湍流模型最新视觉报道_湍流模型的区别(2024年11月全程跟踪)

「PERA SIM培训」「自主CAE」「流体仿真」使用PERA SIM Fluid对工业相机进行热仿真分析时的模型设置和求解设置，包括：浮力模型设置、湍流模型设置、热源设置、元件材料设置、边界条件设置、求解器参数设置等，以及并行计算的调用设置。安世亚太科技股份有限公司的微博视频

结构、流体、电磁软件的区别详解 在工程和科学研究中，仿真技术已经成为不可或缺的工具。结构仿真、流体仿真和电磁仿真作为三大主要领域，各自在各自的领域内发挥着至关重要的作用。它们不仅有助于工程师们更好地理解复杂系统的运行原理，还为产品设计和优化提供了有效的解决方案。 𐟚駻“构仿真 ABAQUS软件被广泛地认为是功能最强的有限元软件，可以分析复杂的固体力学结构力学系统，特别是能够驾驭非常庞大复杂的问题和模拟高度非线性问题。 𐟚馵体仿真 PowerFLOW是基于格子玻尔兹曼方法（LBM）开发的CFD软件，是软件包内一系列模块的总称。PowerFLOW 以先进的LBM 方法为基础，结合了独有的非常大涡模拟湍流模型及先进的壁面函数技术，具有适用范围广、瞬态准确、并行效率高、稳定性好等诸多特点。 𐟚駔𕧣仿真 CST Studio Suite（CST 工作室套装）是—款业界领先的高性能三维电磁分析软件包，用于设计，分析和优化电磁（EM）组件和系统。

𐟚€小白上手ANSYS-Fluent全攻略 𐟎“想要掌握ANSYS-Fluent？这里有一份专为小白准备的详尽学习指南！ 1️⃣ 𐟒𛩦–先，正确下载并安装ANSYS软件包，推荐使用2020R1或更高版本哦。 2️⃣ 𐟓š接着，深入了解计算流体力学的基本原理： - 𐟓–掌握Navier-Stokes方程、动量守恒和能量守恒方程。 - 𐟛᯸学会应用速度入口、压力出口等边界条件。 - 𐟌꯸理解层流和湍流的区别，以及如何选择合适的湍流模型。 3️⃣ 𐟕𘯸然后，熟练运用网格划分工具，如ICEM、Mesh等，理解不同网格形状的适用性，并学会监控网格质量。 4️⃣ 𐟔禎夸‹来，学习如何设置Fluent求解： - 𐟔妠𙦍€求选择对流换热、旋转机械等计算模型。 - 𐟓Œ设置边界条件、物性参数，并选择合适的求解器。 - 𐟎賂始化并运行计算，得出结果。 5️⃣ 𐟓Š最后，掌握后处理结果分析方法，如流线、温度场等可视化工具，更好地理解模拟结果。 𐟚€现在就开始你的ANSYS-Fluent之旅吧！加油哦！

流体力学与深度学习：从基础到前沿 𐟌Š 流体力学基础理论与编程实战 流体力学基本理论：从Navier-Stokes方程到湍流理论。 湍流模型简介：从简单到复杂的湍流模型，了解它们的应用场景。 傅里叶变换：从基础到高级，掌握傅里叶变换在流体力学中的应用。 伪谱法求解：通过案例分析，掌握伪谱法在流体力学方程中的运用。 𐟛 ️ Fluent简介与案例实战 Fluent软件概述：了解Fluent的功能和特点，以及它在流体力学中的地位。 网格划分与计算流程：掌握网格划分技术，熟悉Fluent的计算流程和步骤。 圆柱绕流案例：通过案例分析，掌握Fluent在圆柱绕流问题中的应用。 两相流案例：小球入水问题，了解Fluent在两相流问题中的处理方式。 Fluent结果后处理：掌握如何从Fluent中提取和处理结果。 𐟤– 机器学习基础理论与实战 人工智能基本概念：从基础到高级，了解人工智能的基本概念。 机器学习算法：最优化理论算法和支持向量机等机器学习算法的介绍。 深度学习基础：RNN与时间序列、CNN与微分算子的实战应用。 深度学习在流场超分辨上的应用：基于卷积神经网络的流场超分辨分析，以及基于生成对抗网络的流场超分辨分析。 𐟌 嵌入物理信息的深度学习构建及其应用 物理信息神经网络（PINN）：基本原理介绍及案例分析。 神经常微分方程（Neural ODE）：基本原理及应用，时间积分和实战案例。 嵌入几何对称性的神经网络：哈密顿力学基本原理介绍，不可分辛神经网络案例分析。 嵌入高精度格式的神经网络：双曲型偏微分方程及其应用，嵌入高精度格式的神经网络案例分析。 𐟎堦𕁥Š觔Ÿ成与后处理 Tecplot可视化展示：标量场、向量场的可视化展示。 Houdini展示渲染：高保真流场的渲染展示。 基于扩散模型的流动生成：了解扩散模型在流动生成中的应用。 BackTrace实现流场高精度可视化：基础介绍及案例分析。

