STAR CCM+官方案例視頻教程系列之I不可壓縮流_03S形彎管中的層流和湍流 涉及主要知識點： 1）STAR CCM+創建幾何； 2）層流和湍流模型。

使用一個模擬中的速度邊界條件（充分發展的湍流）應用到另一個模擬（蝶閥入口條件）中。在這種情況下，我將提取三維管道的出口速度邊界條件，并在單獨的模擬中將該剖面應用于具有相同直徑的蝶閥的進口側。使用spaceclaim提取三維閥門的流體體積。

本教程的目的是計算在非零攻角下通過跨音速機翼的湍流。使用的是Spalart-Allmaras湍流模型。

向后臺階處的湍流剪切層是應用于在工業燃燒器中混合的重要流動結構。 使用LES在3D中對湍流剪切層進行了仿真，并且對LES結果進行了時間平均，以得出與RANS模型相似的結果。 視頻幫助我們理解在得到RANS模型結果時，實際的瞬態流動狀態。 微信公眾號：CFD控 知乎公眾號：CFD控制

聚焦當前CFD算法梳理和瓶頸分析 湍流問題模擬的算法思路突破分析 2、基于LBM算法的商業仿真工具XFlow行業應用能力介紹及軟件實操展示 大攻角及尾渦湍流模擬 多相流及運動部件模擬 3、交流討論 聚焦傳統CFD和LBM新一代CFD算法區別及特點應用討論

因它成功地解決了CFD領域中全自動六面體網格自動剖分和運動邊界處理問題，并具備完善的湍流、噴霧、燃燒、排放等發動機缸內分析需要的各種物理模型。其首先被成功應用到發動機行業，并迅速成為發動機CFD分析領域使用最廣泛的工具。

其仿真分析與車用發動機有諸多相似之處，比如都包含復雜的湍流、噴霧、燃燒等物理化學過程；同時又有其獨特之處，比如幾何模型更加龐大、復雜。

3、深入理解深度學習與湍流超分辨率的耦合機制。 實操環節： 1、基于深度學習的流場時序超分辨率處理（數據與代碼提供給學員） 實驗流體力學與人工智能 四、實驗流體力學 核心知識點： 1、掌握實驗流體力學的基礎知識，了解相關實驗設備。 2、了解機器學習技術在實驗流體力學中的應用。 3、掌握Python語言進行實驗數據的后處理，增強數據處理能力。 4、風洞試驗

四、仿真基本設置 設置計算模式為基于壓力的瞬態計算； 設置湍流模型為標準的k-ε湍流模型，使用標準壁面函數； 設置流體材料屬性，密度1200，粘度0.002； 設置上槳區和下槳區轉速為800r/min。

湍流模型選擇 g. 湍流強度和水力直徑 h. 對流換熱系數 i. 穩態工況收斂判斷 j. 監控設置 k. simple及coupled求解方法 l. fluent后處理 m. cfd～post后處理 點擊鏈接可直接跳轉到總的系列課程鏈接。

它能求解湍流流動、氣動噪聲、反應流、多相流等復雜物理問題，并提供豐富的后處理結果用于分析和改進產品設計。本次直播將為大家詳細介紹CharLES獨特的體網格生成技術（3D Voronoi Diagram），先進的物理模型（WMLES），高效并行方法（CPU&GPU），及其在航空航天和汽車仿真方面的應用

介紹fluent中旋轉參考系的使用，以及RNG湍流模型

本教程演示了混合彎頭三維湍流流動和傳熱問題的設置和求解方法。 關鍵詞：自適應網格，couple算法

利用Fluent軟件對汽車分動器內部摩擦片產生的熱量在油液中的傳遞過程進行分析，使用了流動+湍流+傳熱+VOF(自由液面)模塊。

主要包含： 網格劃分（流體和固體墻壁的一體網格劃分）； 求解設置（流動+湍流+傳熱+熱源設置）