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前段時間，一個朋友去到一家做水泵的行業(yè)，問我SOLIDWORKS能夠做流體仿真么？我說，能啊。朋友又問，我現(xiàn)在做水泵，里面的葉片旋轉(zhuǎn)，可以模擬么？我說，當然可以了啊。那么，我就做了個小例子給他，首先，我先建了個如下圖所示模型，當然真正的泵不是這樣的，我這個，只是玩具，甚至連玩具都稱不上。

培訓目標：?了解CFD仿真流程及規(guī)范：計算域的建立原則、分析條件設(shè)置、網(wǎng)格劃分原則、模型簡化原則等CFD解析中常見的規(guī)范性問題；?能采用SCFLOW完成通用流體CFD分析，如模型建立、前處理、計算過程、后處理，并完成部分旋轉(zhuǎn)機械典型的實例操作。

為了對改進后的k-ω SST湍流模型，在Code_Saturne中測試了旋轉(zhuǎn)管流的經(jīng)典驗證算例，模擬繞軸向旋轉(zhuǎn)的管道中的氣流流場。 算例中流場對應的雷諾數(shù)（Re）為5800，測試不同羅斯貝數(shù)(Ro)下的模擬結(jié)果并同DNS仿真結(jié)果以及FLUENT商業(yè)流體力學軟件的仿真結(jié)果進行比較，驗證了改進后的k-ω SST湍流模型對于旋轉(zhuǎn)流場湍流特征的捕捉精度。

壓縮機中的旋轉(zhuǎn)失速 壓縮機中的旋轉(zhuǎn)失速失速現(xiàn)象可能對壓縮機造成嚴重損害，因此預測在何種工況下會出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)失速的現(xiàn)象就顯得十分有必要。在本次介紹的算例中，就使用法國電力（EDF）開發(fā)的通用計算流體力學（CFD）求解器 code_saturne進行數(shù)值模擬，并將仿真結(jié)果同實驗測量數(shù)據(jù)以及FLUENT商業(yè)軟件的仿真結(jié)果進行比較，證明了code_saturne進行可壓縮流場仿真計算的可信性。

課程要求 參加本課程的前提是具備基礎(chǔ)的技術(shù)教育背景，并對流體力學或流體動力學概念有基本了解。這一基礎(chǔ)將有助于您理解 CFD 原理并有效使用 ANSYS Fluent。 課程描述 本課程提供了一個全面、綜合的高級 CFD 仿真學習體驗，專注于使用 ANSYS Fluent 軟件對旋轉(zhuǎn)設(shè)備進行仿真分析。

● 全面的流體和傳熱求解能力：軟件的核心是具有完整知識產(chǎn)權(quán)、國產(chǎn)自主可控的通用流體仿真求解器，求解能力覆蓋單相流、共軛傳熱、多相流、氣動噪聲、燃燒、旋轉(zhuǎn)機械、熱輻射等，求解精度高，計算效率高。 ● 快速智能仿真和實時仿真：軟件深度融合AI技術(shù)，亮點功能包括通過跳躍式迭代求解、大幅提升仿真效率的AI求解加速功能，以及基于歷史樣本、秒級預測三維流場的AI預測功能。

其中pumpllinx支持的三維流體域模型文件格式為（.stl）。本文采用的方式是導入三維流域模型，而三維流體域模型的建立又有兩種方式： （1）直接建立流體域三維模型； （2）先建立齒輪泵的三維模型，再通過抽取流體域的方式，獲得三維流域模型。

基于全面提升后的旋轉(zhuǎn)葉片設(shè)計、仿真和優(yōu)化解決方案，用戶可更加方便、快捷的應對各類旋轉(zhuǎn)葉片氣動性能及噪聲的優(yōu)化挑戰(zhàn)。

圖2 牛頓流體(1)、假塑性流體(2)、脹塑性流體(3)的流動曲線和粘度曲線02動態(tài)測試動態(tài)測試（振蕩模式）：測量材料的彈性（G'）和黏性（G''），適用于凝膠、高分子材料。用來研究材料在交變外力或應變作用下的流變特性。

</p><p>我們使用仿真軟件Simdroid的二維流體分析模塊來計算足球與空氣的相互作用。模型如下圖（左）所示，圓形代表球截面，矩形區(qū)域為空氣。給球一個逆時針旋轉(zhuǎn)的角速度，并給定一個穩(wěn)定的入口速度來模擬空氣與球的相對速度，即球的飛行速度，出口則為壓力出口，上下為壁面。網(wǎng)格剖分如下圖（右）所示。

