聊一聊AI對CAE的影響 幾周以前，曾經有客戶咨詢能否做個AI項目。需求是根據參數要求，讓AI自動生成一個電氣柜，建立三維模型，自動生成Bom表，自動仿真驗證其可行性，AI自動生成模型庫。當時我很震驚的表示我生活在舊石器時代嗎？現在AI都這么先進了嗎？

馬上到2026年了，這是一個新的開始，我們又要開始樹立新的目標了，我我先拋磚引玉立個小目標：今年做ANSYS仿真分析，服務一百人，微信公眾號漲粉一萬。看看能不能實現吧，2026年底我們一起驗證。

2.設置表面印記法：第二種方法是在模型的上面部分設置表面印記，單獨把施加預緊力的范圍切割出來，這樣也能得到正確的結果。可以把它想象成給要施加預緊力的區域做了個 “標記”，讓計算更精準。 四、網格問題別忽視 要是網格質量差，生成的網格比較粗糙，就可能出現螺柱網格和平板網格相互滲透的情況。

能解決什么樣的問題？</strong></p><p><br></p><p><strong>1.軟件操作層面：</strong>可達到中級流體仿真工程師水平</p><p><strong>2.問題解決能力層面：</strong>可實現轉換思維，以解決問題為導向，不在為了仿真而仿真；對于一般的流動換熱，多孔介質，多相流，輻射傳熱，運動部件等問題，均能按照流程處理。

■ S-A模型 S-A（Spalart-Allmaras）模型是經典的一方程模型，通過求解一個與湍流動能相關的方程來近似湍流的行為。 Spalart，還記得前面提到的波音工程師的名字嗎？ 該模型專為航空航天應用設計，特別適用于涉及壁面邊界流動的高雷諾數湍流問題。在低雷諾數流動中，S-A模型精度就偏低了。

你能確保加到這么多散熱問題就能解決嗎？最好就通過仿真數據，來輔助說明。當然，實際樣品測試，也能達到類似效果，但成本和時間更高。 3.2熱仿真其實不等于熱設計，但我們要放棄爭論 由于熱仿真的功能如此強大，許多人將熱設計等同于熱仿真。這可能是因為熱仿真是只有熱設計工程師能做，且耗時又最多的工作。這篇文章，我們不去證明熱設計其實遠不止熱仿真，而是先接受這種現實。

難道是鯊魚皮足夠光滑嗎？ 實際恰恰相反，鯊魚皮表面有很多細微的凸起，形成一排排溝槽。這些溝槽讓表面更粗糙，但卻能實打實地減小阻力。 至于溝槽的減阻機理，目前學術界普遍認為，是溝槽結構有助于引導流體平滑地流過固體表面，抑制湍流旋渦在固體表面的橫向遷移，進而減小了阻力。 理論理解起來很復雜，我們用天洑國產流體仿真軟件AICFD做個計算直觀地看一下。

</strong></p><blockquote><strong>技術鄰小編</strong>：</blockquote><p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;然后今天下午在聽您演講的時候，您有聊到Ansys 的Start up計劃，所以我也很想知道您跟Ansys相遇的故事,可以展開聊聊嗎？

湍流邊界層的壁面律</strong></p><p><br></p><p>有沒有一種方法，既不需要劃分更多的網格，同時還能捕獲更多的邊界層細節呢？？</p><p>&nbsp;</p><p>于是乎，大佬們想出了這樣一種辦法。既然邊界層內的物理量細節難以捕獲，那么直接通過實驗獲得邊界層內這些物理量的變化規律，然后將這些規律直接應用到數值計算不就可以了嗎？？實際上也確實是這樣做的。

同時，我們提出了一些MPC原理分析和商軟的猜測，也遇到了一些問題，也希望有大神能解答一下： （1） Nastran采用PARAM，MAXRATIO來設置MAX RATIO的閾值只能針對正數，但Nastran打出的PIVOT RATIO有時還有負數，這時有類似的負數的閾值設置嗎？我們沒有找到。