CFD預測
關注創建者：匿名 創建時間：2021-09-01
CFD預測的實例教程
作者Cadence CFD 解決方案
抽象的：來自第四屆 AIAA CFD 高升力預測研討會和第三屆幾何與網格生成研討會的網格生成和流動求解器專家的共同努力幫助評估了當前一代計算流體動力學 (CFD) 技術對掃掠、介質的數值預測能力/高升力配置的高展弦比機翼。NASA 通用研究模型 (CRM-HL) 配置的高升力版本用于此評估，因為實驗風洞數據可用于比較，從而構成國際合作的基礎。正如在之前的研討會中觀察到的那樣，固定網格雷諾平均納維-斯托克斯對于高升力仍然不準確且不一致。然而，網格適應帶來了更多的一致性，
介紹
2022 年 1 月，與 AIAA SciTech 聯合舉辦了第四屆 AIAA CFD 高升力預測研討會 (HLPW-4) 和第三屆 AIAA 幾何與網格生成研討會 (GMGW-3)。這些研討會系列旨在推進使用 CFD 軟件預測高升力流動的最新技術水平。目前用于預測低速、高升力流場的 CFD 技術通常被認為是不可靠和不一致的。為了讓參與者更好地協作，技術焦點小組幫助確定了當前 CFD 技術需要改進的不同領域（性能、準確性、適用性），并為遵循最佳實踐奠定了基礎。
HLPW 研討會系列的長期目標如下：
評估當前一代 CFD 技術/代碼的數值預測能力（網格劃分、數值、湍流建模、高性能計算要求等），用于著陸/起飛（高升力）的后掠、中高展弦比機翼) 配置。
為高升力流場的 CFD 預測制定實用的建模指南。
確定對建模至關重要的高升力流動物理元素，以開發更準確的預測方法和工具。
增強 CFD 預測能力以進行實用的高升力空氣動力學設計和優化。
展開 預測和減少流體空化對于很多工業應用都至關重要，包括船舶推進器。計算流體力學 (CFD) 可以用于預測流體空化并在設計流程早期探索備選設計。本白皮書探討船舶推進器空化仿真的重要方面。它評估準確仿真潛在錯誤的相對影響、如何降低其影響以及在比例模型物理測試過程中模擬全尺寸推進器的優勢所在。
使用 CFD 仿真預測流體空化并降低其影響
空化是由流體壓力驟降引起的，這樣液體就會產生相變和氣泡。許多液體流動時都會發生這一現象，尤其是在泵、閥門和推進器之類旋轉機械中。流體空化會導致振動、噪聲和腐蝕，并因而導致結構磨損和損壞。在船舶應用中，推進器空化會降低推進效率并對船體和推進器葉片造成腐蝕。因此，準確預測是否會發生空化、在推進器的哪個部位發生、確保減少推進器設計次數或盡可能防止流體空化，都至關重要。
借助計算流體力學 (CFD) 進行多相建模，對于理解空化而言是不可或缺的工具。對于比例推進器模型進行的物理測試用途有限，因為預測和真實世界的全尺寸操作條件之間存在差異。CFD 可以準確預測空化并迅速用于多種設計研究。
了解如何執行準確的空化仿真
通過 Simcenter STAR-CCM+ 之類 CFD 代碼中的通用空化模型，可以準確預測船舶推進器的空化。本白皮書詳細探討運行空化仿真過程中可能遇到的難題。了解如何評估以下對象：
湍流模型
柵格解析度
推進器幾何形狀
尺度效應
對于空化仿真結果的影響。本白皮書囊括了 SVA Potsdam 公司的 CFD 仿真和實驗數據對比。
借助船舶 CFD 仿真推動船舶設計流程
我們堅信，全面的數字孿生對于船舶創新的未來和效率至關重要。我們的仿真和測試工具產品組合靈活、開放、可擴展，并且可以在船舶設計流程的每一步提供支持輔助。
展開 1
直播主題
使用機器學習在幾秒鐘內進行 CFD 預測
2
為什么參加 ？
Cradle CFD作為先進的CFD工具，提供了兩種不同類型的熱流分析工具：采用結構化網格的scSTREAM以及采用非結構化網格的SC/Tetra 和 scFLOW。
