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CFD-DEM耦合

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創建者：匿名創建時間：2026-01-05

CFD-DEM耦合的視頻教程

LS-DYNA中DEM和CFD耦合求解

在本視頻中，您將學習如何創建和設置DEM仿真，以及如何將其耦合到ICFD求解器。 CFD設置沒有詳細描述，但列出了所有必要的關鍵字。

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CFD-DEM單向流固耦合教學

PFC-Fluent單向流固耦合，基于Navier-Stokes方程的CFD-DEM方法，可解決流場作用大于顆粒作用的工況，例如地面塌陷中顆粒流入管道，隧道滲漏中地層土體的流失等等，聯系后臺可獲取詳細代碼案例以及論文原文。

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EDEM 農業機械篩選中DEM-CFD耦合網絡研討會

本場研討會將為您介紹： 1.介紹EDEM與CFD耦合技術相關原理； 2.介紹EDEM的順序耦合，單項耦合，雙向耦合相關應用； 3.分享Acusolve與EDEM耦合求解； 4.聯合收割機清選篩分案例。

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CFD-DEM耦合的實例教程

CFD專欄丨為什么需要CFD+DEM耦合方法分析顆粒兩相流？

為什么我們需要CFD+DEM 的耦合方法？

用計算流體動力學-離散元法分析軸流泵的流場和溶血指標

計算流體動力學（Computational Fluid Dynamics,CFD）模擬是優化血泵性能的有效手段，其模擬結果在實踐中得到了反復驗證。然而，在固相紅細胞粒子破碎損傷的區域，紅細胞粒子在不同時間和地點的運動、碰撞等動力學特征，僅靠CFD技術不可能實現技術突破。離散元法（Discrete Element Method，DEM）通過建立固體粒子系統的參數模型來分析和模擬粒子行為。本研究的目的是利用CFD-DEM多相流耦合技術，將DEM應用于血細胞粒子碰撞特性和運動分析，并結合血泵內流場的經典CFD分析方法，通過血液動力學特性與血液流變學的耦合，為溶血模型的建立提供支持。 2.方法方案本文研究的血泵模型如圖1所示。該模型內徑16mm，總長為81mm，主要由三部分組成：前葉片，葉輪，和后葉片。在葉片的頂部與外殼之間有0.1mm的間隙。由于葉輪高速旋轉，為了提高計算結果的準確性，將內部流場分為三部分：先導流場、葉輪流場和后方流場。這三部分均采用了非結構化的四面體網格，總網格數為12,549,766。壓力出口用作邊界條件。圖1.軸流式血泵模型[1] 3.討論為了驗證宏數據數值計算的一致性，搭建了血泵實驗平臺。原理框圖如圖2所示。該流體采用水和甘油按2:1的比例混合而成，具有與血液相似的粘度和特性。針對不同轉速下血泵的水力性能，通過阻尼閥調節血泵進出口壓差，使之與仿真值一致。在三種模擬工況（6000, 8000, 和10,000r/min）下分別進行了五次試驗。對流動實驗結果進行了分析，如圖3所示。

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CFD與DEM仿真如何提升石油石化流化床工藝效率？

同時，DEM 能精準預測顆粒碰撞頻率與能量傳遞規律，為評估催化劑磨損風險提供數據支持。某煉化企業借助 DEM 優化流化床內部構件布局，將催化劑磨損率降低20%-30%，延長催化劑使用壽命 40%，每年減少催化劑更換成本超百萬元。 DEMms非規則顆粒模擬針對顆粒團聚這一行業難題，DEM 仿真同樣提供了有效解決方案。通過設定顆粒間相互作用參數，可模擬團聚形成與發展過程，進而制定針對性優化策略 —— 如調整操作氣速、添加分散劑等，實現顆粒均勻分散，保障氣固兩相高效接觸，為反應效率提升掃清障礙。四、CFD-DEM 耦合：打破多相流壁壘，實現全維度優化在實際流化床系統中，氣固兩相存在強耦合作用，單獨使用CFD 或 DEM 難以全面反映系統真實狀態。CFD-DEM 耦合仿真技術，通過雙向數據傳遞實現氣固兩相行為的協同模擬 ——CFD 計算的流體場數據為顆粒運動提供外力輸入，DEM計算的顆粒運動信息反哺流體場方程更新，從而精準復現氣固兩相相互作用的復雜過程。 CFD-DEM耦合技術在大型氣固循環流化床設計中，耦合仿真展現出強大優勢。此類設備包含提升管、下降管、旋風分離器等多組件，氣固流動狀態復雜。借助 CFD-DEM 耦合技術，可模擬全回路內氣固兩相分布特征、傳熱傳質效率及設備磨損情況。以循環倍率優化為例，通過仿真可明確不同倍率下的能耗、反應效率與磨損風險，最終確定 “效率 - 能耗 - 壽命” 平衡的最佳參數。某能源企業通過耦合仿真優化后，循環流化床的能量利用率提升 8%-10%，設備年均維護成本降低 15%，實現了經濟效益與工藝性能的雙重提升。

