周期的边界条件。特性：对称平面法线速度为0，法线方向各变量梯度为0。因此，对称平面处的通量为0，由于剪切力也为0，所以将对称平面定义为“滑动”壁面（对于粘性流计算）。
周期边界条件：两种，一种允许压力损失，一种不允许。适用于模型中两个相对平面处
的流动完全一样的情况。
不允许压力损失的情况：1，平移周期边界，边界和几何轴心平行，2，旋转周期，边界和几何轴心有夹角。需要指定周期（连接解算器也能输入压力升高）。注意：与边界相邻区域的单元不一定要求运动。你需要利用grid/check来计算几何体中所有周期边界和轴线的最大、最小和平均夹角。如果这些值之间的差异不能忽略的话，那么你的模型就不具有周期特性。
6．15轴线边界条件：
6．17 流体边界：指定流体材料。如果你在模拟成分传输和燃烧，你不需要指定该边界。（而要在成分模型面板处指定）。你也可以定义源(热、质量等)，你也可以定义一个层流区域（用特定的湍流模型时）。计算所有的流动方程。 6．18 固体边界。知能够计算热传导，而不能计算流东方程的区域（不一定非得是固体）。 6．25 边界截面：四种
1，点截面。另外通过插值确定其他未知点。由于点是无序的，所以，要提供临近区域相关的点。
2，线截面。点有序排列。因此插值时较方便。用于2D。 3，网格截面。用于3D。 4，半径截面。
截面文件格式：每个文件可以有多个截面，每个界面的组成，1，名称，2，类型，3，点的数目。注意所有的数量要适用SI单位，因为不进行单位转换。
重定向边界截面。
对于3D，可以重新定义一个截面的方向。因此可以重复利用。（这里假设截面是平面）。
6．26 固定变量值：。
用于集中参数法（或者称为黑箱法）即只需知道输出值即可的地方。可以被固定的值包括：速度分量，质量分数，温度（只有你使用分离解算器时，才能采用），湍流参数和熵，以及用户自定义标量。
6．27 定义质量、动量和其他源。
你需要为要设置源的若干个单元设置一个单独的区域。
1．一个流量源不能被一个进口代替（由于尺度问题）。如果你要模拟一个小于一个
单元的进口，你可以把这个单元放到一个区域，然后定义这个区域为源。 2．对于一个能量源，你可以把它放到产热的单元，然后把单元区域设为源。
3．由于反应产生的成分源在一个模型中可能不是很明确。如在模拟火焰的时候，你
需要指定一个生成PM的区域。
注意：如果你定义一个质量源，你也要定义一个动量和能量源，不然的话，会引起流入区域速度和温度的降低。所有的源必须按照SI单位定义。 定义过程：你首先要计算源区域的体积。（你定义的是每单位体积的量）
1，质量源：你需要定义各成分的质量和总质量（有一种成分的质量不需输入，系统通过总质量和分质量进行计算得到）。
2，动量源： 3，能量源： 4，湍流源：
7．13 参考压力位置
对于不包括压力边界的流动，Fluent在每次迭代后，使用参考压力调节整个区域的压力，保证不浮动。
8 模拟基本流体流动 质量守恒定律：
Sm是从分散相中加入到连续相的质量。
动量守恒定律：其中是应力张量。
周期性流动：两种，一种没有压降（循环的），一种有压降（周期的）（线性似的周期的流动或者充分发展流动）
线性似周期性流动：应用广泛，包括管排、紧凑型换热器等，在这些模拟中，相似的流动重复出现。另外也包扩充分发展的管流。
主要的约束：1，不可压缩流，2，几何模型必须是平移周期型，3，耦合解算器只可以设置压力变化，分离解算器可以设置压力变化和流量。4，没有静质量的输入或者输出，5，如果包括输入或者输出，成分可以模拟，不允许化学反应。6，分散相或者多相不允许。 速度定义：
压力定义：
对于耦合解算器，△p是一个常数，对于分离解算器，
可以分为线性变化成分 和一个周期性的成分。其中β未知，需要通过子迭
代来进行计算。你可以设置进行子迭代的步数。
应用：首先，你需要生成一个有多个平移周期性边界的网格。 输入：
1，分离解算器：可以设置压力梯度或者质量流量。设置质量流量时，需要指定松弛因子、迭代步数、的初始值来控制β的计算。 2，漩涡或旋转流动
3，可压缩流动：要设置运行压力（可以认为是环境压力）， 4，非粘性流
偏微分方程的解析解是封闭形式的表达式，它给出了未知函数在区域内的连续变化。相反，数值解只在区域内的离散点上给出了结果，这些离散点叫做网格点，相邻网格点的间距可以是均匀的，也可以是变化的，但在每个方向都等距分布的网格上进行数值求解，能大大简化编程，节约存储空间，而且通常能给出给精确的解。
显示方法中每一个差分方程只包含一个未知数，从而这个未知数可以用直接计算的方式显示的求解，显示方法是最简单的方法。
