CFD參數優化的案例
CFD專欄丨尋找最優解：CFD參數優化案例分享（一）
Q
數值仿真的參數優化
優化，就是尋找最優解。如何定義最優解？
通過數學的方式來定義，比如最小化/最大化某個目標函數。優化是數學和物理相結合的一門學科：數學是優化的工具，物理是優化的實質。
CFD參數優化指的是，以流體相關的變量（如流阻、效率、換熱系數等）為優化目標的，基于自由形狀、尺寸參數、物性參數、邊界條件等參數的優化。
按照優化目標的數量可分為：單目標或多目標優化（MOO-Multi Objective Optimization）。
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Q
數值仿真的參數優化
優化，就是尋找最優解。如何定義最優解？
通過數學的方式來定義，比如最小化/最大化某個目標函數。優化是數學和物理相結合的一門學科：數學是優化的工具，物理是優化的實質。
CFD參數優化指的是，以流體相關的變量（如流阻、效率、換熱系數等）為優化目標的，基于自由形狀、尺寸參數、物性參數、邊界條件等參數的優化。
按照優化目標的數量可分為：單目標或多目標優化（MOO-Multi Objective Optimization）。
展開 CFD專欄丨 尋找最優解：參數優化案例（二）
A
數值仿真的參數優化
在上期文章中，我們給大家帶來了機翼多學科優化、擬合試驗曲線、一維CFD模型參數的DOE和回歸分析三個參數優化案例，本期文章將繼續為各位講解多個 Altair CFD 參數優化案例，一起來看看吧。
案例：汽車排氣管形狀優化
燃油車的尾氣排放通過三元催化轉變為無害的二氧化碳、水和氮氣。排氣管的紊亂流動會造成：部分廢氣未被化學反應，產生污染；氣流集中在局部加速催化劑老化；壓力損失大，汽車動力性能下降。
優化參數：排氣管彎頭的形狀。
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A
數值仿真的參數優化
在上期文章中，我們給大家帶來了機翼多學科優化、擬合試驗曲線、一維CFD模型參數的DOE和回歸分析三個參數優化案例，本期文章將繼續為各位講解多個 Altair CFD 參數優化案例，一起來看看吧。
案例：汽車排氣管形狀優化
燃油車的尾氣排放通過三元催化轉變為無害的二氧化碳、水和氮氣。
CFD專欄丨參數優化案例（三）：基礎教程
本期文章將通過2個簡單案例演示 HyperWorks CFD 參數優化的操作步驟，一起來看看吧。
A
流程自動化
實現 CFD 參數優化，首先要創建流程自動化。用戶可采用SimLab的Python宏命令，錄制建模流程。或在HyperWorks CFD模塊的Template Manager創建Tcl/Tk命令流。這兩種方法都可以在后臺調用AcuSolve求解器，自動劃分網格，提交計算任務和獲取響應值。
Automation → Scripting → Record/Play錄制或回放Python腳本。
SimLab 自動化
SimLab 的 DOE 工具用于多工況（例如不同的流量，閥門開度等）的一鍵提交計算。
SimLab多工況批量計算
HyperWorks CFD的流程自動化。
展開 Isight多學科參數優化軟件模塊構成 附isight參數優化理論和實例詳解下載
運行門戶（Runtime Gateway）
監控和后處理界面，可以繪制多種曲線、曲面、散點圖、柱狀圖、表格等，結果運行完成后生成Summary報告給出優化運行時間、最優結果及設計變量、約束等用戶關心的問題。提供設計空間可視化（VDD）、工程數據挖掘（EDM）等后處理功能。
組件庫（Library/Add-OnComponent）
包含通用和專用的CAD/CAE及自編軟件接口。
優化算法庫（Optimization）
數值優化、全局優化、多目標優化、專家智能優化算法，是工程師開展設計優化工作的利器。
試驗設計算法庫（DOE, Design OfExperiments）
通過系統而有效的方法分析設計空間、篩選關鍵設計參數（減少問題規模）、評估設計變量影響以及辨別關鍵設計變量的交互影響關系。
