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Cadence推出新一代葉輪機械設(shè)計與優(yōu)化平臺Fidelity，F(xiàn)idelity能夠提供氣動設(shè)計與優(yōu)化的一站式無縫鏈?zhǔn)浇鉀Q方案，包括：葉片初始設(shè)計、詳細(xì)設(shè)計、3D建模與逆向、CFD前處理與計算、多目標(biāo)優(yōu)化等。該平臺具有豐富的葉輪機械模板，能夠自動化生成葉輪機械結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格，其基于NLH的非穩(wěn)態(tài)算法比常規(guī)計算方法快2個數(shù)量級以上。

葉輪機械參數(shù)化優(yōu)化示例對某軸流風(fēng)機的氣動性能進行優(yōu)化為了方便對葉片進行調(diào)整，建立葉輪的全參數(shù)化模型，并將葉片分為六個控制截面來調(diào)整參數(shù)變化。之后設(shè)定參數(shù)變化規(guī)律或給定算法，在優(yōu)化軟件中會自動生成不同模型并啟動CFD軟件進行仿真計算。

課程背景：啟發(fā)式算法是一類在可接受的計算資源下尋找問題近似解的算法，它們通常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問題，特別是在傳統(tǒng)算法難以應(yīng)用或者效率不高的情況下。以下是啟發(fā)式算法的一些主要應(yīng)用前景：復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化：在工程、物流和供應(yīng)鏈管理中，啟發(fā)式算法可以幫助優(yōu)化復(fù)雜的系統(tǒng)設(shè)計和操作。機器學(xué)習(xí)：在訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型時，啟發(fā)式算法可以用來選擇特征、優(yōu)化模型參數(shù)或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。

課程背景：啟發(fā)式算法是一類在可接受的計算資源下尋找問題近似解的算法，它們通常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問題，特別是在傳統(tǒng)算法難以應(yīng)用或者效率不高的情況下。以下是啟發(fā)式算法的一些主要應(yīng)用前景：復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化：在工程、物流和供應(yīng)鏈管理中，啟發(fā)式算法可以幫助優(yōu)化復(fù)雜的系統(tǒng)設(shè)計和操作。機器學(xué)習(xí)：在訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型時，啟發(fā)式算法可以用來選擇特征、優(yōu)化模型參數(shù)或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。

如何采用更專業(yè)的葉輪機械CFD工具建立高質(zhì)量的葉片流道和蝸殼網(wǎng)格并建立動靜部件的關(guān)聯(lián)，進而執(zhí)行高精度快速求解，答案就在本期的“基于混合網(wǎng)格的渦輪增壓器CFD仿真”網(wǎng)絡(luò)研討會。本次直播作為Cadence Fidelity 葉輪機械設(shè)計與優(yōu)化系列專題的第二期，詳細(xì)介紹基于Fidelity CFD的葉輪機械模擬實現(xiàn)方法。