偏微分方程的数值解受到两种误差的影响：
1）离散误差 偏微分方程的精确解（解析解）与相应的差分方程的精确解之间的差。离散误差就是差分方程的截断误差再加上对边界条件进行数值处理时引进的误差。
2）舍入误差 对数值进行多次重复计算产生的数值误差。因为计算机通常要将数值舍入到某个有效数字。
多重网格法
大多数CFD算法使用迭代或者时间推进的方法，这就要求多次扫描流场，多重网格技术可以大大加速这些格式的收敛，已经大量应用于流场的求解过程。多重网格的基本原理是先在细网格上迭代，然后将这些结果用到一系列粗网格上。粗网格的网格点较少，因此流场扫描的计算量更少，节省了计算时间。然后再将粗网格的结果返回到细网格，重复足够的时间步，知道细网格上得到令人满意的收敛结果。
从数学上看，多重网格的优点就是抑制整个流场的数值误差，这些误差能传到整个流场的数值解上。对于一个稳定的解，所有频率的误差在迭代或推进的过程中都会衰减。但大多数情况都是高频误差比低频误差衰减的更快。因此，如果能加快抑制低频误差，迭代的收敛速度就能大大加快。设想在细网格进行一些迭代后，将中间结果应用到粗网格，高频误差在粗网格上就会自然丢失或被屏蔽，所以低频误差也比在细网格上衰减的更快。因此，越粗的网格，对低频误差越容易抑制。当粗网格上的中间解返回到细网格时，低频误差会比细网格上迭代同样的部署后的结果更小。
计算流体力学是研究在流动基本方程控制下流动的数值模拟方法。数值模拟是“在计算机上实现的一个特定的计算，通过数值计算和图像显示履行一个虚拟的物理实验——数值实验（P.J. Roache,1983）”。通过这种数值模拟，可以得到机
器复杂问题的流场内各个位置上的基本物理量的分布，以及这些物理量随时间的变化情况，确定旋涡分布特性，空化特性及脱流区等；还可据此算出相关的其他物理量（旋转式流体机械的转矩，流动损失和效率等）。此外，与CAD结合还可以进行结构优化设计等。
数值模拟的局限性和发展前景
计算流体力学不只是探求流体力学中偏微分方程的各种数值解法，其实质是在物理直观和力学实验的基础上建立各种流体运动的有限的数值模型。当问题本身遵循的规律比较清楚，且所建立的数学模型能够比较准确的反映问题本质时，数值模拟具有较大的优越性。相对于流体实验方法而言，数值模拟有其独特的优点：数值模拟可以大幅度的减少完成新设计所需的时间和成本；能研究难以进行或不可能进行受控实验的系统；能超出通常的行为极限，研究危险条件下的系统；比实验研究更自由，更灵活，可以无限量的提供研究结果的细节，便于优化设计。同时，它具有很好的重复性，条件容易控制，这对湍流的数值模拟尤为重要。
另一方面，数值模拟也有一定的局限性，并面临不少问题。了解这些局限性既有助于适当地评价数值模拟的结果，又有助于人们在陷入困境时找到解决问题的对策。
1）数值模拟要有准确的数学模型
计算流体力学不是纯理论分析，非线性偏微分方程数值解的现有理论尚不充分，还没有严格的稳定性分析，误差估计或收敛性证明。在计算流体力学中，必须依赖一些对简单化，线性化的相关问题的严格数学分析，以及启发性的物理直观，推理，试验等方法。
2）数值试验不能代替物理试验或理论分析
数值模拟只有在网格尺度为0的极限情况下才能获得原方程的精确解，而这种极限是无法达到的。离散化的结果不仅在数值上可能影响计算的精度，而且在性质上还可能会改变流动的特性。即使有了可靠的理论方程，数值模拟的可靠性仍需要得到实践的验证。另外，数值模型的有效性，需要提供与一个问题有关的边界条件的详尽信息。为此，必须在一定范围获得实验数据以提供边界条件。
3）计算方法的稳定性和收敛性 数值模拟中，对数学方程进行离散化时，需要对计算中所遇到的稳定性和收敛性等进行分析。这些分析方法大部分对线性方程是有效的，对非线性方程来说只有启发性，没有完整的理论。对边界条件影响的分析，困难就更大些。所以，计算方法本身的正确与可靠也要通过实际计算加以确定，在计算过程中有时还需要一定的技巧。
4）数值模拟受到计算条件的限制
计算流体力学必须给出实行数值模拟的快速算法，但是计算机的运行速度和容量限制了模拟的实现，数值模拟还不能完成达到工程实用的要求。直接用湍流的雷诺平均N-S方程数值模拟湍流一般还不可能，目前只能就几个最简单的情形进行模拟。由于网格的最小尺度难以达到湍流的最小尺度，因而湍流的最小尺度可能影响大范围的流动性质。
总之，关于一次模拟的精确度的绝对保证还没有，需要经常地，严格地验证其结果的有效性。成功的数值模拟来自于对流体流动物理及数值算法基础的透彻的理解和经验，没有这些就不能得到最好的结果。