你將學到 學習如何使用 ANSYS Fluent 高效地設置并運行旋轉設備的 CFD 仿真。 掌握旋轉流場及多相流仿真的前處理、網格劃分及求解器設置。 獲得流場、傳熱及空化結果的后處理與分析技能。 通過與實驗數據對比來驗證 CFD 結果，并對設備進行優化設計。

wx_fmt=png" width="100%"></p><p><br></p><p>對上述代碼簡單修改后，確實可以編譯運行。這下還怕不會寫UDF嗎？？

圖10：GPU計算過程 圖11：內存不足奔潰 根據ANSYS官方資料，Fluent在GPU上的運行速度最高可提升至3.7倍（即提升270%），實際測試數據也證實了這一可能性。而且，在開啟GPU加速的情況下，2線程的耗時僅為16線程不使用GPU時的40%，當然這種情況與CPU和GPU型號搭配有很大關系，搭配不佳可能導致性能受限。

邊界條件： 使用你編寫的UDF來設置合適的邊界條件，以模擬焊接過程中的各種影響因素。 求解： 運行模擬并觀察結果。你可能需要調整模型參數和UDF以獲得符合實際情況的模擬結果。 以下是一個簡單的例子，展示了如何在Fluent中編寫一個簡單的UDF（假設你要模擬溫度場）：

由于渦旋壓縮機在運轉過程中，動渦盤以偏心距ror 繞回轉中心做回轉運動，因此使用商業軟件ANSYS Fluent 中UDF（User definedfunction）宏命令來驅動動渦旋齒。在進行計算時，進、出口條件分別選取壓力進口和壓力出口；在進行動網格計算時，運動區域采用局部重構，壁面為彈性柔順光滑。

如圖5所示的汽車外氣動模擬，采用1.05億網格，單精度+GEKO模型，在一個A100 80G顯卡上運行，每2s可迭代一次，從初始化到收斂僅用了20分鐘。一個NVIDIA A100 GPU的計算性能相當于640個AMD Milan核，ANSYS一些內部測試顯示，GPU服務器與同等的HPC集群相比，功耗降低了4倍，硬件成本降低了7倍。 圖5.

其中，UDF可以隨意修改物理模型和條件，Journal和Scheme可以用來控制Fluent的操作過程，Custom Field Function則可以用來進行復雜的初始化和后處理。

編譯型UDF：運行要快于解釋型UDF，對C 程序語言沒有限制，可以使用任何ANSI-compliant c 編譯器進行編譯，可以調用其他語言寫的函數（特別是獨立于系統和編譯器的），如果包含某些解釋器不能處理的c 語言部分時用解釋型UDF 是不行的。 總之，當決定哪一類型的udf 應用到你的模型時： 對小的，直接的函數用解釋型；對復雜函數使用編譯型。

雖然我們還沒有測試它，ANSYS吹捧一些相當可觀的性能改進，通過使用GPU處理器流暢的計算。我們認為實際的性能改進會隨著具體的情況而有很大的不同。 另一個新特性是能夠在GUI中創建field function，并且可以基于任何現有的流場參數，如壓力、密度等。這些函數可以并且很可能會取代更復雜的用戶定義函數(udf)，后者需要用C編程語言編寫一個經過編譯的代碼/腳本。

主要仿真業務列舉（范圍較廣，未一一列出）：對流、換熱、旋轉機械（多重參考系法、滑移網格法）、動網格、多相流動/混合/分離/分層、離散相、燃燒、化學反應、UDF、火災及人員疏散、物體受力、變形、瞬態動力學、模態、疲勞、屈曲、流固單向/雙向耦合等；學無止境，其它的業務范圍也會不斷拓展，敬請期待。