即使Cradle CFD具有超強的前處理以及超高速的求解器，計算時間也會受到限制。而基于CADLM的機器學習則是機器通過樣本數據的學習，從中主動尋求規律，驗證規律，最后快速給出預測結果。
本次直播中介紹結合現代機器學習、人工智能、降階建模（ROM）和設計優化應用于CFD的案例：
- 機器學習的必要性
- 電子散熱，泵，機翼，聯合仿真等結合機器學習的應用案例介紹
可以上下滾動的圖片
3
講師簡介
李晶
Hexagon | MSC Software 大中華區Cradle CFD產品經理，畢業于清華大學工程力學系，主要研究燃燒相關數值模擬，在日本大阪大學獲得工程熱物理博士學位。具有20年以上的流體仿真工程經驗，廣泛了解國內外客戶對CFD仿真需求以及發展現狀，針對客戶的需求提供有效，合理，針對性的流體解決方案。
展開 SER算法并不訓練場值，僅從幾何形狀預測 KPI 值或曲線，優勢是訓練成本低，可用于汽車概念設計初期，對空氣動力學性能進行快速評估。
PhysicsAI 的三種算法對比
Similarity Score：定義預測模型的相似度，
為訓練集中2個參考樣本的差異度，d為待測模型和訓練集最接近樣本點的差異度。
Similarity Score=1表示待預測模型和訓練集中的其中一個模型剛好一樣；
Similarity Score=0表示待預測模型和訓練集的最接近程度和訓練集內2個參考樣本的差異度一樣；
Similarity Score<0表示待預測模型和訓練集的任何一個模型相似度很低。預測結果非常不可靠。
MAE：Mean Absolute Error 平均絕對誤差，用于評估機器學習預測的精度。較低的 MAE 表明預測更準確。
Transfer Learning：遷移學習是機器學習的一種策略，假設已經基于車型A的訓練集創建了深度模型，如將其直接用于預測車型B和車型C，可能會產生較大誤差。由于不同車型之間有些相似特征，例如A和B車型的前臉相似，A和C車型的車尾相似。可以通過增加樣本的方法，更新已有的模型，而無須從頭開始訓練，并提高深度學習的泛化能力。
展開 使用先進的模擬工具對氣候變化的一些結果進行預測和建模，可以在應對氣候變化方面邁出積極的一步。在這里，我們詳細闡述了計算流體動力學 (CFD) 工具如何幫助預測和模擬海嘯的產生、傳播和緩解，以實現更安全的明天，特別是針對沿海地區居民的安全和建設集群。
海嘯如何成為氣候變化的結果？
一個主要的氣候變化變量是地表水，它可能是雪水或雨水。隨著溫度升高，高海拔地區的凍土開始融化，導致空中和海底滑坡，最終形成海嘯。世界上最大的海嘯之一發生在阿拉斯加，由于永久凍土或凍土融化，引發山體滑坡，將 1.8 億噸巖石送入峽灣（U 形山谷），引發 193 米高的海嘯。根據中國澳門的一項研究，海平面上升 50 厘米將使海嘯引發洪水的頻率增加一倍。穿過海底或海底的大型淺層地震也可能導致海嘯。這些海嘯是氣候變化的間接后果。
當火流星體撞擊地球表面時，也會形成海嘯。例如，希克蘇魯伯海嘯發生在 6600 萬年前，當時一顆希克蘇魯伯小行星撞擊尤卡坦半島附近的地球表面。值得注意的是，這次全球海嘯比任何現代海嘯強約 30,000 倍。白堊紀古近紀的生物大滅絕就是針對這場巨大的海嘯。為了更好地了解希克蘇魯伯沖擊海嘯，密歇根大學的一組研究人員使用 hydrocode 來模擬和研究水和沉積物在開始后的前 10 分鐘內的位移。研究結果，即上白堊紀海洋沉積物分布，與模型結果一致，證實這些模擬研究是海嘯預測的突破。
用于海嘯建模的 CFD 模擬
