Hành trình lịch sử đổi mới trong CFD của Ansys Fluent
Vào đầu những năm 1980, từ Đại học Sheffield với sự đóng góp của nhiều cá nhân, Ansys Fluent đã trở thành phần mềm tính toán động lực học chất lỏng () thương mại đầu tiên có giao diện người dùng đồ họa và quy trình làm việc thay vì nhập liệu bằng dòng lệnh. Mức độ phổ biến của Fluent tăng lên hàng năm, cùng với việc áp dụng nó trong các ngành công nghiệp.
Vào tháng 5 năm 2006, Fluent Inc. đã được mua lại bởi Ansys. Kể từ khi gia nhập gia đình Ansys, chúng tôi đã không ngừng nâng cao hiệu suất, độ chính xác và năng suất của Fluent, mang đến những cải tiến tiên tiến giúp các kỹ sư vượt qua những trở ngại thiết kế khó khăn nhất có thể tưởng tượng khi xử lý các vấn đề về động lực học chất lỏng.
Bạn có phải là khách hàng mới chưa quen thuộc với tất cả các cải tiến của Fluent có sẵn cho bạn không?
Bạn đã lựa chọn nhà cung cấp khác và muốn tìm hiểu thêm về những gì bạn đã bỏ lỡ?
Hãy du hành ngược thời gian thông qua một số tính năng Fluent sáng tạo nhất.
2014: Bộ giải Adjoint và khả năng giảm tải được bởi tăng tốc GPU
Khái niệm sử dụng GPU làm bộ tăng tốc đã được giới thiệu trong Fluent vào năm 2014 với bộ giải NVIDIA AmgX. Hãy đồng hành cùng chúng tôi trong kịch bản du hành thời gian này, bởi vì vào năm 2022, Fluent sẽ là phần mềm thương mại đầu tiên giới thiệu một bộ giải đa GPU thường trú hoàn toàn, thể tích hữu hạn không có cấu trúc, khắc phục các hạn chế giảm tải cho các mô phỏng .
Bộ giải Adjoint Solver lần đầu tiên được giới thiệu trong Fluent vào năm 2014 để cách mạng hóa những hiểu biết sâu sắc từ mô phỏng bằng cách sử dụng độ nhạy của adjoint để thúc đẩy các thay đổi thiết kế thông minh không trực quan đối với nhà thiết kế. Kể từ khi thành lập, độ tin cậy và khả năng sử dụng của bộ giải Adjoint đã liên tục phát triển thành một khuôn khổ tối ưu hóa sản phẩm toàn diện.
Tối ưu hóa thiết kế thông qua tối ưu hóa hình dạng tự động bằng bộ giải Adjoint, được giới thiệu vào năm 2014.
2016: Fluent phá kỷ lục siêu máy tính 170.000 lõi
Nghiên cứu và phát triển về tính toán hiệu năng cao (HPC) để cải thiện khả năng mở rộng song song của Fluent đã — và vẫn là — một lĩnh vực trọng tâm chính.
Vào năm 2016, Cray Inc. và Trung tâm tính toán Hiệu Năng Cao (HLRS) của Đại học Stuttgart đã lập kỷ lục thế giới về siêu máy tính mới bằng cách mở rộng quy mô Fluent lên hơn 172.000 lõi máy tính, cho phép các tổ chức tạo ra các nguyên mẫu ảo hoàn chỉnh mang tính đột phá và sáng tạo cho các sản phẩm của họ nhanh hơn và hiệu quả hơn bao giờ hết.
2017: Lưới thích nghi PUMA và Mô hình rối SBES
Một cải tiến tiên tiến khác cho phần mềm thương mại là việc giới thiệu công nghệ lưới thích nghi không cấu trúc đa diện (PUMA) đã được cấp bằng sáng chế vào năm 2017.
Kỹ thuật thích nghi này tinh chỉnh lưới một cách tự động và linh hoạt để theo dõi các chi tiết nhỏ trong luồng. Kết quả là, các kỹ sư có thể nhận được độ chính xác họ cần, ở nơi họ cần, để ghi lại các chi tiết mô phỏng trong khi để lại lưới hướng dẫn ở nơi khác để có thời gian giải quyết nhanh hơn.
Tăng tốc thời gian giải bằng cách tự động tinh chỉnh lưới để giải quyết các chi tiết nhỏ trong khi để lại lưới thô hơn bằng cách sử dụng khả năng thích nghi lưới không cấu trúc đa diện (PUMA), được giới thiệu vào năm 2017.
Cùng năm đó, mô hình rối mô phỏng xoáy hỗn hợp ứng suất (SBES) đã khắc phục các vấn đề cố hữu với các mô phỏng RANS-LES lai.
