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云定制化功能使Ansys Fluent用戶能夠在求解速度和計算成本之間進行平衡，以滿足他們自己的特定需求。有些用戶可能面臨緊迫的期限，需要選擇最快的運行時間，而不考慮成本；而另一些用戶可能不需要快速獲得CFD仿真結(jié)果，并選擇較慢的解決方案運行時間，從而最大限度地降低硬件成本。由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway使仿真用戶能夠自己做出明智的選擇。

從下圖可以看出，原始間隙網(wǎng)格尺寸為1mm，時間步長2.5 μs；當(dāng)間隙網(wǎng)格尺寸改為0.5mm，質(zhì)量流量和壓力分布均沒有明顯變化；當(dāng)時間步長改為1.25 μs，質(zhì)量流量和壓力分布同樣沒有明顯變化。因此可得出仿真結(jié)果對間隙網(wǎng)格尺寸和時間步長的大小的變化并不靈敏。

2）不同程度簡化了氣動載荷，對結(jié)果精度產(chǎn)生較大影響。落?壽曾利用Fluent進行整流罩地面分離試驗仿真；張小偉等分析了整流罩分離過程的模態(tài)。兩學(xué)者基于相似的簡化原則，未考慮氣動力的時變影響和空間分布不均勻性。 3）對固體材料仿真的求解能力較差。由于流固耦合分析對邊界條件、模型尺寸、單元大小等因素極為敏感，要求同其他求解器聯(lián)合求解，不利于仿真的二次開發(fā)。

由于AMOP的自適應(yīng)ML特性，它將通過使用多個參數(shù)組合來運行Fluent仿真，從而生成其余的數(shù)據(jù)。如果選擇局部細化，AMOP會針對那些元模型質(zhì)量最有潛力提升的區(qū)域進行自適應(yīng)調(diào)整，而全局細化更具探索性。如果選擇全局細化，AMOP將添加新的設(shè)計點，直至達到一定水平的預(yù)測質(zhì)量或超過最大計算次數(shù)為止。

4 結(jié)束語通過Ansys Fluent對混合油在導(dǎo)流片表面流動做仿真模擬，分析在不同數(shù)據(jù)情況下的結(jié)果，驗證導(dǎo)流片弧形面的結(jié)構(gòu)與所需求的最為合適曲面之間的差別，以此來修改設(shè)計中不合理的地方，同時還能合理的指導(dǎo)加工制作過程的技術(shù)要求，經(jīng)過各方面的優(yōu)化，獲得最佳的結(jié)構(gòu)來滿足生產(chǎn)，并解決現(xiàn)行設(shè)備結(jié)構(gòu)應(yīng)用中存在的問題。

本案例利用Fluent 合成風(fēng)法對高速列車橫風(fēng)影響下的靜態(tài)氣動特性展開仿真，主要是對比了幾種不同邊界條件的影響，確定更為合理的邊界條件，為后續(xù)的橫風(fēng)計算提供參考。對橫風(fēng)32m/s（風(fēng)向角90°）、行駛速度為300km/s的復(fù)興號展開仿真，該案例所用模型為假設(shè)模型，僅作計算設(shè)置參考。通過此案例后續(xù)可以對不同橫風(fēng)角度、不同模型、不同行駛速度等工況展開類似仿真計算。

從下圖可以看出，原始間隙網(wǎng)格尺寸為1mm，時間步長2.5 μs；當(dāng)間隙網(wǎng)格尺寸改為0.5mm，質(zhì)量流量和壓力分布均沒有明顯變化；當(dāng)時間步長改為1.25 μs，質(zhì)量流量和壓力分布同樣沒有明顯變化。因此可得出仿真結(jié)果對間隙網(wǎng)格尺寸和時間步長的大小的變化并不靈敏。

二、求解設(shè)置根據(jù)該款旋轉(zhuǎn)機械的相關(guān)參數(shù)，經(jīng)過理論計算得到該旋轉(zhuǎn)機械的最大速度為25.6m/s，折合馬赫數(shù)為0.075，為不可壓縮流動，故選擇壓力基求解器，湍流模型選用了適用于旋轉(zhuǎn)機械的k-ε Realizable模型。對于動區(qū)域計算模型，本次瞬態(tài)計算選擇了網(wǎng)格區(qū)域移動的滑移網(wǎng)格法，仿真的模擬時間為10s，相關(guān)設(shè)置如下。三、仿真結(jié)果迭代完成之后仿真云圖如下所示。

要是運行的時候報錯，那就需要找問題，改改模型結(jié)構(gòu)或者重新調(diào)調(diào)參數(shù)。只有模型順暢的運行完，才說明方案是可行的。 分析仿真結(jié)果： 對仿真結(jié)果里關(guān)鍵的電源參數(shù)，要好好分析，看是不是和我們想的一樣。這一步很考驗經(jīng)驗，不光要看參數(shù)達不達標，還得從數(shù)據(jù)變化里看出有沒有潛在問題。

