CFD 求解器的案例
Cooper Standard采用Altair CFD求解器AcuSolve加速新一代水泵研發
引進AltairHyperWorks高端的CFD求解器AcuSolve，并轉換到CooperStandard團隊中來主要是由于Altair HyperWorks許可證機制，一種基于unit的許可證機制使用戶需要使用軟件時調用unit，而不需要時可以釋放unit，大家可以共享軟件而不需要在每臺工作站上都安裝許可證。“這種許可證機制是我們采用AcuSolve的主要驅動力，”Lincoln說，“不同的計算機都可以調用同一許可證，當我們不使用AcuSolve時，我們可以不需要任何額外的費用去使用MotionSolve或 RADIOSS。我們不再在軟件方面顯得捉襟見肘。”
Lincoln與Altair團隊合作研發了一種基于AcuSolve的定制化工具，該工具很容易使用，使設計工程師在設計初期實現CFD仿真。
另外，Lincoln發現AcuSolve大大加速了產品仿真的周期。“我以前沒有意識到它有多強大，”他說，“對于一個全新的水泵設計，我下載了40種不同設計，每種設計有4個或5個部件。仿真評估這些設計目前可以在一周內完成，然而使用之 前的CFD軟件需要花費一個月。AcuSolve建模更流程化，求解器收斂得更快并仍能保證精確的結果。我可以建立一組三個流動點并在一個晚上就拿到結果，我可以在我本機上用一個晚上時間完成兩個模型的計算，并且Altair允許我使用我筆記本上所有4個核。我的下個Windows工作站是16核，HyperWorks許可證機制允許我充分使用它的計算性能。”
結論
Lincoln闡明了AcuSolve在水泵設計中的價值，同時會提高歐洲市場電動汽車的乘員舒適性。
展開 AI 浪潮來襲，Cadence Fidelity 軟件平臺加速 CFD 變革
前言
日前 NVIDIA GTC23 開發者大會正式開幕，3 月 21 日 NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛發表了主題演講，會上他以 Cadence CFD 軟件平臺為例，重點介紹了一些可以解決新挑戰、開辟新市場的加速庫，汽車和航空航天行業使用 CFD 進行湍流和空氣動力學仿真，電子行業使用 CFD 進行熱管理設計。
“上圖展示了由 CUDA 加速的新 CFD 求解器，在同等系統成本下，NVIDIA A100 的吞吐量是 CPU 服務器的 9 倍，或者，在同等仿真吞吐量下，NVIDIA 的成本降低了 9 倍、能耗降低了 17 倍。”NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛表示，“Cadence 和其他先進的 CFD 求解器現已采用 CUDA 加速。在全球范圍內，工業 CAE 每年使用近 1000 億CPU 核心小時，加速計算是減少功耗、實現可持續發展和凈零排放的最好方式。”
展開 4/15 HyperWorks計算流體力學分析(CFD)解決方案AcuSolve介紹
主題：HyperWorks計算流體力學分析(CFD)解決方案AcuSolve介紹
時間：2014-4-15 9：30AM~11：30 AM
內容介紹：Altair計算流體動力學（CFD）求解器Acusolve是一款領先的基于有限元法的通用流體求解器，具有高穩健性，速度快和精度高的特點。AcuSolve特點之一是對高度扭曲質量差網格的兼容性使得其動網格技術穩健性很高。
我們將主要介紹：
? Altair計算流體動力學（CFD）求解器Acusolve
? 實例演示如何采用HyperMesh和AcuSolve完成CFD分析