Mô phỏng dòng xoáy lớn (LES) đắt một cách phi thực tế ở khu vực gần tường trong khi các mô hình trung bình Reynolds Navier-Stokes (RANS) lấy rất phù hợp cho các lớp biên tường.
Các mô hình RANS-LES kết hợp cung cấp mô hình gần tường hiệu quả bằng cách sử dụng mô hình rối RANS và giải pháp có độ trung thực cao cách xa các bức tường bằng cách sử dụng phương pháp LES, nhưng việc chuyển đổi giữa hai phương pháp truyền thống bị phụ thuộc vào lưới và phân tách dòng chảy do lưới gây ra.
Mô hình SBES do Ansys phát triển đã giới thiệu một chức năng che chắn độc quyền và độc đáo để khắc phục những vấn đề này, dẫn đến một mô hình rối phân giải quy mô rối tin cậy và hiệu quả mà các kỹ sư có thể tin tưởng.
2018: Chia lưới Mosaic và mô hình phun Break-up
Chuyển đổi giữa các loại phần tử lưới khác nhau trong hình học phức tạp trong khi vẫn giữ được chất lượng lưới từ lâu đã là một thách thức lớn khi chia lưới, đặc biệt là khi chuyển đổi từ lớp biên lăng trụ sang phần tử lục giác cách xa biên tường.
Vào năm 2018, Fluent đã giới thiệu chia lưới Mosaic để giải quyết thách thức này bằng cách tự động kết nối các loại lưới khác nhau với các phần tử đa diện chất lượng cao. Kết quả mô phỏng nhanh hơn đáng kể với độ chính xác của giải pháp cao hơn trong khi sử dụng ít RAM hơn.
Ferrari Competizioni GT tăng năng suất mô phỏng lên 300% bằng cách sử dụng công nghệ chia lưới Mosaic, được giới thiệu vào năm 2018.
Cùng năm đó, mô hình phun Break-up là triển khai thương mại đầu tiên của thể tích chất lỏng (VOF) sang phương pháp hạt rời rạc (DPM) cho các mô phỏng đa pha, chẳng hạn như phun phân tách/tan vỡ.
Trong mô hình này, các giọt riêng biệt trong mô phỏng VOF được phát hiện và thay thế bằng các hạt DPM (tức là điểm khối lượng) và lưới được làm thô tương ứng.
Mô phỏng hiệu quả sự phun phân tán bằng cách sử dụng mô hình đa pha thể tích chất lỏng (VOF) sang lai phương pháp hạt rời rạc (DPM), được giới thiệu vào năm 2017.
2019: Mô hình rối GEKO
Vào năm 2019, nhóm mô hình rối của Ansys đã giới thiệu mô hình rối k-ω suy rộng (GEKO) với các hệ số có thể điều chỉnh được.
Các hệ số có thể điều chỉnh của GEKO có thể được điều chỉnh trên một phạm vi rộng để phù hợp với các hiệu ứng vật lý cụ thể trong khi vẫn duy trì hiệu chuẩn mô hình cơ bản.
Không có mô hình rối nào khác có đủ tính linh hoạt để khớp với dữ liệu thử nghiệm trong một tập hợp lớn các trường hợp thử nghiệm — ngay cả khi được điều chỉnh bởi một chuyên gia về mô hình rối — trong khi các hệ số của GEKO cung cấp tính linh hoạt đó.
Mô hình GEKO thậm chí có thể được điều chỉnh để phù hợp với các kết quả mô phỏng phân giải quy mô (thang rối), chẳng hạn như các kết quả sử dụng mô hình rối SBES. Mô hình rối GEKO chỉ có sẵn trong các ứng dụng chất lỏng của Ansys.
2020: Mô hình chuyển tiếp AIAD và Điện hóa 3D cho Pin
Vào năm 2020, Fluent là phần mềm thương mại đầu tiên giới thiệu phương pháp chuyển tiếp đa pha Euler dựa trên phương pháp tiếp cận mật độ diện tích giao thoa đại số (AIAD).
Phương pháp này phù hợp với nhiều ứng dụng như kịch bản mất chất làm mát trong lò phản ứng nước áp lực, với sự phù hợp mạnh mẽ với dữ liệu thực nghiệm so với các phương pháp thay thế.
Dòng khí‒lỏng với sự cuốn theo giọt nhỏ và tái hấp thụ bằng chuyển tiếp AIAD, được giới thiệu vào năm 2020
Cùng năm đó, Fluent giới thiệu mô phỏng tức thời quá trình vận chuyển lithium (Li)-ion trong quá trình sạc/xả pin, cung cấp giải pháp thương mại hoàn chỉnh cho điện hóa 3D của pin Li-ion.
