CFD DEM
關注創建者：Twig 創建時間：2022-02-19
CFD DEM的視頻教程
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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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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ALTAIR CFD多物理場耦合分析解決方案
課程內容包括： Fluid Structure Interaction(FSI) 流固耦合 Thermal FSI 熱固耦合 CFD-DEM Coupling 流體與離散元耦合 CFD-Multibody Coupling 流體與多體動力學耦合 Electric-Thermal Coupling 電熱耦合 Altair 官方微信平臺 最新、最及時的活動和培訓訊息；全原創干貨技術專題
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CFD DEM的實例教程
圖片摘自Elsevier(Hu et al., 2018)
本文是面向初步接觸CFD-DEM的讀者所寫的簡介類文章，并不是完整的模型綜述，因此未包含許多該領域的重要文獻，建議對該模型有興趣的讀者自行查閱相關文獻，以便對該方法有更為完整的認識，后續會向大家介紹詳細的CFD-DEM模擬。
作者： 顧龍夏
來源：多相流在線
近日，在備受矚目的“2024 東湖·介科學論壇”期間，“可持續發展青年分論壇：國產自主化CFD與DEM軟件發展論壇”順利召開。本次論壇由中國科學院過程工程研究所與上海積鼎信息科技有限公司聯合主辦，由國際介科學組織、中國化工學會過程模擬及仿真專業委員會協辦，并得到了北京科技國際交流中心的大力支持。近百位來自各大高校、科研院所和企業界的專家學者齊聚一堂，共同探討國產CFD及DEM軟件的發展現狀和未來趨勢。
CFD及DEM軟件的發展對于提升產品設計質量和可靠性、優化產品設計流程、減少實驗和測試成本、促進多學科交叉融合等方面具有重要意義。當前，國內市場上廣泛使用的CFD及DEM軟件大多基于平均化的假設，而針對多尺度結構問題的國產仿真軟件認知度相對較低。因此，大力發展基于多尺度結構分析的國產自主CFD和DEM仿真軟件，對于提升國內工業軟件的自主研發能力、支持我國工業領域的創新和發展、提高工業產品的質量和核心競爭力具有至關重要的作用。
在致辭中，積鼎科技總經理傅彥國表示，仿真作為現代工程技術的重要組成部分，其發展充滿挑戰。從最初的簡單模擬到如今高精度、多尺度的復雜系統仿真，仿真技術正不斷推動著各領域的科技進步與產業升級。面對國際競爭和技術封鎖，我們需要更加堅定地支持和發展國產工業軟件，確保技術安全和產業自主可控。傅總還介紹了積鼎科技與中國科學院過程工程研究所的緊密合作，雙方旨在攻克國內外技術瓶頸，提升仿真精度與效率，實現多維度、寬領域的融合創新。
本次會議上，由中國科學院過程工程研究所研發的國產自主高性能格子多相流體力學仿真軟件LMFD2.0正式發布。該軟件在原有版本的基礎上實現了全面升級，包括求解器與前、后處理無縫集成、求解過程與后處理結果的實時更新與同步、更為全面和直觀的用戶界面以及更廣泛的硬件支持等。
展開 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。
展開 為什么我們需要CFD+DEM 的耦合方法？
在工程模擬技術的前沿領域，積鼎科技憑借對市場趨勢的敏銳洞察和對技術創新的不懈追求，從專注 CFD 軟件逐步拓展到 DEM 軟件領域，實現了兩種技術的有機融合與互補。這一戰略布局不僅順應了行業發展需求，更為解決復雜工程問題提供了更強大的工具。
一、CFD 與 DEM 概念解析及適用領域
CFD 作為計算流體動力學的核心技術，通過離散化求解納維 - 斯托克斯方程，在模擬流體流動、傳熱及化學反應等方面表現卓越。在航空航天領域，CFD 能夠精準模擬飛行器周圍的氣流，助力優化外形設計，降低空氣阻力，提升飛行性能；在汽車工業中，它可以模擬發動機內的燃燒過程，提高燃油效率。然而，CFD 并非萬能，尤其在處理顆粒體系時存在明顯短板。當面對高濃度顆粒 - 流體兩相流，如礦石研磨、氣力輸送等場景，CFD 將顆粒相視為連續介質的簡化處理方式，難以捕捉顆粒間復雜的相互作用，對顆粒運動軌跡和碰撞行為的模擬精度大打折扣。而且，對于復雜形狀和特殊性質的顆粒，CFD 在網格生成和特性考慮上困難重重，容易引入數值誤差。
與 CFD 不同，DEM 專注于顆粒材料行為模擬。它把每個顆粒當作離散個體，跟蹤其位置、速度和旋轉狀態，通過一系列力定律模擬顆粒間的相互作用。在建筑行業的混凝土攪拌過程模擬中，DEM 能精確考慮水泥顆粒與骨料的形狀、性質差異，優化攪拌工藝，提升混凝土質量；在糧倉谷物存儲模擬里，它可預測谷物堆積形狀和密度分布，保障存儲穩定高效。DEM 在處理復雜顆粒特性和相互作用方面的獨特優勢，恰好彌補了 CFD 的不足。
二、DEM 的獨特優勢
（一）精確描述顆粒個體行為
DEM 最大的優勢之一在于能夠精確描述每個顆粒的個體行為。它可以詳細跟蹤每個顆粒的位置、速度和旋轉狀態隨時間的變化。在模擬顆粒流動過程時，DEM 能夠清晰展現顆粒的運動軌跡，以及顆粒之間的碰撞、摩擦和堆積等現象。
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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。
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。
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。
Altair EDEM 高級解決方案工程師
13:35-13:55
口香糖包衣工藝：制造單元的高效優化實踐--韓國樂天食品公司案例
Jungkil Shim
Altair EDEM 高級技術專家
中場休息
14:00-14:20
黏性乳品粉末稀相氣力輸送的 CFD-DEM
基于離散模擬軟件DEMms的藥物膠囊顆粒模擬
四、CFD 與 DEM 的耦合趨勢
CFD 和 DEM 各有特點和優勢，在一些復雜的多相流問題中，單獨使用 CFD 或 DEM 都無法全面準確地描述整個系統的行為。
CFD 與 DEM 的耦合趨勢為積鼎科技的軟件發展指明了新方向。
雖然國產CFD與DEM軟件的發展之路漫長且充滿挑戰，但與會專家堅信，在大家的共同努力下，我們一定能夠實現技術上的突破和創新，為國產CFD與DEM軟件的發展注入新的動力。本次論壇的成功舉辦，不僅為國產自主化CFD與DEM軟件的發展提供了寶貴的交流平臺，也為推動我國工業軟件的自主研發和創新發展注入了新的活力。
如若采用Rocky DEM針對毛發建模，通過CFD+DEM的方法模擬吸塵器，研究毛發柳絮等對吸塵器的堵塞，提高仿真精度，更加有利于指導設計。
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10.
同時，進一步驗證了CFD-DEM耦合方法的正確性，并通過溶血指數進一步改善血細胞粒子與壁面的相互作用。
圖8.相對速度與碰撞率。[1]
總之， CFD-DEM耦合方法的正確性得到了進一步驗證。
CFD和DEM的模型均支持GPU加速計算，對大模型有顯著加速效果。
例如，在CFD-DEM模擬中，需要對網格進行特殊的處理來適合細小顆粒的模擬[2]。因此，如果CFD模擬不需要網格，則能從本質上克服上述挑戰。物理信息約束的神經元網絡（PINN）[3]的出現，給無網格CFD模擬提供了一種可行方案。
