旋轉機械瞬態仿真的案例
【仿真平臺性能測試】Fluent旋轉機械瞬態分析
CFD是工業仿真領域重要分支之一，也是高性能計算的主要應用場景之一。本期選取了CFD領域典型的場景，基于滑移網格方法的旋轉機械流場分析，滑移網格方式進行旋轉機械計算可以獲得定轉子之間的時間精確解，精度相比穩態計算更高，計算要求也更苛刻，軟件也是采用CFD領域最常用的仿真軟件Fluent。我們來看下基于“神工坊”高性能工業仿真平臺的CFD瞬態計算，和其他仿真云平臺進行效率對比如何。
一、模型與網格
采用某品牌空調室外機作為瞬態分析的仿真模型，左側與后側的進口流域，以及前側的出口流域都考慮到計算中，并對空調內部結構簡化后進行網格劃分，最終網格單元數868萬，如下圖所示。其中，風扇葉片的旋轉速度是850rpm。
二、求解設置
根據該款旋轉機械的相關參數，經過理論計算得到該旋轉機械的最大速度為25.6m/s，折合馬赫數為0.075，為不可壓縮流動，故選擇壓力基求解器，湍流模型選用了適用于旋轉機械的k-ε Realizable模型。對于動區域計算模型，本次瞬態計算選擇了網格區域移動的滑移網格法，仿真的模擬時間為10s，相關設置如下。
三、仿真結果
迭代完成之后仿真云圖如下所示。
四、仿真平臺對比
進行Fluent旋轉機械瞬態分析時，所使用的“神工坊”高性能工業仿真平臺與其他兩家仿真云平臺的硬件參數如下表所示。
展開 Fluent實用案例 | 旋轉機械離心泵RBM瞬態仿真
<p>本案例利用Fluent中的滑移網格（RBM）模型，對離心泵性能問題進行了瞬態仿真計算。該案例僅對離心泵的瞬態計算進行了簡單演示，其余的旋轉機械的仿真設置與本案例基本一致，可按照該案例進行相關設置。本文的相關設置依托于<a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MTg5ODU3Ng==&mid=2247485266&idx=1&sn=c0b3f482d2d320f473b1e70095cec80e&scene=21#wechat_redirect" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Fluent MRF 旋轉機械離心泵靜態仿真(一) </a>。</p><p><strong>1 workbench 設置</strong></p><p>本案例具體設置如下圖 ：</p><p class="ql-align-center"><img src="https://img.jishulink.com/msimage/202509/fab6a2540649e0a6045f8802e34c0da7.png"></p><p><strong>2 SCDM 設置</strong></p><p><strong>2.1 導入幾何</strong></p><p>本案例的離心泵模型在ansys的離心泵設計軟件中進行構建，并導入SCDM中 。
展開 Fluent 旋轉機械瞬態計算（一）
本案例利用Fluent中的滑移網格模型（RBM)，對螺旋槳敞水水動力性能問題進行了瞬態仿真計算。該案例僅對4119槳的瞬態計算進行了簡單演示，其余的旋轉機械的仿真設置與本案例基本一致，可按照該案例進行相關設置。
本文僅計算了進速系數為0.4的工況，計算結果與相關實驗較為接近。
與Fluent MRF 旋轉機械（一）的結果相比，瞬態計算結果與實驗值更為接近。
1 workbench 設置
1.1 選擇流體流動（帶有Fluent 網格劃分功能的Fluent）和流體流動（Fluent）
由于用的版本較老，因此無法通過一個fluent建立interface，此處為了利用fluent meshing劃分網格，采用了三個fluent模塊。分別進行外部流場網格劃分、內部流場網格劃分和流場計算。
2 SCDM 設置
2.1 導入幾何
左邊為入口，右邊為出口。
下圖為外部流場幾何圖。
下圖為內部流場幾何圖。
3 FLUENT MESHING設置
