AICFD是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能熱流體仿真軟件，輔助工程師使用數值模型，快速、準確地模擬流體流動特征及其熱力學特性，大幅減少對物理樣機的需求，更深入地評估流體流動和散熱性能。

一、AICFD功能特色 

●   一體化仿真流程：軟件具備完善的前處理、仿真求解、后處理功能，可實現從幾何導入、網格劃分、求解設定、結果后處理一體化操作流程。

●  全面的流體和傳熱求解能力：軟件的核心是具有完整知識產權、國產自主可控的通用流體仿真求解器，求解能力覆蓋單相流、共軛傳熱、多相流、氣動噪聲、燃燒、旋轉機械、熱輻射等，求解精度高，計算效率高。

●   快速智能仿真和實時仿真：軟件深度融合AI技術，亮點功能包括通過跳躍式迭代求解、大幅提升仿真效率的AI求解加速功能，以及基于歷史樣本、秒級預測三維流場的AI預測功能。

●  旋轉機械專用模塊：軟件面向旋轉機械，提供專用前處理向導、專用求解算法、專用后處理，方便用戶快速進行仿真設定和分析，并擁有多相流等深度擴展功能，可模擬空化現象。

●   電子散熱專用模塊：模塊針對電子散熱計算域多、材料多、邊界多、交界面多等設置繁瑣的問題，提供簡單快捷的前處理設置向導，并內置豐富的散熱模型，滿足封裝元件、PCB 板、系統設備和數據中心等電子產品 散熱仿真設計和優化的需求。

二、版本更新亮點

AICFD 2023R2在前后處理和求解能力、仿真精度、計算效率方面均有更新和提升，具體包括：

●  豐富前后處理功能，提升應用場景規模和易用性

●  支持有界中心差分等動量方程數值格式，兼顧計算精度和穩定性

●  豐富和優化湍流模型，提升計算精度

●  優化多相流VOF算法，提升計算精度

●  新增多相流VOF空化模型（BETA版），可模擬空化現象

●  新增代數多重網格（AMG）預處理策略（BETA版），提升收斂速度

●  優化AI預測算法，高效精準預測多變量問題

●  新增中文界面，支持多語言切換

圖1 智能熱流體仿真軟件AICFD 2023R2啟動界面

1） 豐富前后處理功能，提升應用場景規模和易用性

AICFD已具備完善的流體分析前后處理功能。前處理幾何部分支持導入所有常用的幾何格式，網格部分可實現網格自動劃分、邊界層加密、局部加密、網格檢查等功能，求解設置部分提供了豐富的材料庫、多種邊界條件類型，且可實現交界面、初始條件等自動創建。后處理包含云圖、矢量圖、流線圖、動畫、圖表等20余種后處理功能。

AICFD 2023R2進一步豐富和完善前后處理功能，包含：

■   新增多種網格文件格式導入；

■   支持千萬級網格的導入、前后處理和求解，充分滿足工程應用需求；

■   材料庫新增汽車行業常用材料，比如玻璃、隔熱材料等；

■   新增邊界條件復制粘貼、導入導出功能，操作便捷易用；

■   新增渦量、聲源強度、六分力等更多變量輸出；

■   優化后處理界面響應速度，平均提升響應速度較之前版本提升7倍以上；

■   提升工程文件保存速度；

■   優化噪聲后處理，在同一個后處理界面可進行噪聲遠場、近場分析。

圖2 支持8000萬以上規模的網格導入、顯示交互和求解計算

圖3 邊界條件的復制粘貼和導入導出功能

2）支持有界中心差分等動量方程數值格式，兼顧計算精度和穩定性

AICFD提供多種數值計算格式，用戶可根據流體仿真問題的特性選擇數值格式，提升計算精度和穩定性。AICFD 2023R2新增有界中心差分等數值格式，特別適用于汽車外氣動計算場景，可有效提升計算精度和穩定性。

（a）車身壓力分布云圖

（b）仿真結果與實驗對比

圖4 某汽車模型的風阻計算，計算精度與實驗偏差在3個count以內

3）豐富和優化湍流模型，提升計算精度

AICFD具備15種湍流模型，覆蓋雷諾平均（RANS）、分離渦模擬（DES）、大渦模擬（LES）類型，可計算穩態和瞬態湍流流動。AICFD 2023R2新增IDDES（Improved Delayed DES）瞬態湍流模型，適合求解汽車外氣動瞬態問題，提升 氣動噪聲仿真精度。此外，新版本還優化了部分湍流模型如Realizable K-E模型，提升求解精度和效率，加快收斂速度。

（a）總壓等值面圖（顏色代表速度大?。?nbsp;

（b）聲壓級頻譜

圖5 某乘用車氣動噪聲仿真分析

4） 優化多相流VOF算法

AICFD 提供多種多相流模型，支持水管理、船舶靜水阻力、混合流動等多相流仿真分析。其中，VOF模型是一種應用于固定歐拉網格的界面跟蹤技術，適合模擬分層或自由表面流動。AICFD 2023R2優化了VOF模型算法，并與實驗數據對比驗證了算法的合理性，提升了計算精度。

（a）體積分數云圖（紅色為水，藍色為空氣）

（b）總阻力仿真結果與實驗對比

圖6 船舶靜水阻力計算

5） 新增多相流VOF空化模型（BETA版），可模擬空化現象

在多相流VOF模型的基礎上，AICFD 2023R2新增Zwart空化模型（BETA版），可用于模擬旋轉機械中由于壓力快速改變引起的空泡產生和破裂現象（即空化現象），并評估空化對旋轉機械效率的影響。

圖7 翼型流動仿真與實驗結果對比，得到的空穴長度相對試驗值的誤差小于10%

6）新增代數多重網格（AMG）預處理策略（BETA版），提升收斂速度

大規模稀疏線性方程組的求解是流體仿真的關鍵技術之一，AICFD采用的是共軛梯度(CG)類迭代法求解技術，并采用合適的預處理策略改善稀疏矩陣的條件數，從而提升迭代法的收斂性和可靠性。AICFD 2023R2新增代數多重網格（AMG）預處理策略，可有效加快收斂速度，相對現有的預處理策略（不完全Cholesky分解，IC）計算時間減少約20%，幫助用戶高效完成數值模擬和分析工作。

圖8 以汽車外氣動阻力仿真為例，在不同網格規模下，AMG-CG算法與IC-CG算法比較

7） 優化AI預測算法，高效精準預測多變量問題

AICFD的AI預測功能突破了傳統仿真模式的限制，可基于歷史計算樣本，通過輸入計算變量，實現三維全流場信息的秒級預測。AI預測包含采樣和訓練功能，可進行歷史計算樣本的積累、追加、模型訓練。AICFD 2023R2針對多變量預測問題：

■   優化采樣算法，進一步提升樣本豐富性；

■   優化預測算法，有效平衡變量權重，提升預測精度。

圖9 汽車乘員艙內流動預測案例，AI預測結果與仿真結果對比誤差在2%以內

8）新增中文界面，支持多語言切換

AICFD 2023R2新增中文界面，各類物理模型具體選項等專業詞匯仍保持為英文，更加貼合中文用戶理解和使用習慣。

圖10 AICFD 2023R2中文界面

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