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表1 阻力值對比結論利用PERA SIM Fluid軟件的VOF模型，對船體的興波特性和行駛阻力進行了仿真，實現了從幾何模型處理、網格劃分、物理模型和邊界條件設定、求解及計算結果處理的完整分析流程，驗證了軟件對多相流問題的解算能力；與成熟CFD軟件進行了結果對比，流場分布趨勢保持一致，總阻力偏差為5.72%，對于復雜模型的復雜物理場，具有較高的計算準確性。

2.流阻分析與減阻優化通過在 Star-CCM+ 中模擬船體在不同速度下的流場，可以評估船體的阻力和阻力分布。這有助于設計師找到減少阻力的優化方案，從而提高船舶的燃油效率和船速性能。3.起泡現象研究Star-CCM+ 可以模擬船舶在高速航行時的起泡現象，特別是泡沫阻尼對船舶性能的影響。這種現象在高速船和水下船體的設計中十分重要，因為它可以減少阻力、提高船體穩定性和減小噪音。

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他們將船舶流體動力學阻力數據和螺旋槳數據添加到軟件中，從而獲得吸收功率的估算值。此值對應于以所需速度推動船舶所需的功率。仿真結果如圖3所示。

表6 拖纜最大張力和拖纜端頭傾斜角變動范圍計算結果由表6中的拖纜最大張力計算結果可知，動態工況下拖航速度越小，纜索最大張力不一定越小，因為航速小，纜索的水流阻力小，初始靜張力較小。未張緊的纜索在船舶波動過程中更易發生波動，大幅度的波動導致纜索張力隨時間的變化較為劇烈，如同結構的共振現象，船舶波動也會激起拖纜發生大的振蕩。

我們將展示如何使用 CFD 仿真預測船舶阻力，并將結果與 1D 系統仿真相結合，以預測功率要求、所需的電池組和電機架構。我們還將介紹如何使用具有更高保真度的仿真工具研究和優化電池和電機性能。這對希望深入研究電氣組件性能的工程師和船舶供應商而言很有助益，可以使他們根據船舶要求定制產品并加快設計流程。

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本文針對船舶與浮冰的碰撞，提供一種簡要的CFD仿真技術路線并進行實驗結果對比，用以說明使用CFD工具實現船舶與浮冰仿真模擬的可行性。

陳旭海等人[4]利用Ansys對風冷條件下的儲能電池溫度場進行仿真分析，并根據仿真結果對存放電池模塊的機柜進行優化設計。同時也有研究表明，在風冷散熱系統中，改善冷卻風道設計[5]、合理調整電池組間距[6]均可改善電池組溫度的均衡性。桂永勝等人[7]為船舶電氣設備設計了一套模塊化的水冷系統，可用于船舶儲能電池的散熱。

AICFD 2024R1優化多相流VOF算法，精度與魯棒性雙提升；船舶靜水阻力仿真計算，KCS、DTC、KVLCC2、JBC等標準船型典型工況仿真值與實驗值誤差均小于3%，仿真速度比肩國外商軟，達到船舶行業使用標準。

汽車/高速列車 Fidelity針對前處理和仿真求解方面的核心技術和差異性優勢 Fidelity的驗證算例、客戶應用以及專門針對汽車應用的研發計劃 Pointwise在高速列車外流場分析中，展示不同網格劃分方案對計算精度的影響船舶 從專門的船舶海洋工程水動力網格制作技術到船舶的阻力、耐波性、操縱性、推進器 風場的快速高精度數值預報功能方案

受不斷上漲的燃油成本以及日益嚴峻的各種排放限制的影響，船主不得不想方設法地減少船舶阻力并降低裝機功率。減少船舶摩擦阻力的其中一個方法就是使用空氣潤滑系統 (ALS)，這是一種在船體水下部分釋放氣泡的方法。閱讀我們的白皮書，詳細了解對于ALS 和船舶阻力的 CFD 研究。

所以如果一些合適的人工智能工具能一定程度代替仿真，讓我們少建模、少畫網格、少計算，甚至少做實驗，那真的是福音。今天咱們就身體力行，拿一款人工智能工具DTEmpower來試上一試。我拿的是船舶行業的一個案例，行業內的小伙伴應該知道減小船舶行駛過程中的興波阻力很重要，哪怕減小一丟丟，都能省很多燃料，省很多錢。

船體的強度、剛度分析；動力學分析；噪聲分析；抗爆性分析；疲勞耐久性分析；流體阻力分析；動力與推進分析；穩性與耐波性分析；通信設備的電磁場分析；優化設計分析；多物理場耦合分析...等 船舶結構分析解決方案（視頻分享）面對數字化如何與結構仿真結合？如何確保船舶結構的完整性？

【計算軟件】Palabos開源軟件【仿真平臺】自建高性能并行集群【算例說明】通過CFD數值仿真，可得到入水物體的受力、運動軌跡及流動規律（包括空泡）【工程應用】跳水運動員數值仿真、導彈入水數值仿真、翠鳥抓魚過程數值仿真等【創新貢獻】自動化計算流程+智能化參數優化【算例文件】請聯系 18867368123（微信） 或 jianchen122004@126.com

型線優化可以降低船舶阻力、降低動力需求以獲得更好的整體效能。對于已經服役的單要素設計船舶，修改船舶整體線型是不經濟的，可以對球鼻艏進行局部優化。因為興波阻力與船首形狀以及不同速度下的吃水深度有關。

參數化模型 CAESES軟件作為仿真驅動優化設計的一體化平臺，具備參數化建模、連接外部仿真工具、自動優化三大核心功能模塊。其中，參數化建模方法分為半參數化變形和全參數化曲面建模兩種。