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為什么我們需要CFD+DEM 的耦合方法？

項目介紹對于本田 CR-V SUV 模型的設計，本田希望獲得詳細汽車幾何形狀的全耦合熱 3D-CFD RANS 模擬。模擬的主要目的是清楚了解汽車引擎蓋下的所有熱學方面。需要考慮所有相關的熱源：發動機、排氣系統、散熱器、冷凝器和風扇。他們需要一種能夠處理大規模耦合仿真的求解器，同時在一個仿真中考慮外部流動、旋轉組件、多孔介質、共軛傳熱、熱交換器建模和輻射。

我們正在見證一個過渡階段，但彌合這些差距需要很長時間。要了解有關 Fidelity CFD 發展的更多信息，請在LinkedIn上與 Kristen 聯系。

考慮這些因素對于設計最佳機器至關重要，而計算流體力學（CFD）是可以簡化流程的工具。CFD可以預測給定系統中的流體行為，并且與構建原型和進行實驗測量相比，可以幫助用戶以較低的成本優化設計。 什么是CFD？CFD是解決和分析涉及流體流動的問題的一種數值方法。設置CFD模擬的典型工作流程始于幾何圖形的CAD模型。

腳注本文最初由 Travis Carrigan 撰寫，他是一個真正的 CFD 書呆子。如果他從事此類工作只是為了好玩，想象一下他會給您使用 Cadence Fidelity CFD 的 CFD 項目帶來什么樣的熱情和專業知識。今天開始討論。文章來源：cadence博客

盡管近年來有很多軟件有自動網格劃分功能，但大多數CFD從業者還是手動進行網格劃分。使用自動網格劃分方法用戶還是需要提供基本的輸入，如單元尺寸、需要劃分網格的區域、求解器來進行網格生成。可是這并非對所有案例都是可行的，對復雜幾何模型難于實現自動。因此，出現了CFD分析方法中的“無網格CFD”。

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這一戰略 “這促使我們不斷努力，因為我們不知道用戶要做什么。”

盡管存在這些差異，雷諾數作為慣性效應與擴散效應之比的基本定義是普遍有效的，并且是計算流體動力學 (CFD) 的基本組成部分，具有廣泛的應用。為什么雷諾數對 CFD 分析很重要？如今，CFD 已成為多種工業產品設計周期中不可或缺的工具。雷諾數在理解不同設計變體和操作條件的流動行為方面起著重要作用。雷諾數大小的先驗知識有助于在 CFD 研究中選擇適當的物理模型。

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在這一步，由用戶提供密度、熱導率和粘度等屬性輸入——流體屬性越精確，CFD 建模效果就越好。3.創建邊界條件下一步是定義邊界條件。這些邊界條件通常需要描述模型入口和出口處的流體流動。4.分析在分析階段，CFD 建模和仿真工具根據設定的參數來求解偏微分方程。CFD 仿真的速度取決于使用的計算機資源。

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你對工程學中的女性有什么看法？我想說，隨著越來越多的女性進入工程領域，發生了很多變化，但人數仍然很少。似乎還需要五年或更長時間才能達到 1:1 的男女比例。在亞利桑那州立大學，我們遇到了女學生在大一時輟學計算機科學的問題。研究表明，STEM 領域的性別失衡不是生物學問題，而是文化問題。我認為代表性很重要；看到女性擔任工程角色可以防止年輕女性在與工程相關的課程和職業中感到格格不入。

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渦輪機械設計優化 為什么需要優化？就其構建和操作方式而言，渦輪機械是一個復雜的系統。流體、其熱特性和機器設計之間的相互作用使得渦輪機械過程解決方案難以滿足所有性能要求。 優化優勢 性能效率 優化的渦輪機械設計將實現所需的流量、出口和入口壓力以及功率輸出。

與試驗相比，計算流體力學具有對于參數沒有什么限制，費用少，流場無干擾的特點。出于計算流體力學如此的優點，我們選擇它來進行模擬計算。簡單來說，計算流體力學所扮演的角色是：通過直觀地顯示計算結果，對流動結構進行仔細的研究。

目前，CFD分析由總部的工程師進行，但他們正在考慮將Cradle CFD引入其他基地。當這成為可能時，這將意味著要么由總部的工程師將計算分析結果交給區域的工程師審查，要么由每個區域的工程師自己進行CFD分析。前一種想法更容易實現，因為區域的工程師只需要安裝軟件。但后一種想法，他們需要一個教練來確保區域工程師熟悉軟件和硬件，因此，CFD的引入將會有更多的討論。

畢竟在收購ICEM CFD之后，ANSYS又接連收購了CFX和Fluent，且又放棄了CFX的前處理工具cfx-build，拋棄了Gambit，那年頭ANSYS Meshing又還沒有完全成長起來，TGrid又是一副丑不拉幾的尊榮難用得要死，ANSYS CFD系列迫切需要一款能打的前處理工具，于是ICEM CFD就被推到了前臺。

最好的部分是 Fidelity Python 應用程序編程接口 (API) 可通過自動化任何 CFD 工作流程來幫助您實現這一目標，從而提高設計周期的生產力。為什么是 API？API 是自動執行重復性任務和更高效地執行批處理操作的出色工具。它們可以幫助減少工作量時間并提高生產力，尤其是在處理需要類似工作流程的新設計時。

在 CFD 進入畫面之前，需要選擇離散化方案。關于計算網格的決策需要對求解器有很好的了解——它支持什么類型的單元格？它對與網格相關的錯誤有多敏感？– 及其對計算網格的控制。理想情況下，網格將僅由流動對齊的正交六面體單元組成，但這種方法不適用于復雜的幾何形狀。此外，在高梯度區域中未充分細化的網格可能會通過低估流動中存在的剪切而對解決方案產生不利影響。