Fluent仿真，硬件咋配？ Ansys Fluent是目前市场上非常受欢迎的商用CFD（计算流体力学）软件包，占据了60%的市场份额。它广泛应用于与流体、热传递和化学反应相关的行业。Fluent具有丰富的物理模型、先进的数值计算方法和强大的前后处理功能，在航空航天、汽车设计等领域有着广泛的应用。例如，它在化工、能源、工业上的应用包括燃烧、喷射控制、环境分析、油气消散与聚积、多相流、管道流动等。 Fluent能够模拟从不可压缩到高度可压缩范围内的复杂流动，其应用领域极为广泛，包括机械工程、化工工程、环境工程、生物医药等。此外，Fluent还应用于水轮机、风机水泵、空气动力学、水动力学、传热分析、燃烧分析、多相流分析等。 操作系统要求 𐟖寸 Ansys Workbench 2022 R1支持Linux x64（linx64）和Windows x64（winx64）操作系统，不支持32位系统。确保计算机安装有网卡和TCP/IP，并将TCP/IP绑定到网卡上。 硬件配置推荐 𐟔犥䄧†器（CPU）：推荐使用具有多核心和高频率的CPU，如Intel Xeon或AMD EPYC处理器。 GPU计算与关联求解器 𐟎PU型号：Fluent支持基于NVIDIA的CUDA API实现并行计算，只支持NVIDIA的GPU，包括NVIDIA Tesla和Quadro系列。例如，单个Nvidia A800 80GB的性能比采用80个Xeon 铂金8380核心的集群高5倍；如果扩展到8个NVIDIA A800 GPU，仿真速度可提升30倍以上。 GPU内存容量：GPU显存消耗取决于案例的大小、网格类型、启用的模型、精度和某些求解器设置。例如，用六面体网格，单精度，一百万单元模拟湍流时，需要约1GB的GPU内存。 求解问题：Fluent支持3D几何、单精度/双精度、可压缩流动、共轭传热、湍流模型（如Standard k-epsilon、k-omega SST等）以及瞬态和稳态计算。 显卡（GPU）：推荐使用支持CUDA或OpenCL的高性能显卡，如NVIDIA Tesla或AMD Radeon Instinct。 内存（RAM）：推荐使用大容量内存，如64GB或更高容量的DDR4内存。 存储（Storage）：推荐使用高速硬盘或固态硬盘（SSD）作为系统盘和数据盘，以提高数据读写速度。 网络（Network）：推荐使用高速网络连接，如Infiniband或Omni-Path，以支持高效的并行计算。 通过合理的硬件配置，可以确保Ansys Fluent的流体仿真计算更加高效和准确。

