低Reynolds数モデル — 実践ガイドとベストプラクティス

限定的だが存在する。

そう。壁関数では壁面温度勾配を近似するため、Nusselt数の精度が限定的だ。Low-Re解像（$y^+ < 1$）では温度の壁面勾配を直接計算するため、特に複雑形状での熱伝達予測が改善する。

$y^+ = 1$ を目標とする場合:

1. 第1層高さ: $\Delta y_1 = y^+ \cdot \nu / u_\tau$。$u_\tau$ は $C_f$ の経験式から推定

2. 増加率: 1.1-1.2（壁面から離れるにつれて徐々に厚くする）

3. 層数: $\log_{ratio}$ 側の最外層の $y^+$ が30-50に達するまで。典型的に15-25層

4. 全体厚さ: 境界層厚さ $\delta$ 以上になるようにする

$C_f$ の推定（平板近似）:

そうだ。iterativeな作業になる。最初のメッシュで計算し、$y^+$ 分布を確認して必要なら調整する。Fluent/STAR-CCM+の $y^+$ コンターを活用しよう。