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AICFD 2023R1版本視頻介紹AICFD是由天洑軟件自主研發的一套通用的智能熱流體仿真軟件，可實現對流動及傳熱的快速智能仿真。其功能可分為模型導入、網格自動快速生成、快速仿真、結果可視化和后處理、智能加速五大部分，涵蓋了從幾何模型到仿真結果的完整仿真分析流程。AICFD通過現代化的圖形界面結合數值仿真和智能加速算法，向用戶提供了易用的智能熱流體仿真功能。

軟件現推出新版本2022 R1，此版本豐富了電子散熱仿真模型，增加了全新的燃燒模型和熱輻射模型，更新和豐富了軟件后處理及監控功能，并優化了智能加速、智能預測功能。 豐富電子散熱子模型 有效散熱對于電子產品的穩定運行和長期可靠性而言至關重要。

然而，隨著人工智能的集成，這些模擬現在可以以更高的速度和精度執行。AI 傳熱模擬采用機器學習算法來預測傳熱速率和溫度。這些算法經過大量數據的訓練，使它們能夠根據復雜的模式和關系做出準確的預測。這不僅加速了模擬過程，還提高了其準確性，減少了可能導致系統故障或效率低下的錯誤可能性。此外，人工智能傳熱模擬提供了傳統方法無法比擬的適應性。

● 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權、國產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，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。

，同時幾種壁面求解方式也都較好地預測了邊界層的流動情況，很大程度上驗證了CFD仿真軟件對旋轉腔流動中的流動和傳熱的預測能力。

與實驗結果相比較，兩種結果對流量的預測都高出約4-5%。這種誤差可能是由間隙尺寸的不準確性引起的。功率預測與實驗相差約1%。可以看出，對于該給定模型，流固耦合共軛傳熱對壓縮機性能的影響很小，因此不考慮耦合傳熱的模擬結果是可以接受的。 基于固體溫度模擬結果，利用Simerics-MP+ CFD軟件包中的應變-應力求解器對固體熱應力/膨脹進行了預測。

圖5 三種溫度邊界條件下，不同壁面求解方法的努塞爾數與實驗數據對比04 結論與展望本案例使用CFD仿真軟件模擬了汽輪機系統中封閉轉子-定子轉盤腔中流動和徑向流出旋轉腔內的傳熱現象，模擬結果較好地吻合了實驗數據，同時幾種壁面求解方式也都較好地預測了邊界層的流動情況，很大程度上驗證了CFD仿真軟件對旋轉腔流動中的流動和傳熱的預測能力。

圖 6 超臨界工質流動換熱模擬人工智能的應用：人工智能和機器學習技術在近年來取得了快速發展，在多相流模擬領域也展現出廣闊的應用前景。例如，利用機器學習算法對多相流模型進行優化和參數調整，提高模型的預測能力；通過數據挖掘技術分析多相流模擬數據，發現隱藏的物理規律和特征等；神經網絡生成代理模型，加快復雜裝備優化迭代速度。

</p><p><strong>性能預測：</strong>通過CFD技術，可以預測熱管在不同工況下的溫度分布、壓力變化、傳熱效率以及響應速度等關鍵參數。</p><p><strong>流動與傳熱特性分析：</strong>揭示熱管內部的流體流動和傳熱特性，觀察到流體在熱管內的流動路徑、流速分布、壓力分布以及溫度分布等關鍵信息。

摘 要：為了提高光伏發電功率預測精度，減少光伏發電功率預測誤差，提出考慮多因素影響的光伏發電功率智能預測方法。

如果沒有同時捕獲共軛傳熱效應的耦合 CFD 仿真，則絕對無法對發動機和排氣系統中的熱相互作用進行準確建模。圖 5a：發動機表面溫度圖 5b：發動機周圍的水平剖切面如圖 6 和圖 7 所示，較大的溫差會導致強烈的輻射傳熱。要在此處實現準確的熱預測，需要將共軛傳熱與輻射模型直接耦合。

AICFD是由天洑軟件自主研發的通用智能熱流體仿真軟件，用于高效解決能源動力、船舶海洋、電子設備和車輛運載等領域復雜的流動和傳熱問題。軟件涵蓋了從建模、仿真到結果處理完整仿真分析流程，幫助工業企業建立設計、仿真和優化相結合的一體化流程，提高企業研發效率。一、概 要1）案例描述AI預測是軟件的特色模塊之一，可以解決工業仿真設計空間探索的時效問題。

MORTEAN等[9]通過流量與傳熱性能的相關性來預測換熱器性能，但其模擬精度僅為20%左右。經驗相關式的高精度擬合依賴于大量的試驗結果或換熱器的全尺寸數值模擬，由于翅片結構參數和運行條件的不同，不同換熱器的通用性仍然存在問題。第二種方法是基于多孔介質模型的換熱器數值模擬等效[10]，其中換熱器等效主要用于流阻等效，其效率高但傳熱性能等效仍不準確，因此，主要根據試驗結果建立換熱器一維傳熱模型。

與實驗結果相比較，兩種結果對流量的預測都高出約4-5%。這種誤差可能是由間隙尺寸的不準確性引起的。功率預測與實驗相差約1%。可以看出，對于該給定模型，流固耦合共軛傳熱對壓縮機性能的影響很小，因此不考慮耦合傳熱的模擬結果是可以接受的。 基于固體溫度模擬結果，利用Simerics-MP+ CFD軟件包中的應變-應力求解器對固體熱應力/膨脹進行了預測。上圖描繪了由于徑向熱膨脹引起的轉子固體位移。

模型選擇和參數優化：人工智能算法可用于為給定的模擬問題自動選擇最合適的數學模型，并根據數據或先驗知識優化其參數。 數據驅動仿真：人工智能算法可用于直接從數據中學習仿真模型，無需手動指定模型。例如，可以訓練神經網絡來逼近偏微分方程的解。 不確定性量化：人工智能算法可用于量化模擬結果中的不確定性，例如通過執行蒙特卡羅模擬或通過學習模擬輸出的概率模型。

AICFD是由天洑軟件自主研發的通用智能熱流體仿真軟件，用于高效解決能源動力、船舶海洋、電子設備和車輛運載等領域復雜的流動和傳熱問題。軟件涵蓋了從建模、仿真到結果處理完整仿真分析流程，幫助工業企業建立設計、仿真和優化相結合的一體化流程，提高企業研發效率。

為此，LAND? 尋求 Altair 的支持，探索通過預測建模解決方案確定孔探儀熱電偶溫度，尤其希望借助 Altair romAI?，基于 CFD 模型生成 AI 驅動的預測結果，更精準地預判特定冷卻條件下的溫度變化。其核心目標是開發一款能夠預測水冷式孔探儀熱電偶溫度的模型，提升預測精度。

AICFD是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能熱流體仿真軟件，可針對復雜流動和傳熱現象進行快速智能仿真，在航空航天、車輛交通、能源動力、電子電器、生物工程、船舶水利、環境工程、體育工程等領域有廣泛應用。

romAI 模型，使其能夠在廣泛的流量與煙氣溫度組合場景下預測熱電偶溫度。

一、AICFD簡介智能熱流體仿真軟件AICFD由天洑自主研發，在業界率先引入人工智能技術，高效解決工業級流動、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網格、幾何模塊、旋轉機械、多相流及后處理等方面。