缩短设计周期
仿真加速分析和优化过程，缩短设计周期，为企业提供竞争优势
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SIMULIA 的计算流体力学 (CFD) 仿真工具能够快速、精确地预测产品的实际性能，帮助客户优化设计并提升竞争力。我们的流体技术广泛应用于多个行业和领域，涵盖从 eVTOL 飞行器的社区噪声测试，到赛车空气动力学优化，再到应对汽车 WLTP 燃油效率认证等挑战。 SIMULIA 流体仿真由两项相辅相成的技术构成，为客户提供可扩展的流体仿真能力，以满足广泛的实际应用需求。PowerFLOW 和 XFlow 采用领先的 格子玻尔兹曼法 (LBM) 技术，用于高保真仿真，能够精准预测实际性能。Fluid Dynamics Engineer 将 CFD 集成到 3DEXPERIENCE 平台的设计、仿真、优化、数据管理和商业智能应用中，为用户提供多尺度、多物理场的深入洞察。此外，注塑成型应用可在产品开发早期验证和优化塑料部件及模具设计。
仿真加速分析和优化过程，缩短设计周期，为企业提供竞争优势
与风洞测试相比，仿真更快、更经济，而且可以在设计周期的早期阶段实施。仿真也能够揭示物理测试难以观察到的产品行为。
支持大型复杂结构的真实工况气动与声学仿真。
自动网格划分、建模、后处理和实验设计 (DoE) 减少繁琐操作，便于工程师快速获得所需分析结果。
统一建模与仿真 (MODSIM) 方法利用 CATIA 或 SOLIDWORKS 的几何图形直接进行仿真，无需额外建模，进一步提升效率。
流体仿真可与其他学科相结合，如振动声学仿真、结构仿真、电磁仿真和多体系统仿真
将仿真的物理空间划分为许多小的子域，名为控制体积或单元。有限体积法用于离散描述流体运动的连续介质方程，即Navier-Stokes方程。通过迭代求解生成的代数方程组，可以得到每个单元的压强、速度、温度等物理量，用于稳态或非稳态流动。其他离散输运方程也可以用同样的方法求解，以表示湍流和化学物质等各类物理现象。
格子玻尔兹曼法基于气体动理论的离散形式，通过跟踪流体粒子在离散空间和时间中的微观运动，模拟气体和液体的流动。流体空间自动离散为立方体单元 (voxels)，边界自动离散为表面单元 (surfels)，因此无需生成传统的表面和体网格。非常大涡尺度 (VLES) 的湍流建模方法可确保以高保真度捕捉各向异性的流体结构，这对于空气动力学和气动声学工作流程至关重要。
SIMULIA 计算流体力学仿真软件产品以角色形式在 3DEXPERIENCE平台上打包提供您所需的全部应用工具，助您快速上手、高效工作。请根据您在企业中的角色选择最适合的软件包。
探索技术进步、创新方法和不断变化的行业需求，这些因素正在重塑流体和计算流体力学的利用 SIMULIA 保持领先。立即了解。
CFD 用于仿真液体、气体及其混合物（如悬浮颗粒）的动态行为。这些行为由 Navier-Stokes 方程、格子玻尔兹曼法等模型描述，涉及压强、密度、体积粘度、动力粘度、速度和加速度等变量由于流体力学方程（尤其是湍流）通常没有解析解，因此需要通过CFD仿真来解决。
求解流体流动方程并非易事 - Navier-Stokes方程没有已知的通用解析解，这意味着必须使用数值求解法。早期最常见的CFD仿真方法包括边界元法、有限元法和有限差分法，但在过去的20年中，有限体积法逐渐成为了业界标准方法。近年来，硬件性能的提升使格子玻尔兹曼法 (LBM) 逐渐成为可行的选择。
由于尚不存在适用于所有应用的最佳 CFD 仿真方法，工程师必须为不同的行业工作流程选择适当的工具。
欧拉-拉格朗日耦合法和光滑粒子流体动力学法 (SPH) 非常适合解决高度耦合的流体结构相互作用 (FSI) 问题，例如不可压缩的液压模拟。这些方法在 SIMULIA Abaqus/Explicit 中均有实现。
有限体积求解器更适用于稳态或适中瞬态流，如管道流动、热交换器、泵和 HVAC 应用。这种方法用于 SIMULIA Fluid Dynamics Engineer（FMK）。
作为一种瞬态技术，格子玻尔兹曼法 (LBM) 更适用于高度瞬态流动，例如空气动力学和气动声学。它能够处理对几何复杂性和细节要求较高的模型。LBM技术还适用于多相流应用，能够处理包括任意移动部件在内的复杂模型。达索系统 SIMULIA 提供了两种 LBM 产品。SIMULIA PowerFLOW 非常适合航空航天和汽车行业中常见的空气动力学、气动声学和污染仿真。而SIMULIA XFlow 通常用于解决复杂的移动、多相流问题，如润滑、液体晃动和一些生命科学领域的应用。
这两种方法都是功能强大的 CFD 求解器，但求解方法不同，优点也各异。Navier-Stokes 方法将流体视为连续体，而格子玻尔兹曼方法则将其视为离散粒子。
为了数值求解Navier-Stokes方程，仿真的物理空间将划分为许多小的子域，称为控制体积或单元。这些方程被离散到各个单元中，对由此产生的代数方程组进行迭代求解，以获得每个单元中稳态流或非稳态的压强、速度、温度（以及其他物理量）。其他离散输运方程也可以用同样的方法求解，以表示湍流和化学物质等其他物理现象。
CFD 仿真的格子玻尔兹曼方法通过跟踪流体粒子在离散空间和时间中的微观运动，仿真气体和液体的流动。流体空间自动离散为立方体单元 (voxels)，边界自动离散为表面单元 (surfels)，因此无需生成传统的表面和体网格。非常大涡尺度 (VLES) 的湍流建模方法可确保以高保真度捕捉各向异性的流体结构，这对于空气动力学和气动声学工作流程至关重要。
是的，一些高性能计算 (HPC) 技术可以加速 CFD 仿真分析。GPU 加速可加快仿真流程，并支持在单个工作站上仿真更大、更复杂的模型。一块 GPU 的性能相当于 1000 多个 CPU 核心，因此采用 GPU 可降低硬件成本，实现桌面超级计算。多 GPU 加速可提供更快的速度，解决无法以其他方式仿真的超大型或复杂场景。GPU 可支持各类 CFD 代码，对于格子玻尔兹曼法 (LBM) 仿真尤其有效。
集群计算可以仿真更大规模的场景。云计算可提供更灵活的批量仿真流程控制。包括本地云和在线云两种方式。本地云使用用户企业运营的硬件，而在线云将数据发送到安全的服务器进行处理。对于有不定期或周期性仿真需求的用户来说，在线云是一个不错的选择，避免了投资硬件利用率低下的浪费。