報名方式：
1，通過網絡注冊報名，注冊地址http://www.altair.com.cn/EventList.aspx?type=Web%20Seminar
2， Email報名, 請用中文發送您的中文姓名/單位/部門/職務/聯系電話/郵箱/詳細地址/郵編/行業等相關信息到info@altair.com.cn
展開 什么是CFD？
它基于非結構化及有
限容量的解算器的獨立性能在并行處理中的表現堪稱完美。Fluent 的軟件設計基于CFD 軟
件群的思想，從用戶需求角度出發，針對各種復雜流動的物理現象，FLUENT 軟件采用不同
的離散格式和數值方法，以期在特定的領域內使計算速度、穩定性和精度等方面達到最佳
組合，從而高效率地解決各個領域的復雜流動計算問題。基于上述思想，Fluent 開發了適
用于各個領域的流動模擬軟件，這些軟件能夠模擬流體流動、傳熱傳質、化學反應和其它
復雜的物理現象，軟件之間采用了統一的網格生成技術及共同的圖形界面，而各軟件之間
的區別僅在于應用的工業背景不同，因此大大方便了用戶。
所包括的軟件模塊
GAMBIT——專用的CFD 前置處理器，FLUENT 系列產品皆采用FLUENT 公司自行研發的Gamb
it 前處理軟件來建立幾何形狀及生成網格，是一具有超強組合建構模型能力之前處理器，
然后由Fluent 進行求解。也可以用ICEM CFD 進行前處理，由TecPlot 進行后處理。
Fluent5.4——基于非結構化網格的通用CFD 求解器，針對非結構性網格模型設計，是用有
限元法求解不可壓縮流及中度可壓縮流流場問題的CFD 軟件。可應用的范圍有紊流、熱傳
、化學反應、混合、旋轉流（rotating flow）及震波（shocks ）等。在渦輪機及推進系
統分析都有相當優秀的結果，并且對模型的快速建立及shocks 處的格點調適都有相當好的
效果。
Fidap——基于有限元方法的通用CFD 求解器，為一專門解決科學及工程上有關流體力學傳
質及傳熱等問題的分析軟件，是全球第一套使用有限元法于CFD 領域的軟件，其應用的范
圍有一般流體的流場、自由表面的問題、紊流、非牛頓流流場、熱傳、化學反應等等。 F
IDAP 本身含有完整的前后處理系統及流場數值分析系統。
展開 
電子熱管理CFD求解：AEDT Icepak降階模型，動態熱管理及快速優化解決方案【8月5日直播】
AEDT Icepak 是 Ansys Electronics Desktop（AEDT）平臺中用于電子熱管理的 CFD 求解器。它基于 Ansys Fluent CFD 求解器，可預測 IC 封裝、PCB、電子裝配體、外殼和電力電子設備中的氣流、溫度和熱傳遞，為電子冷卻提供強大解決方案。
8月5日，Ansys官方研討會『AEDT Icepak降階模型：動態熱管理及快速優化解決方案』從AEDT Icepak降階模型出發，講解動態熱管理及快速優化解決方案，下滑預約學習??
時間：8月5日（星期二），16：00-17：00
內容簡介：在電子設備行業中，隨著3DIC（三維集成電路）技術的快速發展，動態熱管理成為確保設備性能與可靠性的關鍵。為應對傳統熱仿真方法在復雜3DIC結構中計算量大、耗時長的挑戰，AEDT Icepak的ROM（降階模型）技術提供了一種快速且高精度的熱仿真解決方案。該技術通過一維ROM和三維ROM靈活應對不同熱管理場景：一維ROM適用于簡化的熱傳導分析，三維ROM則能處理復雜的熱對流和熱輻射問題。憑借ROM技術，工程師可在不犧牲精度的前提下顯著提升熱仿真速度，加速設計迭代，為3DIC的高效熱管理提供強大支持，成為行業熱仿真領域的突破性工具。
講師：
