Altair nanoFluidX是一个基于粒子法 (SPH) 的流体动力学仿真工具,用于预测在复杂几何体中有复杂机械运动的流动。可以用于预测有旋转轴和齿轮的传动系统润滑并分析系统每个部件的力和力矩。使用GPU技术能够对真实的几何形状进行高性能仿真。
“Nuvinci产品研发过程中,nanoFluidX可以帮助工程师更好的了解润滑的情况。在Fallbrook公司,我们采用软件和高性能GPU硬件的平台,使得非专家用户也能仿真复杂的物理现象。因此我推荐将这一方案推广到未来的产品研发流程中。”
---Brad Pohl, 首席工程师,高级工程师 Fallbrook Technologies Inc.
产品亮点
• 基于粒子法(SPH)的流体动力学仿真
•无网格算法模拟复杂流动
• 显卡GPU运算带来的优越加速性能
• 很好的适用于复杂的传动系统应用,包括齿轮箱、曲轴机构等
优势
• nanoFluidX基于弱压缩SPH方法并包含许多独有的功能,可提高计算精确性,这使其成为市场上基于粒子的独特解决方案。
• 经过创建,该求解器可以用于图形处理器(GPU)处理,使得其计算运算十分迅速。它可以用于预测具有旋转轴/齿轮的动力系统的上油,分析各轴或部件上的力
以及扭矩,还可以预测具有瞬态运动的罐中液体的晃动。
• 对于典型的齿轮系的应用,代码与传统的有限体积相比快一个数量级,而且可以简化几何处理。
应用
nanoFluidX代码的基于粒子的特性允许高效的模拟过程中具有高变形的流动。例如晃动、剧烈的多相流,或者通过复杂几何形状的快速流动。其特性使其成为不同行业中的理想选择,其中包括:
一般自由表面流动模拟
模拟动力总成系统中的油晃动,开放环境中的自由流动流体,高加速度下的开放式或封闭式油箱以及类似现象。
高密度比的多相流
采用SPH方法的nanoFluidX十分易于处理高密度比的多相流(例如水-空气),并不需要增加额外的计算工作量。流体界面是SPH方法自然得到的副产品,并不
需要增加额外的计算工作量。流体界面是SPH方法自然得到的副产品,并不需要额外的分界面重构算法,因此节约了计算时间。
传动系统旋转齿轮、曲轴和连杆
nanoFluidX有针对预设的不同类型运动的应用选项,因此仿真旋转齿轮、曲轴、连杆变得十分容易,并能通过仿真估算固体单元由于和周围流体交互的受力和力矩。
汽车和航空航天工业中的箱晃动
测算水箱或者车辆由于大加速度导致的流体晃动力,例如刹车或者车道变更。
油冷电机和齿轮箱温度仿真
喷淋或甩油冷却本质上是气液两相流 现象,和传热现象有着截然不同的特征时 间尺度。因此采用耦合方式求解,nanoFluidX将SPH的流场结果插值到网格模型
上或输出点云数据,再利用通用流体求解器Altair AcuSolve进行热分析,最终得到电机或齿轮箱的稳态温度场。
功能
nanoFluidX具有更快的预处理、先进的GPU技术、最短的模拟时间,以及简单的后处理。
GPU计算
和更笨重的CPU相比较,GPU计算提供了显著的性能优势和能源节约。nanoFluidX是利用该激素的先驱商业软件之一,为整个产品的开发带来了显著的提速。
基于标准的有限体积法的CFD代码在处理复杂几何形状时会遇到巨大的困难,计算往往不能初始化。即使他们这样做,预处理过程也需要持续数周,并且这种模
拟的计算成本将非常的大。简单的前处理功能不需要经典意义上的网格,处理只需要导入集合体,选择元素并且生成粒子。不需要花费更多的时间在预处理以及
设计一个足够好的网格上面。
刚体运动
支持多种刚体运动规律:旋转、平动、行星系运动,和流体力耦合的六自由度刚体运动(如浮标运动),以及预定义轨迹运动(如雨刮器运动)。
硬件要求
nanoFluidX团队推荐使用NVIDIA Tesla V100,P100和K80加速器,因为它们是完善的GPU卡及科学计算的核心。nanoFluidX已经过全面测试。该代码具备平衡
动态负载,确保最佳的硬件利用率,可以在多节点集群上运行。
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