近似模型算法庫（Approximation）
對于計算代價高昂的CAE分析，Isight用多種近似原理構造替代模型，減少優化中調用大規模CAE分析計算的次數，提高優化效率。近似模型還用于剔除輸入參數平緩變化而輸出參數卻劇烈振蕩的仿真噪音。
質量設計優化（Quality Desgin）
運用隨機仿真和優化理論（包括：蒙特卡洛仿真、Taguchi田口穩健性設計和基于6Sigma可靠性分析和穩健性設計DFSS，Design For Six Sigma），構成一個完整的、公式化的對可靠性和穩健性進行評價和改進的品質設計哲學框架。
下載地址：isight參數優化理論和實例詳解
展開 使用 CFD 仿真優化建筑設計 附精通CFD工程仿真與案例實戰下載
聚碳酸酯雨幕系統的 CFD 仿真，其中竣工條件導致意想不到的太陽輻射得熱量。產生的問題包括面板變形和 XPS 隔熱層的表面熔化。對雨幕改造的 CFD 分析成功地確定了允許的最大太陽輻射得熱量和最低的通風要求。圖片由 Steven Doggett 提供。
通過 CFD 分析，Built Environments 團隊能夠確定重新設計所需的最低通風要求和允許的最大太陽輻射得熱量。現場的數據驗證了仿真結果的正確性。最后，Doggett 指出，團隊成員發現他們“準確計算了他們在現場看到的情況”。
應對建筑仿真挑戰
建筑是一個非常實用且“腳踏實地”的行業。因此，Doggett 強調了在建筑物理和整個建筑行業中使用仿真時，對實際物理測試進行基準測試的重要性。我們需要進行基準測試來增加對仿真結果的信心。
Built Environments 團隊成員在 CFD 仿真中使用現場收集的真實數據。這樣，他們可以立即驗證條件，并確認不同的條件如何影響建筑設計。Doggett 表示，這讓他能夠“看到仿真的力量”，因為他可以“立即看到基準”。
仿真在建筑領域的應用也帶來了另一個挑戰：建筑分析中需要的大規模變化。以建筑物的小規模特征為例，正如前面提到的雨幕，它會影響整個建筑物的熱效率。Doggett 評論道，你可以通過使用二維和三維建模以及 COMSOL Multiphysics 的網格劃分功能來應對這種規模的變化。
盡管存在不少挑戰，但仿真仍能夠滿足各種建筑設計、施工和評估需求，有助于為未來的建筑設計奠定基礎。
下載地址：精通CFD工程仿真與案例實戰
展開 【CFD專欄】基于CFD仿真、元建模和貝葉斯推斷方法的離心泵優化設計
圖：不同設計參數結果的靈敏度
圖：DoE和優化進程
本項目對拉丁超立方抽樣法（LHS）生成的100個DoE點進行CFD模擬，建立設計數據庫，用于修正高斯過程回歸（GPR）元模型；隨后，采用元模型進行貝葉斯優化。
完全掌握workbench結構參數優化（參數相關） ￥5
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workbench結構優化設計可以分為兩類：拓撲優化和參數優化。
本文內容：
workbench參數優化之參數相關實例詳解
下文目錄：
一：建模與參數設置
二：加載與參數設置
三：參數優化之參數相關
CFD 全局體網格參數
其參數設置面板如圖2所示。
圖2 八叉樹方法參數設置面板
(2)Quick(Delaunay)。此方法采用自底向上的網格生成方法(Delaunay Tetra算法)。其參數設置面板如圖3所示。此方法要求存在封閉的面網格，若當前沒有面網格，則軟件會先根據全局網格參數或面網格參數生成面網格。
提示：對于采用Delaunay方法生成體網格來說，可以先生成面網格(ICEM CFD生成或其他第三方軟件生成),然后在生成體網格過程中讀取已存在的面網格。
圖3 Delaunay方法參數設置面板
Delaunay Scheme:可采用兩種方法：Standard及TGlib。其中，Standard方法為基于歪斜修正算法；而TGlib則基于FLUENT Meshing中的Delaunay體網格生成算法，在壁面附近采用緩慢過渡，而在計算域內部采用快速過渡。