廉海潯 | Ansys應用工程師主管
同濟大學動力工程碩士。在熱管理，多物理場耦合有豐富的仿真經驗，目前負責Icepak的產品支持及多物理場解決方案的研究和推廣。
形式：線上
費用：免費
掃碼立即報名
- -THE END- -
技術鄰簡介：
技術鄰專注于工科技術社區，從最早的CAE技術社區（中國CAE聯盟）發展而來，在CAE領域有20年的教學和咨詢服務經驗。
展開 Tosca fluid--流體流動的設計和優化
Tosca fluid是目前唯一一款模塊化的針對管道流動問題的無參管道流體優化系統，它采用行業標準的CFD拓撲優化求解器，其優化過程設置簡單、不需要參數。基于初始的設計空間，由Tosca fluid自動優化流道的設計，采用先進的優化技術幫助工程師開發新的產品，采用單一的CFD求解器運行得到諸如顯著降低壓降和增強流動均勻性的優化結構。
Tosca fluid優勢
與先進的CFD求解器無縫集成；
通過自動布局和廣泛集成過程提高效率；
通過在產品開發的早期階段應用優化縮短開發時間；
獨特的和經濟的新型流道開發方法；
Tosca fluid-流體流動的設計和優化.pdf
展開 Blazek版非結構網格CFD求解器案例分析03：
solver.restUse)
solver.bndConds.BoundaryConditions(solver.geometry, solver.fluidProps, solver.precond);
10.main函數體內：限制器參考值設置
此部分用于設定限制器的參考值，限制器的主要作用是針對可壓縮流過程中產生間斷的區域采用高分辨率捕捉格式，其原理的簡要介紹可以參考本系列文章第二部分，后面講解到具體代碼時也會詳細分析。
solver.spaceDiscr.LimiterRefvals(solver.geometry, solver.fluidProps, solver.bndConds);
11.main函數體內：求解部分
首先又是輸出一些信息，輸出的信息主要是求解過程中的檢測量，對應執行exe文件后的提示界面如圖7所示。
展開 整車前處理只需數小時--加速汽車多物理場仿真和優化方案【內含專場直播】
高性能計算體現在 HPC 分布式網格劃分/求解、GPU 加速和 Cadence OnCloud 可擴展仿真三個方面。求解器包括 RANS、DES、LES，實現從低速到高超聲速流動仿真。
幾何清理和網格劃分，高效與質量兼得
Fidelity CFD 軟件業界領先的幾何清理和幾何導入，支持 CAD、STL 等絕大多數文件格式，同時將 CAD 與葉輪機械拓撲、幾何結構與葉輪機械拓撲結構相關聯，實現 CAD 裝配零件樹狀結構的可視化；所有網格劃分和仿真參數都在拓撲結構上設置，還可以用相同的設置實現設計地快速替換。
實現更快、更準確的葉輪機械仿真
Fidelity CFD 顯著提高了所有垂直行業的流體動力學性能和準確性，可實現所有流型下的快速收斂。其壓力基求解器針對泵、風扇、鼓風機、風力渦輪機、螺旋槳、壓縮機、汽輪機、燃氣輪機等；其密度基求解器擁有空間和時間上的二階精度；適用于大長寬比的網格，強大AMG線性求解器可以對邊界條件和連接做完全隱式處理，并可在結構化和非結構化算法之間切換，加速幾何多重網格收斂。
Fidelity CFD 在突破傳統 CFD 求解器技術限制方面取得了重大技術創新，下一代高階流動求解器具有先進的流體湍流仿真，預測空氣動力阻力的能力比傳統 CFD 求解器高 10 倍。此外，高精度仿真的收斂時間可以從幾周縮短到一天以內。
設計優化工作流程
