流動阻力優化的案例
矩形出風管道阻力說明及CFD優化
實際管道測點位置及模型監測位置如圖：（實測兩測點間的阻力約為550Pa）
根據本項目煙氣量及溫度，進行氣流模擬（靜壓力云圖）如下圖分析：
監測點位置1（平面）壓力云圖： （最大壓力550Pa；最小壓力495Pa；平均壓力516Pa）
監測點位置2（平面）壓力云圖： （最大壓力129Pa；最小壓力-76Pa；平均壓力68Pa）
對比：
類別
兩測點間阻力
實際測量
約550Pa
氣流模擬監測(平均壓力）
監測點位置1：516Pa
448Pa
監測點位置2：68Pa
降阻方案：
速度云圖（原管道）
速度云圖（增加合適導流板）
在增加合適導流板后，從速度云圖對比可見，速度擴散明顯，高風速區降低明顯。
壓力云圖（增加合適導流板）
監測點Z、Z1的壓力
增加導流板后，監測點Z、Z1的阻力為228Pa，比原管道阻力448Pa，減小了220Pa。
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 CFDPro熱管仿真 | 模擬熱管內部流動及傳熱傳質過程，優化熱傳輸性能
</p><p>盡管熱管在實際應用中已經展現出了其優越的性能，但在設計和優化過程中仍然面臨諸多挑戰。實驗測試雖然能夠提供真實的數據，但往往成本高昂且周期長。此外，實驗條件難以完全控制，可能會受到環境因素的影響。因此，仿真技術在熱管設計和優化過程中起到了至關重要的作用。</p><p><strong>熱管模擬仿真目的</strong></p><p>通過CFD技術模擬熱管的實際工作過程，以預測和優化其熱傳輸性能。仿真可以實現以下幾個目的：</p><p><strong>設計優化：</strong>基于仿真數據，可以調整熱管的幾何形狀、管徑、管長、翅片結構等關鍵參數，以最大化其熱傳輸效率。</p><p><strong>性能預測：</strong>通過CFD技術，可以預測熱管在不同工況下的溫度分布、壓力變化、傳熱效率以及響應速度等關鍵參數。</p><p><strong>流動與傳熱特性分析：</strong>揭示熱管內部的流體流動和傳熱特性，觀察到流體在熱管內的流動路徑、流速分布、壓力分布以及溫度分布等關鍵信息。</p><p><strong>穩定性與可靠性評估：</strong>評估熱管在不同運行條件下的穩定性和可靠性。包括長時間運行、負荷變化、環境變化等多種情況。</p><p><strong>熱管仿真的難點</strong></p><p><strong>物理模型復雜性：</strong>熱管仿真涉及到兩相流、多組分流動、相變現象、復雜的傳熱機制以及毛細力驅動的回流效應，這些都需要高精度的數學模型來描述。</p><p><strong>邊界條件設置：</strong>準確設定熱管兩端及壁面的熱通量、壓力、濕度等邊界條件是仿真結果準確性的關鍵，而在實際情況中這些條件可能會隨時間和空間變化。
展開 軸流風扇降噪研究：結合CAESES中便捷的參數化模型進行流動優化
風扇噪音是目前行業內重點關注的問題，降噪是一個相當龐大而復雜的內容，通過調整葉片模型，改善風扇內的流動效果，能夠在一定程度上降低風扇的氣動噪音。結合CAESES便捷的參數化建模功能，能夠對葉尖傾斜、尾緣鋸齒等結構的影響進行方便快速的研究，實現風扇氣動性能提升及噪聲降低的目的。
下面對CAESES參數化建模在軸流風扇降噪研究中的一些應用進行介紹：
葉尖傾斜
葉尖傾斜能夠減小軸流風扇轉子與靜子之間的相互作用，從而降低噪音水平。我們可以在CAESES中對葉片頂端進行裁剪，形成傾斜結構，并通過參數控制裁剪的形狀及深度等，從而能夠快速生成多種方案模型，并結合CFD軟件進行自動化仿真優化研究。
軸流風扇的葉尖傾斜
尾緣鋸齒
尾緣鋸齒結構能夠將葉片吸力側和壓力側的氣流相互混合，通過改善兩側氣流的過渡形式，可以有效減少尾跡損失，繼而實現效率提高和噪音降低。在CAESES中能夠便捷的通過參數對尾緣鋸齒形狀、位置、深度及數量等進行控制，對該結構對風扇性能的影響進行深入研究。
葉片尾緣鋸齒
其他表面特征
CAESES具有強大的功能集成以及開放的feature編輯策略，能夠實現各類復雜結構的參數化構建，方便的實現工程師優化過程中對于模型變形的各類需求。
考慮其他復雜表面特征的參數化葉片模型
自動仿真優化
為了找到葉尖傾斜和尾緣鋸齒等結構的最佳參數，通常需要結合CFD模擬工具進行設計探索和形狀優化。在這個過程中，CAESES和仿真模擬工具連接，能夠全程自動化的進行網格劃分和仿真分析，CAESES的優化策略工具會驅動葉片的形狀參數自動向著提高葉輪效率和降低噪聲的方向變化。
自動進行網格劃分和CFD分析
性能優化
展開 
CFDPro熱管仿真 | 模擬熱管內部流動及傳熱傳質過程，優化熱傳輸性能
盡管熱管在實際應用中已經展現出了其優越的性能，但在設計和優化過程中仍然面臨諸多挑戰。實驗測試雖然能夠提供真實的數據，但往往成本高昂且周期長。此外，實驗條件難以完全控制，可能會受到環境因素的影響。因此，仿真技術在熱管設計和優化過程中起到了至關重要的作用。
熱管模擬仿真目的
通過CFD技術模擬熱管的實際工作過程，以預測和優化其熱傳輸性能。仿真可以實現以下幾個目的：
設計優化：基于仿真數據，可以調整熱管的幾何形狀、管徑、管長、翅片結構等關鍵參數，以最大化其熱傳輸效率。
性能預測：通過CFD技術，可以預測熱管在不同工況下的溫度分布、壓力變化、傳熱效率以及響應速度等關鍵參數。
流動與傳熱特性分析：揭示熱管內部的流體流動和傳熱特性，觀察到流體在熱管內的流動路徑、流速分布、壓力分布以及溫度分布等關鍵信息。
穩定性與可靠性評估：評估熱管在不同運行條件下的穩定性和可靠性。包括長時間運行、負荷變化、環境變化等多種情況。
熱管仿真的難點
物理模型復雜性：熱管仿真涉及到兩相流、多組分流動、相變現象、復雜的傳熱機制以及毛細力驅動的回流效應，這些都需要高精度的數學模型來描述。
邊界條件設置：準確設定熱管兩端及壁面的熱通量、壓力、濕度等邊界條件是仿真結果準確性的關鍵，而在實際情況中這些條件可能會隨時間和空間變化。
微尺度效應：部分熱管內部結構具有微觀特征，如微槽、多孔介質等，這類微尺度效應對傳熱有顯著影響，但建模難度較大。
數值計算挑戰：求解涉及非線性方程組的穩定性、收斂性和計算資源需求較高，特別是在處理大規模三維模型時。
專業的熱管模擬仿真模塊
HeatPipePro是專用于熱管內部流動、傳熱和傳質仿真的模塊。
展開 