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前言CFD是工業仿真領域重要的分支之一，也是高性能計算的主要應用場景之一。本期選取了CFD領域的典型場景，穩態仿真計算案例——基于MRF方法的旋轉機械流場分析，我們選用的軟件是CFD領域最常用的仿真軟件Fluent。我們來看下基于“神工坊”高性能工業仿真平臺”的CFD穩態計算，和其他仿真云平臺效率對比的情況。

四、仿真平臺對比進行Fluent旋轉機械瞬態分析時，所使用的“神工坊”高性能工業仿真平臺與其他兩家仿真云平臺的硬件參數如下表所示。

前言CFD是工業仿真領域重要的分支之一，也是高性能計算的主要應用場景之一。本期選取了CFD領域的典型場景，穩態仿真計算案例——基于MRF方法的旋轉機械流場分析，我們選用的軟件是CFD領域最常用的仿真軟件Fluent。我們來看下基于SimForge?高性能仿真云平臺的CFD穩態計算，和其他仿真云平臺效率對比的情況。

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

本案例利用Fluent中的MRF模型，對離心泵性能問題進行了仿真計算。該案例僅對離心泵的穩態計算進行了簡單演示，其余的旋轉機械的仿真設置與本案例基本一致，可按照該案例進行相關設置。本案例采用的離心泵為8個葉片，以轉速為1200rpm，入口質量流量為280kg/s為標準設計相關模型，實際計算時采用3m/s的速度入口。

本案例利用Fluent中的MRF模型，對螺旋槳敞水水動力性能問題進行了仿真計算。該案例僅對螺旋槳的穩態計算進行了簡單演示，其余的旋轉機械的仿真設置與本案例基本一致，可按照該案例進行相關設置。本文僅計算了進速系數為0.4的工況，計算結果與相關實驗較為接近。

完成本課程后，您將具備對旋轉機械進行建模、分析和優化的能力，能夠提供切實可行的工程見解，并支持多學科工程環境中的創新和技術開發項目。本課程非常適合希望提升其 CFD 專業知識和在旋轉設備應用中基于仿真做出決策的工程師、研究人員、技術教育者和專業人士。

<p>本案例利用Fluent中的滑移網格（RBM）模型，對離心泵性能問題進行了瞬態仿真計算。該案例僅對離心泵的瞬態計算進行了簡單演示，其余的旋轉機械的仿真設置與本案例基本一致，可按照該案例進行相關設置。本文的相關設置依托于<a href="https://mp.weixin.qq.com/s?

CFD_POST后處理得到的流線圖視頻_ ▊案例解析 ?本案例采用MRF多重參考系模型進行水泵葉片旋轉的一個仿真，與單一旋轉坐標系模型的區別在于本案例中存在多個坐標系，葉片旋轉區域采用一個旋轉坐標系，其他部分流體域采用另外一個坐標系； ?實際情況是葉片通過旋轉來帶動靜止的水，本案例采用的是流體域旋轉但葉片相對靜止的方式進行近似的穩態計算求解，需要特別注意旋轉部分流體域和葉片的設置

本案例利用Fluent中的MRF模型，對螺旋槳敞水水動力性能問題進行了仿真計算。該案例僅對螺旋槳的穩態計算進行了簡單演示，其余的旋轉機械的仿真設置與本案例基本一致，可按照該案例進行相關設置。本文僅計算了進速系數為0.4的工況，計算結果與相關實驗較為接近。

CFD_POST后處理得到的流線圖視頻_ ▊案例解析 ?本案例采用MRF多重參考系模型進行水泵葉片旋轉的一個仿真，與單一旋轉坐標系模型的區別在于本案例中存在多個坐標系，葉片旋轉區域采用一個旋轉坐標系，其他部分流體域采用另外一個坐標系； ?實際情況是葉片通過旋轉來帶動靜止的水，本案例采用的是流體域旋轉但葉片相對靜止的方式進行近似的穩態計算求解，需要特別注意旋轉部分流體域和葉片的設置

本案例利用Fluent中的6DOF模型與滑移網格，對垂直軸風力機被動旋轉展開了相關仿真計算，本案例僅進行了簡單的教學演示，依據該案例的設置方法，后續可以對不同的垂直軸風力機展開更為精準復雜的仿真計算。

此處不展開闡述，有需要的可以查看這兩篇文章進行學習Fluent MRF 旋轉機械 、參數化計算Fluent NACA2415參數化仿真計算（一）。hh4.5 邊界條件設置將火箭炮設置為壁面。添加interface交界面。將其他壁面設置為壓力遠場邊界。4.6 穩態計算設置進行初始化，初步計算400步。

基于聲學仿真技術的風機類產品噪聲模擬技術 旋轉機械（風機）氣動噪聲仿真功能 Actran 氣動噪聲功能（Aero-Acoustics）一直受到廣泛認可，在風機類旋轉噪聲，車輛風噪聲，空調管路噪聲，船舶螺旋槳噪聲等方面都有大量應用。Actran 可以仿真旋轉域的氣動噪聲問題，包括風扇噪聲，壓縮機噪聲等問題。

本文介紹了使用AI神經網絡進行旋轉機械葉片設計、仿真和優化的方法。通過建立神經網絡模型，實現了對葉片性能的準確預測和優化。本文的研究結果表明，AI神經網絡能夠有效地應用于旋轉機械葉片的設計、仿真和優化過程，并可提高葉片的性能和效率。旋轉機械葉片是各種動力設備的關鍵部件，如航空發動機、燃氣輪機、壓縮機等。這些設備的性能和效率往往受到旋轉機械葉片的設計和性能的影響。

Rotation Vector根據右手定則因為料滾在面向我們的這一側是順時針旋轉，所以轉軸指向z-方向，那么vector就是（0,0,-1）。在仿真過程中料滾一直在旋轉，所以Stop Time設置長一些，只要超過你設置的仿真時長就行。Type選擇Rotation，初始速度為-52rpm，而且這里我們認為料滾是勻速轉動，故旋轉加速度為0。