采用了Fluent meshing進行前處理，采用多面體的方法對體網格進行劃分。由于穩態計算結果比較可信，此處選擇了相同的劃分的方式與尺寸。
4 FLUENT 設置
4.1 General設置與網格導入
首先將保存的外部流場網格導入。然后通過附加case文件的方式，將內部流場網格導入。
由于是瞬態求解問題，此處設置為瞬態態計算模式。
4.2 滑移條件設置
其他的條件設置與Fluent MRF 旋轉機械（一）一致，因此相同的設置不再闡述，僅有內部流場網格部分不一致。因此對內部流場網格進行了重新設置。
4.3 計算設置
進行初始化，以0.0001s的時間步長進行計算。
開啟阻力監測，本案例阻力尚未達到穩定，但已經超過274N。推力仿真表現已優于MRF的計算結果。
展開 Fluent旋轉機械瞬態分析的云端高效求解
image_process=/format,webp/quality,q_40" alt="【仿真平臺性能測試】Fluent旋轉機械瞬態分析的圖3"></p><h2 class="ql-align-justify"><strong>四、仿真平臺對比</strong></h2><p class="ql-align-justify">進行Fluent旋轉機械瞬態分析時，所使用的<span style="color: rgb(25, 27, 31);">SIMFORGE?高性能仿真云</span>與其他兩家仿真云平臺的硬件參數如下表所示。
展開 
【仿真平臺性能測試】Fluent旋轉機械穩態分析
前言
CFD是工業仿真領域重要的分支之一，也是高性能計算的主要應用場景之一。本期選取了CFD領域的典型場景，穩態仿真計算案例——基于MRF方法的旋轉機械流場分析，我們選用的軟件是CFD領域最常用的仿真軟件Fluent。我們來看下基于“神工坊”高性能工業仿真平臺”的CFD穩態計算，和其他仿真云平臺效率對比的情況。
模擬與網格
我們采用某品牌空調室外機作為穩態分析的仿真模型，如下圖所示，左側與后側的進口流域，以及前側的出口流域都考慮到計算中，并對空調內部結構簡化后進行網格劃分，最終網格單元數868萬，其中，風扇葉片的旋轉速度是850rpm。
求解設置
根據該款旋轉機械的相關參數，經過理論計算得到該旋轉機械的最大速度為25.6m/s，折合馬赫數為0.075，為不可壓縮流動，故選擇壓力基求解器，湍流模型選用了適用于旋轉機械的k-ε Realizable模型。對于動區域計算模型，本次穩態計算選擇了網格靜止不動的MRF旋轉坐標系法，計算迭代步數400步，相關設置如下。
仿真結果
迭代完成之后仿真云圖如下所示：
仿真平臺對比
我們進行Fluent旋轉機械穩態分析時,“神工坊”高性能工業仿真平臺與其他兩家仿真云平臺的硬件參數如下表所示：
計算過程中三個平臺的一些輸出日志如下圖所示：
本次仿真并行規模分別選取了16核、32核、64核、128核（受限于另外兩個平臺無法進行跨節點并行，并行規模無法進一步擴大），我們在“神工坊”平臺進行了256核等更大規模的并行計算，結果顯示計算用時會進一步縮短。
“神工坊”高性能工業仿真平臺與其他幾家仿真云平臺的計算時間如下圖所示，其中，由于仿真云平臺2最高只能64核并行使用，故圖表中無仿真云平臺2并行規模為128核的結果。
展開 旋轉機械的油膜潤滑數值仿真 ￥1000
本案例建立了一旋轉動靜環結構和接觸尺，接觸層之間考慮了潤滑層，基于COMSOL軟件模擬得到了有潤滑層下，動靜環旋轉運動下的接觸層應力分布和油膜厚度變化，仿真模型及結果如圖所示：
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技術分享 | 旋轉機械仿真之我見
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知識專區—流體
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Ansys CFX旋轉機械邊界條件設定
Ansys CFX旋轉機械求解器設定
Ansys CFX旋轉機械湍流模型介紹