SCR系统内部单通道流场的数值模拟和转换特性 ? ? 选择性催化还原（SCR）系统在减少各种燃烧过程中的氮氧化物（NOx）排放方面发挥着至关重要的作用，例如汽车发动机和发电厂中的燃烧过程。 ? SCR系统的效率在很大程度上取决于系统内的流场和转换特性。数值模拟为研究和优化这些重要因素提供了强大的工具。 ? SCR 系统由几个关键部件组成，包括氨喷射系统、催化剂层以及混合和反应室，SCR系统内发生的主要化学反应是使用氨作为还原剂还原NOx。 ? 该过程发生在催化剂表面，NOx分子与氨反应形成氮（N2）和水（H2O），NOx的转化效率受各种参数的影响，例如反应物的分布，温度，速度和催化剂的分布。 ? SCR系统内部单通道流场和转换特性的数值模拟通常利用计算流体动力学（CFD）技术，CFD 允许对系统内的流体流动、传热和化学反应进行详细建模。 ? 仿真过程涉及将计算域划分为离散单元网格，其中质量、动量、能量和物质传递的控制方程以数值方式求解。 ? SCR系统内的流场显著影响反应物的分布和传热，直接影响转化效率，为了精确模拟流场，使用适当的湍流模型（例如雷诺平均纳维-斯托克斯 （RANS） 方程或大涡模拟 （LES） ）求解控制流体流动的纳维-斯托克斯方程。湍流模型的选择取决于所需的详细程度和可用的计算资源。 ? 将氨注入系统是需要在仿真中准确表示的关键方面，正确捕获氨喷雾特性（如液滴大小、速度和分布）至关重要，各种喷雾模型，例如离散相模型（DPM）或流体体积（VOF）方法，可用于模拟氨液滴的行为。 ? NOx的转化特性在很大程度上取决于反应物在催化剂层内的分布和停留时间，对催化剂表面发生的化学反应进行详细建模对于准确预测转化效率至关重要，SCR反应通常使用全局反应机理或详细的表面反应动力学进行建模。 ? 在全局反应机理中，采用简化的反应方案来表示整个转化过程，这些机制涉及集总反应速率和从实验数据得出的经验表达式，虽然全局反应机理在计算上是有效的，但它们缺乏捕获详细反应动力学和局部变化影响的能力。 ? 另一方面，详细的表面反应动力学可以更准确地表示催化剂表面上发生的化学反应。这些模型涉及复杂的基本反应网络，需要详细了解反应机理和速率常数。然而，与详细动力学模型相关的计算成本可能要高得多。 ? 一旦建立了数值模型，就需要根据实验数据对其进行验证，实验数据，如温度曲线、物质浓度和转换效率，可用于比较和验证仿真结果。验证过程确保数值模型准确捕获SCR系统内部发生的物理现象。 ? 经过验证，该数值模型可用于优化研究。通过参数研究，各种设计和操作参数的影响，例如以及催化剂特性，可以研究以优化SCR系统的性能。 ? 混合室的几何形状、催化剂负载、入口速度和氨注入策略等参数可以系统地改变，以确定它们对转换效率和均匀性的影响。 ? 计算技术的进步和计算资源的增加为进一步改进SCR系统的数值模拟提供了机会。开发更准确和高效的数值模型，例如将全局反应机理与特定区域的详细动力学相结合的混合模型，可以增强模拟的预测能力。 ? 氨注入和喷雾特性的改进建模可以提供实际系统行为的更真实表示。结合从激光诱导荧光或红外热成像等先进诊断技术获得的实验数据和测量值，可以进一步提高模拟的准确性。 ? 此外，将机器学习和人工智能技术与数值模拟相结合，有助于优化SCR系统的设计和操作。这些方法可以帮助识别影响转换效率的关键参数和模式，并指导设计过程。 ? 数值模拟在理解和优化SCR系统内部的单通道流场和转换特性方面起着至关重要的作用。通过对催化剂表面发生的流场、氨注入和化学反应进行精确建模，仿真可以深入了解系统性能，并使工程师能够优化其设计和操作。 ? 尽管存在挑战和限制，但计算技术的不断发展和计算资源的增加继续提高这些模拟的准确性和效率。实验数据、高级诊断和机器学习技术的集成进一步加强了预测能力，并为未来的发展开辟了道路。 ? 随着数值模拟技术的不断进步，SCR系统有望在减少NOx排放方面变得更加高效和有效，从而有助于更清洁，更可持续的燃烧过程。