Use AF：激活此項則使用FLUENT Meshing Advancing Front Delaunay算法，此算法與標準的Delaunay算法相比，增加了光順過渡。
Memory Scaling Factor：實際內存為初始的內存需求與該值的乘積。
Spacing Scale Factor：四面體網格從表面向中心擴展的比率。
Fill holes in volume mesh：若激活此項，則用體網格填充孔洞。
Mesh internal domains：若激活此項，則內部體積域會被劃分網格。
Flood fill after completion：若激活此項，則體網格會根據材料點進行創建。
展開 CFD學習：船型優化
船型優化過程
船型優化過程涉及根據所需的穩定性和效率分析船舶的運行參數。這包括評估船體周圍的流體流動模式和流體動力阻力，以確定最佳船體設計特征。CFD 是通過有效模擬簡化船體形狀優化過程的有效工具。它涉及以下步驟：
創建船體幾何模型。
將幾何體劃分為有限的較小單元格，以便捕獲所有流動特征。
定義邊界條件——指定作用在船體表面的流體的速度、壓力和其他屬性。
執行模擬。使用Navier-Stokes 方程，可以確定船體周圍的流場。可視化進一步促進了流動模式的探索以及阻力和推進力的計算。
根據模擬結果，可以優化船體形狀以獲得更好的性能和效率。可以重新運行模擬，直到確定船體設計的最佳變化。為了進一步提高性能，CFD 模擬還可以用于分析不同的螺旋槳設計 - 它們的形狀和位置。
船型優化的計算分析
用于分析流體-結構相互作用的船體形式模擬
CFD 求解器（如 Fidelity 和 Fidelity Pointwise）支持虛擬設計和優化船舶設計，但假設是真實世界的操作環境。海洋工程師還可以使用Cadence Fine Marine Solver等專用工具來計算船舶所面臨的不同流體動力學和空氣動力學參數。
CFD工具的精細網格劃分和仿真能力可用于分析船體與流體之間的流固耦合。推進力、阻力等的結果值可用于優化船體形狀，即通過改變船體形狀設計來減少阻力和提高效率。
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Fidelity和Fidelity Pointwise，以了解有關 Cadence 如何為您提供解決方案的更多信息。
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完全掌握workbench結構參數優化（響應面優化） ￥5
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workbench結構優化設計可以分為兩類：拓撲優化和參數優化。
本文內容：
workbench參數優化之響應面優化實例詳解
下文目錄：
一：建模與參數設置
二：加載與參數設置
三：參數優化之響應面優化
暖通空調的CFD仿真優化
使用Frontier優化形狀參數
為了進一步提高效率，提高初期品質，嘗試了CAO軟件Frontier對HVAC形狀參數的最佳值進行搜索。本次試驗以簡化實際單元的模型為對象，形狀變更使用PROSTAR的塊網格和宏功能進行。圖5表示模型形狀。
進行最佳值搜索的形狀參數為圖5所示的X1~X3、Y1、Z1 ~ Z2以及入口流入角（ θ ）7個，可變范圍、步長如表3所示。PROSTAR接收從Frontier指定的這些參數，并自動生成計算網格。
目標函數為表4所示的3種。也就是說，是使壓損最小，確保大風量的同時，使蒸發器下游的風速分布均勻化，良好地維持溫度控制性的形狀搜索問題。
CAO分析使用與多目標函數對應的MOGA（Multi Objective Genetic Algorithm），計算了
20代。總計算數為390例，截面A、B的速度分布均勻度（標準偏差）與單元壓損之間的權衡關系變得清晰。其情況如圖6所示。
圖7顯示了壓損和截面A速度標準偏差帕累托線上的代表點的形狀和流入口Z方向中心截面的速度矢量圖，另外，均勻的蒸發器下游速度分布確保了蒸發器上游的流路寬度，同時使流入口向蒸發器側傾斜（X1，θ→大，Y1→小）可以實現。