基于 Concepts NREC 敏捷工程設計系統的葉輪機械初步設計，在多級軸向/徑向葉輪機械的設計與分析中融入了最先進的損失模型、交互式流道改型、葉片設計、滿足特定的設計標準的自動幾何調整、快速評估偏離設計點的性能曲線生成，以及最終三維幾何形狀的詳細設計。葉輪機械初步設計還可與三維 CFD 分析工具無縫集成。
展開 Cadence Fidelity CFD尊重幾何并減少運行時間的保真 CFD 網格自適應
在 CFD 模擬中，影響解決方案質量的關鍵因素是網格劃分。不能解決流動變量局部變化的網格間距會引入離散化誤差。另一方面，如果網格過度細化，計算時間和工作量會不必要地增加。網格元素類型和數據結構也會影響生成網格所需的人工時間和技能以及每單位精度的成本。
圖 1. 基于局部誤差和基于輸出的自適應技術的比較。
如圖 1 所示，網格自適應（可以是基于局部錯誤的或基于輸出的）是一種用于幫助提高仿真效率的常用技術。非結構化網格自適應已用于減小網格尺寸以達到所需的求解精度。這種技術可以顯著改善處理時間、內存要求和所需的存儲空間。然而，在無法訪問底層 CAD 數據的情況下，適應僅限于提高離體網格分辨率。而 Fidelity CFD 中的網格自適應技術尊重幾何結構，提高網格質量，適應近壁剪切層，并減少改進 CFD 解決方案的運行時間。
挑戰
使用網格自適應改進網格質量的常見挑戰如下：
適應不解決正確的幾何。大多數自適應程序都內置在 CFD 求解器中。因此，它們僅適用于實際幾何形狀（即現有幾何形狀）的多面近似。適應后，一個人得到了錯誤幾何體的理想網格。
自適應會降低局部細化網格的網格質量。許多自適應過程使用分而治之的方法來豐富網格，從而將現有網格元素局部劃分為其他元素。雖然編程方便，但這種方法會導致網格質量隨著細化而穩步下降，降低魯棒性，增加運行時間，甚至可能增加離散化
在流動變量的梯度很大的近壁剪切層中的適應具有許多挑戰。蠻力方法通常在壁附近使用各向同性細化，導致網格大小爆炸。避免網格尺寸爆炸的常見策略是使用拉伸四面體來解決垂直于壁的大梯度，而不會過度細化平行于壁。然而，這種方法會導致網格質量大幅下降。
適應程序通常會導致運行時間過長。
展開 Fidelity Pointwise遵守規則 - 立即識別并修復網格質量問題！
網格生成的黃金法則是生成一個網格，該網格為精確和收斂的計算流體動力學 (CFD)解決方案提供基礎。有人可能會說網格劃分專家知道如何執行黃金法則。相反，只有 CFD 從業者才能判斷網格是否適合分析。物理模型、求解器算法、網格類型、可用的計算機資源、期望的輸出、期望的精度水平、組織的最佳實踐 決定了網格的可接受性。使用 Fidelity Pointwise 的 Rules 命令，可以在網格劃分過程中隨時監控和驗證指定的網格要求。
評估網格質量指標
一旦網格完成，通常會評估網格質量指標。大多數 CFD 求解器都有一些內置的網格診斷功能，可以識別問題。但使用 CFD 求解器的實際問題是您的網格評估是在整個網格生成過程完成后執行的。
大多數網格生成器，如 Fidelity Pointwise，還包括網格診斷，可以在網格劃分過程中的任何時間點評估網格的任何部分。此外，它還使用各種指標量化網格質量。這是一種更合乎邏輯的評估網格質量的技術，因為可以立即修復網格的任何問題。
設置精確的網格標準
Fidelity Pointwise 的檢查命令中的規則是主動的。無需在網格生成后尋找問題，而是可以在此過程中隨時評估規則。它避免了解決方案后期階段的網格問題累積。
圖 1. 法蘭的結構化網格。
考慮圖 1 中所示的網格，假設組織的結構化網格最佳實踐包括以下標準：連接器上網格點之間的間距從一個間隔到下一個間隔的變化不應超過 30%。用戶可以在規則命令中為此創建規則，如下所示：