中国最强风洞拒美收费50亿测试

一直以来，无论是中美军事能力对比，还是中美第一岛链军事演习，一个绕不开的话题就是中国的陆基导弹技术，尤其是现在我国的高超音速导弹技术，可以说是妥妥的世界第一。 为什么我国的导弹技术这么强？根本原因在于我国的风洞技术已经远超世界各国。 如果你觉得这个“远超”用得不对，那么不妨接着往下看。 导弹关键在制导 很多人可能对中国高超音速导弹世界第一持怀疑态度，觉得俄罗斯的“锆石”、“匕首”，美国的AGM-183A都是大名鼎鼎，预计飞行速度达到了20马赫，打击能力不俗。 然而，许多人忽视了一个非常关键的要素，那就是导弹的制导能力。 虽然说现在的导弹威力非常巨大，理论爆炸范围能够覆盖几十公里，但我们都知道实战时一枚导弹最多打击一个军事基地或者大型商场大楼。 加上由于打击的距离太远，动不动几千公里，产生的射击误差往往也是非常大的。 所以导弹之所以被叫做导弹，就是因为它必须要先拥有超高的末端精准制导能力。 精确制导还不仅仅是指一发导弹打击的精度，而是指2发导弹前后脚命中同一目标的精度。 如果现在的导弹没有这种能力，那就只能说是有制导能力，该叫做超音速火箭炮了。 所以，研究导弹的重要工作就是要把精准制导放在飞行速度前面。 然而，纵观世界各国，无论是高超音速导弹还是洲际导弹，在公开试验中都未能实现精准这一目标。 而我国的东风-17高超音速弹道导弹，很早以前就实现了这一点，因为我们的这个导弹很大一个战略目标，就是要准确打击美国海上的航母。 过去美国的导弹一直在吹嘘速度，说什么自己的AGM-183A最高时速能到达20马赫，但对打击精度却是只字未提。 在2021年3次试验和2022年的一次试验中，这种导弹测试结果都令美国军方不满，连美国国会都裁减了它1.61亿美元的研发经费。 俄罗斯的“匕首”在俄乌战争中的表现还不错，3次实战使用，第一次摧毁了一处乌军大型导弹和航空弹药库，第二次突破了基辅市的“爱国者”防空系统，并使其陷入瘫痪，第三次打击了乌克兰一处一购物中心，引爆了当地的天然气管道。 但值得注意的是，俄罗斯的是利用米格-31K战斗机发动的空袭，这放在中美这种大国对抗中，基本上是不会给你这种机会的。 所以，匕首导弹确实也没有真正展示自己远距离打击目标时的制导能力。 中国的制导能力就毋庸置疑了，美国现在很担心我国的导弹，航母不敢开进来，在韩国部署萨德，在菲律宾和日本部署中程导弹，实际上都是出于这一考虑。 在洲际导弹上，我国在国庆前发射的东风-31精准打击目标，已经让世界安静下来了，更别说东风-41了。 而反观五常其他四国，过去一直吹的洲际导弹一个都还没能完成精准打击试验。 从这些就可以看出，在全球的导弹制导能力上，中国已经是名副其实的世界第一了。 风洞技术 西方国家高超音速导弹和洲际导弹试射频频失败，没有其他原因，就是风洞技术不行。 风洞的原理其实很好理解，我们知道飞机在天上飞得很快，必然受到强大的空气阻力。 那么我们反过来想想，是不是可以说飞机在空中相对不动，是风速非常快呢？ 于是，在这种相对理论下，就产生了制造风洞测试飞机性能的想法。 最早的风洞是由英国人韦纳姆在1871年建成的，当时实验风速为0.8马赫。 但直到30年后，美国莱特兄弟制造的风洞才成功试验和制造了世界上第一架飞机。 后来风洞不光是制造飞机了，任何飞行器都可以实验，像火箭、导弹、卫星设备等等。 在风洞技术日益成熟的时候，美国作为其技术发展的前沿，有不少科学家开始研发超音速风洞，即风速在1马赫以上的风洞。 世界第一个超音速风洞还是美国做出来的，风速是2.75马赫。 而当时参与超音速风洞设计的技术人员只有5个人，他们就是当时世界上唯有的超音速专家。 中国为什么今天的高超音速风洞这么发达？那都是因为钱学森就是这5个人中的一个。 钱学森回国后，将这些技术也传授给了他的弟子们，才有了中国现在的世界领先。 那么美国人后来在干什么呢？怎么就落后了呢？ 美国看中了计算机模拟风洞技术，又叫计算流体力学（CFD），于是转向这方面研究去了。 