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第二天
Ansys CFX旋轉機械傳熱模擬介紹
Ansys CFX旋轉機械非定常計算介紹
Ansys CFX旋轉機械求解設置方案經驗分享
Ansys CFX旋轉機械后處理介紹
上機案例練習3
上機案例練習4
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Ansys CFX傳熱模擬介紹
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本次培訓重點介紹ODYSSEE的功能及應用案例，涉及ODYSSEE的實際使用和操作，讓工程師可以針對實際工作中面臨的工程問題，使用ODYSSEE來進行快速預測和設計優化。參加培訓人員可根據具體工程問題和相關數據在培訓現場進行機器學習模型的搭建和訓練。（數據格式要求請提前咨詢培訓講師）
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展開 基于fluent軟件的旋轉機械（渦輪）流場仿真方法
基于帖子基于GAMBIT軟件的渦輪流道網格劃分，本貼將基于該渦輪進行簡單的計算仿真，以供交流學習（后處理部分見1樓，mesh文件見2樓）。
第1步：導入msh文件，General ->Display、Check、Scale，如圖1所示。
圖1
第2步：修改轉速單位為rpm，如圖2所示。
圖2
第3步：默認壓力基求解器，如圖3所示。
圖3
第4步：選擇湍流模型為K-e RNG，參數默認，如圖4所示。
圖4
第5步：添加材料，從材料庫中選擇液態水，如圖5所示。
圖5
第6步：設置流體域的計算條件，選擇材料水，旋轉軸為x負方向，轉速為10rpm，如圖6所示。
圖6
第7步：邊界條件默認，由于缺進出口的壓力數值，本例不做處理，如圖7所示。
圖7
第8步：初始化，先計算迭代100步。該處理是為檢測壓力面的平均壓力作為收斂判斷標準時，屏蔽掉迭代剛開始的比較大的波動范圍。
第9步：檢測壓力面的平均壓力值，如圖8所示，
圖8
第10步：繼續迭代300步（注意不需要初始化），檢測的壓力面平均壓力值如圖9所示。
圖9
從該圖可以看出迭代300步的時候，結果趨于收斂。
展開 空調外機熱風短路現象仿真復現---starccm+旋轉機械
1，問題描述
上周做了空調外機熱風短路的仿真方式，大家的閱讀量還比較高，說明對解決實際問題的case還是比較關注，后期我的分享也會盡量利用仿真方式來分析實際工作生活中的問題點。這樣對仿真的學習和認識都會更加深刻。今天按照慣例我們繼續用starccm來做上周空調熱風短路問題進行一個分析。
2，模型建立
2.1建立一個空調外機的等效模型，空調外機一般正面是出風，側面和后面有鏤空的進風。
2.2建立放置外機的空間倉：開放面既要有進風，又要有出風
2.3實際裝配組合模型
2.4，抽取流體域，這里分別抽取，最后將兩個流體域share。
3網格劃分
在SCDM中處理好模型后，轉成X-t的格式。導入starccm進行網格劃分。導入之后需要先對兩個流體域進行壓印，生成interface，然后進行網格劃分。
展開 
Fluent實用案例 | MRF旋轉機械離心泵靜態仿真
本案例利用Fluent中的MRF模型，對離心泵性能問題進行了仿真計算。該案例僅對離心泵的穩態計算進行了簡單演示，其余的旋轉機械的仿真設置與本案例基本一致，可按照該案例進行相關設置。本案例采用的離心泵為8個葉片，以轉速為1200rpm，入口質量流量為280kg/s為標準設計相關模型，實際計算時采用3m/s的速度入口。
1 workbench 設置
本案例具體設置如下圖 ：
2 SCDM 設置
2.1 導入幾何
本案例的離心泵模型在ansys的離心泵設計軟件中進行構建，并導入SCDM中 。具體的幾何模型與邊界條件如下所示：
3 Fluent Meshing 設置
3.1 網格設置
采用 Fluent meshing 進行網格劃分，采用六面體網格劃分，并劃分相對應的邊界層網格。具體的網格劃分如下圖所示：
