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叶轮机械参数化模型自动优化软件包

NUMECA公司独有的针对叶轮机械行业的全三维优化设计平台。它基于NUMECA公司深厚的叶轮机械专业背景和强大的创新能力,是目前唯一将参数化建模技术、现代优化理论(遗传算法、人工神经网络、试验设计方法等)与全三维流场分析技术集成应用的优化设计平台,用户可应用此平台完成高效、高可靠性的创新设计。


三维叶轮机械参数化建模/拟合软件。可用于轴流/离心/斜流/向心式叶轮机械设计造型建模,也可使用内置的AutoBlade_Fitting模块对离散点几何进行参数化拟合。拟合结果可用于逆向工程,或配合FINE/Design3D软件包进行全三维叶轮机械优化。

  • 可对各式叶轮机械进行参数化建模,结合内置的参数化模板能够进一步缩短建模周期
  • 通过调整积叠轴的子午和周向分布,可轻松实现扭转、弯掠等复杂三维造型
  • 支持添加大小叶片、钝头、非轴对称端壁等几何形式
  • 允许用户使用自定义函数来定义关联参数和叶轮型线
  • 内置Solid Body模块可对叶片轮盘、榫头等结构进行固体域几何参数化建模
  • 应用优化算法结合自定义参数设置来对输入的离散点几何文件进行高效的参数化拟合,可用于逆向工程
  • 建模/拟合所得的参数化模型可结合FINE/Design3D软件进行基于全三维CFD的叶轮机械性能优化

基于人工神经网络和遗传算法的叶轮机械参数化模型自动优化软件包。通过自带的参数化拟合软件AutoBlade,并调用FINE系列分析软件,将建模-网格划分-求解-分析-优化过程高度自动化地集成在同一界面下。能够支持多学科多目标多工况点的性能优化,还能够通过不确定性分析(UQ)模块实现叶轮机械的稳健设计。

  • 基于全三维CFD数值模拟进行叶轮机械性能优化
  • 调用AutoBlade中建模或拟合的参数化模型作为优化对象
  • 可通过CFD Screening模块来设置自动CFD和FEA处理链,实现高度自动化的优化过程
  • 提供多种试验设计方法来生成样本库,并应用人工神经网络来预测样本几何和性能的函数关系
  • 在生成样本库的基础上应用遗传算法来进行自动优化,支持多目标、多工况和多学科的耦合优化
  • 可通过python脚本辅助来对多级叶轮机械进行优化
  • 可应用不确定性分析模块来实现叶轮机械的稳健设计