工程仿真平台掌握在具有结构力学或计算流体动力学的实践技能和理论知识的专家手中。他们知道从菜单中选择哪种物理类型(例如,用于结构力学和碰撞测试仿真的有限元分析FEA和用于流体动力学的CFD),并将3D数字设计(CAD)转化为具有物理意义的输出。他们努力再现现实世界的条件,以缩短传统的物理测试和原型制作的时间,最终缩短上市时间。
仿真工程指的是使用计算模型在软件工具中模拟现实世界现象,这些工具通常“运行”在基于CPU或GPU的计算集群上。在这个领域,对材料和流体动力学的良好理解等基本技能至关重要。它不仅仅是产生彩色地图:软件的初步验证与分析或实验数据很重要。这使得更好的仿真类型具有“高保真”的地位。
由于每个CFD或FEA生成的数百或数千次高保真仿真,高保真数据集可供数据科学家用于深度学习,并为“我们其他人”即可能需要在笔记本上快速“运行”仿真的非专业工程师提供仿真工具的替代品,如具有量身定制的预测模型。
一、工程仿真过程
让我们从传统的产品测试过程开始。
想象一下,为了提高汽车的燃油效率并减少其碳足迹,我们想测试并优化其空气动力学,以获得更好的流体动力学:要获得性能数据,我们将需要在风洞中对汽车原型进行物理测试。
类似的过程可以应用于摩天大楼或飞机的缩尺模型。物理原型的等效物大致是CAD形状,而设置风洞(速度、墙的类型)的等效物是“边界条件和预处理”。执行测试本身的数字模拟是“求解器”。
1-输入数据
在仿真工程中,输入数据包括材料属性、环境条件、几何尺寸和边界条件。
这些数据至关重要,因为它们定义了仿真发生的虚拟环境,并直接影响结果的可靠性。
2-工程仿真的数学建模
数学模型代表我们想要模拟的通常为3D对象的物理行为。
物理-数学模型是实验测试和现代机器学习方法之间的关键区别。关键是要对基础物理有深入的理解,这被转化为数学方程。
然而,一旦我们有了方程,我们必须为特定的输入和几何形状求解它。
3-数值的作用
通常不可能仅凭人脑的纯力量来求解方程,因为存在解析解的情况非常有限。因此,开源或商业软件采用数值算法来有效地求解这些方程。
我们将深入研究仿真过程的一个非常重要的部分,即把数字CAD形状转化为软件将分析的连续体的离散表示。对网格构造过程和开发定制网格策略的良好理解是专家的必备。
4-硬件的作用
一旦确定了数值解技术,就必须在软件工具和适当的硬件资源(CPU或最近的GPU)的组合上“运行”它们——无论是用户拥有的还是云上租用的。
硬件极大地加快了评估性能指标的仿真周期,任何进一步设计迭代的需要都可能变得非常昂贵。
AI深度学习技术已经帮助将等待时间从小时缩短到毫秒,使得任何对实时评估产品性能感兴趣的人都可以快速获得仿真替代品。
二、工程仿真软件
流行的仿真软件通过用户友好的界面和功能来促进仿真过程,帮助工程师设置仿真,如自动网格生成和内置求解器用于各种物理现象。这些工具简化了仿真工作流程。
1-数学模型的作用
我们将简要回顾数学模型在工程仿真中的作用以及它们如何描述复杂系统的行为。
这些模型构成了仿真工程的基础,为代表物理现象和在不同条件下预测系统响应提供了框架。
模型源自物理学和工程学的基本原理,它们的准确性和保真度直接影响结果的可靠性。
2-方程和算法
这部分涉及为对象的行为制定方程,并开发算法使用诸如有限元方法或计算流体动力学的有限体积等技术来求解这些方程。通常,方程制定是在实际软件使用之前进行的。在“易用性”的极端,仿真软件的用户可能是“按下按钮”而没有清楚了解软件的物理和数学复杂性。
3-边界条件
这些条件可能包括对位移、速度、温度或其他物理量的约束。因此,定义边界条件限制了系统的行为,并指定了它与其环境的相互作用方式。
可以观察到对象对不同边界条件的不同响应,对不同边界条件的敏感性研究非常有洞察力。
4-初始条件
这个有时被忽视的仿真过程方面涉及指定仿真开始时的条件。这些条件可能包括初始速度、温度或其他物理量,为仿真提供了起点。
根据你模拟的物理类型,初始条件可能从几乎无关紧要到对获得有意义的仿真结果至关重要,因为小的误差或不确定性可能导致预测行为的显著差异。
三、工程仿真工具的类型
有许多方法可以模拟同一工业产品!例如,可以从耐撞性的角度用有限元分析来分析汽车,也可以从空气动力学的角度用计算流体动力学(CFD)来分析。需要完全不同的软件工具和不同的技能。
1-有限元分析(FEA)
这种仿真技术涉及将系统的几何形状划分为小的、离散的元素,并使用数值算法求解每个元素的行为。FEA用于结构力学、热传递和对固体材料的行为感兴趣的应用。
2-计算流体动力学(CFD)仿真工具
这种仿真技术涉及求解流体流动的控制方程,以预测流体的行为及其与固体结构的相互作用。CFD用于空气动力学、内部流体流动和热传递。
3-多体动力学(MBD)仿真工具
这种方法并不完全代表3D行为。该方法是将对象表示为连接在一起的刚体集 合。这种技术通常用于机械系统的动态仿真,如自动驾驶汽车、机器人和机械。
四、工程仿真的应用
我们将简要总结工程仿真的应用和示例。
1-航空航天工业
让我们简要回顾一下用于航空航天工程应用的特定仿真软件(如空气动力学仿真、结构或热研究)。
这个行业的标准工具是NASTRAN(= NASA结构分析),在工业中广泛用于结构组件和装配体的有限元分析。
NASTRAN由NASA在20世纪60年代末开发,使用有限元方法来模拟和分析在各种载荷条件下的复杂结构的行为。
NASTRAN因其设计和优化飞机和空间结构的能力而闻名于使用它的工程师。
其他工具,如ANSYS或西门子Simcenter,也用于航空航天领域,还有开源软件如OpenFOAM。
2-汽车工程
汽车工程部门在开发和应用工程仿真方面是成熟的和先进的,因为市场和立法要求苛刻,OEM和一级供应商之间的紧密互动。
汽车工程中的应用包括仿真在汽车设计、碰撞测试和车辆性能优化中的作用。动力总成应用,从内燃机到电池仿真,对于提高车辆效率和性能也至关重要。
四、结论
工程仿真基于软件工具,通过数值解,允许专家预测和验证复杂系统的行为,并优化其性能,而无需进行昂贵且耗时的物理测试。
通过利用数学模型、数值算法和在云或本地计算场中高级使用仿真软件等原理,工程师可以模拟各种物理现象,并对其设计的行为获得有价值的见解。
工程仿真的过程为每个用户存储并可以成功回收的数百或数千个案例,并且可以成功地通过深度学习回收。在这里,成功故事才刚刚开始!
数据的持续生成增强了机器学习能力,并促进了仿真的民主化,使其对更多工程师可用,如项目设计人员,他们通过迭代设计过程努力实现更好的产品。
仿真的应用正在增长,为各个行业的各种项目开辟了新的创新和发现的可能性。
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