作為初學者，總是很容易陷入技術細節不可自拔：在數值模擬中到底該採用什麼類型的網格？
數值模擬的本質就是解方程，即採用數值方法在時間維度和空間維度上求解流體的控制方程。其主要思想就是將連續的計算區域分割成足夠小的計算單元，在每一個單元上應用流體控制方程，進而獲得整個計算區域上的物理量分佈。這個分割的本質就是離散，其承載就是網格，過程就是網格劃分。
在無網格法成為主流之前，網格類型的選擇和生成仍然是數值模擬中最重要的一環，不僅耗費大量的時間和精力，而且對模擬結果有著直接的影響。
離散包含兩個維度：
- 時間離散：時變偏微分方程和定常偏微分方程。
- 空間離散：有限差分法、有限體積法等。
常用網格類型：
- 結構化網格：這裡採用粗略的方法進行區分，特指只包含四邊形或者六面體的網格。
全附體潛艇模型網格
- 非結構化網格，則指除結構化網格以外的網格類型，一般指三角形或四面體網格、多邊形或多面體網格。
四面體網格及由其轉化而來的多面體網格
六面體網格和四面體網格，在平時的文獻中較為常見，大家平時也基本上都在使用。而多面體網格，國內的文獻較少涉及，作者也是接觸了Star-CCM+這款軟件之後，才去瞭解了一些關於多面體網格的知識。
關於多面體網格，先拋出三個好玩的東東：
- 蜂窩猜想 (Honeycomb Conjecture)：4世紀古希臘數學家佩波斯提出，蜂窩的優美形狀，是自然界最有效勞動的代表。他猜想，這種截面呈六邊形的蜂窩，是蜜蜂採用最少的蜂蠟建造成的，他的這一猜想被稱為“蜂窩猜想”。由此引出的一個數學問題，即尋找面積最大、周長最小的平面圖形。
蜂窩猜想
- 開爾文問題 (Kelvin Problem)：1887年，開爾文爵士（就是搞熱力學賊牛逼的哥們）提出了開爾文問題：如果將三維空間細分為若干個小部分，保證接觸面積最小，這些細小的部分應該是什麼形狀的？根據上面的“蜂窩猜想”，就二維空間來說就是蜂房的六邊形堆積。針對三維問題，開爾文提出的解決答案是14面體，但是缺乏嚴謹的數學證明。
- 威爾-弗蘭泡泡 (Weaire-Phelan Bubbles)：1993年，愛爾蘭都柏林大學的兩位物理學教授威爾和弗蘭受到一類稱為籠結構化合物 (Na8Si46) 結構的啟發，提出了一種新的解決方案。這種籠式化合物由8個籠組成，包含6個14面體和2個12面體，這被認為是開爾文問題的最理想解答。（這也是奧運場館水立方的解決方案）
水立方
根據這三個好玩的理論，在相同的模擬精度要求時，採用多面體網格可以大幅減小網格數量，並且因為單元之間具有較多的接觸面（12或14個），對梯度信息插值和局部流動信息分佈的預報更加準確。
具體在計算過程中，該採用哪一種網格，與個人愛好、實際物理情形等眾多因素有關，作者從自己的經驗和從讀到的文獻，對三種網格（四面體網格、六面體網格、多面體網格）做簡單的對比，不權威，歡迎交流和拍磚。
首先，從生成方式看。
六面體網格全是手動，這不是劃分網格，而是在進行藝術創作。以ICEM CFD為例，船小二覺得自己瞬間變成了羅丹大師，要在一個方形的大石頭中雕刻出自己的模型，還要惟妙惟肖，栩栩如生。這個過程對於初學者來說，需要極大的耐心和恆心，對自己常用的模型要多次嘗試，熟稔於心之後才能信手拈來。但是看到成果之後，你就覺得所有的付出都是值得的。而四面體網格和多面體網格則可以由軟件自動生成，只要設置好參數，其他的就交給軟件了，這裡經驗的作用更大一些。
第二，從網格數量看。
根據文獻，要達到相同精度的模擬，需要的四面體網格數量是最多的，大概是六面體網格和多面體網格的4-6倍。但是四面體網格的生成效率是最高的。多面體網格，一般都是從四面體網格轉化得到，Ansys Fluent可以直接將四面體網格轉換為多面體網格，Openfoam也可以由polyDualMesh對四面體網格進行轉換，Star-CCM+的多面體網格劃分過程不知道是不是也是相同的原理，下一步去查查看。對於局部加密來說，結構化網格因為要滿足節點的對應關係，會在不需要的區域也進行加密，從而增加計算量，不如非結構網格來得便捷。
第三，從計算精度和收斂性能看。
六面體網格通常具有更好的計算效率和精度，四面體網格相對較差。多面體網格，因為單元之間具有更多的接觸面（一般為12或14個，而六面體為6個，四面體為4個），因此，能得到更多的插值信息，具有更快的收斂速度，並且對於強漩渦流 (strong swirl) 的模擬具有更明顯的優勢，但對於外流場的計算還有待進一步確認。另外，對於六面體網格來說，因為節點個數和分佈規律是由人為確定的，因此，更便於進行網格無關性 (Grid Independence Analysis) 分析，以及邊界層網格的定義，而非結構網格的無關性分析，船小二還沒有接觸過。
每種網格都有其優缺點，具體的選擇要根據時間週期、計算機性能、精度要求、個人喜好等因素進行平衡，就像鞋子一樣，適合的才是最好的。
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