在“檢查”菜單下，打開“規則”面板。
單擊連接器圖標。這意味著該規則將僅應用于連接器并將指標限制為適用于連接器的指標。
從下拉菜單中選擇功能連接器長度比 I。
對于限制，從下拉菜單中選擇 <（小于）并將值設置為 1.3。
展開 在 CFD 分析中計算邊界層厚度
通過參考高保真模擬和邊界層厚度計算的結果，CFD 求解器支持設計變更，以最大限度地減少阻力并提高飛機、風力渦輪機和船舶等流體工程結構的性能。
文章來源：cadence博客
CFD學習：翼型上不可壓縮流動的分析
不可壓縮流動的簡化伯努利方程
使用良好的 CFD 工具可以最有效、最準確地求解上述機翼上不可壓縮流動的方程；然而，還有一些有用的替代分析技術。
替代翼型分析技術
翼型周圍的流體流動也可以使用渦流片進行分析。通常，使用上板和下板并在水平軸上定向。
渦流片模型假設
渦旋片在 x 軸上形成單片
只有小攻角
流動偶發性（整個表面具有相同的流線值）
翼型很薄
渦流方法對于渦度計算非常有用，例如飛機起飛期間機翼后緣形成的渦流；然而，沒有考慮機翼形狀和迎角。為了解決這些重要的航空設計參數，可以使用薄翼型理論，該理論基于上述假設。該方法適用于翼型上的無粘性和不可壓縮流動，包括迎角對升力的影響，如下圖所示。
高攻角的影響
無論選擇哪種分析方法，最佳實施方式都是采用 CFD 求解器。
用于不可壓縮流動分析的最佳 CFD 工具
如上所述，有多種分析方法可用于研究翼型上的不可壓縮流動，其中可能包括用于綜合評估的尺寸分析技術之一。盡管使用這些方法時涉及的一些方程可以通過手動分析來求解，但強烈建議使用提供各種解決方案、快速計算和圖形分析的高級 CFD 求解器。
例如，Cadence CFD工具包括多個程序，可以提供可以進行比較和對比的各種分析結果。這種靈活性以及高精度將使您能夠優化機翼研究和/或航空系統設計中的不可壓縮流。
訂閱我們的時事通訊以獲取最新的 CFD 更新或瀏覽 Cadence 的CFD 軟件套件（包括Omnis和Pointwise），以了解有關 Cadence 如何為您提供解決方案的更多信息。
展開 Cadence CFD系統加速汽車多物理場仿真和優化方案【10月31日直播】
如何快速的完成 CFD 仿真分析優化成為業內關注的焦點，市場需要更精準、更快捷、更易于使用的CFD 工具。
“在豐田汽車歐洲公司，我們選擇 Cadence Omnis Autoseal 和 Omnis Hexpress（Omnis 軟件功能現已集成在Cadence Fidelity CFD 軟件平臺中）作為CFD 預處理的標準工作流程。這使我們的總交付周期和工時分別減少了 91% 和 97%，同時還提供了高質量的網格和出色的圖層覆蓋率。”
——豐田汽車歐洲公司 NV/SA 車輛性能工程研發經理Antoine Delacroix
Cadence? Fidelity? CFD 軟件平臺【原Numeca軟件】，則為多物理場仿真的性能和準確度開創新時代。它突破了傳統 CFD 求解器技術的局限，引入了新一代流體求解器。該求解器可提供高階數值格式、尺度解析仿真和大規模硬件加速功能，助力提高仿真性能，在確保準確度的同時縮短研發周期。
Cadence? Fidelity? CFD 可對流體湍流進行先進仿真，其預測汽車空氣動力阻力的精確度可比傳統 CFD 求解器高 10 倍。此外，這種高準確度的仿真分析周期可以從數周縮短到一天或更短，實現整車僅需數小時而非數天的前處理、從耦合式PBS到WMLES高精度求解，以及有AI加持的優化技術系統加速方案。
直播推薦
基于此，想要繼續了解Cadence? Fidelity? CFD軟件在汽車多物理場中的應用，歡迎各位小伙伴報名【Cadence CFD系統加速汽車多物理場仿真和優化方案】直播獲取更多詳情。