尤其是在進行旋轉(zhuǎn)運動的曲柄連桿機構(gòu)中油液的兩相流動，存在復雜的液滴飛濺和自由液面流動的現(xiàn)象，用傳統(tǒng)的網(wǎng)格CFD方法很難獲得模擬結(jié)果。試驗中利用扭力感應器監(jiān)測扭矩，并通過高速攝像機捕獲油液的運動狀態(tài)，整個過程費時費力，并且不利于產(chǎn)品的預研。上述旋轉(zhuǎn)機械關(guān)注的問題，可以通過Particleworks仿真計算進行模擬，并與試驗結(jié)果對比。

許多液體流動時都會發(fā)生這一現(xiàn)象，尤其是在泵、閥門和推進器之類旋轉(zhuǎn)機械中。流體空化會導致振動、噪聲和腐蝕，并因而導致結(jié)構(gòu)磨損和損壞。在船舶應用中，推進器空化會降低推進效率并對船體和推進器葉片造成腐蝕。因此，準確預測是否會發(fā)生空化、在推進器的哪個部位發(fā)生、確保減少推進器設(shè)計次數(shù)或盡可能防止流體空化，都至關(guān)重要。借助計算流體力學 (CFD) 進行多相建模，對于理解空化而言是不可或缺的工具。

齒輪旋轉(zhuǎn)在箱體左右兩側(cè)創(chuàng)造了兩個相對獨立的主要回流區(qū)域（紅色箭頭）。由于大齒輪半徑較大，沿齒輪表面的流體路徑更長，齒輪表面產(chǎn)生更厚的邊界層，可以卷入更多的流體進入左側(cè)的大回流區(qū)域。潤滑油首先接近左壁面，然后分裂為向上和向下的流動。在小齒輪的下方產(chǎn)生了三種流態(tài)：第一個是順時針旋轉(zhuǎn)的大范圍回流區(qū)域，另外兩個回流區(qū)域是位于小齒輪附近的三維扭曲的流場。試驗表明了光學觀測方法的局限性。

一、AICFD簡介智能熱流體仿真軟件AICFD由天洑自主研發(fā)，在業(yè)界率先引入人工智能技術(shù)，高效解決工業(yè)級流動、傳熱、多相流、噪聲及燃燒等復雜仿真問題，為工程師提供更高效、精準、易用的流體仿真解決方案。 二、版本更新簡介AICFD 2026R1版本更新聚焦在智能建模、AI網(wǎng)格、幾何模塊、旋轉(zhuǎn)機械、多相流及后處理等方面。

設(shè)置旋轉(zhuǎn)速度2000rpm （旋轉(zhuǎn)方向判斷：如果將右手拇指指向z軸，手指（在此情況下）彎曲與泵葉片旋轉(zhuǎn)方向相同的方向。

傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)機械葉片設(shè)計方法主要基于經(jīng)驗公式和試驗方法，如采用流體力學、熱力學和結(jié)構(gòu)力學等相關(guān)理論進行葉片設(shè)計和優(yōu)化。然而，這些方法往往存在耗時長、成本高、無法保證最優(yōu)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(shù)的發(fā)展，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應用，為旋轉(zhuǎn)機械葉片的設(shè)計和優(yōu)化提供了新的解決方案。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，具有自學習、自組織和適應性等特點。

圖2 流域模型的網(wǎng)格劃分2.2 邊界條件設(shè)置 將網(wǎng)格模型導入到CFD仿真軟件Fluent中進行流體動力學仿真分析，選擇Realizable k-ε湍流模型。介質(zhì)屬性設(shè)置為血液，密度，動力粘度μ=0.0035Pa·s。選擇轉(zhuǎn)子區(qū)域的Frame motion選項，激活該區(qū)域的動參考系模型，使得轉(zhuǎn)子區(qū)域成為動網(wǎng)格區(qū)域，將葉輪的中心位置設(shè)為旋轉(zhuǎn)中心，轉(zhuǎn)速設(shè)為1700r/min。

旋轉(zhuǎn)機械</p><p><br></p><p class="ql-align-justify">具備多參考系、滑移網(wǎng)格功能，可廣泛應用于旋轉(zhuǎn)機械類的模擬。