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用Cradle scFLOW你可以探索;就像我們到處都有熱電偶一樣。 我們使用Cradle scFlow完成了20個關鍵的鍋爐設計迭代，創造了我們的“數字孿生”。然后,我們根據與我們合規需求相關的物理測試，驗證了我們的CFD預測。在每個階段，我們都達到了更高的溫度和壓力，與物理測試的相關性也比以前更強。這種勢頭對我們這樣的初創公司來說很重要。

這次，我們討論了生物領域獨有的SCFLOW&SCRYU/Tetra案例。將流體工程學應用于醫學和生物學領域正在穩步帶來新的見解。我期待著該領域的未來發展。

研究的案例是一個汽車空調管道，空氣通過前端系統注入，一個麥克風位于管道前方，以記錄噪聲大小。為了重現這個實驗，工程師進行瞬態 CFD 計算，然后建立 Actran 模型求解氣動噪聲。計算完畢可以得到 Lighthill 聲源分布，聲場分布云圖及監測點聲壓級頻譜與實驗的對比結果。

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此外，還分享了scFLOW2Actran氣動聲學包案例，以及一種預測風扇噪聲的新方法（偶極子環）。敬請關注！9月20日 14:00 ▲ 掃碼參與報名立即預定直播內容聚焦?? 氣動噪聲全流程解決方案；?? 一種預測風扇噪聲的新方法（偶極子環）；?? Actran旋轉機械噪聲多種仿真方案對比；?? scFLOW2Actran氣動聲學包案例分享。

仿真空調風導致吊扇的瞬時變形通過scFLOW仿真的葉片表面壓力值提供給MSC Nastran，相反，將通過MSC Nastran仿真的變形程度提供給scFLOW。 由此，可以評估任何發生的變形和振動。 結果比較表明，當沒有外力時，風扇以穩定的變形速率旋轉（圖2的底部），而當有來自空調的風時，風扇葉片以復雜的方式振動（圖2的頂部）。Mr.

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ODYSEE ROM在幾秒鐘內預測了所有輸出響應（包括4個穩態DHP值和4個瞬態DHP響應的3600點）（預測6個驗證案例需要5秒）。相比之下，等效的CFD模擬大約需要四個小時。

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培訓目標：?了解CFD仿真流程及規范：計算域的建立原則、分析條件設置、網格劃分原則、模型簡化原則等CFD解析中常見的規范性問題；?能采用scFLOW和scSTREAM完成通用流體以及散熱分析，如模型建立、前處理、計算過程、后處理，并完成部分典型的實例操作；?掌握通用流體及散熱仿真的相關功能。

應用案例基于機器學習的節臂應力預測測試模型 分析結果（節臂1一端固定，重力載荷） DOE設計（15個樣本） 15個樣本的分析結果 預測結果 預測和計算對比小結-使用 Lunar 軟件，通過對樣本進行機器學習，可以快速給出新的組合參數下的結果。

借助 Cradle CFD 的高效scFLOW 模塊，助推完成了20次關鍵的鍋爐設計仿真迭代，創建了他們的“數字孿生”。CFD 預測根據滿足法規遵從性所需的物理測試進行了驗證。在每個開發階段，增壓熱都實現了更高的溫度和更高的壓力，與物理測試的相關性越來越高。03 紫外線消毒COVID-19大流行更加重視清潔的室內空氣，并創造了使用紫外線消毒需求。

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Cradle CFD包含了結構化網格為主的scSTREAM模塊，同時包含了非結構化網格為一體的SCFLOW模塊，對于不同的問題，靈活選用不同模塊。