TCFD是CFD Support團隊為我們帶來的新一代葉輪機械專用CFD模擬工具。TCFD不受用戶人數和核數的限制，具有完全自動化的流程，極大地提升了CFD模擬的效率；同時，它保持求解器的開源，可以由用戶自行決定CFD研究的深度，能夠更充分的利用硬件功能使之用于CFD模擬過程。

CAESES是一款能夠為仿真工程師提供全參數化的CAD模型，并將其與自動化工具和優化工具相結合的軟件工具。CAESES的側重點就是為仿真提供穩定的幾何模型，以及這些幾何模型的穩健變化，以便進行更快速，更全面的設計研究和形狀優化。

智能和高效的工作流程

現代化的CAE工作流程是由一系列特定且復雜的任務流程構成的，為了能夠得到顯著且有效的結果，需要保證流程中每一步操作的正確性。因此，未來的CAE流程將轉變為由專業人士制作的由專業的軟件包連接構成的自動化工作流程。

在此我們推出了一個由TCFD和CAESES兩個軟件包構成的智能高效的葉輪機械設計優化工作流程。

典型案例——離心泵

離心泵是利用葉輪旋轉而使水發生離心運動來工作的。葉輪是離心泵的核心部分，對離心泵性能有著重要影響。我們選擇了一款現有的離心泵模型，來作為演示設計流程的案例，該離心泵主要性能參數如下所示：

該優化案例的優化目標是，在轉速和流量保持不變的情況下，盡可能地提高效率。

優化流程

首先需要創建離心泵的幾何模型。CAESES提供了一個CAD環境，其中包括方便靈活的創建幾何變體，定義高效的參數化模型并輸出用于模擬的模型。之后，在TCFD中創建基于CAESES輸出模型的CFD模擬設置模板，并返回到CAESES的軟件連接器。最后，設置CAESES里的優化策略，之后會自動生成不同的幾何變體并使用TCFD進行模擬。

離心泵參數化建模——CAESES

按CFD的計算需求創建離心泵的介質流動域。整個幾何模型被劃分成進口域、轉子域和蝸殼域。參數化的幾何模型簡要總結如下：

轉子葉片數：4

轉子葉片幾何主要設計變量為不同截面的進出口氣流角及包角等，參數變化示意如下：

                                                                       delta_beta11 

                                                                       delta_beta12

                                                                           delta_beta2  

                                                                            delta_t01

                                                                         delta_t02 

                                                                      delta_theta_end

                                                                    delta_theta_mid

CFD設置——TCFD

在TCFD的智能化GUI中，可以設置和保存模板化配置文件（*.tcfd）。該設置包含基于CAESES導出的多個STL（volute.stl，rotor.stl）模型創建計算網格的設置，以及CFD參數和結果的自定義：

● 處理器設置：

   穩態過程

   不可壓流質

   湍流模型（kOmegaSST）

   包含旋轉件的旋轉域

   每個工況點迭代4000步

● 模擬設置：

   980轉每分鐘

   單個工況點（TCFD中可以直接設定多個工況并依次計算）

   進口體積流量：70L/s

   出口靜壓：0Pa

● 計算網格：

   進口域：約250000

   轉子域：約1700000

   蝸殼域：約220000

   出口域：約250000

   背景網格尺寸：2mm

● 后處理：

   效率

優化——CAESES

CAESES包含最先進的優化算法，包括用于快速研究的單目標策略及更復雜的多目標算法，通過算法可以控制參數化離心泵模型進行變化。

將TCFD軟件的配置模板（*.tcfd）文件導入到CAESES中，并設置TCFD軟件計算程序啟動路徑，CAESES即可調用TCFD對每一次變化后的模型進行仿真分析。

我們定義給定工況下離心泵的效率為優化目標。首先采用CAESES中的Sobol算法進行了30個模型的計算，結果如下所示：

最終得到的最優模型相比初始模型效率提升了4.4個百分點左右，具體數值如下表所示：

初始設計和優化設計模型對比如下（左邊為初始設計，右邊為優化設計）：

總結

在短時間內，通過CAESES和TCFD的結合，通過改變離心泵葉片的幾何形狀，提高了其整體效率，后續還可以采用遺傳算法等對泵效率進行進一步提升。

這份研究報告展示了TCFD和CAESES共同工作的過程。CAESES能為您的幾何建模和優化提供無限的可能。TCFD在用戶數量，作業或核心數量方面帶來無限制的CFD功能，使得硬件資源可以100％使用，沒有任何限制。這個過程是自動化的，并可以為其他任何葉輪機械量身定制。這種組合為工程師提供了一個流暢的現代CAE工具，使他們的工作更高效，這種高度自動化的分析優化流程，不僅適用于具有經驗的資深工程師，也適用于普通工程師，進一步的解放人力，使得工程師能夠更加專注于產品設計本身。

                                                          關注公眾號“天洑CAE技術源”了解更多相關資訊