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淺析“碳中和”戰略中鋰電池熱失控機理、COMSOL仿真和對策

基于離散元的合漿工藝優化高精度CFD與多孔介質耦合的電極干燥模型分析 CFD-DEM耦合的電極材料性能分析 4、增加電池組均衡性；優化電芯模組結構設計，增強壓力泄放、阻隔蔓延的能力；高效均衡管理功能的電池管理系統能夠大幅提高動力鋰電池組的整體性能、有效的延長電池組的使用壽命、大大降低整車的使用和維護成本寧德時代的新型NMC811電池組采用航空級耐熱材料和定向熱導流技術，即使單體發生熱失控，也能做到系統不蔓延、不起火。電芯模組的結構設計中，為可能發生的電池噴焰和熔融物質提供泄放通道，控制電池燃燒時對大范圍電池組的影響，也是一種可行有效的方式。 5、改進BMS內的SOC、SOH算法，提高安全診斷精度和風險預測能力；現有的SOC算法為安時積分法： alpha為自放電及老化修正因子；SOC0為充放電起始狀態；CN為電池額定容量；I為電池實時電流；η為充放電效率。安時積分法的問題是，初始SOC0的難以判斷，無法直接得到。另外，由于系統電流的波動性很大，而電流采樣是間隔一定時間進行一次，使得采樣值與一段時間的平均值并不一定近似，長時間累積下來，造成比較明顯的誤差，并且誤差不是安時積分法自己能夠消除的。雖然通過一些策略來提供各個參數的準確性，但仍然存在無法消除的長期累計誤差，最終將體現為電池當前容量估計不準確，真實壽命誤差大，造成安全事故。耦合神經網絡算法和電化學機理模型的機器學習SOC算法，通過大數據學習和機理模型相互校正，等效于在BMS端植入電芯的數字孿生模型，實時進行SOC的分析，在電池全生命周期內的綜合誤差<3%。基于準確的SOC基礎上，算法未來將引入更多物理場的因素來綜合評估SOH，電池健康指數。

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CFD在心血管系統研究中的應用，速度較國外商軟顯著提升

c、與離散元軟件DEMms耦合在多物理場耦合數值方法及 CFD-DEM 單向耦合解析的基礎上，針對紅細胞與血流場的相互作用，雖正常生理狀態下紅細胞體積分數為 35%~50%，屬于高濃度顆粒體系，二者相互作用具有強耦合特性，但為演示單向耦合，特設計如下測試算例。該測試算例的核心是對紅細胞相關參數進行特殊設定，以滿足單向耦合的適用條件。在算例中，我們將紅細胞的體積分數大幅降低至5% 以下，使其處于稀薄顆粒體系范疇。此時，可近似認為紅細胞對血流場無顯著擾動，僅需考慮血流場對紅細胞的作用力，符合單向耦合 “上游計算結果驅動下游仿真，下游結果不反作用于上游” 的特征。基于積鼎的顆粒流求解器DEMms，與非結構求解器耦合，實現紅細胞在血管中流動的耦合仿真。通過下圖耦合仿真結果可見，紅細胞在中間交匯處容易聚集。通過耦合仿真，可以對血栓形成的研究體統理論依據。三、VirtualFlow非結構求解器的特點 1. VirtualFlow2025版中的求解器可分結構模塊求解器和非結構模塊求解器。比于傳統國外F軟件等商軟，只能提供一種模式，軟件的仿真場景有更大適用性。 2. 同時支持CPU和GPU計算 a. GPU原生支持，性能不亞于國際主流GPU求解器 b. CPU支持多線程和多進程混合并行模式 c.同時適配國際主流和國內多種CPU/GPU 3. 支持任意多面體網格，適用于具有復雜幾何外形的快速網格生成 4. 采用穩定高效的數值求解方法，可以求解多種流動特別是多相流問題 5. 支持定常和非定常求解 6. 支持多種湍流模型，包括但不限于k-epsilon、sst k-omega等具有全面的前后處理功能 a. 高度自動化網格劃分能力 b.高性能仿真結果后處理 7.

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