在 CFD 出現之前，許多海嘯研究使用 2D 和 3D 實驗來評估控制因素及其影響。后來基于這些研究，開發了數值模型。2019 年，Kim 和他的研究人員基于 Navier Stokes 方程和流體體積法開發了TSUNAMI3D 數值模型。通過將結果與一組陸上滑坡實驗進行比較，該模型得到了驗證。
展開 
CFD預測的相關專題、標簽、搜索
CFD預測的最新內容
韓國科學技術院攜手Ansys預測火焰特征
韓國科學技術院研究小組在Kim教授的領導下，與Ansys合作，使用韓國科學技術院燃燒動力學與診斷實驗室生成的高質量氫及氫混合測試數據，制定CFD建模方法以預測火焰特征，并根據測試數據對其進行驗證。這些工作，將幫助研究界獲得有關燃燒系統的更多詳細信息，并設計更高效的未來系統。
通過這一全新工作流程，Altair 為 LAND? 打造了新型 CFD 預測模型，數秒內即可生成結果，無需額外配備專業工程師管理和操作模型。如今，該流程已簡化至可由負責安裝工作的設計人員直接操作，顯著節省了時間與成本。
</p><p><br></p><p>通過這一全新工作流程，Altair 為 LAND? 打造了新型 CFD 預測模型，數秒內即可生成結果，無需額外配備專業工程師管理和操作模型。如今，該流程已簡化至可由負責安裝工作的設計人員直接操作，顯著節省了時間與成本。
幾何深度學習
1.什么是幾何深度學習？
幾何深度學習（GDL-Geometric Deep Learning）是從非歐幾里得數據類型中學習的一種神經網絡方法。
歐幾里得數據包括圖像、文本、音頻等。
非歐幾里得數據可以比一維或二維表達更復雜的結構
一期一會 | 什么是湍流？8個月前
工程師使用計算流體力學（CFD）來預測湍流的行為。該數值方法將流態分解為單元，并使用流體能量、質量和動量守恒的控制方程來計算每個單元中的速度、壓力、密度和溫度。
CFD軟件解決方案，如Ansys Fluent流體仿真軟件和Ansys CFX CFD軟件等，可通過首先確定流體何時從層流轉變為湍流來預測湍流。
精確熱建模：建立包含永磁體、鐵心、護套、轉軸、氣隙的詳細熱模型（網絡或CFD），精確預測不同工況（特別是峰值功率、持續爬坡）下的永磁體熱點溫度，確保其在安全溫度窗口內運行，是保障長期可靠性的基礎。
尤其在 MBBR、AO等復雜工藝中，通過CFD精準預測填料分布、污泥停留時間等關鍵參數，為智慧水務的精準調控提供底層支撐。</p>
在“雙碳”目標推動下，綠色公路建設已成為我國交通領域的重要發展方向。乳化瀝青基材料因其常溫施工、低能耗、低碳排放的優勢，被廣泛應用于路面養護、冷再生混合料等領域。然而，其施工質量與養護效率高度依賴環境因素，尤其是水分蒸發速率。海南大學土木建筑工程學院聯合海克斯康，依托海克斯康先進的Cradle CFD仿真軟件，針對環境因素對乳化瀝青蒸發速率的影響展開深入研究，成功構建高精度預測模型，為綠色公路施工提供了科學指導
CFD可以預測空間中流體的流動特性，并用可視化的手段呈現出來。相比于傳統試驗方法，CFD可以在較短時間內對多種工況和設計進行評估，而對于難以實驗觀測的場景，CFD技術更是研發或工程人員評估方案有效性的首選工具。
本文模擬研究的對象是一個處理食品行業生產廢水的好氧活性污泥系統，旨在看看通過CFD技術能夠獲取生化反應池內的哪些信息。
CFD軟件能夠預測管道中的流量以及潛在的泄露、屈曲、凝結和沖蝕等失效來源，確保儲罐的正確設計，并制定可靠性相關問題策略。
例如，其采用的Level Set模型能夠準確分析與預測管道中的流態，有效捕捉界面特性和擴散脈動特性，為管道的安全穩定運行提供了有力保障。同時，針對儲罐的正確設計以及可靠性相關問題的策略制定，VirtualFlow也提供了強有力的技術支持。
3.