CFD听上去非常高级，但是半个多世纪过去了，还无法实现普适湍流模型，结果就是模拟不出来实际飞行情况，这么一来美国的风洞技术可不就落后了吗？ 著名理论物理学家海森堡去世前就说，他要去问问上帝两个问题：相对论和湍流。 看来直到这位科学家去世，他都无法通过计算机模拟出真正的超音速风洞。 钱老当时觉得咱们没这个条件，还是坚持做实际风洞稳妥一些，这才有了技术上的赶超。 各国风洞对比 这里简单介绍一下现在各国的风洞技术。 我国10倍音速、20倍音速的风洞都有，只要你把飞行器的模型做好，放到里面吹风就好。 风洞会完美地诠释你的飞行器材料抗不扛得住压力和热量，在高速下会产生多少的方向偏差。 技术人员根据影像和数据，对模型进行不停地改变，慢慢的就能够制造出趋近完美的飞行器。 目前我国已经公开的最强风洞是JF-22，管道长度167米，官方数据说风俗约30马赫，但有数据认为它最大可能达到38马赫。 它的外形数据乃至实验时的图像都得到了央视的报道，而且各种论文数据也都是公开的。 外国的高超音速风洞很少的，基本上都只能是靠计算机模拟。 俄罗斯，目前似乎只有8倍音速风洞，虽然匕首自称有10马赫，但咱们真没见识过它远程射击时的精度。 法国向中国申请过吹一次10倍风洞，中国开价2亿欧元，法国觉得贵还在谈，说明法国还没有能力制造10倍风洞，英国的技术水平也差不多。 土尔其也申请过一次10倍风洞，它出价800万欧元，中国理都懒得理它。 欧空局也申请过，是20倍风洞，中方出价5亿欧元，他们也同意，但其它条件没谈好。 因为我国想要共享一下欧空局的研究数据，原因嘛，这么贵的风洞我总得检查一下吧，万一你的模型把咱们的宝贝卡住了怎么办？实际上以前欧空局就这么对我们的，也算是一律平等了。 美国风洞还是有争议的，有的说已经达到了30马赫，还有的说就只有6马赫，连俄罗斯都不如。 美国也通过日本向我国申请吹一次，中方开价50亿美元，而且共享数据，美国没同意。 这说明美国至少不可能有30马赫的风洞，甚至最多只可能是10倍，不然美国没必要找我们，我们也不会这么狮子大开口。 至于日本那个，只能容许50厘米大的模型进入风洞，试验能用的时间就2-3毫秒。 因为风洞技术扛不住压力，只能自动降低内驻室的压力，这种降压会严重影响测试结果。 你的风洞连风压都不能完全展示实际情况，又怎么可能拿到真正可用的数据呢？ 也难怪日本发射的火箭在万众瞩目的时候应声爆炸了，这种高精尖技术，稍微一个数据错误就是满盘皆输啊。 相比之下，我国的JF22提供的空间直径达到了2.5-4米，全尺寸模型，100毫秒的试验时间，30马赫风速，综合起来这就非常能够还原实际情况了。 中国风洞技术无法模仿 中国为什么敢于公开自己的部分技术和影像资料呢？实际上就在于我国的爆轰技术真的和国际上是不同路线，属于完全的自主创新了。 国际上要么是沿用最早的主流机械压缩模式，要么是主要靠计算流体力学（CFD）。 我国的JF-22能达到30-38马赫风速，这是传统方式无法模拟的，只能靠爆轰来产生动能，所以JF-22又叫爆轰驱动超高速高焓激波风洞。 爆轰不是指炸弹爆炸，而是利用化学技术，通过类似粒子碰撞的方法释放巨大的动能。 官方的说法是，将分子解离主导的复杂介质超高速流，用于模拟高超音速风力。 这种技术路线在国际上是独一份的，属于真正的自主创新技术。 国际上风洞理论最先进的美国，因为早年间放弃了实体风洞的深入研究，现在对于很多理论已经远远落后于中国。 比方说，你的风洞要检测模型在超高温和高压下的数据，至少得有不受风压和高温影响的测量仪器吧。 但材料往往都是受这种因素影响很大的，美国现在就无法在高强度风洞中精确地测量数据。 总体来看，说一句中国在风洞技术上领先国际20年不过分吧。 目前，我国也是比较重视计算机流体这个技术的，试图将它和实际的风洞技术相结合，从而达成技术上的相辅相成。 毕竟，万一以后计算机技术突破了，美国也来一个弯道超车就不妙了，所以我们现在把这一块技术也攻克了，未来也能够处于领先地位。

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