展開 適用于渦輪機械應用的穩健且準確的網格自適應
作者Cadence CFD 解決方案
Cadence CFD 和 ISimQ 共同開發了一種新的網格自適應程序，非常適合具有挑戰性的渦輪機械 CFD 仿真。自動適應創建的網格牢固地符合底層幾何形狀，尊重用戶定義的局部各向異性邊界層網格細化以提高效率，并由適應傳感器驅動，可準確解析大型和細微的二次流特征。該方法旨在通過最小化基于 CFD 求解器的截斷誤差來控制離散解中的數值誤差。自適應傳感器是為以節點為中心的有限體積 CFD 求解器開發的，包括對網格尺寸隨每個自適應步驟增加的速率的控制。這種適應過程的好處是網格質量隨著適應而提高，
介紹
網格自適應程序在過去三十年里一直可用。在網格自適應中，CFD 仿真從初始網格開始，仿真過程改進網格以減少當前流量的離散化誤差。在第一步中，自適應算法例如通過檢查流變量的局部梯度來估計截斷誤差。然后，他們豐富了最高梯度區域的網格，希望減少離散化誤差并確定模擬問題的“理想”網格。適應聽起來令人印象深刻。許多商業 CFD 軟件包中都提供了它。
那么為什么我們不在 CFD 模擬中使用自適應呢？
問題在于大多數網格自適應程序否定了他們試圖解決的關鍵好處。
適應無法解析正確的幾何形狀
局部細化網格時，自適應會降低網格質量
流動變量梯度廣泛的近壁剪切層的適應面臨許多挑戰
適應過程通常會導致運行時間過長，要么是因為網格過度細化，要么是在適應過程中網格質量下降
隨著將系統和近壁湍流建模誤差降至盡可能低的水平的需求，控制和減少數值誤差（局部網格尺寸相對于局部流動變化而產生的誤差）提出了新的、具有挑戰性的要求。雖然網格自適應已經存在了幾十年，但在實踐中，它往往遠遠不能滿足現代渦輪機械 CFD 分析師的需求。
展開 準確性、收斂性和網格質量
畢竟，綜合量是我們希望從 CFD 中獲得的工程數據類型。
這種精度對網格質量的不敏感性支持 Mueller 的立場，即細胞質量差是一個穩定性問題。因此，STAR-CCM+ 的方法是保守的——選擇穩健性而不是準確性。具體來說，他們正在尋找將導致求解器中被零除的指標。影響擴散通量和線性化的偏度就是這樣的一個例子。
Mesher 的觀點
John Steinbrenner 博士和 Nick Wyman 博士采用違反直覺的方法分享了 Pointwise 對與解決方案無關的質量指標的看法。您會認為網格生成開發人員會提升先驗指標的功效。但 CFD 解中的誤差包括幾何誤差、離散化誤差和建模誤差。幾何錯誤類似于 Dannenhoffer 和 Mueller 關于正確表示形狀的觀點。建模誤差來自湍流、化學和熱物理特性。離散化涉及求解器數值的退化。離散化誤差是由網格和求解器的數值算法之間的耦合驅動的。
圖 3：此表總結了 Pointwise 中可用的網格質量指標。從參考 1h。
因此，盡管 Fidelity Pointwise 可以計算和顯示許多指標，但需要注意的是，其中許多指標與求解器的數值沒有直接關系，因此它們只是解決方案準確性的松散指標。另一方面，這些指標計算方便，可以解決 Dannenhoffer 的網格有效性問題，并提供啟動網格改進技術的機制。它們還構成了用戶開發領域專業知識的能力的基礎——與他們的特定應用領域相關的指標。
結論
CFD 求解器開發人員認為網格質量對收斂的影響遠大于精度。因此，由于收斂不良或不完全收斂而導致的求解誤差不容忽視。
一位研究人員能夠證明網格質量與求解精度之間完全沒有相關性。為其他求解器和流動條件重現此結果將很有價值。
使用盡可能多的網格點 (Dannenhoffer, McDaniel)。
展開 