3. 示例 （2） 熱交換器翅片
熱交換器翅片的CFD分析
在本報告中介紹的汽車用空調·電容器的空氣側散熱片上，如圖8所示，切掉了細小的百葉窗，實現了傳熱促進。為了進一步實現高性能化、高效率化、小型化，需要根據對象車輛和所需能力來決定最佳百葉窗的張數、角度、板厚等各種參數，但參數數量多，根據試制·試驗需要巨大的成本和時間，因此基于CFD的參數調整被廣泛使用。
展開 暖通空調的CFD仿真優化
使用Frontier優化形狀參數
為了進一步提高效率，提高初期品質，嘗試了CAO軟件Frontier對HVAC形狀參數的最佳值進行搜索。本次試驗以簡化實際單元的模型為對象，形狀變更使用PROSTAR的塊網格和宏功能進行。圖5表示模型形狀。
進行最佳值搜索的形狀參數為圖5所示的X1~X3、Y1、Z1 ~ Z2以及入口流入角（ θ ）7個，可變范圍、步長如表3所示。PROSTAR接收從Frontier指定的這些參數，并自動生成計算網格。
目標函數為表4所示的3種。也就是說，是使壓損最小，確保大風量的同時，使蒸發器下游的風速分布均勻化，良好地維持溫度控制性的形狀搜索問題。
CAO分析使用與多目標函數對應的MOGA（Multi Objective Genetic Algorithm），計算了
20代。總計算數為390例，截面A、B的速度分布均勻度（標準偏差）與單元壓損之間的權衡關系變得清晰。其情況如圖6所示。
圖7顯示了壓損和截面A速度標準偏差帕累托線上的代表點的形狀和流入口Z方向中心截面的速度矢量圖，另外，均勻的蒸發器下游速度分布確保了蒸發器上游的流路寬度，同時使流入口向蒸發器側傾斜（X1，θ→大，Y1→小）可以實現。
3. 示例 （2） 熱交換器翅片
熱交換器翅片的CFD分析
在本報告中介紹的汽車用空調·電容器的空氣側散熱片上，如圖8所示，切掉了細小的百葉窗，實現了傳熱促進。為了進一步實現高性能化、高效率化、小型化，需要根據對象車輛和所需能力來決定最佳百葉窗的張數、角度、板厚等各種參數，但參數數量多，根據試制·試驗需要巨大的成本和時間，因此基于CFD的參數調整被廣泛使用。
展開 基于STAR-CCM+汽車除霜系統CFD仿真分析與優化
摘要：汽車空調除霜性能對汽車駕駛和交通安全起著重要作用，文章基于STAR-CCM+通過CFD方法對某重型卡車的空調除霜性能進行分析，找出除霜系統的優化方案。通過對除霜系統出風口位置、出風口格柵結構、風管管道及出風格柵方向進行優化設計改進，除霜性能在-30°得到改善與提升，最終得到滿足設計要求的除霜系統。
關鍵詞：STAR-CMM+;除霜系統;CFD;風量分配;優化設計;
引言
在寒冷天氣下，當車內空氣和寒冷車窗表面接觸時，空氣中的水分受溫度降低的影響飽和析出，形成水汽。當空氣溫度下降到零度以下時，水汽就會在玻璃表面凝華產生冰晶，汽車擋風玻璃上冰晶凝結形成的冰霜會嚴重影響駕駛員視野，對行車安全產生危害，因此如何快速除霜對行車安全至關重要。GB11555—2009對汽車除霜系統性能和試驗方法做出了嚴格的規定（M1類汽車強制執行）。參考此標準，重型卡車一般要求試驗開始20 min后，A區域需完成80%除霜；試驗開始35 min后，A區域需完成100%除霜，B區域需完成95%的除霜，如圖1所示。
圖1 除霜A、B區域劃分
基于重卡的傳統除霜系統設計主要采用經驗設計方法，待樣車制造完成后，利用試驗核查其實際性能效果，費用高，設計整改周期長。本文通過STAR-CMM+軟件以及CFD數值模擬技術，在某重型卡車的研發過程中，對空調的除霜性能進行前期理論分析，對除霜風道、格柵出口面積及角度等關鍵部位進行分析和優化，使整車的除霜性能大幅提升，且優化結果在實車中得到了有效驗證。
1 空調除霜風道CFD仿真分析
1.1 基本理論
在STAR-CCM+中擋風玻璃和側窗玻璃的除霜模擬包括兩個過程：整個除霜計算域內的流場穩態計算和除霜過程的瞬態計算。
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