CFD 社區(qū)流傳著一個老笑話：“大渦模擬十年后才有用，就像 1977 年一樣。” 當然，這從來都不是完全正確的。十七年前，我在實習期間對軸對稱進氣口的一個小楔子進行了 LES 分析。它不是一個大網格，在我的 6 核工作站上運行模擬花了三周時間，但它讓我們深入了解了我們正在研究的流動，特別是瞬態(tài)渦流形成的方式和位置，以及它們如何影響性能。我的導師評論說，盡管運行需要數(shù)周時間，但他們已經在這個問題上苦苦思索了將近一年，所以我們得到的答案是值得的。

從那次實習開始，我就對 LES 很感興趣。我什至繼續(xù)寫了一篇關于 LES 湍流建模的論文。當時我和我的導師所采用的方法并沒有引起全世界的關注，但一個非常重要的結論多年來一直困擾著我：傳統(tǒng)的渦粘性方法基于物理上不切實際的假設，引入了太多的人為因素擴散到 LES 的流體域中作為工程工具特別有效。通常，經過良好校準的 RANS 模型在預測體積工程量（例如升力和阻力）時會優(yōu)于傳統(tǒng)的 LES 模型。可行的 LES必須能夠將長度比例縮小到網格分辨率本身的數(shù)量級。

當我第一次看到 Cascade Technologies 團隊在 2021 年的 NVIDIA GTC 上展示他們的 CharLES 流解算器時，我知道我正在尋找一些特別的東西。從飛機機翼上拖下來的清晰、高分辨率的尾流看起來像我在學術實驗之外見過的任何東西。它看起來幾乎像 DNS！作為渦流粘度的標志的常見拖尾和扭曲流動拓撲結構均不可見。無論這些人在做什么，我都知道必須有所不同。

圖 1：帶有高升力裝置的機翼上的氣流表明 Fidelity CharLES 不是您祖父的 LES

加入 Cadence 后不久，我很高興地發(fā)現(xiàn)我們正在獲得這項引人入勝的技術。當我了解 Fidelity CharLES 團隊并了解他們的軟件時，它只是證實了我的初步印象，即這就是業(yè)界一直在等待的 LES。他們沒有試圖穩(wěn)定流動并將湍流的影響建模為非物理粘度，而是回到了物理和數(shù)值的基本原理。他們精心推導出一種方案，該方案不僅保證穩(wěn)定性和準確性，即使在不規(guī)則網格上也是如此，而且還嚴格執(zhí)行熵和動能守恒，這意味著數(shù)值方案不會人為引入新的熵和能量損失。再加上保證高質量的多面體網格劃分方案單元，并且您擁有精度無與倫比的 LES 模擬。

圖 2：具有通量限制中心差分（左）與動能和熵保持方案（右）的反應射流。網格是相同的。

最重要的是，F(xiàn)idelity CharLES 很早就支持 GPU 加速。該軟件經過優(yōu)化，可消耗盡可能少的內存，并可線性擴展到跨數(shù)十個節(jié)點的數(shù)百個 GPU。我們將在當今常見的所有平臺上發(fā)布——NVIDIA 和 AMD GPU 以及 x86 CPU。有了現(xiàn)代高性能硬件，你可以做的比我將近二十年前做的那個小楔子要多得多，而且 完成速度比三周快得多——你可以在典型的 HPC 機器上用不到一天的時間完成工業(yè)模擬.

隨著Fidelity Charles的推出，我們 Cadence 已經讓需要解決實際問題并對物理現(xiàn)實流動結構進行深入分析的設計工程師能夠訪問和使用快速、高分辨率的大渦流仿真。沒有什么比它更好的了，我迫不及待地想看到用戶用它做的新事情。Fideity CharLES 已經被用于設計噴氣發(fā)動機燃燒器、高升力空氣動力學和車輛外部空氣動力學。這是真正的交易 - 快速、準確的 LES，為設計和優(yōu)化做好準備。