雖然高時鐘頻率的處理器通常是理想之選，但對于運行在大型集群上的 Ansys 應(yīng)用（例如 Ansys CFX、Fluent 和 LS-DYNA）而言，其重要性并非那么突出。在大型集群中，通信吞吐量比計算速度更為重要，因此處理器速度并非那么關(guān)鍵。通常不建議選擇核心數(shù)最多的處理器，因為如果CPU內(nèi)存沒有相應(yīng)增加，可能會對內(nèi)存帶寬產(chǎn)生負面影響。

下面我們來介紹這個PCA(一)多核并行計算存在的問題隨著計算機硬件的不斷升級換代, 超級圖形工作站的CPU核數(shù)會越來越多，目前已經(jīng)到112核，但是在CAE仿真計算、科學(xué)計算、計算化學(xué)等應(yīng)用軟件，多核并行計算的核數(shù)基本都是有限多核的，不是機器核數(shù)足夠大，就能并行計算就更快，例如：HFSS理想并行計算CPU核數(shù)是28個、ABAQUS理想并行計算核數(shù)48個等。

可以看到每次迭代的殘差下降三個數(shù)量級，可認為計算結(jié)果可靠。圖11.瞬態(tài)計算殘差曲線計算完成后，在你運行文件保存的文件夾里（此case計算結(jié)果存于Desktop文件夾中）選擇文件下載到自己的電腦進行相應(yīng)的處理。4.后處理結(jié)果LES（大渦模擬）模型的基本思想是使用空間濾波器將大尺度漩渦和小尺度漩渦分離，大尺度的渦直接求解，小尺度的渦用雷諾時均模型求解。適用于求解渦流較多的流場。

本案例利用Fluent中的滑移網(wǎng)格模型（RBM)，對螺旋槳敞水水動力性能問題進行了瞬態(tài)仿真計算。該案例僅對4119槳的瞬態(tài)計算進行了簡單演示，其余的旋轉(zhuǎn)機械的仿真設(shè)置與本案例基本一致，可按照該案例進行相關(guān)設(shè)置。本文僅計算了進速系數(shù)為0.4的工況，計算結(jié)果與相關(guān)實驗較為接近。與Fluent MRF 旋轉(zhuǎn)機械（一）的結(jié)果相比，瞬態(tài)計算結(jié)果與實驗值更為接近。

本文闡述了Fluent并行計算的基本原理，同時探討通過AVX2指令集加速、GPU加速以及超線程等技術(shù)手段來提高計算效率。01 什么是Fluent并行計算 Fluent的并行求解器通過協(xié)同運作多個進程來計算大型問題，這些進程既可以在同一臺機器上運行，也可以在網(wǎng)絡(luò)中的不同設(shè)備上運行。

當(dāng)網(wǎng)格不能捕捉大梯度變量時，計算結(jié)果往往是不正確的 當(dāng)網(wǎng)格能夠捕捉大梯度變量時，計算結(jié)果才能得到保證 那么如何加密具有大梯度的區(qū)域呢？通常有兩種方法，一是使用Fluent軟件自帶的網(wǎng)格自適應(yīng)技術(shù)；二是通過ANSYS網(wǎng)格技術(shù)來重構(gòu)流體網(wǎng)格。

本案例利用Fluent，對TTCP鏡像對稱模型（考慮無旋運動時,和標準模型的氣動特性一致）氣動性能問題進行了仿真計算。該案例僅對TTCP模型的穩(wěn)態(tài)計算進行了簡單演示，用于確定本案例網(wǎng)格劃分、幾何建立的準確性。本案例來源由相關(guān)讀者提供。本文僅計算了馬赫數(shù)為2.0的工況，計算結(jié)果與相關(guān)文獻結(jié)果較為接近。

本案例對高鐵緊急制動時的制動盤溫度場和速度場進行了仿真計算。由于涉及到傳熱、動網(wǎng)格之類的仿真計算，整個計算流程與計算模型十分復(fù)雜繁瑣。上一節(jié)已經(jīng)展開了制動過程的教學(xué)，因此本節(jié)展開熱仿真的耦合教學(xué)。1 workbench 設(shè)置與 Fluent 動網(wǎng)格+高鐵制動盤制動過程仿真(一) 相比，增加了一個模塊，是用來劃分固體域網(wǎng)格。

從16核到128核，其仿真計算速度都明顯優(yōu)于其他仿真云平臺，且在相同并行核數(shù)下其仿真計算時間僅為其他仿真云平臺的1/2不到，尤其是在64核并行時，其仿真計算時間更是只有仿真云平臺1的1/3左右。 我們以每個仿真云平臺16核的計算時間為基本單位，計算各個平臺的并行效率，結(jié)果如下圖所示。

運行計算開始后，可以在視圖窗口中看到殘差曲線隨迭代步數(shù)的變化。計算進行了20步迭代后彈出Information窗口顯示計算已經(jīng)完成。點擊OK完成計算。3.13.

本案例利用Fluent以文章中所采用的發(fā)動機噴管模型甲板上艦載機尾流場仿真。在航空母艦上，艦載機尾部通常會部署偏流板。因此本案例以雙發(fā)、帶偏流板為計算模型，展開了艦載機尾流場仿真。依據(jù)本案例，后續(xù)可以開展不同距離、不同角度、不同甲板風(fēng)情況下的尾流場仿真計算。