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本算例選擇了光滑粒子流體動力學 (SPH) 求解器 — Altair nanoFluidX?。Altair CFD 還包括通用的Navier-Stokes 和 Lattice Boltzmann Method (LBM) 求解器，但要模擬詳細幾何形狀的冰山與水相互作用這一物理過程，SPH 優于這些基于網格/格子方法的求解器。

如何在Altair? nanoFluidX?中設置單/多相參數？ 首先需要明確的是，我們在模擬自由液面、液體晃動之類問題的時候，通常背景環境總是有空氣的。 如果在SPH模型中忽略輕流體（空氣），僅考慮重流體（水或油），那么在沒有粒子的void區域，流體的壓力和速度信息是空白的。

全文內容選自 Altair 區域技術交流會華東站Altair 高級技術經理 陳剛《 AI 驅動 CFD 仿真》演講大家好，我這次演講的主題和流體力學結合AI相關，接下來分成幾個主題進行。首先我們把 Altair CFD 的解決方案簡單介紹一下。

過去，Altair 的 OptiStruct、Radioss 等工具已為我們解決了許多棘手的結構與安全性問題。現在，隨著SnRD、nanoFluidX、PhysicsAI 等新技術的引入，我們正逐步把仿真從“驗證工具”轉變為“設計推動者”。

其中，NS求解器（Altair? AcuSolve?）適用于全方位流動、傳熱、湍流分析，穩健性強且對網格質量不敏感；SPH求解器（Altair? nanoFluidX?）無需傳統網格，擅長仿真自由表面、油罐晃蕩等復雜流動；LBM求解器（Altair? ultraFluidX?）原生GPU加速，可超高速完成車輛、建筑空氣動力學仿真，一夜即可完成一輪高瞬態仿真迭代。2.

</p><p><br></p><p>值得關注的是，Altair^?&nbsp;ultraFluidX^?、Altair^? nanoFluidX^? 及 EDEM 在 NVIDIA Blackwell 架構的 DGX B200 系統上實現最高 1.6 倍性能躍升。

本期使用Altair nanoFluidX從分析設置、流場分析、軸承端部油量分布與齒輪箱熱分析、攪油損失扭矩值幾方面來分析新能源齒輪箱中的攪油潤滑分析。

nanoFluidX 計算了三種轉速和三種油位的工況，并和試驗對比，無論是攪油形態還是流速對比，都達到了較好的精度。nanoFluidX 采用氣液兩相流模型，考慮表面張力，密度，粘度隨溫度的變化，可以得出結論：隨著溫度的提高，有更多的空氣卷入潤滑油，造成含氣率的提高。這對齒輪潤滑和冷卻都帶來負面影響，在傳動系統設計中需要考慮這個因素。文章來源：altair官方博客

? nanoFluidX?可以幫助工程師在設計初期判斷車輛關鍵區域（空調進氣口、齒輪箱通氣孔、電氣設備等等）的進水風險。