CPU-Booster™

隐式算法与多重网格相耦合的计算方法,其科学、强健的算法使得在保证精度的前提下,可将CFL数推至1000,原来上千步的迭代求解现在只需要几十步迭代求解就可以收敛,从而大幅度消减了计算时间,将工作效率提高了一个量级。作为一种完全意义上的技术创新,CPU Booster为工业界大规模、复杂物理场的高速求解提供了强有力的技术保证,将CFD技术带入到了快速求解时代。

  • 完全植入FINE/Turbo和FINE/Open求解器
  • 在保证计算精度的前提下将CFL数推至1000
  • 可与各种湍流模型兼容
  • 大幅度降低数值模拟耗时

NLH Method

在工程实际中,由于转静子的相对运动使叶轮机械内部流动必然存在着固有的非定常特性(尾迹、激波、堵塞、失速、喘振和畸变等)。定常计算中,采用传统的掺混面平均的交界面处理方法忽略了级间干涉非定常效应,并不能真实地反映其内部流动。基于双时间步长的非定常模拟能够完整捕捉流动细节,但其往往需要进行全通道计算,网格划分和计算耗时过长限制了其在工程实际中的应用。

针对这一问题,NUMECA公司推出了非线性谐波法(Non Linear Harmonic method),这是一种在时域内求解的时域谱方法,它基于快速傅里叶变换方法,在线化时间法的基础上用时均方程替换定常方程,从而将非定常流动分解为时均流动和若干扰动流叠加来进行耦合求解。它只需采用与定常计算相同的周期性单通道网格,花费很少的CPU时间就可实现满足工程精度的转静子非定常流动数值模拟。

  • 完全植入FINE/Turbo和FINE/Open求解器
  • 可通过设置傅里叶阶数来控制求解精度
  • 仅需模拟单通道,没有上下游叶片周期性限制
  • 相较传统非定常计算大幅减少工程耗时
  • NLH计算结果可以配合其他模块或软件进行流固耦合或噪声分析求解

Modal Flutter

流固耦合是自然界普遍存在的物理现象,也是诸多工程领域所面临的一个多学科交叉问题。FINE/Turbo为解决流固耦合问题,推出了Modal模块。对于大部分叶轮机械而言,模态参数可以由数值模拟或试验测量得来。在获取了振型和固有频率之后,FINE/Turbo会考虑流动和结构间的相互作用并通过求解模态方程来计算结构变形。进一步,可以配合NLH模块来对叶轮机械颤振问题进行求解分析。

  • 具备专有界面定义二维翼型动态失速运动规律
  • 通过振动角和频率等参数定义旋转振动
  • 导入结构的模态刚度矩阵以实现模态法进行叶轮流固耦合,计算过程中无需调用外部固体有限元分析软件
  • 利用模态分析得到几何的固有特征(包括固有频率、固有振型和阻尼),实现叶片气动弹性稳定性分析

Multiphysics

工程上的燃烧过程经常会涉及到多相流问题,从流体力学的角度研究湍流燃烧,可以将燃烧问题描述成n种流体在流动的掺混作用下发生m种化学反应并释放能量的过程。FINE/Open软件具备丰富的多相流、燃烧和湍流模型,为多物理场问题尤其是燃烧问题的求解提供了优秀的解决方案。

  • 兼容HEXPRESS、HEXPRESS/Hybrid等快速网格划分软件
  • 丰富的多相流、预混/非预混燃烧、湍流模型
  • 可结合OpenLabs对燃烧模型进行添加或修改
  • 兼容CPUBooster加速收敛技术,大幅度降低数值模拟耗时

TurboWizard

TurboWizard是FINE/Open v6.1版本推出的新功能,专为涡轮增压器(离心压缩机)数值模拟提供的向导模式。用户可以遵循该向导模式,最少只需要5步输入选项即可完成结构化叶轮网格文件导入——计算边界条件设置——蜗壳几何文件导入——非结构化蜗壳网格自动划分——网格自动拼接——求解的全部过程。进一步配合植入CFView后处理软件中的TurboWizard后处理向导,只需进行简单的4步操作,就可以方便地输出诸如周向平均、展向分布、叶片表面参数分布等常用的后处理选项,进一步缩短用户进行仿真分析的人工工作量。

  • 默认叶轮采用AutoGrid5,蜗壳采用HEXPRESS进行网格划分
  • 可在模块中直接完成R/S交界面处理以及边界条件设置
  • 在后处理模块中预设了多种常用后处理选项

