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這篇Blog介紹了 OpticStudio 中的原生體積全像模擬功能，該功能可以在考慮其物理特性的情況下，在序列模式下對全像光柵進行全面模擬和分析。在非序列模式下也透過使用 DLL 展示了相同的功能。這些分析對於設計用於虛擬實境 (VR) 和增強實境 (AR) 的抬頭顯示器 (HUD) 和頭戴型顯示器 (HMD) 等系統非常重要。我們將介紹模型中使用的理論和參數。

一旦明確了CFD數值模擬中的各種不確定性來源和表現形式，并且對這些不確定性在CFD系統中的傳遞進行了量化，研究各類不確定性因素對總不確定性的貢獻就顯得尤為關鍵。敏感性分析常常被用來研究不確定性因素對CFD計算結果的影響大小。目前對敏感性分析的研究主要集中在提升效率和精度上。

Fine Design3D 是一個多學科葉輪機械穩健設計優化工具，其獨特的 CAE 環境優化軟件融入了嵌入式設計系統、最先進的優化算法、敏感性分析、不確定性分析、多學科優化和穩健的設計優化能力。

在CFD模擬中使用UQ的進展并沒有像研究中預期的那樣迅速，但是在CFD模擬中執行UQ分析方法的開發以及將這些方法應用于CFD分析方面都取得了進展。大多數CFD應用都集中在非侵入式技術上，并且許多人使用多項式混沌來開發代理模型以傳播不確定性。這些方法被應用于兩到三個不確定變量進行工程評估，但是涉及湍流模型或幾何敏感度的應用已經推向了10階。

計算特點:順序性較強: 數值積分過程是按時間步順序進行的，單次仿真的并行化難度高于FEM/CFD。規模相對較小: 與FEM/CFD的千萬/億級網格相比，MBD的自由度數量通常在幾千到幾萬量級。對CPU主頻敏感: 求解器內部大量的邏輯判斷和串行計算，使得CPU的單核性能（高主頻）對整體速度影響很大。

其中，NS求解器（Altair? AcuSolve?）適用于全方位流動、傳熱、湍流分析，穩健性強且對網格質量不敏感；SPH求解器（Altair? nanoFluidX?）無需傳統網格，擅長仿真自由表面、油罐晃蕩等復雜流動；LBM求解器（Altair? ultraFluidX?）原生GPU加速，可超高速完成車輛、建筑空氣動力學仿真，一夜即可完成一輪高瞬態仿真迭代。2.

摘要：為了準確預測車輛機油冷卻器的壓降性能，建立了油冷器壓降的計算流體動力學（CFD）仿真模型并進行試驗對比研究。基于k-omega剪切應力傳輸（SST）湍流模型以及多孔介質模型對問題進行簡化建模，同時進行網格無關性驗證，對油冷器的水側流道進行流場仿真，獲得從進口到出口的靜壓降。

圖5 這一網格收斂分析示例顯示了選擇最佳網格尺寸對節省計算費用的重要性 8 CFD的收斂 創作雕塑的過程確實需要一位富有才華的藝術家，他能從一開始就想象出最終的作品。就像一塊簡單的巖石最終可能成為一件非凡的藝術品一樣，CFD 分析也有類似的過程，依靠逐漸變化的結果，最終得出滿意的解。 在 CFD 分析過程中，初始猜測被用作起點，就像藝術家開始時使用的石塊。

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原因：結構靜力學分析、模態分析、疲勞壽命預測等都屬于隱式分析。它需要通過迭代求解一個巨大的全局剛度矩陣方程 [K]{u}={F}，來獲得整個結構在載荷下的響應。-計算特點: 求解大型稀疏線性方程組: 這是計算的核心，涉及大量的矩陣分解和迭代求解。對CPU頻率和緩存敏感: 求解器中的某些串行部分（如矩陣預處理、條件數判斷）對CPU單核性能（高主頻、大緩存）依然很敏感。

PV圖顯示了更多的敏感性，最密網格方案的結果預測性更好，對壓力傳感器引起的壓縮段壓力波動的幅值吻合得更好。 圖4 軸向切面（上圖）和沿著排氣閥中線切面（下圖）的Grid4，5，6網格方案下速度云圖 從所有結果看，Grid0和1的網格太粗而引入效率和壓縮曲線很大的誤差。這些誤差主要是由于滑塊頂端間隙解析網格不足引起了過量泄漏。

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接下來為每個響應變量建立高質量響應面即MOP-最優預測元模型 (5) 在參數分析階段建立MOP后，后續優化、穩健性可靠性分析均可將MOP作為求解器來進行，而不再需要借助于CAE求解器，因此可以極大地提高分析效率。 (6) 從預測系數CoP，從中找到敏感性大的參數：對揚程H和效率efficiency敏感性大的設計變量。

HLPW-4 /GMGW-3 中探索的高升力 CFD 分析 研討會結果表明，固定網格 RANS 通常無法實現足夠的網格收斂。在攤位附近，無法得出關于網格適用性的結論，即使是在最精細的網格上也是如此。對于高階方法，最佳實踐網格劃分指南與 RANS 完全不同。高度各向異性元素的三維網格彎曲是一項艱巨的任務。隱式求解器對于解決高階離散化至關重要。

在這種環境中，空氣動力學和熱管理的優化是一個支柱，嚴重依賴于尖端的計算流體動力學 （CFD） 工具和方法。 在汽車行業里，CFD的應用是非常廣泛的。從發動機，電池，電機，到冷卻系統，潤滑系統，空調系統，再到整車流場，空氣動力學開發，整車熱管理分析，水管理分析，氣動噪聲分析等領域，目前CFD都在發揮越來越重要的作用。

CoTherm2023版本功能新增代理模型訓練，敏感性分析等功能。可實現座艙模型降階訓練、送風參數敏感性分析等功能，提升整車設計優化效率。

此外，這些計算實驗允許進行設計敏感性分析，以了解哪些幾何參數或材料屬性對計算結果和設計目標有最大的影響。圖6顯示了WayRay公司為一家日本汽車制造商開發的全息導航系統的激光塊的熱設計計算結果。圖6：Peltier元件的熱電參數 計算出的網格由2400萬個元素組成，在溫度變化較大的區域(激光二極管晶體所在的位置) 進行了微調。

仿真分析軟件中ANSYS絕對占據了統治地位，幾十年的驗證充分說明了他的重要性，至于其他軟件可以作為研究可以了解一下。

[7] “建筑材料環境” 圖源網絡02 CAE風環境仿真技術在建筑設計領域的應用1.抗震與抗風分析通過計算流體動力學（CFD）和流-固耦合（FSI）仿真，精確模擬臺風、強風作用下的建筑整體及局部（如幕墻、屋頂）風壓分布與風致響應。識別風敏感區域（角區、女兒墻），優化結構布置與阻尼系統設計，提升抗風安全性。