2021: Hai chiều VOF-to-DPM-to-EWF và AI/ML điều chỉnh rối
Như đã đề cập ở trên, quá trình chuyển đổi VOF sang DPM lần đầu tiên được giới thiệu trong Fluent vào năm 2018 với mô hình phun phân tán.
Vào năm 2021, Fluent đã thực hiện quá trình chuyển đổi này theo hai chiều, hỗ trợ quá trình chuyển đổi ngược từ DPM sang VOF và hoàn thành quá trình chuyển đổi đó bằng quá trình chuyển đổi sang màng tường Euler (EWF).
Trong mô hình VOF-to-DPM-to-EWF hai chiều, các hạt DPM rơi xuống bề mặt chất lỏng tự do chuyển trở lại công thức VOF và các hạt điểm khối lượng được thay thế bằng chất lỏng VOF phân giải dạng lưới.
Mô phỏng hiệu quả sự phân tách, gộp chung và làm loãng các luồng nhiều pha bằng cách sử dụng tính năng VOF-to-DPM-to-EWF hai chiều, được giới thiệu vào năm 2021.
Cùng năm đó, Fluent giới thiệu điều chỉnh rối trí tuệ nhân tạo (AI)/máy học (ML), trong đó các hệ số GEKO được điều chỉnh bằng thuật toán ML thay vì thủ công.
Điều này cho phép các kỹ sư sử dụng mô hình rối phân giải quy mô như SBES để tạo ra giải pháp có độ chính xác cao.
Sau đó, họ có thể sử dụng ML để điều chỉnh các hệ số GEKO trong toàn bộ trường dòng 3D để các lần lặp lại thiết kế tiếp theo có thể sử dụng mô hình GEKO nhanh hơn nhiều trong khi vẫn giữ được độ chính xác tiếp cận giải pháp phân giải tỷ lệ.
2022: Bộ giải đa GPU Live-GX và PyFluent
Như đã đề cập trước đây, Fluent là công ty tiên phong trong việc sử dụng công nghệ GPU để mô phỏng và vào năm 2022, công ty đã nâng công nghệ này lên một tầm cao mới với việc giới thiệu bộ giải đa GPU riêng.
Bộ giải đa GPU hoàn toàn mới này mang lại nhiều lợi ích cho các mô phỏng ở trạng thái ổn định và nhất thời, bao gồm giảm thời gian giải mô phỏng, chi phí phần cứng và mức tiêu thụ điện năng với cùng độ chính xác của các bộ giải CPU và không có tất cả giới hạn giảm tải GPU mà chúng tôi đã làm trước đây đề cập.
Sáu GPU cao cấp cung cấp hiệu suất tương đương với hơn 2.000 CPU khi sử dụng bộ giải đa GPU gốc, được giới thiệu vào năm 2022.
Cuối cùng, Fluent đã giới thiệu PyFluent, một thư viện mã nguồn mở để truy cập tất cả các lệnh Fluent từ trước đến sau khi xử lý bằng Python.
PyFluent được thiết kế để kết hợp một cộng đồng đồng nghiệp mạnh mẽ, một ngôn ngữ lập trình như Python khuyến khích sử dụng lại và ngăn xếp mô phỏng tiên tiến nhất của Ansys để tạo ra những khả năng vô tận.
Những đổi mới trong tương lai là gì?
Fluent đã liên tục giới thiệu những cải tiến tiên tiến đã thay đổi cách thực hiện mô phỏng và đã thiết lập tiêu chuẩn cho ngành.
Cam kết nghiên cứu và phát triển của chúng tôi là tiếp tục đổi mới để khách hàng của chúng tôi có thể sử dụng phần mềm tiên tiến nhất để không ngừng thúc đẩy hiệu suất, độ chính xác, năng suất và tính bền vững theo cách chưa từng có.
Hãy xem đồ họa thông tin nổi bật của chúng tôi nêu bật những cải tiến đột phá được giới thiệu trong Fluent trong vài thập kỷ qua và đừng quên theo dõi những cải tiến mới nhất của chúng tôi.
Mong muốn thử nghiệm một số tính năng sáng tạo này mà Fluent đã phát triển trong nhiều năm?
Hãy yêu cầu dùng thử miễn phí 30 ngày ngay bây giờ.
Bài viết liên quan:
- Làm ơn ghi rõ "Nguồn Advantech .,Jsc" hoặc "Theo www.advantech.vn" nếu bạn muốn phổ biến thông tin này