C-Wizard

NUMECA在FINE/marine软件中推出全自动化处理模块C-Wizard,可以直接输入几何模型,整个计算域建立、网格参数设置、制作、计算设置实现全自动化处理,极大的降低了工程时间,提高了工程师的工作效率。

  • 全自动化处理功能
  • 阻力计算功能(Resistance)
  • 耐波性计算功能(Seekeeping)
  • 敞水桨性能模拟功能(Open-propeller)
  • 滑行艇模拟功能(Planning regime)

TabGen

热力学性质表生成工具,用于设置生成工质的热力学参数。使用来自美国国家标准及技术研究所(NIST)的制冷剂物性查询运算软件(REFPROP v8.0)源代码编写而成。可生成Refprop软件中所有的物性数据文件,并在求解过程每一个迭代步中实时调用,物性种类丰富,物性参数准确可靠,在计算湿蒸汽两相流动时,可以精确的捕捉湿蒸汽的流动特性。

  • 用户需要指定输入参数,例如流体名称、所使用的状态方程、物性参数表的类型(例如温度-压力,能量-密度等),然后该工具可以计算出工质在各点下的热力学参数,并以特定格式保存文件供求解器调用
  • 也可以用于得到混合工质的物性参数,用户只需选中各组分的单质气体及其所占比例,即可快速生成混合工质供求解器调用
  • 与FINE/Turbo和FINE/Open求解器均兼容

OpenLabs

OpenLabs是在NUMECA系列CFD软件基础之上,开放其内部几乎所有细节,使得用户可以几乎修改所有模型常量、变量和方程,满足不同领域用户的专有需求。其优势在为用户提供开放式CFD计算环境,使得用户可以在NUMECA系列CFD软件平台上,利用其高质量的网格、优秀的计算方法和完善的后处理功能,简单高效地求解自定义的理论与模型,无需从头编写一个CFD计算环境,打破了封闭的CFD工具计算设置方式的束缚,满足了用户开展更为广泛研究、对数值模型进行更为复杂定义和修改的需求。

OpenLabs可以直接访问几乎所有运算变量,无需使用专用API来访问内部变量,简化CFD模型修改为表达式的输入形式,极大缩短了用户学习曲线,相较其他CFD软件的用户自定义工具优势明显。

OpenLabs通过简便的自定义编辑和设置方式,打破了工程设计人员需要掌握高深的编程知识的瓶颈,使用户不必了解复杂的代码结构和编写繁琐的语言代码,过程中自动完成动态库的生成和加载,使得用户把工作的重点放在研究工程物理问题而不是CFD数值方法研究上,更加专注于自己所研究领域,细化分工协作,极大地提高了工作效率。
  • 由用户将用户自定义模型的表达式输入软件,由OpenLabs生成Resource文件,该文件包含了所有用户自定义的常量、变量、方程、源项和扩散系数的修改或增加项
  • 通过转译器将Resource文件自动转译为C++程序代码,通过编译器将C++代码编译为动态链接库文件
  • OpenLabs在计算运行时自动加载用户自定义的动态链接库文件来实现对计算的修改
  • 可用于自定义输运方程、湍流模型、壁面函数、边界条件,修改计算模型常量、扩散系数、变量表达式、内部方程源项等多种功能

AutoBlade_Fitting

通过优化算法对三维叶片进行参数化拟合,将以离散点格式编写的几何或是由CAD模型而来的三维叶轮拟合为参数化格式,通过尽可能少的几何控制参数来构造叶轮,同时能够对叶轮的几何参数进行分析输出。输出的参数化几何文件可用于逆向工程,也可配合FINE/Turbo或者FINE/Design3D进行数值模拟或性能优化。

  • 以.geomTurbo格式文件作为输入项,几何文件可以来自离散点数据或CAD模型
  • 采用优化算法,使参数化模型和目标几何的差异最小化
  • 可对流道、造型面、叶片、积叠轴、分流叶片等进行参数自定义
  • 大幅减少用于描述叶轮机械的几何参数数目,易于进行后续优化
  • 可分析并输出详细的叶轮几何参数用于逆向工程