4 FLUENT 設置
4.1 General設置與網格導入
由于本文僅分析對離心泵流場穩態特性展開分析，因此僅需要進行穩態計算結果的討論，此處的設置比較簡單，勾選為穩態計算，并選擇密度基求解器。
展開 AI神經網絡在旋轉機械葉片設計、仿真及優化中的應用。
本文介紹了使用AI神經網絡進行旋轉機械葉片設計、仿真和優化的方法。通過建立神經網絡模型，實現了對葉片性能的準確預測和優化。本文的研究結果表明，AI神經網絡能夠有效地應用于旋轉機械葉片的設計、仿真和優化過程，并可提高葉片的性能和效率。
旋轉機械葉片是各種動力設備的關鍵部件，如航空發動機、燃氣輪機、壓縮機等。這些設備的性能和效率往往受到旋轉機械葉片的設計和性能的影響。因此，如何提高旋轉機械葉片的性能和效率是當前研究的熱點問題。傳統的旋轉機械葉片設計方法通常基于經驗或試驗，不僅耗費大量時間和資源，而且不能保證設計的最優性。因此，研究人員嘗試利用人工智能技術，特別是神經網絡技術，對旋轉機械葉片進行設計和優化。
近年來，國內外研究者對旋轉機械葉片設計、仿真和優化方法進行了廣泛研究。傳統的旋轉機械葉片設計方法主要基于經驗公式和試驗方法，如采用流體力學、熱力學和結構力學等相關理論進行葉片設計和優化。然而，這些方法往往存在耗時長、成本高、無法保證最優性等問題，因此限制了其應用范圍。近年來，隨著人工智能技術的發展，特別是神經網絡技術的應用，為旋轉機械葉片的設計和優化提供了新的解決方案。
神經網絡是一種模擬人腦神經元網絡的結構和功能的計算模型，具有自學習、自組織和適應性等特點。在旋轉機械葉片設計、仿真和優化中，神經網絡可以用于建立模型，實現對葉片性能的預測和優化。本文采用深度學習框架下的卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）相結合的方法，建立了一個多層次、多尺度的神經網絡模型，用于旋轉機械葉片的設計、仿真和優化。
結合神經網絡進行葉片優化設計主要有以下幾方面內容：
1) 應用神經網絡模型：當模型經過足夠的訓練和驗證后，可以將其應用于新的旋轉機械葉片的設計。
展開 性能測試｜Fluent穩態分析——旋轉機械流場仿真對比實測
前言
CFD是工業仿真領域重要的分支之一，也是高性能計算的主要應用場景之一。本期選取了CFD領域的典型場景，穩態仿真計算案例——基于MRF方法的旋轉機械流場分析，我們選用的軟件是CFD領域最常用的仿真軟件Fluent。我們來看下基于SimForge?高性能仿真云平臺的CFD穩態計算，和其他仿真云平臺效率對比的情況。
模擬與網格
我們采用某品牌空調室外機作為穩態分析的仿真模型，如下圖所示，左側與后側的進口流域，以及前側的出口流域都考慮到計算中，并對空調內部結構簡化后進行網格劃分，最終網格單元數868萬，其中，風扇葉片的旋轉速度是850rpm。
求解設置
根據該款旋轉機械的相關參數，經過理論計算得到該旋轉機械的最大速度為25.6m/s，折合馬赫數為0.075，為不可壓縮流動，故選擇壓力基求解器，湍流模型選用了適用于旋轉機械的k-ε Realizable模型。對于動區域計算模型，本次穩態計算選擇了網格靜止不動的MRF旋轉坐標系法，計算迭代步數400步，相關設置如下。
仿真結果
迭代完成之后仿真云圖如下所示：
仿真平臺對比
我們進行Fluent旋轉機械穩態分析時,“神工坊”高性能工業仿真平臺與其他兩家仿真云平臺的硬件參數如下表所示：
計算過程中三個平臺的一些輸出日志如下圖所示：
本次仿真并行規模分別選取了16核、32核、64核、128核（受限于另外兩個平臺無法進行跨節點并行，并行規模無法進一步擴大），我們在SimForge?平臺進行了256核等更大規模的并行計算，結果顯示計算用時會進一步縮短。
展開 CFX中旋轉機械模擬的新方法及其應用（旋轉機械相關）培訓
CFX中旋轉機械模擬的新方法及其應用（旋轉機械相關），時間：6月28日，20:00-21:00 ,報名地址：http://event.31huiyi.com/615709261