Solid body

叶轮机械固体域参数化建模模块。允许对叶片背板、榫头等固体结构进行参数化建模,并可将其作为优化对象,结合FEA求解器进行结构强度方向的性能优化。

  • 可自定义多段线型来对固体域进行参数化建模
  • 可对每一段进行独立控制
  • 可将固体域型线作为优化对象

CFD_Screening

FINE/Design3D优化的第一个步骤,用于设置CFD和FEA(如有固体域)的自动处理程序。通过调用网格模板、计算run文件以及预先设置输出参数来实现从参数化几何建模 - 网格划分 - 求解 - 后处理的全自动化。这一程序链会应用到每一个计算样本生成以及优化过程中,从而实现了全优化流程的自动化。

  • 能够实现CFD和FEA计算的完全自动化
  • 调用AutoBlade输出的参数化几何模型
  • 调用网格模板文件实现CFD网格自动制作
  • 结合python脚本可实现多排计算优化
  • 调用求解器界面的计算设置实现求解自动化,并能通过同时加载多个工况点实现多工况点优化
  • 可自由选择后处理输出参数,并允许用户自定义

Database_Generation

FINE/Design3D优化的第二个步骤,用户自定义需要改变的几何变量,并手动设置其变化区间和步长,在此基础上选择一种合适的DoE(试验设计)方法来生成一系列具有代表性的样本。系统会按照第一步所设置的程序链自动对每一个样本点执行几何生成 - 网格划分 - 求解 - 后处理的全过程。该样本库将作为优化的基础数据。

  • 用户可在参数化模型的所有几何参数中选择变量,并自由设置变量的变化区间和步长
  • 提供多种DoE算法供用户选择
  • 通过加载CFD_Screening模块中的设置,实现整个样本库生成流程的自动化
  • 对每一个样本均会生成独立文件夹,内含几何数据、计算结果以及报告,便于用户进行对比

Optimization

FINE/Design3D的第三个步骤,根据数据库所提供的样本以及用户需优化的参数及性能指标,采用基因遗传算法、模拟退火算法等人工智能手段进行性能优化。用户可设置单一目标或多目标优化。对优化设计的每一个中间结果自动提供一份流场报告。

  • 可自主选择单一或多个优化目标
  • 可在优化中进行参数约束
  • 通过定义罚函数来对优化方向进行控制
  • 优化期间的每一个结果都会自动生成报告便于用户对比

Uncertainty Quantification

随着CFD技术的飞速发展,工程师对CFD的可信度和准确性的要求也日益提高。大多数CFD分析所采用的模型都是确定性模型,以寻求确定性解为目标,然而对于现实中的许多物理问题,其几何、边界条件和流体属性等都存在大量的不确定性因素,例如进出口边界条件的不确定性、几何尺寸(加工工艺、叶顶间隙、装配误差、叶型和前后缘的加工误差)、叶片进出口几何角、粗糙度、数学模型不确定性(流体工质定义、湍流模型等)以及数值误差(网格影响、数值粘性等)。这些不确定性因素使得流场参数的分布和变化也存在着不确定性。因此模拟不确定性在流场中的传播将是CFD发展的方向之一。应当指出,这些不确定性因素与数值误差是有区别的。然而,这些因素的影响在目前的确定性分析研究中并未体现。

应用不确定性分析,可对现实物理问题中存在的大量不确定性因素进行分析, 进而获得流场参数的分布和变化的不确定性。不确定性分析避免了使用确定性CFD分析软件所采用的确定性的数学模型、物性参数、几何模型和边界条件等所获得的确定性解,而是采用置信区间的形式与实验数据进行对比,很大程度上避免了某些敏感变量的微小变动所导致的性能参数的巨大差异,从而避免由于采用确定性CFD模拟结果进行设计而引起的潜在风险,增加了复杂系统分析和设计的鲁棒性。NUMECA公司把非嵌概率配点法(NIPRCM)引入了CFD分析中,推出了UQ模块。它以成熟的CFD软件求解器为平台,以一定数量的确定性解为基础,使用相对较小的计算量即可估算随机变量展开式中的系数,通过对这些确定性结果进行后处理得到相关参数的统计特性,实现了分析模型输入参数的不确定性对模型输出参数的影响,不确定性分析的概率平均值和确定性分析结果之间的差异,从而有效地增加分析设计的鲁棒性,为工程应用提供了便捷工具。

  • 基于嵌入式PC方法,通过改变控制方程对求解器进行修改
  • 在求解过程中即可获得变量的统计特性,计算量小
  • 实现了分析模型输入参数的不确定性对模型输出参数的影响,不确定性分析的概率平均值和确定性分析结果之间的差异,从而有效地增加设计的鲁棒性